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在現代軟件開發(fā)中，數據庫是不可或缺的一部分，而索引作為數據庫中的重要組成部分，可大幅提高查詢效率。然而，對于數據庫索引的理解程度卻是各不相同的。在本文中，我們將深入探討數據庫索引的相關知識，并通過一些實際例子來解析數據庫索引的工作原理。
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數據庫索引是什么？
在深入了解數據庫索引之前，我們需要先明確一下數據庫索引的概念。簡單來說，數據庫索引就是為了提高查詢效率而創(chuàng)建的一種數據結構，它將某些列的數據進行預處理，以便更快地在該列上執(zhí)行查詢操作。
比如，我們在一張存儲著大量用戶信息的數據表中，需要查詢名字為“張三”的用戶信息。如果沒有索引的話，系統(tǒng)會逐一檢查每一條記錄，直到找到對應的記錄為止。而如果在該表的“姓名”列創(chuàng)建了索引，系統(tǒng)就可以直接跳轉到“姓名”索引中的“張三”記錄上，從而大幅提高查詢效率。
數據庫索引的類型
常見的數據庫索引類型包括了B-Tree索引、Hash索引和Full-text索引等。在這里我們就來簡單介紹一下幾種索引：
1. B-Tree 索引
B-Tree 索引是一種樹型索引結構，它可以在 O(logN) 的時間復雜度內定位到指定的記錄。它的創(chuàng)建方式是將數據表的某一列經過排序后構建成一棵平衡的 B-Tree 樹。每個節(jié)點均有指向當前節(jié)點數據下限和上限之間的子節(jié)點的指針。當查詢時，系統(tǒng)將從根節(jié)點開始進行查找，逐漸向下查找子節(jié)點，直到找到符合條件的記錄。
2. Hash 索引
Hash 索引是使用哈希表進行建立的一種索引，它可以在 O(1) 的時間復雜度內定位到指定記錄。當建立 Hash 索引時，會使用哈希函數將數據表的某一列經過轉換后存儲到哈希表中，并記錄其在數據表中實際存儲位置。當查詢時，系統(tǒng)將使用同樣的哈希函數將查詢條件轉換成哈希值，并在哈希表中查找對應記錄的存儲位置。
3. Full-text 索引
Full-text 索引是一種文本索引，它可以提高對文本類數據進行搜索的效率。當建立 Full-text 索引時，會對數據表中的文本列中的單詞進行分詞，并將每個單詞進行排序和紀錄位置，以便更快地執(zhí)行全文檢索操作。當查詢時，系統(tǒng)將搜索關鍵詞進行分詞，并按照全文索引的方式在數據表的對應列中進行查找。
數據庫索引優(yōu)化的實例
現在我們來看一些實際例子，看一下如何通過優(yōu)化數據庫索引來提高查詢效率。
1.創(chuàng)建多列索引
在我們的用戶信息數據表中，我們需要查詢的往往不止是一個條件，可能需要同時查詢用戶是否在某地區(qū)，或者同時查詢用戶的性別、年齡等信息。
下面是一個針對“地區(qū)+性別”這兩列的多列索引創(chuàng)建實例：
`CREATE INDEX region_sex_idx ON user_info(region, sex)`
在創(chuàng)建了上述多列索引后，我們即可在同時查詢“地區(qū)+性別”這兩個條件時，實現更快速的索引查找。
2.在較長文本列上建立Full-text 索引
對于某些存儲比較長的文本列，如用戶的備注信息等，我們同樣可以通過全文檢索來提高查詢效率，而這就需要建立對應列的Full-text索引。
下面是一個對“remarks”列創(chuàng)建Full-text索引的實例：
`CREATE FULLTEXT INDEX remarks_ft_idx ON user_info(remarks)`
在創(chuàng)建了上述Full-text索引后，我們即可在基于“remarks”列的全文檢索時，實現更精準的數據查詢。
3.考慮走索引的優(yōu)化
雖然索引可以幫助我們大幅提高查詢效率，但如果不考慮好走索引的問題，同樣會降低效率，甚至還可能引發(fā)一些潛在的問題。
下面是一個基于用戶表user_info的例子。在這個例子里，我們需要查詢出所有未婚女性用戶的信息。下面的SQL語句便是一種錯誤的查詢方式：
