📌 一、常见的索引类型
| 索引类型 | 描述 |
|---|---|
| 🔑 PRIMARY KEY | 主键索引，唯一且不允许为 NULL。一张表只能有一个主键。 |
| 🔐 UNIQUE | 唯一索引，列值必须唯一，但可以为 NULL。 |
| 📘 INDEX / KEY | 普通索引，加速查询，但不强制唯一性。 |
| 🔍 FULLTEXT | 全文索引，用于 TEXT 类型字段的全文搜索。 |
| 🌐 SPATIAL | 空间索引，用于 GIS 数据类型（如 POINT、GEOMETRY）。 |
🛠️ 二、创建索引语法
-- 创建普通索引
CREATE INDEX idx_column ON table_name(column_name);
-- 创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique ON table_name(column_name);
-- 添加主键索引
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_name);
-- 创建复合索引（多列组合）
CREATE INDEX idx_multi ON table_name(column1, column2);
✅ 三、索引的优势
- 🚀 提升查询性能：加快
SELECT查询的速度。 - 🔐 唯一性约束：如
UNIQUE、PRIMARY KEY确保数据唯一。 - 🧩 加速连接操作：提高
JOIN的匹配效率。 - 📊 优化排序/分组：加速
ORDER BY、GROUP BY操作。 - 🔎 提高数据定位效率：减少扫描行数。
⚠️ 四、索引的代价（缺点）
- 🧠 增加存储开销：每个索引都需要额外的磁盘空间。
- 🐢 插入/更新/删除变慢：每次数据变更都需更新索引。
- 🧭 维护成本高：过多或无用索引反而拖慢性能。
💡 五、适用场景
WHERE子句中频繁使用的字段JOIN条件中的字段- 排序（
ORDER BY）和分组（GROUP BY）字段 - 需要唯一性的字段（如用户邮箱、用户名）
- 高并发读取的数据表
🔍 六、查看与删除索引
-- 查看某表的所有索引
SHOW INDEX FROM table_name;
-- 删除索引（非主键）
DROP INDEX idx_name ON table_name;
-- 删除主键索引
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY;
❗ 七、索引失效的常见原因
| 场景 | 描述 |
|---|---|
| 使用函数 | 例：WHERE YEAR(birthdate) = 2020，索引失效 |
| 模糊匹配前缀 | 例：LIKE '%abc'，不能使用索引 |
| 数据类型不一致 | 如 WHERE id = '123'，若 id 是整型，可能触发隐式转换 |
| 未使用最左前缀 | 对复合索引未按顺序使用，无法命中索引 |
| 使用 OR 条件 | 某些 OR 查询不能使用多个字段的联合索引 |
📎 建议：配合 EXPLAIN 分析查询计划，判断是否使用了索引。
EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column = 'value';
正文完