核心目标： 理解 mysql 索引的工作原理、类型、优缺点，并掌握创建、管理和优化索引的方法，以显著提升数据库查询性能。

什么是索引？
索引是一种特殊的数据库结构，它包含表中一列或多列的值以及指向这些值所在物理行的指针（或对于聚集索引，直接包含数据）。其主要目的是加快数据检索（select 查询）的速度。你可以把它想象成一本书的目录或索引，让你能够快速定位到需要查找的内容，而不是逐页翻阅。

索引如何工作（简化理解）？
mysql 最常用的索引类型是 b-tree 索引（或其变种如 b+tree）。b-tree 是一种自平衡的树状数据结构，它保持数据有序，并允许高效地进行查找、插入、删除和顺序访问。当你在索引列上执行查询时（例如 where indexed_col = value 或 order by indexed_col），数据库可以利用 b-tree 结构快速定位到匹配的行，避免了全表扫描（逐行检查）。

使用索引的优点

1. 大幅提高查询速度： 这是索引最主要的好处，尤其是在 where 子句、join 操作的 on 子句中使用的列。
2. 加速排序： 如果 order by 子句中的列有索引，mysql 可以直接利用索引的有序性返回结果，避免额外的排序操作。
3. 加速分组： group by 操作通常也需要排序，索引可以帮助加速。
4. 保证数据唯一性： unique 索引和 primary key 约束可以确保列值的唯一性。

使用索引的缺点 (cons)

1. 占用存储空间： 索引本身也需要存储在磁盘上（或内存中），会增加数据库的总体积。
2. 降低写入性能： 当对表进行 insert, update, delete 操作时，不仅要修改数据行，还需要同步更新相关的索引结构，这会增加写操作的开销。索引越多，写操作越慢。
3. 索引维护成本： 索引需要维护，例如在数据大量变动后可能需要重建或优化（虽然 innodb 在这方面自动化程度较高）。

索引的类型

• 按功能/逻辑分类:

1. 主键索引

• 一种特殊的唯一索引，用于唯一标识表中的每一行。
• 列值必须唯一 (unique) 且不能为空 (not null)。
• 一个表只能有一个主键。
• 通常在创建表时定义。innodb 表是围绕主键组织的（聚集索引）。

-- 建表时定义
create table users (
user_id int primary key,
username varchar(50) not null
);
-- 或表级定义 (用于单列或复合主键)
create table user_roles (
user_id int,
role_id int,
primary key (user_id, role_id)
);

2. 唯一索引

• 确保索引列（或列组合）中的所有值都是唯一的。
• 与主键不同，它允许一个 null 值。
• 主要目的是保证数据完整性，同时也能加速查询。

-- 建表时定义 (列级)
create table employees (
emp_id int primary key,
email varchar(100) unique
);
-- 建表时定义 (表级)
create table products (
product_id int primary key,
sku varchar(50),
constraint uq_sku unique (sku)
);
-- 后续添加
alter table employees add constraint uq_emp_ssn unique (social_security_number);
-- 或使用 create unique index
create unique index idx_uq_phone on customers (phone_number);

3. 普通索引 / 常规索引

• 最基本的索引类型，没有唯一性限制。
• 其唯一目的就是加速数据检索。
• key 是 index 的同义词。

-- 建表时定义
create table logs (
log_id int primary key,
log_time datetime,
user_id int,
index idx_log_time (log_time), -- 创建普通索引
key idx_user_id (user_id) -- key 与 index 等效
);
-- 后续添加
alter table logs add index idx_message_prefix (log_message(50)); -- 前缀索引
-- 或使用 create index
create index idx_order_date on orders (order_date);

4. 复合索引 / 组合索引 / 多列索引

• 在表的多个列上创建的索引。
• 顺序非常重要！ 遵循最左前缀原则 (leftmost prefix principle)。

-- 建表时定义
create table orders (
order_id int primary key,
customer_id int,
order_date date,
index idx_cust_date (customer_id, order_date) -- 复合索引
);
-- 后续添加
alter table products add index idx_category_price (category_id, price);

5. 全文索引

• 专门用于在文本列 (char, varchar, text) 中进行关键字搜索。
• 使用 match(column) against('keywords') 语法进行查询。
• innodb (mysql 5.6+) 和 myisam 引擎支持。

-- 建表时定义
create table articles (
article_id int primary key,
title varchar(200),
body text,
fulltext index idx_ft_title_body (title, body)
) engine=innodb; -- 确保引擎支持
-- 后续添加
alter table articles add fulltext index idx_ft_body (body);
-- 查询
select * from articles where match(title, body) against('database performance');

6. (了解) 空间索引

• 用于地理空间数据类型。优化地理位置查询。

-- create table spatial_table (
-- g geometry not null,
-- spatial index(g)
-- );

• 按物理存储方式/结构分类 (主要是 innodb vs myisam):

  1. 聚集索引 (clustered index)

     • innodb 表强制要求有且只有一个。
     • 表的物理存储顺序与索引顺序一致，通常是按主键组织。
     • 优点：主键查找和范围查询快。缺点：插入慢，二级索引查找需两次。

  2. 非聚集索引 (non-clustered index) / 二级索引 (secondary index)

     • myisam 表的所有索引都是非聚集的。innodb 表的非主键索引是二级索引。
     • 索引逻辑顺序与数据物理存储顺序无关。
     • 索引项包含索引值和指向数据行的指针(myisam)或主键值(innodb)。
     • 优点：插入快。缺点：查找可能需要额外步骤获取数据。