`SELECT * FROM user_info WHERE sex=‘女’ AND marital_status=‘未婚’`
在上述查詢語句中，并沒有對marital_status列的索引進行優(yōu)化，從而導致系統(tǒng)還需要逐條檢查所有記錄，從而耗費大量時間。
正確的查詢方式應該是：
`SELECT * FROM user_info WHERE marital_status=‘未婚’ AND sex=‘女’`
在這種方式下，系統(tǒng)將首先使用marital_status列上的索引來篩選出所有“未婚”用戶，然后再使用sex列的索引進一步篩選出所有“女性”用戶，最終得到符合條件的記錄。
結論
通過本文的介紹，相信大家已經掌握了一些關于數據庫索引的相關知識和優(yōu)化技巧。在實際的工作開發(fā)中，我們需要根據自身的業(yè)務需求和數據庫性能瓶頸做出科學的索引優(yōu)化決策，從而實現更高效的數據庫操作，讓我們的業(yè)務更具可擴展性和可靠性。
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mysql數據庫怎么建索引？
好難
MySQL數據庫建立索引步驟：
1、使用SQLPlus或者PLSQL登錄MySQL數據庫陪渣毀。
2、執(zhí)行語句create index indexname on table(col) tablespace tablespacename;其中
“indexname”為需要建立索引的索引蘆備名；
“table”是需要建立索引的表；
“col”為需梁殲要建立索引的字段列;
”tablespacename“為建立索引存放的空間(如果不需要制定表空間則使用“create index indexname on table(col)”)。
表名右擊，菜單里面就有索引，然后選擇要索引的字段。確定就可以了
create index 索引名稱 on 表
(
字段
);
MySql索引之哪些情況適合創(chuàng)建索引
說明：不要以為唯一索引影響了 insert 速度，這個速度損耗可以忽略，但提高查找速度是明顯的。
某個字段在SELECT語句的 WHERE 條件中經常被使用到，那么就需要給這個字段創(chuàng)建索引了。尤其是在
數據量大的情況下，創(chuàng)建普通索引就可以大幅提升數據查詢的效率。
比如student_info數據表（含100萬條數據），假設我們想要查詢 student_id=的用戶信息。
索引就是讓數據按照某種順序進行存儲或檢索，因此當我們使用 GROUP BY 對數據進行分組查詢，或者
使用 ORDER BY 對數據進行排序的時候，就需要 對分組或者排序的字段進行索引 。如果待排序的列有多
個，那么可以在這些列上建立 組合索引 。
對數據按照某個條件進行查詢后再進行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果對 WHERE 字段創(chuàng)建了索引，就
能大幅提升效率。原理是因為我們需要先根據 WHERE 條首慧件列檢索出來這條記錄，然后再對它進行更新或
刪除。如果進行更新的時候，更新的字段是非索引字段頌譽，提升的效率會更明顯，這是因為非索引字段更
新不需要對索引進行維護。
有時候我們需要對某個字段進行去重，使用 DISTINCT，那么對這個字段創(chuàng)建索引，也會提升查詢效率。
比如，我們想要查詢課程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我們沒有對 student_id 創(chuàng)建索引，執(zhí)行
SQL 語句：
運行結果（條記錄，運行時間 0.683s ）：
如果我們對 student_id 創(chuàng)建索引，再執(zhí)者櫻答行 SQL 語句：
運行結果（條記錄，運行時間 0.010s ）：
你能看到 SQL 查詢效率有了提升，同時顯示出來的 student_id 還是按照 遞增的順序 進行展示的。這是因
為索引會對數據按照某種順序進行排序，所以在去重的時候也會快很多。
