数据库索引到底是什么，是怎样工作的？

时间：2018-06-11 11:07:34 阅读：189 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

转自：https://blog.csdn.net/weiliangliang111/article/details/51333169

我们通过一个简单的例子来开始教程，解释为什么我们需要数据库索引。假设我们有一个数据库表 Employee，这个表有三个字段（列）分别是 Employee_Name、Employee_Age 和Employee_Address。假设表Employee 有上千行数据。

现在假设我们要从这个表中查找出所有名字是‘Jesus’的雇员信息。我们决定使用下面的查询语句：

SELECT * FROM Employee 
WHERE Employee_Name = ‘Jesus‘

如果表中没有所以会发生什么？

一旦我们运行这个查询，在查找名字为Jesus的雇员的过程中，究竟会发生什么？数据库不得不Employee表中的每一行并确定雇员的名字（Employee_Name）是否为 ‘Jesus’。由于我们想要得到每一个名字为Jesus的雇员信息，在查询到第一个符合条件的行后，不能停止查询，因为可能还有其他符合条件的行。所以，必须一行一行的查找直到最后一行-这就意味数据库不得不检查上千行数据才能找到所以名字为Jesus的雇员。这就是所谓的全表扫描。

数据库索引是怎样提升性能的？

你可能会想为如此简单的事情做全表扫描效率欠佳-数据库是不是应该更聪明一点呢？这就像用人眼从头到尾浏览整张表-很慢也不优雅（原文：not at all sleek，不知如何翻译才好）。但是，你可以能根据文章标题已经猜到，这就是索引派上用场的时候。使用索引的全部意义就是通过缩小一张表中需要查询的记录/行的数目来加快搜索的速度。

什么是索引？

一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree）。索引是在表的列上创建。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点：索引是一种数据结构。

什么样的数据结构可以作为索引？

B-Tree 是最常用的用于索引的数据结构。因为它们是时间复杂度低，查找、删除、插入操作都可以可以在对数时间内完成。另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的。数据库管理系统（RDBMS）通常决定索引应该用哪些数据结构。但是，在某些情况下，你在创建索引时可以指定索引要使用的数据结构。

哈希表索引是怎么工作的？

哈希表是另外一种你可能看到用作索引的数据结构-这些索引通常被称为哈希索引。使用哈希索引的原因是，在寻找值时哈希表效率极高。所以，如果使用哈希索引，对于比较字符串是否相等的查询能够极快的检索出的值。例如之前我们讨论过的这个查询(SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’) 就可以受益于创建在Employee_Name 列上的哈希索引。哈系索引的工作方式是将列的值作为索引的键值（key），和键值相对应实际的值（value）是指向该表中相应行的指针。因为哈希表基本上可以看作是关联数组，一个典型的数据项就像“Jesus => 0x28939″，而0x28939是对内存中表中包含Jesus这一行的引用。在哈系索引的中查询一个像“Jesus”这样的值，并得到对应行的在内存中的引用，明显要比扫描全表获得值为“Jesus”的行的方式快很多。

哈希索引的缺点

哈希表是无顺的数据结构，对于很多类型的查询语句哈希索引都无能为力。举例来说，假如你想要找出所有小于40岁的员工。你怎么使用使用哈希索引进行查询？这不可行，因为哈希表只适合查询键值对-也就是说查询相等的查询（例：like “WHERE name = ‘Jesus’）。哈希表的键值映射也暗示其键的存储是无序的。这就是为什么哈希索引通常不是数据库索引的默认数据结构-因为在作为索引的数据结构时，其不像B-Tree那么灵活

还有什么其他类型的索引？

使用R-Tree作为数据结构的索引通常用来为空间问题提供帮助。例如，一个查询要求“查询出所有距离我两公里之内的星巴克”，如果数据库表使用R- Tree索引，这类查询的效率将会提高。
另一种索引是位图索引（bitmap index），这类索引适合放在包含布尔值(true 和 false)的列上，但是这些值（表示true或false的值）的许多实例-基本上都是选择性（selectivity）低的列。

