1、MySQL索引本质
1.1 为什么选择B+Tree ?
B+Tree 是多路平衡树，树高度较低，磁盘I/O少，支持高效范围查询。
- 较低的树高度：多路特性使得 B+Tree 的高度较低，从而减少查找、插入和删除操作所需的访问节点数量。
- 高效的磁盘 I/O：B+Tree 结构能够有效利用磁盘块，减少读取次数，提高数据访问速度。
- 支持范围查询：叶子节点通过链表连接，方便进行范围查询和顺序遍历操作。
- 平衡性：B+Tree 是自我平衡的，保证了数据的均匀分布，避免了性能下降。
- 灵活性：适用于大规模数据存储，能处理动态数据集的频繁更新
1.2 B+Tree特性
- 多路平衡，树高极低
- 非叶子节点只存储索引，不存数据
- 叶子节点形成有序双向链表，支持范围查询
- 所有数据存储在叶子节点
2、索引类型
2.1 聚簇索引
本质： 数据即索引
特点：
- 一个表只有一个聚簇索引
- 主键自动成为聚簇索引
- 若没有主键，选择第一个unique not null 列
- 如果都没有，InnoDB创建隐藏的 6 字节 ROWID 作为聚簇索引
优势：
- 主键查询极快，直接定位数据
- 范围查询高效：找到起始点后，沿叶子节点链表顺序读取
- 数据访问局部性好：相邻主键的数据物理上也相邻，减少磁盘寻道
劣势：
- 插入速度依赖插入顺序：
- 按主键顺序插入：速度快，追加写入
- 随机主键插入：可能触发频繁页分裂
- 更新主键代价高昂
- 不适合频繁变化的列
2.2 二级索引与回表查询
二级索引的叶子节点不存储实际数据行，而是存储指向主键值的引用。
回表查询： 使用二级索引查找数据时，需要通过主键值回到主表中进行查询，这个过程称为回表查询。
实际步骤： 索引扫描 -> 回表查询 -> 合并结果
避免回表优化：覆盖索引
覆盖索引，包含查询所需要的所有列，在查询时可以直接从索引中获取数据，而不需要访问实际的表数据。
3、索引设计法则
- 只为搜索、排序、分组的列创建索引
- 考虑索引选择性：选择性 = 不重复值数量 / 总行数，选择性越高效果越好
- 短索引原则：使用前缀索引减少索引大小，但会降低选择性，需权衡
- 避免过多索引：每个索引增加写操作成本
- 建议：读多写少表可多索引，写多读少表应精简索引
4、EXPLAIN 命令
EXPLAIN命令：分析SQL查询的执行计划
输出字段重点解读：
- type: 访问类型，从好到差：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
- ref: 非唯一索引查找；ALL: 全表扫描（最差）
- possible_keys: 可能用到的索引
- key: 实际使用的索引
- rows: 预计扫描行数
- Extra: 额外信息（Using index：覆盖索引；Using where：需要回表）