首先， 連接表的數量盡量不要超過 3 張 ，因為每增加一張表就相當于增加了一次嵌套的循環(huán)，數量級增
長會非?？欤瑖乐赜绊懖樵兊男?。
其次， 對 WHERE 條件創(chuàng)建索引 ，因為 WHERE 才是對數據條件的過濾。如果在數據量非常大的情況下，
沒有 WHERE 條件過濾是非常可怕的。
最后， 對用于連接的字段創(chuàng)建索引 ，并且該字段在多張表中的 類型必須一致 。比如 course_id 在
student_info 表和 course 表中都為 int(11) 類型，而不能一個為 int 另一個為 varchar 類型。
舉個例子，如果我們只對 student_id 創(chuàng)建索引，執(zhí)行 SQL 語句：
運行結果（1 條數據，運行時間 0.189s ）：
這里我們對 name 創(chuàng)建索引，再執(zhí)行上面的 SQL 語句，運行時間為 0.002s 。
創(chuàng)建一張商戶表，因為地址字段比較長，在地址字段上建立前綴索引
問題是，截取多少呢？截取得多了，達不到節(jié)省索引存儲空間的目的；截取得少了，重復內容太多，字
段的散列度(選擇性)會降低。
怎么計算不同的長度的選擇性呢？
先看一下字段在全部數據中的選擇度：
通過不同長度去計算，與全表的選擇性對比：
公式：
例如：
引申另一個問題：索引列前綴對排序的影響
拓展：Alibaba《Java開發(fā)手冊》
【 強制 】在 varchar 字段上建立索引時，必須指定索引長度，沒必要對全字段建立索引，根據實際文本
區(qū)分度決定索引長度。
說明：索引的長度與區(qū)分度是一對矛盾體，一般對字符串類型數據，長度為 20 的索引，區(qū)分度會 高達
90% 以上 ，可以使用 count(distinct left(列名, 索引長度))/count(*)的區(qū)分度來確定。
這樣也可以較少的建立一些索引。同時，由于”最左前綴原則”，可以增加聯合索引的使用率。
結論：在數據表中的數據行數比較少的情況下，比如不到 1000 行，是不需要創(chuàng)建索引的。
舉例1：要在 100 萬行數據中查找其中的 50 萬行（比如性別為男的數據），一旦創(chuàng)建了索引，你需要先
訪問 50 萬次索引，然后再訪問 50 萬次數據表，這樣加起來的開銷比不使用索引可能還要大。
舉例2：假設有一個學生表，學生總數為 100 萬人，男性只有 10 個人，也就是占總人口的 10 萬分之 1。
學生表 student_gender 結構如下。其中數據表中的 student_gender 字段取值為 0 或 1，0 代表女性，1 代
表男性。
如果我們要篩選出這個學生表中的男性，可以使用：
運行結果（10 條數據，運行時間 0.696s ）：
結論：當數據重復度大，比如 高于 10% 的時候，也不需要對這個字段使用索引。
例如身份證、UUID(在索引比較時需要轉為ASCII，并且插入時可能造成頁分裂)、MD5、HASH、無序長字
符串等。
① 冗余索引
舉例：建表語句如下
我們知道，通過 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以對 name 列進行快速搜索，再創(chuàng)建一
個專門針對 name 列的索引就算是一個 冗余索引 ，維護這個索引只會增加維護的成本，并不會對搜索有
什么好處。
② 重復索引
另一種情況，我們可能會對某個列 重復建立索引 ，比方說這樣：
我們看到，col1 既是主鍵、又給它定義為一個唯一索引，還給它定義了一個普通索引，可是主鍵本身就
會生成聚簇索引，所以定義的唯一索引和普通索引是重復的，這種情況要避免。
歡迎共同進步：
QQ群：
關于數據庫索引的例子的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
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本文題目：深入理解數據庫索引：實際例子解析(數據庫索引的例子)
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