深入理解数据库索引：实际例子解析 (数据库索引的例子)
在现代软件开发中，数据库是不可或缺的一部分，而索引作为数据库中的重要组成部分，可大幅提高查询效率。然而，对于数据库索引的理解程度却是各不相同的。在本文中，我们将深入探讨数据库索引的相关知识，并通过一些实际例子来解析数据库索引的工作原理。
数据库索引是什么？
在深入了解数据库索引之前，我们需要先明确一下数据库索引的概念。简单来说，数据库索引就是为了提高查询效率而创建的一种数据结构，它将某些列的数据进行预处理，以便更快地在该列上执行查询操作。
比如，我们在一张存储着大量用户信息的数据表中，需要查询名字为“张三”的用户信息。如果没有索引的话，系统会逐一检查每一条记录，直到找到对应的记录为止。而如果在该表的“姓名”列创建了索引，系统就可以直接跳转到“姓名”索引中的“张三”记录上，从而大幅提高查询效率。
数据库索引的类型
常见的数据库索引类型包括了B-Tree索引、Hash索引和Full-text索引等。在这里我们就来简单介绍一下几种索引：
1. B-Tree 索引
B-Tree 索引是一种树型索引结构，它可以在 O(logN) 的时间复杂度内定位到指定的记录。它的创建方式是将数据表的某一列经过排序后构建成一棵平衡的 B-Tree 树。每个节点均有指向当前节点数据下限和上限之间的子节点的指针。当查询时，系统将从根节点开始进行查找，逐渐向下查找子节点，直到找到符合条件的记录。
2. Hash 索引
Hash 索引是使用哈希表进行建立的一种索引，它可以在 O(1) 的时间复杂度内定位到指定记录。当建立 Hash 索引时，会使用哈希函数将数据表的某一列经过转换后存储到哈希表中，并记录其在数据表中实际存储位置。当查询时，系统将使用同样的哈希函数将查询条件转换成哈希值，并在哈希表中查找对应记录的存储位置。
3. Full-text 索引
Full-text 索引是一种文本索引，它可以提高对文本类数据进行搜索的效率。当建立 Full-text 索引时，会对数据表中的文本列中的单词进行分词，并将每个单词进行排序和纪录位置，以便更快地执行全文检索操作。当查询时，系统将搜索关键词进行分词，并按照全文索引的方式在数据表的对应列中进行查找。
数据库索引优化的实例
现在我们来看一些实际例子，看一下如何通过优化数据库索引来提高查询效率。
1.创建多列索引
在我们的用户信息数据表中，我们需要查询的往往不止是一个条件，可能需要同时查询用户是否在某地区，或者同时查询用户的性别、年龄等信息。
下面是一个针对“地区+性别”这两列的多列索引创建实例：
`CREATE INDEX region_sex_idx ON user_info(region, sex)`
在创建了上述多列索引后，我们即可在同时查询“地区+性别”这两个条件时，实现更快速的索引查找。
2.在较长文本列上建立Full-text 索引
对于某些存储比较长的文本列，如用户的备注信息等，我们同样可以通过全文检索来提高查询效率，而这就需要建立对应列的Full-text索引。
下面是一个对“remarks”列创建Full-text索引的实例：
`CREATE FULLTEXT INDEX remarks_ft_idx ON user_info(remarks)`
在创建了上述Full-text索引后，我们即可在基于“remarks”列的全文检索时，实现更精准的数据查询。
3.考虑走索引的优化
虽然索引可以帮助我们大幅提高查询效率，但如果不考虑好走索引的问题，同样会降低效率，甚至还可能引发一些潜在的问题。
下面是一个基于用户表user_info的例子。在这个例子里，我们需要查询出所有未婚女性用户的信息。下面的SQL语句便是一种错误的查询方式：
`SELECT * FROM user_info WHERE sex=‘女’ AND marital_status=‘未婚’`
在上述查询语句中，并没有对marital_status列的索引进行优化，从而导致系统还需要逐条检查所有记录，从而耗费大量时间。
正确的查询方式应该是：
`SELECT * FROM user_info WHERE marital_status=‘未婚’ AND sex=‘女’`
在这种方式下，系统将首先使用marital_status列上的索引来筛选出所有“未婚”用户，然后再使用sex列的索引进一步筛选出所有“女性”用户，最终得到符合条件的记录。
结论
通过本文的介绍，相信大家已经掌握了一些关于数据库索引的相关知识和优化技巧。在实际的工作开发中，我们需要根据自身的业务需求和数据库性能瓶颈做出科学的索引优化决策，从而实现更高效的数据库操作，让我们的业务更具可扩展性和可靠性。
相关问题拓展阅读：
mysql数据库怎么建索引？
好难
MySQL数据库建立索引步骤：
1、使用SQLPlus或者PLSQL登录MySQL数据库陪渣毁。
2、执行语句create index indexname on table(col) tablespace tablespacename;其中
“indexname”为需要建立索引的索引芦备名；
“table”是需要建立索引的表；
“col”为需梁歼要建立索引的字段列;
”tablespacename“为建立索引存放的空间(如果不需要制定表空间则使用“create index indexname on table(col)”)。
表名右击，菜单里面就有索引，然后选择要索引的字段。。确定就可以了
create index 索引名称 on 表
(
字段
);
MySql索引之哪些情况适合创建索引
说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。
某个字段在SELECT语句的 WHERE 条件中经常被使用到，那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在
数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。
比如student_info数据表（含100万条数据），假设我们想要查询 student_id=的用户信息。
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者
