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这段时间一直在口试，问了好多候选东说念主数据库索引关连的常识，能答好的不是好多，令东说念主怅然啊，我也思留你啊……

口试官：了解过数据库索引吗?

候选东说念主：听过一些，底层数据结构大要是二叉树，不合，大要是 B 树，哦，我思起来了，大要是 B+树……(像极了曩昔口试的我)

口试官：听过哈希索引吗?

候选东说念主：我知说念哈希表，哈希索引没听过

口试官：今天口试先到这里了，且归等音问吧……

温馨教唆：本文是数据库索引的粗豪初学篇，后头和会过图解的口头逐渐带全球深远索引的旨趣，敬请期待!

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先引入一个粗豪的示例，通过示例操作评释一下为什么需要数据库索引。

假定咱们有一个名为 t_employee 的数据库表，这个数据库表有三列：name，age，address，数据量有上万行。

如若咱们思要查找所驰名为「leixiaoshuai」职工的详备信息，只需要写一个粗豪的 SQL 语句就不错科罚，信赖全球皆会写。

SELECT 乐鱼轮盘* FROM t_employee  WHERE name = 'leixiaoshuai' 

如若莫得索引，会发生什么?

一朝咱们运转了这条 SQL 查询语句，在数据库里面是怎样责任的呢?数据库会搜索 t_employee 表中的每一滑，从而详情职工的名字(name)是否为 ‘leixiaoshuai’。由于咱们思要得到每一个名字为 leixiaoshuai 的雇员信息，在查询到第一个合适条目的行纪录后，不成罢手查询，因为可能还有其他合适条目的行。是以，必须一滑一滑的查找直到终末一滑，这就意味数据库不得不查验上万行数据才能找到所驰名字为 leixiaoshuai 的职工。这等于所谓的全表扫描。

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数据库索引怎样匡助提高性能?

你可能会思：「这样粗豪的查询语句真实还需要全表扫描，数据库也太笨了吧?!」

这就不异于用东说念主眼从新到尾一字一句读一册书，限度太低了!

那应该怎样办?贤惠的你确信思到解决决策了：「加个索引啊」。

这等于索引派上用场的时候了，使用索引的指标等于**通过减少表中需要查验的纪录/行的数目来加速搜索查询。**说的再粗豪点：「索引等于用来加速查询的」。

什么是索引?

那么问题来了，什么是索引呢?索引本体是一种数据结构(最常见的是 B+树)，是在表的列上创建的。

索引的数据结构是什么样的?

常见MySQL索引一般分为：Hash索引和**B+**树索引，InnoDB引擎中默许的是B+树。

B+树 是最常用于索引的数据结构，时间复杂度低：查找、删除、插入操作皆不错不错在 logn 时间内完成。另外一个遑急原因存储在 B+树 中的数据是有序的。

在B+树旧例检索场景下，从根节点到叶子节点的搜索限度基本终点，不会出现大幅波动，而且基于索引的礼貌扫描时，也不错欺诈双向指针快速支配出动，限度终点高。

哈希索引等于选拔一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要不异B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可坐窝定位到相应的位置，速率终点快。

哈希表索引是怎样责任的?

如若你在创建索引时指定数据结构为「哈希表」，那这些索引也可称为「哈希索引」。

哈希索引的优点终点昭彰，在一定场景下，检索指定值时哈希表的限度极高。比如上头咱们权谋的一个查询语句：SELECT * FROM t_employee WHERE name = ‘leixiaoshuai’，如若在 name 列上加一个哈希索引，检索速率有可能会成倍提高。

哈系索引的责任口头是将列的值算作索引的键值(key)，键值相对应实验的值(value)是指向该表中相应行的指针。因为哈希表基本上不错看作是关联数组，一个典型的数据项就像 「leixiaoshuai => 0x996996」，而 0x996996 是对内存中表中包含 leixiaoshuai 这一滑的援用。在哈系索引的中查询一个像 leixiaoshuai 这样的值，并得到对应行的在内存中的援用，欧博在线官网昭彰要比扫描全表得到值为 leixiaoshuai 的行的口头快好多。

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哈希索引的症结

上头说了哈希索引的优点，那哈希索引的症结亦然绕不外去的。

哈希表是无顺的数据结构，关于好多类型的查询语句哈希索引皆窝囊为力。例如来说，假如你思要找出总共小于40岁的职工。你怎样使用使用哈希索引进行查询?这不可行，因为哈希表只适宜查询键值对，也等于说查询颠倒的查询(例：like “WHERE name = ‘leixiaoshuai’)。哈希表的键值映射也泄露其键的存储是无序的。这等于为什么哈希索引无为不是数据库索引的默许数据结构，因为在算作索引的数据结构时，其不像B+Tree那么天真。

回来一下症结：

(1)不维持领域查询 (2)不维持索引完成排序 (3)不维持蚁合索引的最左前缀匹配端正

还有什么其他类型的索引?

