索引這個詞相信對于一個開發(fā)猿來說，就好比看到我們的代碼一樣低頭不見抬頭見，在一些日常優(yōu)化我們查詢效率的方案中，不光考慮優(yōu)化我們的sql語句，另外就是使用索引。使用索引很簡單，只要能寫創(chuàng)建表的語句，就肯定能寫創(chuàng)建索引的語句，要知道這個世界上是不存在不會創(chuàng)建表的服務(wù)器端程序員的。然而， 會使用索引是一回事， 而深入理解索引原理又能恰到好處使用索引又是另一回事，這完全是兩個天差地別的境界（我自己也還沒有達到這層境界）。很大一部份程序員對索引的了解僅限于到“加索引能使查詢變快”這個概念為止。

下面就參考網(wǎng)上的一些文章，總結(jié)了一下對索引及其原理的理解。首先提幾個問題：

1.數(shù)據(jù)表為什么會使用主鍵？

2.為什么使用索引后查詢效率會變快？

3.使用索引后會使插入、修改、刪除變慢？

4.什么時候需要在兩個字段上加索引？

這些問題他們可能不一定能說出答案。知道這些問題的答案有什么好處呢？如果開發(fā)的應用使用的數(shù)據(jù)庫表中只有1萬條數(shù)據(jù)，那么了解與不了解真的沒有差別， 然而， 如果開發(fā)的應用有幾百上千萬甚至億級別的數(shù)據(jù)，那么不深入了解索引的原理， 寫出來程序就根本跑不動，就好比如果給貨車裝個轎車的引擎，這貨車還能拉的動貨嗎？想要理解索引原理必須清楚一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)「平衡樹」(非二叉)，也就是b tree或者 b+ tree，重要的事情說三遍：“平衡樹，平衡樹，平衡樹”。當然， 有的數(shù)據(jù)庫也使用哈希桶作用索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ， 然而， 主流的RDBMS都是把平衡樹當做數(shù)據(jù)表默認的索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的。

答1：我們平時建表的時候都會為表加上主鍵， 在某些關(guān)系數(shù)據(jù)庫中， 如果建表時不指定主鍵，數(shù)據(jù)庫會拒絕建表的語句執(zhí)行。 事實上， 一個加了主鍵的表，并不能被稱之為「表」。一個沒加主鍵的表，它的數(shù)據(jù)無序的放置在磁盤存儲器上，一行一行的排列的很整齊， 跟我認知中的「表」很接近。如果給表上了主鍵，那么表在磁盤上的存儲結(jié)構(gòu)就由整齊排列的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變成了樹狀結(jié)構(gòu)，也就是上面說的「平衡樹」結(jié)構(gòu)，換句話說，就是整個表就變成了一個索引。沒錯， 再說一遍， 整個表變成了一個索引，也就是所謂的「聚集索引」。 這就是為什么一個表只能有一個主鍵， 一個表只能有一個「聚集索引」，因為主鍵的作用就是把「表」的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換成「索引（平衡樹）」的格式放置。

上圖就是帶有主鍵的表（聚集索引）的結(jié)構(gòu)圖。圖畫的不是很好， 將就著看。其中樹的所有結(jié)點（底部除外）的數(shù)據(jù)都是由主鍵字段中的數(shù)據(jù)構(gòu)成，也就是通常我們指定主鍵的id字段。最下面部分是真正表中的數(shù)據(jù)。

答2： 假如我們執(zhí)行一個SQL語句：

select * from table where id = 1256;

首先根據(jù)索引定位到1256這個值所在的葉結(jié)點，然后再通過葉結(jié)點取到id等于1256的數(shù)據(jù)行。 這里不講解平衡樹的運行細節(jié)， 但是從上圖能看出，樹一共有三層， 從根節(jié)點至葉節(jié)點只需要經(jīng)過三次查找就能得到結(jié)果。如下圖

假如一張表有一億條數(shù)據(jù) ，需要查找其中某一條數(shù)據(jù)，按照常規(guī)邏輯， 一條一條的去匹配的話， 最壞的情況下需要匹配一億次才能得到結(jié)果，用大O標記法就是O(n)最壞時間復雜度，這是無法接受的，而且這一億條數(shù)據(jù)顯然不能一次性讀入內(nèi)存供程序使用， 因此， 這一億次匹配在不經(jīng)緩存優(yōu)化的情況下就是一億次IO開銷，以現(xiàn)在磁盤的IO能力和CPU的運算能力， 有可能需要幾個月才能得出結(jié)果 。如果把這張表轉(zhuǎn)換成平衡樹結(jié)構(gòu)（一棵非常茂盛和節(jié)點非常多的樹），假設(shè)這棵樹有10層，那么只需要10次IO開銷就能查找到所需要的數(shù)據(jù)， 速度以指數(shù)級別提升，用大O標記法就是O(log n)，n是記錄總樹，底數(shù)是樹的分叉數(shù)，結(jié)果就是樹的層次數(shù)。換言之，查找次數(shù)是以樹的分叉數(shù)為底，記錄總數(shù)的對數(shù)，用公式來表示就是

