理解索引的原理、类型与优化
索引是数据库中一种特殊的数据结构，用于加速数据的检索操作。类似于书籍的目录，索引可以帮助数据库系统快速定位和访问所需的数据，而无需扫描整个表。
想象一本1000页的书：不使用目录时，找到特定主题需要从头翻到尾；使用目录（索引）时，可以直接查找页码，快速定位内容。
数据库索引通常以B-树或B+树结构存储，可以实现对数级复杂度的查找操作，大大提高查询效率。
最常见的索引类型，适用于等值查询、范围查询和排序操作。每个节点包含多个键值对和指向子节点的指针。
基于哈希表实现，对等值查询非常高效，但不支持范围查询和排序。将键值通过哈希函数映射到哈希表中的位置。
专为文本搜索设计的索引，支持在文本字段中进行关键词搜索。通常基于倒排索引实现。
用于地理空间数据的索引，支持地理位置相关的查询，如点、线、面的空间关系计算。
根据你的查询需求选择合适的索引类型：
索引的创建、修改和删除是数据库管理的重要部分。正确创建索引可以显著提升性能，但过多或不当的索引会增加存储开销和降低写入性能。
-- 创建单列索引 CREATE INDEX idx_customers_name ON customers(name); -- 创建复合索引 CREATE INDEX idx_orders_customer_date ON orders(customer_id, order_date); -- 创建唯一索引 CREATE UNIQUE INDEX idx_users_email ON users(email);
-- 删除索引 DROP INDEX idx_customers_name ON customers;
B树是一种自平衡的搜索树，所有节点都可以存储数据，每个节点包含键和指向子节点的指针。
B+树是B树的变种，只有叶子节点存储数据，叶子节点通过链表相连，有利于范围查询。
| 特性 | B树 | B+树 |
|---|---|---|
| 数据存储位置 | 所有节点 | 仅叶子节点 |
| 范围查询效率 | 一般 | 高（叶子节点相连） |
| 树高度 | 相对较低 | 可能较高 |
| 常见应用 | 文件系统 | 关系型数据库 |
合理的索引设计对数据库性能至关重要。以下是一些关键的索引优化策略：
为高选择性（不重复值多）、常用于WHERE和JOIN条件的列创建索引。
将选择性高的列放在前面，考虑最常见的查询模式。
索引会占用存储空间并降低写入性能，删除不常用的索引。
长期使用后索引可能变得碎片化，定期重建可提高性能。
创建包含所有查询所需列的索引，可以直接从索引获取数据而不需要访问表。
SELECT * FROM users WHERE username = ? AND password = ?
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = ? ORDER BY order_date DESC LIMIT 10
了解数据库如何使用索引对查询进行优化是提高性能的关键。执行计划显示了数据库引擎如何处理查询以及是否使用了索引。