最近在學后端，學到了這里做個記錄

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一、為什么索引像書的目錄？

• 類比：500頁的技術書籍 vs 10頁的目錄
• 缺點：全表掃描就像逐頁翻找內容
• 優點：索引將查詢速度從O(n)提升到O(log n)

二、B+樹手繪課堂

1. 結構解剖（建議手繪圖包含以下元素）

          +------------+|  非葉子節點 || [10, 20, 30] | ← 鍵值+指針+-----|--|-----+____/  \____/            \
+-----------+    +-----------+
| 葉子節點   |    | 葉子節點   |
| [5,8,10] → | ←→ | [20,25,30] | ← 雙向鏈表
| 行數據指針 |    | 行數據指針 |
+-----------+    +-----------+

• 用不同顏色標注：
  • 紅色：節點分裂臨界點（每個節點最多存3個鍵值）
  • 藍色：葉子節點的雙向指針
  • 綠色：行數據實際存儲位置

2. 動態過程

• 插入過程：

  插入28 → 定位到[20,25,30]節點 → 分裂為[20,25]和[28,30]
  新增父節點指針
  

• 查詢路徑：

  查找25 → 根節點→中間節點→葉子節點（3次磁盤IO）
  

三、InnoDB索引落地實現

1. 聚簇索引結構

[表空間文件示意圖]
+----------------------+
| 頁1: 索引節點        |
| 頁2: 葉子節點(行記錄)|
| 頁3: 溢出頁(TEXT字段)|
+----------------------+

2. 二級索引特殊機制

-- 創建示例
CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY,username VARCHAR(20),INDEX idx_name (username)  -- 存儲(username,id)
);-- 回表示例
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE username='Alice';

四、EXPLAIN執行計劃實戰

1. 關鍵字段解讀表

列名	索引健康度指標	優化提示
type	ALL(全表) → range(范圍) → const(常量)	爭取至少達到range級別
key_len	使用的索引字節數	utf8mb4字段需×4計算
Extra	Using index(覆蓋索引)	出現Using filesort立即警報

2. 典型案例分析

-- 案例1：最左前綴原則
EXPLAIN SELECT * FROM orders 
WHERE status='paid' AND create_time > '2023-01-01';
-- 可能的索引方案：
-- 方案A: INDEX(status, create_time) → type: range
-- 方案B: INDEX(create_time, status) → type: ref-- 案例2：索引合并
EXPLAIN SELECT * FROM products 
WHERE category=1 OR price < 100;
-- 出現Using union(idx_category,idx_price)說明觸發了索引合并

五、性能優化-checklist

1. 設計階段

   • 整型主鍵比UUID減少30%存儲空間
   • 聯合索引字段順序遵循ARC原則：
     A(等值條件) → R(范圍條件) → C(排序字段)

2. 調優階段

   -- 查看索引使用情況
   SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;-- 強制索引測試
   SELECT * FROM table1 FORCE INDEX(idx_col1) WHERE...
   

3. 緊急處理

   # 快速定位索引問題
   pt-index-usage /var/lib/mysql/mysql-slow.log
   

六、學習資源

• 推薦工具：
  B+ Tree可視化工具