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常见的还有：R 树和位图索引。

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R 树无为用来为空间问题提供匡助。例如，一个查询要求“查询出总共距离我两公里之内的麦当劳”，如若数据库表使用R树索引，这类查询的限度将会提高。

位图索引(bitmap index)， 这类索引适宜放在包含布尔值(true 和 false)的列上。

索引怎样提高性能?

因为索引基本上是用来存储列值的数据结构，这使查找这些列值愈加速速。如若索引使用B+树数据结构，那么其中的数据是有序的，有序的列值不错极大的提高性能。

假如咱们在 name 这一列上创建一个 B+树 索引，这意味着当咱们用之前的SQL查找name=‘leixiaoshuai‘时不需要再扫描全表，而是用索引查找去查找名字为‘leixiaoshuai’的职工，因为索引依然按照按字母礼貌排序。索引依然排序意味着查询一个名字会快好多，因为名字少字母为‘L’的职工皆是成列在沿途的。另外遑急的少许是，索引同期存储了表中相应行的指针以获取其他列的数据。

数据库索引中到底存的是什么?

你当今依然知说念数据库索引是创建在表的某列上的，况兼存储了这一列的总共值。关联词需才智路的要点是数据库索引并不存储这个表中其他列(字段)的值。例如来说，如若咱们在 name 列创建索引，那么 age 列和 address 列上的值并不会存储在这个索引当中。如若咱们确乎把其他总共字段也存储在个这个索引中，那这样会占用太大的空间而且会十分低效。

索引还存储指向表行的指针

如若咱们在索引里找到某一札纪录算作索引的列的值，怎样才能找到这一札纪录的其它值呢?

这很粗豪，数据库索引同期存储了指向表中的相应行的指针。指针是指一块内存区域， 该内存区域纪录的是对硬盘上纪录的相应行的数据的援用。因此，索引中除了存储列的值，还存储着一个指向在行数据的索引。也等于说，索引中的name这列的某个值(或者节点)不错描摹为 (“leixiaoshuai”, 0x996996)， 0x996996 等于包含 “leixiaoshuai”那行数据在硬盘上的地址。如若莫得这个援用，你就只可拜谒到一个单独的值(“leixiaoshuai”)，而这样没故真理，因为你不成获取这一滑纪录的employee的其他值-例如地址(address)和年齿(age)。

数据库怎样知说念何时使用索引?

当你运转一条查询 SQL 语句时，数据库会查验在查询的列上是否有索引。假定 name 列上确乎创建了索引，数据库会接着查验使用这个索引作念查询是否合理 ，因为有些场景下，使用索引比起全表扫描会愈加低效。

不错强制数据库在查询中使用索引吗?

无为来说， 你不会告诉数据库什么时候使用索引，数据库我方决定。

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如安在SQL中创建索引?

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底下是在前边示例中的Employee_Name列上创建索引时实验SQL的外不雅：

CREATE INDEX name_index  ON t_employee (name) 

如安在SQL中创建蚁合(多列)索引?

咱们不错在age 和 address 两列上创建蚁合索引，SQL如下：

CREATE INDEX age_address_index  ON t_employee (age, address) 

不错把数据库索引类比成什么?

一个终点好的类比是把数据库索引看作是书的索引。

你从新到尾逐字逐行读完等于「全表扫描」;

你翻看目次挑选感敬爱的部分阅读等于走了索引。

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使用数据库索引有什么代价?

既然索引优点这样多，那给总共列加上索引不就完事了，no no no，加索引是有代价的。

(1)索引会占用空间。你的表越大，索引占用的空间越大。

(2)在更新操作有性能蚀本。当你在表中添加、删除或者更新行数据的时候， 在索引中也会有交流的操作。

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基本原则是：如若表中某列在查询历程中使用的终点陆续，那就在该列上创建索引。

参考：

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How do database indexes work? And, how do indexes help? Provide a tutorial on database indexes.

数据库索引座谈

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好了，以上等于数据库索引先导篇了，也不错叫作念初学篇了。后头和会过图解的口头逐渐带全球深远索引的旨趣，敬请期待!