21、MySQL索引

1. B+Tree索引的核心特性​

1. ​结构设计​

• ​非叶子节点​：仅存储索引键值和指向子节点的指针，不存储实际数据，因此能容纳更多键值，降低树高。​叶子节点​：存储完整的数据行（聚簇索引）或主键值（辅助索引），并通过双向链表连接，支持高效范围查询。​平衡性​：所有叶子节点位于同一层，查询路径长度稳定，时间复杂度为O(log n)。

1. ​与B-Tree的区别​

• ​数据存储​：B-Tree的非叶子节点存储数据，而B+Tree仅叶子节点存储数据，非叶子节点专注导航。​范围查询​：B+Tree的叶子链表结构支持顺序遍历，B-Tree需回溯根节点，效率更低。​磁盘I/O优化​：B+Tree节点更“胖”（存储更多键值），树高更低，减少磁盘访问次数。

1. ​MySQL中的B+Tree索引类型​

1. ​主键索引（聚簇索引）​​

• ​特点​：叶子节点直接存储整行数据，物理存储顺序与主键顺序一致。​创建方式​：

CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50));

— 或通过ALTER TABLE添加

ALTER TABLE users ADD PRIMARY KEY (id);

1. ​唯一索引​

• ​约束​：索引列值唯一，允许NULL。​应用场景​：邮箱、手机号等唯一性字段。

1. ​普通索引​

• ​功能​：加速单列查询，无唯一性约束。​前缀索引​：针对长字符串字段（如VARCHAR），仅索引部分字符以减少空间占用。

1. ​联合索引​

• ​最左前缀原则​：查询需从最左列开始，否则索引失效。​示例​：(name, age)联合索引支持WHERE name='Tom'或WHERE name='Tom' AND age=25，但不支持仅WHERE age=25。

1. ​索引的优缺点​

​四、索引使用提议​

1. ​适用场景​

• ​高频查询字段​：如用户ID、订单号等。​大表优化​：数据量超过百万行时，索引显著提升性能。​外键关联​：加速JOIN操作。

1. ​避免滥用​

• ​小表​：全表扫描可能更快。​频繁更新字段​：如状态字段，索引维护成本高。​唯一性差的字段​：如“是否删除”标志，索引选择性低。

1. ​索引维护与优化​

1. ​查看索引​

DESC 表名; — 简略信息

SHOW INDEX FROM 表名; — 详细信息（Cardinality等）

1. ​删除索引​

ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 索引名; — 普通索引

ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY; — 主键索引

1. ​优化工具​

• ​EXPLAIN​：分析查询执行计划，确认是否命中索引。​OPTIMIZE TABLE​：重建表并整理碎片，提升索引效率。

​六、总结​

B+Tree索引通过非叶子节点导航和叶子链表设计，完美平衡了查询效率与存储成本，是MySQL高性能查询的核心。合理选择索引类型（如主键、联合索引）并遵循最左前缀原则，可最大化其优势，同时需避免过度索引导致的维护开销。