数据库优化|查询加速|MySQL索引类型及其应用场景

数据库优化
查询加速
MySQL索引类型及其应用场景

MySQL索引类型及其应用场景

1. B-Tree索引

   

   • 应用场景：等值查询、范围查询（如WHERE id = 1或WHERE age BETWEEN 20 AND 30）。
   • 适用列类型：数值、字符串、日期等有序数据。

2. 哈希索引

   • 应用场景：精确匹配查询（如WHERE key = 'value'），不支持范围查询。
   • 适用列类型：内存表（MEMORY引擎）或InnoDB的自适应哈希索引。

3. 全文索引（FULLTEXT）

   • 应用场景：文本内容的关键词搜索（如MATCH(content) AGAINST('keyword')）。
   • 适用列类型：长文本字段（如文章、评论）。

4. 空间索引（R-Tree）

   

   • 应用场景：地理空间数据查询（如WHERE ST_Distance(point1, point2) < 10）。
   • 适用列类型：几何数据类型（POINT、POLYGON等）。

5. 复合索引

   • 应用场景：多列联合查询（如WHERE col1 = 'A' AND col2 = 'B'）。
   • 优化原则：遵循最左前缀匹配规则。

数据库优化与查询加速关键点

• 索引设计：选择高选择性列建索引，避免过度索引。
• 查询优化：避免SELECT *，使用EXPLAIN分析执行计划。
• 分库分表：数据量过大时考虑水平/垂直拆分。
• 缓存策略：合理利用查询缓存或外部缓存（如Redis）。
  基于2025年8月前的技术实践总结。