数据库索引怎么快速查？这些查询技巧你得知道，省时又高效

说到数据库索引怎么快速查,这确实是每个和数据库打交道的人都关心的问题，想象一下，索引就像一本厚厚的字典前面的拼音检字表或者部首检字表，没有这个检字表，你要找一个字就得从第一页翻到最后一页，这就是所谓的“全表扫描”，速度慢得让人抓狂，而有了索引，你就能直接定位到字大概在哪一页，大大提高了查找效率，具体有哪些技巧能让索引发挥最大威力呢？根据常见的数据库优化经验和开发者社区（如CSDN、掘金等技术平台上的分享）的讨论，以下几点非常关键。

最核心的一点是,要让查询条件尽量匹配索引的“最左前缀”，这是什么意思呢？很多索引不是只针对一列建立的，而是针对多列的组合，我们为“员工表”建立了一个索引，顺序是（部门，入职时间），这个索引就像是先按部门字母排序，在同一个部门内部再按入职时间排序，什么样的查询能高效地用上这个索引呢？比如你查“WHERE 部门 = ‘技术部’”，这能用上索引，因为它从索引的最左边“部门”开始匹配，你查“WHERE 部门 = ‘技术部’ AND 入职时间 > ‘2020-01-01’”，这也能高效使用，因为先按部门找，再在部门内按时间过滤，但如果你只查“WHERE 入职时间 > ‘2020-01-01’”，而跳过了“部门”这个最左边的列，那么这个组合索引就基本上失效了，数据库很可能还是会选择全表扫描，这就好比你只用字的第二个字母去拼音检字表里找，检字表就派不上用场了，很多SQL性能问题都出在这里。

小心处理索引列上的操作和函数，如果你在查询时，对索引列进行了计算或者使用了函数，数据库优化器可能就无法使用这个索引了，举个例子，假设你在“手机号”字段上建立了索引，查询条件是“WHERE 手机号 = ‘13800138000’”，这会走索引，但如果你写成“WHERE SUBSTRING(手机号, 1, 3) = ‘138’”，即在索引列上使用了SUBSTRING函数，那么这个索引很可能就无法被用于快速定位，优化器不得不逐行计算函数值再比较，同样的，对数值型字段进行运算，WHERE 年龄 + 5 > 30”，也会导致索引失效，正确的做法是，尽量把计算移到等式的另一边，写成“WHERE 年龄 > 25”，这个原则在数据库官方文档（如MySQL、PostgreSQL的优化指南）中都有强调。

第三,注意查询返回的数据量，即使你用了索引，但如果通过索引查出来的数据量非常大，占据了总表数据的很大比例（比如超过20%-30%，这个阈值因数据库而异），数据库优化器可能会判断，使用索引带来的开销（比如随机读取磁盘）可能比直接顺序扫描全表还要大，于是它就会放弃使用索引，当你设计查询时，要思考一下这个查询是否会返回海量结果，如果会，那么光有索引可能还不够，可能需要考虑更精细的查询条件、分页查询，或者从业务层面减少一次性拉取的数据量。

第四,利用覆盖索引避免回表，这是一个能极大提升性能的高级技巧，普通的索引查询是这样的：先在索引数据结构（比如B+树）中找到符合条件的记录的主键值，然后再根据这个主键值回到原始的数据表（俗称“聚簇索引”或“堆表”）中去取出该行所有列的数据，这个“回表”操作会产生额外的磁盘I/O，而“覆盖索引”是指，如果一个索引包含了查询所需要的所有字段，那么数据库引擎只需要在索引本身就能拿到全部数据，就不用再回表了，你有一个查询是“SELECT 员工ID, 姓名 FROM 员工 WHERE 部门 = ‘销售部’”，如果你在（部门，姓名，员工ID）上建立了一个索引，部门”用于筛选，“姓名”和“员工ID”正好是你要查询的数据，这个索引就“覆盖”了你的查询，速度会非常快。

学会查看执行计划，这是终极法宝，无论理论学得多么好，数据库优化器最终如何执行你的SQL语句，你必须通过查看“执行计划”（Explain Plan）来确认，在MySQL中是用EXPLAIN关键字，在Oracle、PostgreSQL等数据库中也有类似命令，执行计划会告诉你数据库打算如何使用索引（如果使用的话）、表的连接顺序、预估的行数等等，通过分析执行计划，你可以清晰地看到你的查询是否真的用到了你认为的索引，是否存在全表扫描，从而有针对性地进行优化，不看执行计划的优化，就像是闭着眼睛开车。

快速使用数据库索引的诀窍不在于死记硬背命令,而在于理解索引的工作原理，并以此为指导来编写你的SQL语句，最左前缀”原则、避免对索引列做计算、关注数据量、善用覆盖索引，并养成查看执行计划的好习惯，这些技巧能帮助你的数据库查询真正变得省时又高效。