我們通過一個簡單的例子來開始教程，解釋為什么我們需要數據庫索引。

假設我們有一個數據庫表 Employee， 這個表有三個字段（列）分別是 Employee_Name、Employee_Age 和Employee_Address。假設表Employee 有上千行數據。

現在假設我們要從這個表中查找出所有名字是‘Jesus’的雇員信息。我們決定使用下面的查詢語句：

SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = 'Jesus' ?

如果表中沒有所以會發生什么？

一旦我們運行這個查詢，在查找名字為Jesus的雇員的過程中，究竟會發生什么？數據庫不得不Employee表中的每一行并確定雇員的名字（Employee_Name）是否為 ‘Jesus’。由于我們想要得到每一個名字為Jesus的雇員信息，在查詢到第一個符合條件的行后，不能停止查詢，因為可能還有其他符合條件的行。所以，必須一行一行的查找直到最后一行-這就意味數據庫不得不檢查上千行數據才能找到所以名字為Jesus的雇員。這就是所謂的全表掃描。

數據庫索引是怎樣提升性能的？

你可能會想為如此簡單的事情做全表掃描效率欠佳-數據庫是不是應該更聰明一點呢？這就像用人眼從頭到尾瀏覽整張表-很慢也不優雅（原文：not at all sleek，不知如何翻譯才好）。但是，你可以能根據文章標題已經猜到，這就是索引派上用場的時候。使用索引的全部意義就是通過縮小一張表中需要查詢的記錄/行的數目來加快搜索的速度。

什么是索引？

一個索引是存儲的表中一個特定列的值數據結構（最常見的是B-Tree）。索引是在表的列上創建。所以，要記住的關鍵點是索引包含一個表中列的值，并且這些值存儲在一個數據結構中。請記住記住這一點：索引是一種數據結構 。

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什么樣的數據結構可以作為索引？

B-Tree 是最常用的用于索引的數據結構。因為它們是時間復雜度低， 查找、刪除、插入操作都可以可以在對數時間內完成。另外一個重要原因存儲在B-Tree中的數據是有序的。數據庫管理系統（RDBMS）通常決定索引應該用哪些數據結構。但是，在某些情況下，你在創建索引時可以指定索引要使用的數據結構。

哈希表索引是怎么工作的？

哈希表是另外一種你可能看到用作索引的數據結構-這些索引通常被稱為哈希索引。使用哈希索引的原因是，在尋找值時哈希表效率極高。所以，如果使用哈希索引，對于比較字符串是否相等的查詢能夠極快的檢索出的值。例如之前我們討論過的這個查詢(SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’) 就可以受益于創建在Employee_Name 列上的哈希索引。哈系索引的工作方式是將列的值作為索引的鍵值（key），和鍵值相對應實際的值（value）是指向該表中相應行的指針。因為哈希表基本上可以看作是關聯數組，一個典型的數據項就像“Jesus => 0x28939″，而0x28939是對內存中表中包含Jesus這一行的引用。在哈系索引的中查詢一個像“Jesus”這樣的值，并得到對應行的在內存中的引用，明顯要比掃描全表獲得值為“Jesus”的行的方式快很多。

哈希索引的缺點

哈希表是無順的數據結構，對于很多類型的查詢語句哈希索引都無能為力。舉例來說，假如你想要找出所有小于40歲的員工。你怎么使用使用哈希索引進行查詢？這不可行，因為哈希表只適合查詢鍵值對-也就是說查詢相等的查詢（例：like “WHERE name = ‘Jesus’）。哈希表的鍵值映射也暗示其鍵的存儲是無序的。這就是為什么哈希索引通常不是數據庫索引的默認數據結構-因為在作為索引的數據結構時，其不像B-Tree那么靈活

還有什么其他類型的索引？

使用R-Tree作為數據結構的索引通常用來為空間問題提供幫助。例如，一個查詢要求“查詢出所有距離我兩公里之內的星巴克”，如果數據庫表使用R- Tree索引，這類查詢的效率將會提高。
另一種索引是位圖索引（bitmap index）， 這類索引適合放在包含布爾值(true 和 false)的列上，但是這些值（表示true或false的值）的許多實例-基本上都是選擇性（selectivity）低的列。