使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，就需要 对分组或者排序的字段进行索引 。如果待排序的列有多
个，那么可以在这些列上建立 组合索引 。
对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果对 WHERE 字段创建了索引，就
能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条首慧件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或
删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段颂誉，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更
新不需要对索引进行维护。
有时候我们需要对某个字段进行去重，使用 DISTINCT，那么对这个字段创建索引，也会提升查询效率。
比如，我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我们没有对 student_id 创建索引，执行
SQL 语句：
运行结果（条记录，运行时间 0.683s ）：
如果我们对 student_id 创建索引，再执者樱答行 SQL 语句：
运行结果（条记录，运行时间 0.010s ）：
你能看到 SQL 查询效率有了提升，同时显示出来的 student_id 还是按照 递增的顺序 进行展示的。这是因
为索引会对数据按照某种顺序进行排序，所以在去重的时候也会快很多。
首先， 连接表的数量尽量不要超过 3 张 ，因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增
长会非常快，严重影响查询的效率。
其次， 对 WHERE 条件创建索引 ，因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下，
没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。
最后， 对用于连接的字段创建索引 ，并且该字段在多张表中的 类型必须一致 。比如 course_id 在
student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型，而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。
举个例子，如果我们只对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句：
运行结果（1 条数据，运行时间 0.189s ）：
这里我们对 name 创建索引，再执行上面的 SQL 语句，运行时间为 0.002s 。
创建一张商户表，因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引
问题是，截取多少呢？截取得多了，达不到节省索引存储空间的目的；截取得少了，重复内容太多，字
段的散列度(选择性)会降低。
怎么计算不同的长度的选择性呢？
先看一下字段在全部数据中的选择度：
通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：
公式：
例如：
引申另一个问题：索引列前缀对排序的影响
拓展：Alibaba《Java开发手册》
【 强制 】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本
区分度决定索引长度。
说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会 高达
90% 以上 ，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于”最左前缀原则”，可以增加联合索引的使用率。
结论：在数据表中的数据行数比较少的情况下，比如不到 1000 行，是不需要创建索引的。
举例1：要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行（比如性别为男的数据），一旦创建了索引，你需要先
访问 50 万次索引，然后再访问 50 万次数据表，这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。
举例2：假设有一个学生表，学生总数为 100 万人，男性只有 10 个人，也就是占总人口的 10 万分之 1。
学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1，0 代表女性，1 代
表男性。
如果我们要筛选出这个学生表中的男性，可以使用：
运行结果（10 条数据，运行时间 0.696s ）：
结论：当数据重复度大，比如 高于 10% 的时候，也不需要对这个字段使用索引。
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字
符串等。
① 冗余索引
举例：建表语句如下
我们知道，通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索，再创建一
个专门针对 name 列的索引就算是一个 冗余索引 ，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有
什么好处。
② 重复索引
另一种情况，我们可能会对某个列 重复建立索引 ，比方说这样：
我们看到，col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引，还给它定义了一个普通索引，可是主键本身就
会生成聚簇索引，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。
欢迎共同进步：
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