1. 索引的基本概念
- 定义：索引是数据库中用于快速定位数据的有序数据结构。
- 作用：加速数据检索，减少查询时间。
2. 索引的分类与结构
- 单列索引：基于单个列的索引，如：
CREATE INDEX idx_employee_id ON employees(employee_id); - 复合索引：基于多列的索引，列顺序影响查询效率，如：
CREATE INDEX idx_last_name_first_name ON employees(last_name, first_name); - 唯一索引：保证数据唯一性，如：
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_email ON users(email); - 全文索引：适用于文本搜索，如MySQL的FULLTEXT索引：
ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(idx_article_content, content); - 空间索引：适用于地理空间数据，如PostGIS的GIST索引：
CREATE INDEX idx_spatial ON locations USING GIST (geom);
3. 索引失效的原因
- 索引选择不当：如对低选择性列创建索引。
- 查询条件不匹配：如使用
LIKE '%value'导致无法使用索引。
4. 索引优化策略
- 选择性分析：选择高选择性列创建索引，如：
SELECT column_name, COUNT(*) / (SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name) AS selectivity FROM table_name; - 复合索引优化：根据查询模式设计复合索引。
- 避免冗余索引：删除不常用或重复的索引。
5. 回表查询
- 定义：使用索引查找到数据后，需要回原表检索其他列数据的过程。
- 示例：假设有一个非覆盖索引
idx_last_name，查询如下：
数据库首先通过SELECT first_name, email FROM employees WHERE last_name = 'Smith';idx_last_name找到所有姓Smith的员工的ID，然后回表查询以获取first_name和email。
6. 覆盖索引
- 定义：索引包含查询所需的所有列，避免了回表查询。
- 示例：创建覆盖索引
idx_last_name_email，查询可以直接从索引中获取数据：CREATE INDEX idx_last_name_email ON employees(last_name, email); SELECT last_name, email FROM employees WHERE last_name = 'Smith';
7. 使用场景
- 大数据量查询：索引显著提高查询效率。
- 频繁查询操作：索引加快响应速度。
8. 索引的特点和优点
- 快速定位：索引允许快速访问数据。
- 提高性能：减少数据访问量，提高查询性能。
9. 索引的缺点
- 写操作成本：增加数据变更时的开销。
- 存储空间占用：索引占用额外存储空间。
10. 优化实例
- 创建索引：
CREATE INDEX idx_department ON employees(department); - 覆盖索引：减少回表查询，如：
CREATE INDEX idx_cover ON employees(department, salary); SELECT department, salary FROM employees WHERE department = 'Sales';
11. 维护索引
- 重建索引：定期优化索引，如：
ALTER INDEX idx_department REBUILD;
12. 监控性能
- 使用数据库监控工具跟踪索引使用情况和回表查询的频率。
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