本文将深入讲解 MySQL 索引的底层原理、常见类型、使用技巧，并结合 EXPLAIN 工具分析查询执行计划，配合慢查询日志识别瓶颈，逐步建立起系统的 MySQL 查询优化知识体系。适合有一定基础、希望在数据量增长或面试中脱颖而出的开发者阅读。

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一、MySQL索引是什么？

1.1 索引的本质

索引是一种数据结构，其目的是提升数据库查询效率。它将表中的某些列值抽取出来，构建一个高效的查找结构（通常是 B+ 树），通过该结构定位数据的存储位置。

换句话说，索引是表数据的“加速器”。没有索引时，MySQL 只能做全表扫描；有索引时，可快速缩小查找范围。

1.2 索引的类比

• 无索引：就像找一本书中某个词，必须逐页翻阅。
• 有索引：像是查字典，有字母目录直接定位页码。

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二、MySQL常见索引类型

2.1 主键索引（PRIMARY KEY）

每张表只能有一个主键索引，默认是聚簇索引。

2.2 唯一索引（UNIQUE）

保证字段值唯一，适合如邮箱、身份证号等字段。

2.3 普通索引（INDEX）

最基础的索引，无任何约束，只提升查询性能。

2.4 组合索引（Composite Index）

在多个列上创建的索引，遵循“最左前缀”原则。

2.5 全文索引（FULLTEXT）

用于全文搜索，支持自然语言分析。

2.6 空间索引（SPATIAL）

主要用于 GIS 地理信息类型字段。

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三、索引底层原理：B+树结构详解

MySQL 的 InnoDB 存储引擎默认使用 B+ 树作为索引结构。

3.1 B+树特性

• 所有数据都存储在叶子节点。
• 非叶子节点只存储键值（索引项），不存储数据。
• 所有叶子节点通过链表相连，方便区间查询。

3.2 聚簇索引 vs 非聚簇索引

• 聚簇索引：主键索引，数据和索引存储在一起。
• 二级索引（辅助索引）：索引结构中存储的是主键的值，需要二次回表查询原始数据。

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四、创建索引的最佳实践

4.1 如何选择索引列？

• 用于 WHERE 子句过滤的字段
• 用于 JOIN、ORDER BY、GROUP BY 的字段
• 高基数（distinct 值多）的字段优先考虑

4.2 创建索引示例

-- 普通索引
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

-- 唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX idx_mobile ON users(mobile);

-- 组合索引
CREATE INDEX idx_multi ON orders(user_id, status);

4.3 删除索引

DROP INDEX idx_email ON users;

4.4 查看索引

SHOW INDEX FROM users;

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五、查询优化利器：EXPLAIN 执行计划

5.1 基本使用

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

5.2 关键字段解析

字段	含义
id	查询序列编号
select_type	查询类型（SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY 等）
table	当前访问的表
type	连接类型（ALL、index、range、ref、const、eq_ref、NULL）
key	使用的索引
rows	预计扫描的行数
Extra	额外信息，如"Using where"、“Using index”

5.3 type 字段详解

• ALL：全表扫描（最差）
• index：全索引扫描
• range：范围扫描，如 BETWEEN、>、<
• ref：使用非唯一索引查找
• const：唯一索引等值查找，最多一行

5.4 案例：组合索引未命中

CREATE INDEX idx_user_status ON orders(user_id, status);

-- 命中索引
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND status = 'paid';

-- 未命中组合索引
SELECT * FROM orders WHERE status = 'paid';

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六、慢查询日志：发现性能瓶颈

6.1 开启慢查询日志

[mysqld]
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log
long_query_time = 1

6.2 查询慢日志内容

mysqldumpslow -s r -t 10 /var/log/mysql/mysql-slow.log

6.3 使用 pt-query-digest 分析慢查询

pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log > slow_report.txt

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七、常见查询优化技巧

7.1 避免 SELECT *

明确列字段，避免读取不必要数据。

7.2 使用覆盖索引

查询所用字段全部在索引中，避免回表。

-- 创建覆盖索引
CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);

-- 查询使用覆盖索引
SELECT name, age FROM users WHERE name = 'Tom';

7.3 避免在 WHERE 中对索引字段做函数操作

-- 不走索引
SELECT * FROM users WHERE DATE(create_time) = '2024-01-01';

-- 优化后
SELECT * FROM users WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time < '2024-01-02';

7.4 利用 LIMIT + 索引分页优化

-- 分页慢
SELECT * FROM users ORDER BY id LIMIT 10000, 10;

-- 延迟关联优化
SELECT * FROM users WHERE id > (SELECT id FROM users ORDER BY id LIMIT 10000, 1) LIMIT 10;

7.5 拆分大查询

将一次性操作百万数据的语句，拆分为批量处理：

DELETE FROM logs WHERE created_at < '2023-01-01' LIMIT 1000;

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八、避免这些索引误区

• 所有字段都建索引：浪费空间 + 写入变慢
• 忽视组合索引顺序：需遵循最左前缀原则
• 数据量小也加索引：小表加索引反而可能变慢
• 高频更新字段建索引：更新频繁的字段不建议建索引

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九、实践案例：优化百万级用户查询

9.1 初始场景

SELECT * FROM users WHERE email = 'abc@example.com';

