一句话总结
在 SELECT IN查询中，索引可以通过将IN列表中的值与索引列进行匹配来加速查询。对于模糊查询，使用索引的效果取决于查询模式：如果使用前缀匹配（如LIKE 'abc%'），索引可以有效加速查询；但如果使用通配符开头（如LIKE '%abc'），索引通常无法使用，因为需要扫描整个表。优化模糊查询时，可以考虑使用全文索引或重构查询条件以提高性能。
详细解析
1.SELECT IN如何使用索引？
- 场景示例：
SELECT * FROM users WHERE age IN (20, 25, 30);- 索引生效条件：单字段索引：若age有索引，数据库会将IN转换为多个OR条件（age=20 OR age=25 OR age=30），直接命中索引。组合索引：若查询包含多列（如WHERE age IN (20,30) AND city='北京'），需创建(city, age)组合索引（范围字段放最后）。
- 索引失效陷阱：IN列表过长（如超过1000项）：优化器可能放弃索引，选择全表扫描。NULL值：WHERE age IN (20, NULL)会导致索引失效（NULL需特殊处理）。
2.模糊查询如何使用索引？
- 场景示例：
SELECT * FROM products WHERE name LIKE 'Apple%'; -- 命中索引
SELECT * FROM products WHERE name LIKE '%Phone'; -- 索引失效 索引生效条件：
- 前缀匹配（'text%'）：索引按字典序存储，'Apple%'可快速定位到'Apple Watch'、'Apple Pen'等前缀匹配项。
- 后缀匹配优化：若需'%Phone'，可反转字符串并建索引：
ALTER TABLE products ADD INDEX idx_name_reverse (reverse(name));
SELECT * FROM products WHERE reverse(name) LIKE reverse('%Phone');- 索引失效场景：LIKE '%xxx%'：索引无法定位起始位置，如同乱序字典中找所有含“书”的字（需逐页翻查）。通配符开头 + 长字符串：LIKE '%abcdefghijk%'即使有索引也全表扫描。
关键难点：为什么模糊查询必须前缀匹配？
解释：索引像字典目录
- 前缀匹配'A%' → 查字典时按拼音首字母找“A开头的字”（目录直接定位）。
- 后缀匹配'%A' → 需翻遍整本字典检查每个字是否以“A”结尾（全表扫描）。
- 全模糊'%A%' → 需检查每个字是否包含“A”（类似全文检索，普通索引无效）。