CREATE TABLE user (
  id     INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name   VARCHAR(50),
  age    INT,
  email  VARCHAR(100)
);
-- InnoDB 自动按 PRIMARY KEY 建聚簇索引
-- 如果没有主键，InnoDB 选唯一非空索引；都没有就生成隐藏 rowid

自增主键 (1, 2, 3, 4, 5...):
  新数据总是插入到 B+ 树最右侧的叶子节点
  当前页满了 → 申请新页 → 顺序 IO → 极快
  磁盘预读（read-ahead）也能命中 → 进一步优化

UUID (550e8400, a1b2c3d4, ...):
  新数据随机分布，可能插入任何位置
  当前页满了 → 页分裂：一半数据搬到新页 → 随机 IO
  页分裂还会导致：内存碎片、B+ 树变高、查询变慢

实际影响（MySQL 官方测试）：
  自增主键插入速度 ≈ UUID 的 3~10 倍
  UUID 表的索引体积比自增主键大 2~3 倍

如果业务必须用 UUID（如分布式 ID）：
  方案 1：雪花算法（Snowflake）→ 趋势递增的 Long 型 ID
  方案 2：有序 UUID → UUID() 改为有序版本（MySQL 8.0 UUID_TO_BIN）

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age = 25;

+----+------+-----+------+----------+-------+
| id | type | key | rows | filtered | Extra |
+----+------+-----+------+----------+-------+
|  1 | ref  | idx |  128 |   100.00 | NULL  |
+----+------+-----+------+----------+-------+

type 列含义（从优到差）：
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

- const: 主键/唯一索引等值查询，最多返回 1 行
- eq_ref: JOIN 时被驱动表用主键关联，每次返回 1 行
- ref: 非唯一索引等值查询，可能返回多行
- range: 索引范围扫描（>, <, BETWEEN, IN）
- index: 全索引扫描（扫描整棵索引树）
- ALL: 全表扫描（最差，需要优化）

Extra 列重要标识：
- Using index: 覆盖索引，不需要回表 ✅
- Using filesort: 需要额外排序 ❌
- Using temporary: 使用了临时表 ❌

-- 如果你确信优化器的判断有误，可以强制指定索引
SELECT * FROM user FORCE INDEX(idx_age) WHERE age = 25;

-- 也可以忽略某个索引
SELECT * FROM user IGNORE INDEX(idx_age) WHERE name = 'Alice';

-- 注意：生产环境慎用 FORCE INDEX
-- 优化器通常比人更了解数据分布
-- 如果优化器不选索引，优先检查统计信息是否准确（ANALYZE TABLE）

-- 建联合索引
ALTER TABLE user ADD INDEX idx_name_age (name, age);

-- ✅ 覆盖索引：查询列 name, age 都在 idx_name_age 中
SELECT name, age FROM user WHERE name = 'Alice';
-- EXPLAIN Extra: Using index  ← 不回表！

-- ❌ 非覆盖索引：需要 email 列，但索引中没有
SELECT name, age, email FROM user WHERE name = 'Alice';
-- EXPLAIN Extra: 无 Using index  ← 需要回表拿 email

-- MySQL 8.0 引入 Index Skip Scan
-- 联合索引 (a, b)，查询 WHERE b = 2
-- 如果 a 列的不同值很少（比如 gender: M/F），
-- 优化器可能拆成：WHERE a='M' AND b=2 UNION WHERE a='F' AND b=2
-- 但这不是普遍适用的优化，面试时提一下即可

-- 假设表有两个单列索引: idx_a(a), idx_b(b)

-- 1. Intersection 交集合并
SELECT * FROM t WHERE a = 1 AND b = 2;
-- 分别走 idx_a 和 idx_b，取交集 → 减少回表

-- 2. Union 并集合并
SELECT * FROM t WHERE a = 1 OR b = 2;
-- 分别走 idx_a 和 idx_b，取并集

-- 3. Sort-Union 排序并集
SELECT * FROM t WHERE a < 5 OR b > 10;
-- 先各自扫描取主键，排序后再合并

-- phone 列类型是 VARCHAR(20)，有索引

-- ❌ 索引失效：MySQL 把 VARCHAR 转成数字再比较
SELECT * FROM user WHERE phone = 13800001234;
-- 等价于 WHERE CAST(phone AS SIGNED) = 13800001234
-- 对索引列使用了函数 → 索引失效！

-- ✅ 加引号，类型一致
SELECT * FROM user WHERE phone = '13800001234';

1. 选择性高的列优先建索引
   选择性 = COUNT(DISTINCT col) / COUNT(*) 越接近 1 越好
   性别(gender) 选择性差 → 不适合单独建索引
   身份证号(id_card) 选择性好 → 适合建索引

2. 联合索引优于多个单列索引
   经常 WHERE a=? AND b=? → 建 (a,b) 比 idx_a + idx_b 更高效

3. 考虑查询覆盖
   SELECT a, b FROM t WHERE a=? → 建 (a, b) 实现覆盖索引

4. 避免过多索引
   每个索引都有维护成本（INSERT/UPDATE/DELETE 变慢）
   单表索引一般不超过 5~6 个

5. 长字符串用前缀索引
   ALTER TABLE t ADD INDEX idx_name(name(10));
   只对前 10 个字符建索引 → 节省空间，提高写入性能