• 数据量：用户表 500 万条
• 无索引：执行时间 > 3 秒

9.2 添加索引

CREATE INDEX idx_email ON users(email);

9.3 使用 EXPLAIN 检查

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'abc@example.com';
-- type: ref, key: idx_email, rows: 1

• 查询时间降低至 < 10ms

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本项目适用于后台管理系统、电商用户中心、SaaS 用户模块等场景，特别适合开发者进行实战演练与面试准备。

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一、项目背景与需求概述

我们将构建一个基础版的用户管理系统，具备以下业务功能：

• 用户注册与登录
• 用户角色与权限分配
• 日志记录与用户状态追踪
• 多条件用户查询与分页

涉及的核心业务对象包括：用户、角色、权限、日志等。

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二、数据库建模与表结构设计

2.1 实体关系图（ER图）简要说明

• 一位用户可以拥有多个角色（多对多）
• 一个角色可以拥有多个权限（多对多）
• 用户与登录日志是一对多关系

2.2 用户表（users）

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
  password VARCHAR(100) NOT NULL,
  email VARCHAR(100),
  status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '0:禁用, 1:启用',
  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

2.3 角色表（roles）

CREATE TABLE roles (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
  description VARCHAR(255)
);

2.4 权限表（permissions）

CREATE TABLE permissions (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
  code VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE COMMENT '用于权限标识，如 user:view'
);

2.5 用户-角色关联表（user_role）

CREATE TABLE user_role (
  user_id INT,
  role_id INT,
  PRIMARY KEY (user_id, role_id),
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id),
  FOREIGN KEY (role_id) REFERENCES roles(id)
);

2.6 角色-权限关联表（role_permission）

CREATE TABLE role_permission (
  role_id INT,
  permission_id INT,
  PRIMARY KEY (role_id, permission_id),
  FOREIGN KEY (role_id) REFERENCES roles(id),
  FOREIGN KEY (permission_id) REFERENCES permissions(id)
);

2.7 登录日志表（login_logs）

CREATE TABLE login_logs (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_id INT,
  ip_address VARCHAR(45),
  login_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);

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三、数据初始化脚本

3.1 插入初始角色与权限

INSERT INTO roles(name, description) VALUES ('admin', '系统管理员'), ('user', '普通用户');

INSERT INTO permissions(name, code) VALUES
('查看用户', 'user:view'),
('新增用户', 'user:create'),
('删除用户', 'user:delete');

-- 分配权限给角色
INSERT INTO role_permission(role_id, permission_id) VALUES
(1, 1), (1, 2), (1, 3), -- admin 拥有全部权限
(2, 1);                 -- user 仅能查看用户

3.2 插入测试用户

INSERT INTO users(username, password, email) VALUES
('alice', 'hashed_pwd1', 'alice@example.com'),
('bob', 'hashed_pwd2', 'bob@example.com');

-- 分配角色
INSERT INTO user_role(user_id, role_id) VALUES
(1, 1), -- alice 为管理员
(2, 2); -- bob 为普通用户

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四、典型查询场景实现

4.1 查询所有启用用户及其角色

SELECT u.id, u.username, r.name AS role
FROM users u
JOIN user_role ur ON u.id = ur.user_id
JOIN roles r ON ur.role_id = r.id
WHERE u.status = 1;

4.2 查询某用户拥有的所有权限

SELECT p.name, p.code
FROM users u
JOIN user_role ur ON u.id = ur.user_id
JOIN role_permission rp ON ur.role_id = rp.role_id
JOIN permissions p ON rp.permission_id = p.id
WHERE u.username = 'alice';

4.3 查询最近7天登录日志

SELECT u.username, l.ip_address, l.login_time
FROM login_logs l
JOIN users u ON l.user_id = u.id
WHERE l.login_time >= NOW() - INTERVAL 7 DAY
ORDER BY l.login_time DESC;

4.4 用户分页查询（带关键字搜索）

SELECT *
FROM users
WHERE username LIKE '%bob%'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 0, 10;

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五、事务控制与一致性保障

在角色授权或用户注册等业务流程中，可以使用事务来确保数据完整性。

5.1 注册用户 + 分配默认角色（事务）

START TRANSACTION;

INSERT INTO users(username, password, email) VALUES('charlie', 'hashed_pwd3', 'charlie@example.com');
SET @uid = LAST_INSERT_ID();
INSERT INTO user_role(user_id, role_id) VALUES(@uid, 2); -- 默认赋普通角色

COMMIT;

5.2 授权失败时回滚

START TRANSACTION;

-- 假设某权限不存在导致失败
INSERT INTO role_permission(role_id, permission_id) VALUES(1, 999);

-- 失败时回滚
ROLLBACK;

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六、索引优化与执行分析

6.1 建议加索引字段

• users.username：用于登录验证、搜索
• login_logs.user_id：日志查询
• user_role.user_id / role_permission.role_id：JOIN 优化

CREATE INDEX idx_username ON users(username);
CREATE INDEX idx_user_log ON login_logs(user_id);

6.2 执行计划分析

EXPLAIN SELECT u.username, r.name FROM users u JOIN user_role ur ON u.id = ur.user_id JOIN roles r ON ur.role_id = r.id;

可查看索引是否使用、JOIN 类型、Rows 扫描数量等。

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