索引通过减少扫描行数提升查询速度,MySQL利用B+树快速定位数据。应为高选择性字段如邮箱创建索引,避免在低基数字段建索引。组合索引遵循最左前缀原则,查询时避免函数操作、隐式转换和SELECT *以防止索引失效。使用EXPLAIN分析执行计划,关注type、key、rows和Extra字段,确保索引有效使用。索引需权衡维护成本,过多会影响写性能,合理设计并持续优化才能最大化查询效率。

MySQL 使用索引能显著提升查询速度,主要是通过减少需要扫描的数据行数来实现。索引类似于书籍的目录,可以让数据库快速定位到目标数据,而无需全表扫描。合理使用索引是优化查询性能的关键。
当执行一条查询语句时,MySQL 会根据 WHERE 条件查找匹配的记录。如果没有索引,数据库必须逐行检查每条数据(全表扫描),效率低下。有了索引后,MySQL 可以利用 B+ 树结构快速查找对应值的位置,大幅减少 I/O 操作。
例如,对 user 表的 email 字段建立索引:
CREATE INDEX idx_email ON user(email);之后执行如下查询:
SELECT * FROM user WHERE email = 'test@example.com';MySQL 就能通过索引直接定位到该 email 对应的记录,而不是扫描整个表。
不是所有字段都适合建索引。应优先为经常出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列添加索引。
即使建立了索引,写法不当也会导致索引无法使用。
通过 EXPLAIN 命令查看 SQL 的执行计划,确认是否命中索引。
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE email = 'test@example.com';关注以下几个字段:
基本上就这些。关键是理解查询场景,合理设计索引,并持续用 EXPLAIN 验证效果。索引虽好,但也不是越多越好,维护索引也有成本,会影响插入、更新和删除的速度。平衡读写需求,才能发挥最大效益。
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