索引是数据库性能的基础，但它们常常被视为“设置后就不再理会”的结构。随着数据环境的演变，包括混合云部署、实时分析和机器学习工作负载的出现，我们的索引策略也必须随之调整。

事实上，随着技术进步和数据量激增，十年前或二十年前行之有效的索引策略如今可能已不再是最优的。造成这一现象的原因多种多样，包括数据库管理系统为提升索引性能而进行的改进(如新增索引类型和选项)，以及应用程序编写和维护方式的变革。让我们探讨这些问题，并揭示数据库应用中索引现代化的迫切需求。

你是不是也遇到过这种情况：建了复合索引（A,B,C），但查询时没用到字段 A，结果索引直接 “躺平”，数据库乖乖走全表扫描，查询慢得让人抓狂？别慌，索引跳跃扫描这个隐藏技能，能让你的复合索引在没首字段的情况下 “起死回生”，速度直接飙到飞起！

先说说为啥会有这种烦恼。比如你给 “订单表（orders）” 建了个复合索引(user_type, status, amount)（用户类型、订单状态、金额），想查 “所有状态为‘已支付’的订单金额”，写了这样的 SQL：

MySQL索引原理揭秘

MySQL 索引是数据库高效查询的核心机制，其原理基于特定的数据结构（主要是 B+Tree）和数据库引擎（如 InnoDB）的实现策略。索引本质上是一种空间换时间的策略，虽然会占用额外存储空间，但能极大提升查询速度。

B+树的精妙设计

当你的数据库查询从"火箭速度"沦为"龟速爬行"，大概率是索引这个"导航系统"罢工了。今天我们就来盘点那些让索引失效的十大"罪魁祸首"，看看你踩中了几个？

罪魁祸首1：隐式类型转换——数据库的"鸡同鸭讲"

把字符串类型的索引列当数字用，就像用中文和英文对话——虽然都是人类语言，但就是鸡同鸭讲。比如SELECT * FROM users WHERE user_id = 123，如果user_id是VARCHAR类型，MySQL会默默执行CAST(user_id AS UNSIGNED)，这下索引彻底懵了："我认识的user_id不是这样的啊！"

一、MySQL索引执行流程图

关键特性解析

1、B+树结构优势

哪些情况或字段适合加索引？
在经常需要搜索的列上

一、MySQL 索引的概述

1、什么是索引

在关系数据库中，索引是一种数据结构，为存储引擎提高访问速度的数据结构，它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点集合的清单形式存在。

索引的作用：数据是存储在磁盘上的，查询数据时，如果没有索引，会加载所有的数据到内存，依次进行检索，读取磁盘次数较多。有了索引，就不需要加载所有数据，因为B+树的高度一般在 2-4 层，最多只需要读取 2-4 次磁盘，查询速度大大提升。

一句话总结

在 SELECT IN查询

索引是一种用于加速数据库查询的特殊数据结构，通过在表的列上创建索引，可以显著提高数据检索速度。

一句话总结

建索引时需注意以下事项：首先，选择合适的列