索引是怎么提升性能的？

因为索引基本上是用来存储列值的数据结构，这使查找这些列值更加快速。如果索引使用最常用的数据结构-B-Tree-那么其中的数据是有序的。有序的列值可以极大的提升性能。下面解释原因。

假设我们在 Employee_Name这一列上创建一个B-Tree索引。这意味着当我们用之前的SQL查找姓名是‘Jesus’的雇员时，不需要再扫描全表。而是用索引查找去查找名字为‘Jesus’的雇员，因为索引已经按照按字母顺序排序。索引已经排序意味着查询一个名字会快很多，因为名字少字母为‘J’的员工都是排列在一起的。另外重要的一点是，索引同时存储了表中相应行的指针以获取其他列的数据。

数据库索引里究竟存的是什么？

你现在已经知道数据库索引是创建在表的某列上的，并且存储了这一列的所有值。但是，需要理解的重点是数据库索引并不存储这个表中其他列（字段）的值。举例来说，如果我们在Employee_Name列创建索引，那么列Employee_Age和Employee_Address上的值并不会存储在这个索引当中。如果我们确实把其他所有字段也存储在个这个索引中，那就成了拷贝一整张表做为索引-这样会占用太大的空间而且会十分低效。

索引存储了指向表中某一行的指针

如果我们在索引里找到某一条记录作为索引的列的值，如何才能找到这一条记录的其它值呢？这是很简单 - 数据库索引同时存储了指向表中的相应行的指针。指针是指一块内存区域，该内存区域记录的是对硬盘上记录的相应行的数据的引用。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。也就是说，索引中的Employee_Name这列的某个值（或者节点）可以描述为 (“Jesus”, 0x82829)， 0x82829 就是包含 “Jesus”那行数据在硬盘上的地址。如果没有这个引用，你就只能访问到一个单独的值（“Jesus”），而这样没有意义，因为你不能获取这一行记录的employee的其他值-例如地址（address）和年龄（age）。

数据库怎么知道什么时候使用索引？

当这个SQL （SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’ ）运行时，数据库会检查在查询的列上是否有索引。假设Employee_Name列上确实创建了索引，数据库会接着检查使用这个索引做查询是否合理 - 因为有些场景下，使用索引比起全表扫描会更加低效。如果想要了解更多这些场景，请阅读这篇文章：Selectivity in SQL

你能强制数据库使用索引吗？

通常来说，你不会告诉数据库什么时候使用索引 - 数据库自己决定。然而，值得注意的是在大多数数据库中（像Oracle 和 MYSQL），你实际上可以制订你想要使用的索引。

如何在使用SQL创建索引：

之前的例子中，在Employee_Name列上创建索引的SQL如下：

CREATE INDEX name_index
ON Employee (Employee_Name)

如何创建联合索引

我们可以在雇员表上创建两个列的联合索引，SQL如下：

CREATE INDEX name_index
ON Employee (Employee_Name, Employee_Age)

把数据库索引类比成什么比较好呢?

一个非常好的类比是把数据库索引看作是书的索引。如果你有一本关于狗的书，你想要找关于‘黄金猎犬’的那部分。当你可以通过在书背的索引找到哪几页有关于‘黄金猎犬’信息的时候，你为什么要翻完正本书 - 这相当于数据库中的全表扫描。同样的，就像一本书的索引包含页码一样，数据库的索引包含了指针，指向你在SQL中想要查询的值所在的行。

使用数据库索引会有什么代价？

那么，使用数据库索引有什么缺点呢？其一，索引会占用空间 - 你的表越大，索引占用的空间越大。其二，性能损失（主要值更新操作），当你在表中添加、删除或者更新行数据的时候，在索引中也会有相同的操作。记住：建立在某列（或多列）索引需要保存该列最新的数据。