後端工程師必備知識：數據庫索引講座

後端工程師必備知識：數據庫索引

咱們常常在後端工程師的招聘信息上看到諸如「熟悉 SQL 語句優化」、「瞭解數據庫和索引原理」這樣的要求，這是由於後端工程師最主要的工做就是和數據打交道，當數據達到必定規模以後就會對性能有必定要求，而正確地創建和使用索引是優化數據庫性能時最早應該被考慮到的、最簡單有效的方式。

不少人對於索引的概念僅僅停留在「有索引會快」，但至於爲何快，甚至一個查詢究竟能不能用上索引，則瞭解得不夠清楚。

提及來在中文社區中，對於 每種類型的索引可以適用於什麼樣的查詢 的資料仍是比較少的，不少文章只是一筆帶過、抄來抄去。所以我收集了不少資料，與朋友同事進行討論，最後製做了這個小系列，內容包括：

• 索引對性能的影響（正確的索引能夠給查詢性能帶來數量級的提高）
• B-Tree（能夠將索引看做有序的列表，咱們能夠在上面進行相似二分查找的快速搜索）
• 單列索引適用的查詢（全匹配、前綴匹配、範圍查詢、排序）
• 單列索引不適用的查詢（後綴匹配）
• 索引的屬性（主鍵、彙集、惟1、稀疏）
• 區分度（一個字段上的值之間有多麼不一樣）
• 複合索引的概念（多個字段構成的索引）
• 複合索引適用的查詢（多字段全匹配、匹配的同時範圍查詢或排序、只使用左側的字段等）
• 複合索引不適用的查詢（直接使用右側的字段、範圍查詢或排序字段不在最右側等）
• 最左匹配原則（順序對於複合索引很是重要）
• 自動建立索引的一些嘗試
• 找到沒有使用索引的查詢（Slow Query 和 EXPLAIN）
• JOIN 查詢與索引
• 對數據庫進行性能優化的順序（建立索引、添加緩存、調整查詢、調整數據結構）

這個講座分爲上下兩集，總計一小時，由於是錄播，已將不流暢的部分剪輯掉了，信息密度比較高。適合有必定後端開發和數據庫（MySQL 或 MongoDB）使用經驗，即將獨立面對較高數據量站點的維護，或對數據庫索引有興趣的開發者收看：講座連接，若有相關問題歡迎在 SegmentFault 上留言交流。