什么是索引？
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描 整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任 何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。
索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee表的姓氏(lname)列）的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似：通过搜索索引找到特定的值，然后跟随指针到达包含该值的行。
在数据库关系图中，可以为选定的表创建、编辑或删除索引/键属性页中的每个索引类型。当保存附加在此索引上的表或包含此表的数据库关系图时，索引同时被保存。有关详细信息，请参见创建索引。
通常情况下，只有当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创建索引。索引将占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。不过在多数情况下， 索引所带来的数据检索速度的优势大大超过它的不足之处。然而，如果应用程序非常频繁地更新数据，或磁盘空间有限，那么最好限制索引的数量。
索引类型
根据数据库的功能，可在数据库设计器中创建三种类型的索引——唯一索引、主键索引和聚集索引。
提示：尽管唯一索引有助于找到信息，但为了获得最佳性能，建议使用主键约束或唯一约束。
唯一索引：唯一索引不允许两行具有相同的索引值。
主键索引：数据库表通常有一列或列组合，其值用来唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。
在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。
聚集索引：聚集索引中，表中各行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。表只能包含一个聚集索引。
如果不是聚集索引，表中各行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。聚集索引比非聚集索引有更快的数据访问速度
在Microsoft?SQLServer?数据库中可以创建聚集索引。在聚集索引中，表中各行的物理顺序与索引键值的逻辑（索引）顺序相同。表只 能包含一个聚集索引。聚集索引通常可加快UPDATE和DELETE操作的速度，因为这两个操作需要读取大量的数据。创建或修改聚集索引可能要花很长时 间，因为执行这两个操作时要在磁盘上对表的行进行重组。
可考虑将聚集索引用于：
1：包含数量有限的唯一值的列，如state列只包含50个唯一的州代码。
2：使用下列运算符返回一个范围值的查询：BETWEEN、>、>=、<和<=。
3：返回大结果集的查询。（摘自Microsoft?SQLServer?帮助）
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程 序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于 提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序， 从而节省成本。
当索引值唯一时，使用聚集索引查找特定的行也很有效率。例如，使用唯一雇员ID列emp_id查找特定雇员的最快速的方法，是在emp_id列上创建聚集索引或PRIMARYKEY约束。
在创建聚集索引之前，应先了解您的数据是如何被访问的。可考虑将聚集索引用于：
1包含大量非重复值的列。
2使用下列运算符返回一个范围值的查询：BETWEEN、>、>=、<和<=。
3被连续访问的列。
4返回大型结果集的查询。
5经常被使用联接或GROUPBY子句的查询访问的列；一般来说，这些是外键列。对ORDERBY或GROUPBY子句中指定的列进行索引，可以使SQLServer不必对数据进行排序，因为这些行已经排序。这样可以提高查询性能。
6OLTP类型的应用程序，这些程序要求进行非常快速的单行查找（一般通过主键）。应在主键上创建聚集索引。
聚集索引不适用于：
1频繁更改的列这将导致整行移动（因为SQLServer必须按物理顺序保留行中的数据值）。这一点要特别注意，因为在大数据量事务处理系统中数据是易失的。
2宽键来自聚集索引的键值由所有非聚集索引作为查找键使用，因此存储在每个非聚集索引的叶条目内。
说明：如果该表上尚未创建聚集索引，且在创建PRIMARYKEY约束时未指定非聚集索引，PRIMARYKEY约束会自动创建聚集索引。
注意事项：定义聚集索引键时使用的列越少越好，这一点很重要。如果定义了一个大型的聚集索引键，则同一个表上定义的任何非聚集索引都将增大许多，因为非聚集索引条目包含聚集键。当把SQL脚本保存到可用空间不足的磁盘上时，索引优化向导不返回错误。
索引的缺点
到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。
首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。
第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。
在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种 大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQLmanual。另外注 意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。
什么是数据库索引，索引有什么作用 数据库索引是为了增加查询速度而对表字段附加的一种标识。见过很多人机械的理解索引的概念，认为增加索引只有好处没有坏处。这里想把之前的索引学习笔记总结一下： 首先明白为什么索引会增加速度，DB在执行一条Sql语句的时候，默认的方式是根据搜索条件进行全表扫描，遇到匹配条件的就加入搜索结果集合。如果我们对某一字段增加索引，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增加查询的速度。那么在任何时候都应该加索引么？这里有几个反例：1、如果每次都需要取到所有表记录，无论如何都必须进行全表扫描了，那么是否加索引也没有意义了。2、对非唯一的字段，例如“性别”这种大量重复值的字段，增加索引也没有什么意义。3、对于记录比较少的表，增加索引不会带来速度的优化反而浪费了存储空间，因为索引是需要存储空间的，而且有个致命缺点是对于update/insert/delete的每次执行，字段的索引都必须重新计算更新。 那么在什么时候适合加上索引呢？我们看一个Mysql手册中举的例子，这里有一条sql语句： SELECT c.companyID, c.companyName FROM Companies c, User u WHERE c.companyID = u.fk_companyID AND c.numEmployees >= 0 AND c.companyName LIKE '%i%' AND u.groupID IN (SELECT g.groupID FROM Groups g WHERE g.groupLabel = 'Executive') 这条语句涉及3个表的联接，并且包括了许多搜索条件比如大小比较，Like匹配等。在没有索引的情况下Mysql需要执行的扫描行数是77721876行。而我们通过在companyID和groupLabel两个字段上加上索引之后，扫描的行数只需要134行。在Mysql中可以通过Explain Select来查看扫描次数。可以看出来在这种联表和复杂搜索条件的情况下，索引带来的性能提升远比它所占据的磁盘空间要重要得多。 那么索引是如何实现的呢？大多数DB厂商实现索引都是基于一种数据结构——B树。因为B树的特点就是适合在磁盘等直接存储设备上组织动态查找表。B树的定义是这样的：一棵m(m>=3)阶的B树是满足下列条件的m叉树： 1、每个结点包括如下作用域(j, p0, k1, p1, k2, p2, ... ki, pi) 其中j是关键字个数，p是孩子指针 2、所有叶子结点在同一层上，层数等于树高h 3、每个非根结点包含的关键字个数满足[m/2-1]<=j<=m-1 4、若树非空，则根至少有1个关键字，若根非叶子，则至少有2棵子树，至多有m棵子树 看一个B树的例子，针对26个英文字母的B树可以这样构造： 可以看到在这棵B树搜索英文字母复杂度只为o(m)，在数据量比较大的情况下，这样的结构可以大大增加查询速度。然而有另外一种数据结构查询的虚度比B树更快——散列表。Hash表的定义是这样的：设所有可能出现的关键字集合为u，实际发生存储的关键字记为k，而|k|比|u|小很多。散列方法是通过散列函数h将u映射到表T[0,m-1]的下标上，这样u中的关键字为变量，以h为函数运算结果即为相应结点的存储地址。从而达到可以在o(1)的时间内完成查找。 |
