MySQL 索引与执行计划
B+Tree 索引、EXPLAIN 分析与索引优化策略。
1. 索引是什么 (What is an Index)
索引是为了加速检索而构建的数据结构。对 InnoDB 来说，常见索引是 B+Tree。 索引带来的收益：
- 加速
WHERE过滤、JOIN、ORDER BY、GROUP BY索引带来的成本： - 写入变慢（INSERT/UPDATE/DELETE 需要维护索引）
- 占用更多空间
- 设计不当会让查询优化器选错计划或无法利用索引
2. InnoDB 索引要点 (InnoDB Basics)
2.1 聚簇索引与二级索引
- 主键索引（聚簇索引）：叶子节点存放整行数据
- 二级索引：叶子节点存放“索引列 + 主键值” 因此：
- 用二级索引命中后，可能需要回表（根据主键再查一次聚簇索引）
- 覆盖索引可以避免回表（查询列都在索引里）
3. 组合索引与最左前缀 (Composite Index)
假设有索引 (a, b, c)：
- 能有效利用：
a、a,b、a,b,c的前缀过滤 - 不能跳过前缀：只用
b或c往往无法走该索引 实践建议： - 把区分度更高、过滤更强的列放在前面（但也要结合排序/分组需求）
- 频繁按
(tenant_id, created_at)查询，优先建立组合索引
4. 什么时候索引会失效 (When Index Isn’t Used)
常见原因：
- 对索引列做函数/表达式：
WHERE DATE(created_at) = ... - 隐式类型转换：字符串与数字混用导致无法利用索引
- 前缀缺失：组合索引没用到最左前缀
LIKE '%xxx'前置通配符无法利用普通 B+Tree 索引- 返回行数过多：优化器认为全表扫描更便宜
5. EXPLAIN 怎么看 (How to Read EXPLAIN)
常用字段（MySQL 8）：
type：访问类型（从好到差大致：const/ref/range/index/ALL）key：实际使用的索引rows：估算扫描行数Extra：额外信息（例如Using index、Using filesort、Using temporary） 示例：
EXPLAIN
SELECT id, email
from user_account
WHERE email = 'a@b.com';解读目标：
- 是否使用了期望的索引（
key） - 扫描行数是否可控（
rows） - 是否出现
Using filesort/Using temporary（可能需要优化索引或 SQL）
6. 建索引的实用策略 (Practical Strategy)
- 先写出典型查询，再反推索引，而不是“先建一堆索引”
- 一张表的索引数量控制在合理范围，避免写放大
- 组合索引优先覆盖高频查询路径
- 长字符串字段用前缀索引需谨慎（会影响选择性与排序能力）
- 对时间范围查询：
(tenant_id, created_at)常见有效
7. 小结 (Summary)
- 索引是“以写换读”的典型优化手段
- 组合索引与最左前缀是 MySQL 索引设计的核心
- EXPLAIN 是验证索引是否生效的第一工具
更新日志 (Changelog)
- 2026-04-06: 新增「索引与执行计划」知识点，补充 EXPLAIN 解读与建索引策略