首先明白為什么索引會增加速度，DB在執行一條Sql語句的時候，默認的方式是根據搜索條件進行全表掃描，遇到匹配條件的就加入搜索結果集合。

如果我們對某一字段增加索引，查詢時就會先去索引列表中一次定位到特定值的行數，大大減少遍歷匹配的行數，所以能明顯增加查詢的速度。(推薦學習：MySQL視頻教程)

添加索引的話，首先去索引列表中查詢，而我們的索引列表是B類樹的數據結構，查詢的時間復雜度為O(log2N)，定位到特定值得行就會非常快，所以其查詢速度就會非常快。

為什么說B+-tree比B 樹更適合實際應用中操作系統的文件索引和數據庫索引？

1) B+-tree的磁盤讀寫代價更低

B+-tree的內部結點并沒有指向關鍵字具體信息的指針。因此其內部結點相對B 樹更小。如果把所有同一內部結點的關鍵字存放在同一盤塊中，那么盤塊所能容納的關鍵字數量也越多。一次性讀入內存中的需要查找的關鍵字也就越多。相對來說IO讀寫次數也就降低了。

舉個例子，假設磁盤中的一個盤塊容納16bytes，而一個關鍵字2bytes，一個關鍵字具體信息指針2bytes。一棵9階B-tree(一個結點最多8個關鍵字)的內部結點需要2個盤快。而B+ 樹內部結點只需要1個盤快。當需要把內部結點讀入內存中的時候，B 樹就比B+ 樹多一次盤塊查找時間(在磁盤中就是盤片旋轉的時間)。

2) B+-tree的查詢效率更加穩定

由于非終結點并不是最終指向文件內容的結點，而只是葉子結點中關鍵字的索引。所以任何關鍵字的查找必須走一條從根結點到葉子結點的路。所有關鍵字查詢的路徑長度相同，導致每一個數據的查詢效率相當。

索引

使用索引可快速訪問數據庫表中的特定信息。索引是對數據庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，例如 employee 表的姓(lname)列。如果要按姓查找特定職員，與必須搜索表中的所有行相比，索引會幫助您更快地獲得該信息。

注意：并非所有的數據庫都以相同的方式使用索引。

作為通用規則，只有當經常查詢索引列中的數據時，才需要在表上創建索引。索引占用磁盤空間，并且降低添加、刪除和更新行的速度。在多數情況下，索引用于數據檢索的速度優勢大大超過它的。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的hive能加快MySQL查询速度吗_建立索引可以加快表中数据查询的速度吗的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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