索引是怎么提升性能的？

因為索引基本上是用來存儲列值的數據結構，這使查找這些列值更加快速。如果索引使用最常用的數據結構-B-Tree-那么其中的數據是有序的。有序的列值可以極大的提升性能。下面解釋原因。

假設我們在 Employee_Name這一列上創建一個B-Tree索引。這意味著當我們用之前的SQL查找姓名是‘Jesus’的雇員時，不需要再掃描全表。而是用索引查找去查找名字為‘Jesus’的雇員，因為索引已經按照按字母順序排序。索引已經排序意味著查詢一個名字會快很多，因為名字少字母為‘J’的員工都是排列在一起的。另外重要的一點是，索引同時存儲了表中相應行的指針以獲取其他列的數據。

數據庫索引里究竟存的是什么？

你現在已經知道數據庫索引是創建在表的某列上的，并且存儲了這一列的所有值。但是，需要理解的重點是數據庫索引并不存儲這個表中其他列（字段）的值。舉例來說，如果我們在Employee_Name列創建索引，那么列Employee_Age和Employee_Address上的值并不會存儲在這個索引當中。如果我們確實把其他所有字段也存儲在個這個索引中，那就成了拷貝一整張表做為索引-這樣會占用太大的空間而且會十分低效。

索引存儲了指向表中某一行的指針

如果我們在索引里找到某一條記錄作為索引的列的值，如何才能找到這一條記錄的其它值呢？這是很簡單 - 數據庫索引同時存儲了指向表中的相應行的指針。指針是指一塊內存區域， 該內存區域記錄的是對硬盤上記錄的相應行的數據的引用。因此，索引中除了存儲列的值，還存儲著一個指向在行數據的索引。也就是說，索引中的Employee_Name這列的某個值（或者節點）可以描述為 (“Jesus”, 0x82829)， 0x82829 就是包含 “Jesus”那行數據在硬盤上的地址。如果沒有這個引用，你就只能訪問到一個單獨的值（“Jesus”），而這樣沒有意義，因為你不能獲取這一行記錄的employee的其他值-例如地址（address）和年齡（age）。

數據庫怎么知道什么時候使用索引？

當這個SQL （SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’ ）運行時，數據庫會檢查在查詢的列上是否有索引。假設Employee_Name列上確實創建了索引，數據庫會接著檢查使用這個索引做查詢是否合理 - 因為有些場景下，使用索引比起全表掃描會更加低效。如果想要了解更多這些場景，請閱讀這篇文章：Selectivity in SQL

你能強制數據庫使用索引嗎？

通常來說， 你不會告訴數據庫什么時候使用索引 - 數據庫自己決定。然而，值得注意的是在大多數數據庫中（像Oracle 和 MySQL）， 你實際上可以制訂你想要使用的索引。

如何在使用SQL創建索引：

之前的例子中，在Employee_Name列上創建索引的SQL如下：

CREATE INDEX name_index ON Employee (Employee_Name) ?

如何創建聯合索引

我們可以在雇員表上創建兩個列的聯合索引，SQL如下：

CREATE INDEX name_index ON Employee (Employee_Name, Employee_Age) ?

把數據庫索引類比成什么比較好呢?

一個非常好的類比是把數據庫索引看作是書的索引。如果你有一本關于狗的書，你想要找關于‘黃金獵犬’的那部分。當你可以通過在書背的索引找到哪幾頁有關于‘黃金獵犬’信息的時候，你為什么要翻完正本書 - 這相當于數據庫中的全表掃描。同樣的，就像一本書的索引包含頁碼一樣，數據庫的索引包含了指針，指向你在SQL中想要查詢的值所在的行。

使用數據庫索引會有什么代價？

那么，使用數據庫索引有什么缺點呢？其一，索引會占用空間 - 你的表越大，索引占用的空間越大。其二，性能損失（主要值更新操作），當你在表中添加、刪除或者更新行數據的時候， 在索引中也會有相同的操作。記住：建立在某列（或多列）索引需要保存該列最新的數據。

基本原則是只如果表中某列在查詢過程中使用的非常頻繁，那就在該列上創建索引。

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原文鏈接：

http://www.programmerinterview.com/index.php/database-sql/what-is-an-index/

轉載于:https://www.cnblogs.com/sallyliu/p/6366227.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据库索引介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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