用程序來表示就是Math.Log(100000000,10)，100000000是記錄數(shù)，10是樹的分叉數(shù)（真實環(huán)境下分叉數(shù)遠不止10）， 結(jié)果就是查找次數(shù)，這里的結(jié)果從億降到了個位數(shù)。因此，利用索引會使數(shù)據(jù)庫查詢有驚人的性能提升。

答3：?事物都是有兩面的， 索引能讓數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)的速度上升， 而使寫入數(shù)據(jù)的速度下降，原因很簡單的， 因為平衡樹這個結(jié)構(gòu)必須一直維持在一個正確的狀態(tài)， 增刪改數(shù)據(jù)都會改變平衡樹各節(jié)點中的索引數(shù)據(jù)內(nèi)容，破壞樹結(jié)構(gòu)， 因此，在每次數(shù)據(jù)改變時， DBMS必須去重新梳理樹（索引）的結(jié)構(gòu)以確保它的正確，這會帶來不小的性能開銷，也就是為什么索引會給查詢以外的操作帶來副作用的原因。

答4：講完聚集索引 ， 接下來聊一下非聚集索引， 也就是我們平時經(jīng)常提起和使用的常規(guī)索引。其中涉及到了我們之前問題中的在索引中添加兩個字段的多字段索引查詢。

非聚集索引和聚集索引一樣， 同樣是采用平衡樹作為索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。索引樹結(jié)構(gòu)中各節(jié)點的值來自于表中的索引字段， 假如給user表的name字段加上索引 ， 那么索引就是由name字段中的值構(gòu)成，在數(shù)據(jù)改變時， DBMS需要一直維護索引結(jié)構(gòu)的正確性。如果給表中多個字段加上索引 ， 那么就會出現(xiàn)多個獨立的索引結(jié)構(gòu)，每個索引（非聚集索引）互相之間不存在關(guān)聯(lián)。 如下圖

每次給字段建一個新索引， 字段中的數(shù)據(jù)就會被復制一份出來， 用于生成索引。 因此， 給表添加索引，會增加表的體積， 占用磁盤存儲空間。

非聚集索引和聚集索引的區(qū)別在于， 通過聚集索引可以查到需要查找的數(shù)據(jù)， 而通過非聚集索引可以查到記錄對應的主鍵值 ， 再使用主鍵的值通過聚集索引查找到需要的數(shù)據(jù)，如下圖

不管以任何方式查詢表， 最終都會利用主鍵通過聚集索引來定位到數(shù)據(jù)， 聚集索引（主鍵）是通往真實數(shù)據(jù)所在的唯一路徑。

然而， 有一種例外可以不使用聚集索引就能查詢出所需要的數(shù)據(jù)， 這種非主流的方法 稱之為「覆蓋索引」查詢， 也就是平時所說的復合索引或者多字段索引查詢。 文章上面的內(nèi)容已經(jīng)指出， 當為字段建立索引以后， 字段中的內(nèi)容會被同步到索引之中， 如果為一個索引指定兩個字段， 那么這個兩個字段的內(nèi)容都會被同步至索引之中。

先看下面這個SQL語句

//建立索引

create index index_birthday on user_info(birthday);

//查詢生日在1991年11月1日出生用戶的用戶名

select user_name from user_info where birthday = '1991-11-1'

這句SQL語句的執(zhí)行過程如下

首先，通過非聚集索引index_birthday查找birthday等于1991-11-1的所有記錄的主鍵ID值

然后，通過得到的主鍵ID值執(zhí)行聚集索引查找，找到主鍵ID值對就的真實數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)行）存儲的位置

最后， 從得到的真實數(shù)據(jù)中取得user_name字段的值返回， 也就是取得最終的結(jié)果

我們把birthday字段上的索引改成雙字段的覆蓋索引

create index index_birthday_and_user_name on user_info(birthday, user_name);

這句SQL語句的執(zhí)行過程就會變?yōu)?/span>

通過非聚集索引index_birthday_and_user_name查找birthday等于1991-11-1的葉節(jié)點的內(nèi)容，然而， 葉節(jié)點中除了有user_name表主鍵ID的值以外， user_name字段的值也在里面， 因此不需要通過主鍵ID值的查找數(shù)據(jù)行的真實所在， 直接取得葉節(jié)點中user_name的值返回即可。 通過這種覆蓋索引直接查找的方式， 可以省略不使用覆蓋索引查找的后面兩個步驟， 大大的提高了查詢性能，如下圖

數(shù)據(jù)庫索引的大致工作原理就是像文中所述， 然而細節(jié)方面可能會略有偏差，這但并不會對概念闡述的結(jié)果產(chǎn)生影響 。

本文主要參考：https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html。在其基礎(chǔ)上根據(jù)自己的理解總結(jié)了一下，如果哪里理解的不對，還望各位大佬指出來，互相學習。

創(chuàng)建簡單索引語句，可以參考一下w3school網(wǎng)站上的：點擊打開鏈接

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的了解数据库索引及其原理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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