关键索引概念

• 覆盖索引 (covering index)
  当查询所需的所有列都包含在使用的索引中时，mysql 直接从索引获取数据，无需访问数据行（回表），性能极高。

-- 对于 index idx_name_age (name, age)
-- 这个查询可以使用覆盖索引
select name, age from users where name = 'alice';

• 索引选择性 (index selectivity)
  索引列中不同值的比例 (cardinality / total rows)。选择性越高（越接近 1），索引效果越好。性别列选择性低，身份证号列选择性高。

• 前缀索引 (prefix indexing)
  对长字符串列只索引前缀部分，节省空间，提高速度。语法：index(column_name(prefix_length))。缺点：不能用于 order by/group by。

alter table user_profiles add index idx_bio_prefix (biography(100));

• 索引基数 (index cardinality)
  索引中唯一值的估计数量。show index 可查看。基数越高通常选择性越好。

• (了解) 降序索引 (descending indexes)
  mysql 8.0+ 支持真正的 desc 索引，优化 order by ... desc。

-- mysql 8.0+
create index idx_created_desc on articles (created_at desc);

• (了解) 不可见索引 (invisible indexes)
  mysql 8.0+ 引入。优化器不使用，但索引仍维护。用于测试移除索引的影响。

alter table my_table alter index idx_name invisible; -- 设为不可见
alter table my_table alter index idx_name visible; -- 设为可见

索引管理语法

创建索引

• 建表时 (create table): (见上文类型定义)
• 使用 create index:

create index idx_name on table_name (column1, column2(10));
create unique index uq_email on users (email);
create fulltext index ft_content on documents (content);

使用 alter table:

alter table table_name add index idx_name (column_name);
alter table table_name add unique key uq_name (column_name);
alter table table_name add primary key (column_name); -- (如果尚无主键)
alter table table_name add fulltext index ft_name (column_name);

查看索引

• show index from table_name;: 最常用，显示详细信息。

show index from employees;

• show create table table_name;: 显示建表语句，包含索引定义。

show create table orders;

• 查询 information_schema:

select index_name, column_name, index_type
from information_schema.statistics
where table_schema = 'your_database_name' and table_name = 'your_table_name';

删除索引

• drop index index_name on table_name;: 最常用。

drop index idx_order_date on orders;
drop index uq_sku on products;

• alter table table_name drop index index_name;: 功能同上。

alter table logs drop index idx_user_id;

• alter table table_name drop primary key;: 删除主键。

alter table some_table drop primary key;

• alter table table_name drop foreign key fk_name;: 删除外键约束。

选择哪些列加索引？

1. where 子句频繁使用的列。
2. join on 子句的连接列。
3. order by 子句的列。
4. group by 子句的列。
5. 选择性高的列。
6. 考虑复合索引（注意最左前缀和列顺序）。

索引失效（不被使用）的常见情况

1. 对索引列使用函数或表达式 (where year(col)=...)。
2. like 查询以 % 开头 (where name like '%son')。
3. or 条件两边未都建立合适索引。
4. 数据类型不匹配 / 隐式类型转换 (where string_col = 123)。
5. 索引选择性过低。
6. 表数据量过小。
7. mysql 优化器认为全表扫描更快。

索引优化与 explain

• explain 命令： 分析 select 执行计划的关键工具。查看 type, key, rows 等字段判断索引使用情况。

explain select * from users where username = 'test';

• 定期维护 (相对次要，尤其对 innodb):
  • analyze table table_name;: 更新统计信息。
  • optimize table table_name;: myisam 整理碎片；innodb 通常重建表。

总结与最佳实践

• 索引提速查询，但降低写入性能、占空间。
• 理解 innodb (默认) 和 myisam 区别。
• 优先索引 where, join, order by, group by 的列。
• 善用复合索引（最左前缀）和覆盖索引。
• 避免索引列上用函数、隐式转换、like '%...'。
• 用 explain 分析和验证索引效果。
• 不过度索引，定期审查。

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练习题

假设有 orders 表: (order_id int pk, customer_id int, product_name varchar(100), quantity int, order_date date)

1. 为 orders 表的 customer_id 列添加一个普通索引，名为 idx_cust_id。
   答案:

alter table orders add index idx_cust_id (customer_id);
-- 或者
-- create index idx_cust_id on orders (customer_id);

2. 为 orders 表添加一个复合索引，包含 order_date 和 product_name (前 50 个字符)，索引名为 idx_date_product。
   答案:

alter table orders add index idx_date_product (order_date, product_name(50));

3. 假设需要确保每个客户在同一天的同一个产品只能下一个订单。请为 orders 表添加一个合适的唯一约束（假设可以基于 customer_id, order_date, product_name）。约束名为 uq_cust_date_prod。
   答案:

alter table orders add constraint uq_cust_date_prod unique (customer_id, order_date, product_name);

4. 查看 orders 表上存在的所有索引。
   答案:

show index from orders;

5. 删除第 2 题创建的复合索引 idx_date_product。
   答案:

drop index idx_date_product on orders;
-- 或者
-- alter table orders drop index idx_date_product;

6. 分析以下查询的执行计划（假设 customer_id 列已有索引 idx_cust_id）：explain select order_id, product_name from orders where customer_id = 123 order by order_date; 思考 order by 是否能利用索引。
   答案:

explain select order_id, product_name from orders where customer_id = 123 order by order_date;