浅谈数据库索引的作用及原理

简介

在数据库查询时，查询的数据量可能很大，甚至可能有成千上万的记录。若没有索引，数据库查询必将使得查询的速度变得极慢，系统处理效率也会变得很低。因此，对于数据库而言，建立索引可以快速定位需要查询的数据，提高查询速度的同时还可以降低数据库的负载。

索引的定义

索引是一种数据结构，它可以提高数据的查询速度。 索引通常是一个表（或视图）中某一列（或几列），这些列被排序并存储为B-树或哈希表等结构，以便于快速查询和访问。

索引的类型

在数据库中，索引的类型有很多，例如B-树索引，B+树索引，哈希索引等。不同的索引类型适用于不同的数据结构和查询需求，每种类型的索引都有其优缺点。

B-树索引

B-树索引是一种常用的索引类型，它对索引列进行排序并将它们存储在B-树结构中。B-树索引之所以常用，是因为它不仅可以支持等于(=)和包含(in)类型的查询，还支持范围查询(>、<、>=、<=)。

B+树索引

B+树索引也是一种常用的索引类型，它同样将索引列存储在B+树结构中，不过与B-树相比，B+树的叶子节点只存储真实的数据记录，而非数据的索引值和指针。这使得B+树的查询效率更高，因为在查询时只需要扫描叶子节点即可。

哈希索引

哈希索引将索引列的值转换为一个哈希码，然后将哈希码存储在哈希表中。此时，如果想查询某个索引值，只需要根据该值计算出对应的哈希码，然后在哈希表中查找即可。哈希索引的查询速度通常非常快，但它不适用于范围查询。

索引的优缺点

优点

• 快速查找相关数据
• 减少数据I O，提高查询效率
• 加速数据的排序
• 通过约束唯一性，可避免数据重复
• 加速连接表的速度

缺点

• 占用额外存储空间
• 索引数据的更新，会降低数据库的整体性能
• 创建和维护索引会增加数据库操作的复杂度
• 索引不适用于所有类型的查询

索引的最佳实践

• 对于经常出现在where子句中的列应当建立索引
• 频繁插入、更新、删除的列不适合建立索引
• 不要为了建立索引而过度的建立冗余索引，因为这样会对数据库性能造成不必要的损耗
• 在创建索引时，可以先对数据进行分析，确定需要建立索引的数据
• 避免在查询中使用函数、表达式或复杂的组合条件，这会降低索引的效率

示例说明1

假设有一张学生表，包含了每位学生的姓名、学号、性别等信息。如果我们要查找某个特定学生的成绩，那么在没有索引的情况下，查询速度可能非常缓慢。但如果我们在学号这一列上建立了索引，那么查询速度就能显著提高。

示例说明2

假设有一张订单表，包含了订单时间、订单编号、订单总价等信息。如果我们想要计算最近的一段时间内订单的总价，那么就会涉及到查询某个时间范围内的订单记录，并将其进行数值相加的操作。此时，如果在订单时间这一列上建立了索引，那么查询速度就会显著提高。