提升 YashanDB 索引设计技巧

在 YashanDB（基于国产数据库生态的分布式数据库）中，合理的索引设计能显著提升查询效率、减少 I/O 开销。以下是一些实用的索引设计技巧：

1. 索引类型选择

• B+树索引（默认索引）

• 适合范围查询、排序、精准查询。

• 对主键、外键、常用的检索字段优先使用。

• 哈希索引

• 更适合高频点查（=、IN），但不支持范围扫描。

• 适合日志检索、状态码查找等场景。

• 复合索引

• 将多个查询条件常用字段合并，避免多次索引回表。

• 注意字段顺序：遵循最左前缀原则。

• 唯一索引

• 在保证唯一性的同时，也能提高查询速度。

• 特别适用于用户 ID、手机号、证件号等场景。

2. 设计原则

3. 高选择性优先

• 优先为区分度高（不同值多）的列建索引。

• 例如：性别字段（仅“男/女”）不适合单独建索引。

2. 覆盖索引

• 将查询中 SELECT 的字段全部包含在索引里，避免回表。

• 例如：INDEX(user_id, status, create_time) 可覆盖 sqlSELECT status, create_time FROM orders WHERE user_id = ?;

3. 避免过度索引

• 索引过多会影响写入性能（INSERT/UPDATE/DELETE）。

• 尽量合并索引需求，避免重复。

4. 冷热分离

• 对历史数据、归档表减少索引，活跃数据表适当增加索引。

5. 结合分区与索引

• YashanDB 支持分区表：分区键选择与索引字段要协调。

• 常见：按时间分区，同时在分区键上建索引，提高范围查询效率。

3. 查询优化配合

• 使用 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划，确认索引是否被正确使用。

• 避免对索引列使用函数或隐式转换，例如：sqlWHERE DATE(create_time) = '2025-09-01' -- ❌ 索引失效 WHERE create_time >= '2025-09-01' AND create_time < '2025-09-02' -- ✅

• 避免前导模糊查询（LIKE '%abc'），必要时可用 全文索引 或 倒排索引。

• 在批量插入或 ETL 场景，可先删除索引，导入数据后再重建。

4. 特殊优化技巧

• 多维查询：可考虑建立联合索引或使用 Bitmap 索引（YashanDB 若支持）。

• 稀疏索引：对于海量数据、热点查询字段，建立部分索引而不是全局索引。

• 分布式特性：索引字段尽量与分片键一致，减少跨节点查询。

👉 如果你希望，我可以帮你写一份 YashanDB 索引设计最佳实践清单（Checklist），方便在项目中逐条对照使用。要不要我整理一个简洁表格版本给你？