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一、SQL索引基礎：數(shù)據(jù)庫的“目錄”系統(tǒng)

1.1 為什么需要SQL索引？

想象一本500頁的《現(xiàn)代漢語詞典》：

• 沒有目錄：要查“數(shù)據(jù)庫”一詞，需逐頁翻閱（全表掃描）
• 有目錄：先查“數(shù)”字起始頁（索引檢索），快速定位

當數(shù)據(jù)量達到百萬級時，SQL索引可將查詢速度提升幾十到幾百倍。

1.2 創(chuàng)建SQL索引的三種方式

-- 方式1：直接創(chuàng)建
CREATE INDEX idx_name ON users(email);

-- 方式2：修改表結(jié)構(gòu)
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name (email);

-- 方式3：建表時創(chuàng)建
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(100),
    INDEX idx_email (email)  -- 普通索引
);

1.3 SQL索引管理命令

二、SQL索引類型詳解：數(shù)據(jù)庫的“多重目錄”

2.1 按數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)劃分（存儲引擎層實現(xiàn)）

?? 重點對比：

-- B+樹索引支持的操作
SELECT * FROM users WHERE age > 25;  -- 范圍查詢
SELECT * FROM users ORDER BY create_time; -- 排序

-- 哈希索引僅支持
SELECT * FROM users WHERE id = 10086; -- 精確匹配

2.2 按字段數(shù)量劃分

?? 聯(lián)合索引最左前綴原則：

CREATE INDEX idx_name_phone ON users(last_name, phone);

-- ? 生效場景
SELECT * FROM users WHERE last_name = '張';
SELECT * FROM users WHERE last_name = '張' AND phone='138****8000';

-- ? 失效場景
SELECT * FROM users WHERE phone = '138****8000';

2.3 按功能邏輯劃分（最常用分類）

主鍵索引 vs 唯一索引：

INSERT INTO users (id, email) VALUES (NULL, 'a@test.com'); 
-- 主鍵索引報錯：主鍵不能為NULL
-- 唯一索引允許：唯一索引列允許一個NULL值

2.4 按存儲方式劃分（InnoDB核心機制）

理解聚簇索引： 假設用戶表結(jié)構(gòu)：

聚簇索引（主鍵索引）：
  - 葉子節(jié)點存儲：| id | name | email | age |

非聚簇索引（普通索引）：
  - 葉子節(jié)點存儲：| age | id |

當通過非聚簇索引查詢時：

SELECT name FROM users WHERE age = 30;
執(zhí)行路徑：age索引 -> 主鍵id -> 聚簇索引 -> 獲取數(shù)據(jù)行

三、模擬數(shù)據(jù)與應用示例（10萬行數(shù)據(jù)演示）

3.1 數(shù)據(jù)準備

CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(200) NOT NULL,
    price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
    category VARCHAR(50) NOT NULL,
    description TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB;

-- 插入10萬條產(chǎn)品數(shù)據(jù)（腳本略）

3.2 SQL索引效果對比實驗

場景1：無索引基礎查詢

-- 耗時約350ms
SELECT * FROM products WHERE category = 'electronics';

場景2：創(chuàng)建單列索引后

CREATE INDEX idx_category ON products(category);

-- 耗時降至8ms (提升44倍)
EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE category='electronics';
-- 執(zhí)行計劃：type=ref, key=idx_category

場景3：聯(lián)合索引范圍查詢

CREATE INDEX idx_category_price ON products(category, price);

-- ? 高效查詢（使用索引）
SELECT * FROM products 
WHERE category='books' AND price > 100;

-- ? 低效查詢（未用索引）
SELECT * FROM products WHERE price > 100;

場景4：覆蓋索引優(yōu)化

-- 原始查詢（需回表）
SELECT id, name FROM products WHERE category='furniture';

-- 創(chuàng)建覆蓋索引
CREATE INDEX idx_cover ON products(category, name, id);

-- 執(zhí)行計劃顯示"Using index"
EXPLAIN SELECT id, name FROM products WHERE category='furniture';

四、SQL索引使用注意事項

4.1 SQL索引的代價

4.2 SQL索引失效的六大場景

1. 函數(shù)操作：

   SELECT * FROM users WHERE UPPER(name) = 'JOHN'; -- 失效
   SELECT * FROM users WHERE name = 'John';         -- 有效
   

2. 隱式類型轉(zhuǎn)換：

   -- phone是字符串類型
   SELECT * FROM users WHERE phone = 13800138000; -- 失效
   

3. 模糊查詢通配符開頭：

   SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%son';   -- 失效
   SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'Joh%';   -- 有效
   

4. OR連接非索引列：

   -- age列無索引
   SELECT * FROM users WHERE name='John' OR age=30; -- 失效
   

5. 聯(lián)合索引跳過首列：

   CREATE INDEX idx_name_phone ON users(name, phone);
   SELECT * FROM users WHERE phone='13800138000';   -- 失效
   

6. 數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化器棄用：

   -- 90%數(shù)據(jù)category='electronics'
   SELECT * FROM products WHERE category='electronics'; -- 可能全表掃描
   

4.3 SQL索引設計原則

1. 高頻查詢優(yōu)先：WHERE/JOIN/ORDER BY/GROUP BY涉及的列
2. 區(qū)分度高原則：選Cardinality值高的列（如身份證號比性別適合）
3. 控制索引數(shù)量：建議單表索引不超過5個
4. 避免冗余索引：

   INDEX(a,b)  -- 已存在
   INDEX(a)    -- 冗余！
   

附錄：SQL索引學習地圖

graph TD
    A[索引基礎] --> B[創(chuàng)建與管理]
    A --> C[類型體系]
    C --> D[數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)]
    C --> E[字段數(shù)量]
    C --> F[功能邏輯]
    C --> G[存儲方式]
    D --> H[B+樹 vs 哈希]
    E --> I[聯(lián)合索引最左前綴]
    F --> J[主鍵/唯一/全文]
    G --> K[聚簇/非聚簇]
    L[實戰(zhàn)應用] --> M[性能對比]
    L --> N[覆蓋索引]
    L --> O[失效場景]

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