MySQL 高级特性与性能优化笔记

1. 索引优化实战

在处理千万级数据时，索引的正确使用至关重要。

B+树原理

MySQL 的 InnoDB 存储引擎使用 B+ 树作为索引结构。相比 B 树，B+ 树的叶子节点存储了所有数据，并且通过双向链表连接，非常适合范围查询。

联合索引与最左前缀原则

建立联合索引 (a, b, c) 时，相当于建立了 (a), (a, b), (a, b, c) 三个索引。 查询时必须遵循最左前缀原则，否则索引可能失效。

SQL
-- 索引生效
SELECT * FROM table WHERE a = 1 AND b = 2;

-- 索引失效（跳过了 a）
SELECT * FROM table WHERE b = 2 AND c = 3;

2. Explain 执行计划分析

使用 EXPLAIN 关键字可以查看 SQL 的执行计划。

• type: 访问类型，性能从好到坏依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > all。
• key: 实际使用的索引。
• rows: 预计扫描的行数。
• Extra: 额外信息，如 Using index (覆盖索引，好), Using filesort (需要文件排序，坏), Using temporary (需要临时表，坏)。

3. 事务隔离级别

MySQL 默认的隔离级别是 REPEATABLE-READ (可重复读)。

• READ UNCOMMITTED: 读未提交，存在脏读。
• READ COMMITTED: 读已提交，解决脏读，存在不可重复读。
• REPEATABLE READ: 可重复读，解决不可重复读，通过 MVCC + Next-Key Lock 解决幻读。
• SERIALIZABLE: 串行化，效率最低。

4. 锁机制

• 乐观锁: 基于版本号实现，适用于多读少写。
• 悲观锁: SELECT ... FOR UPDATE。
• 间隙锁 (Gap Lock): 锁定一个范围，但不包括记录本身，用于防止幻读。

5. 总结

性能优化是一个系统工程，除了 SQL 层面，还需要考虑硬件配置、参数调优以及架构层面的缓存策略（如 Redis）和读写分离。