数据库index的重要性及作用 (数据库index作用)
当我们谈到数据库性能优化时，不得不提到数据库index。数据库index是一种用于优化查询性能和排序的数据结构，是数据库中最基本的优化手段之一。在大型数据库中，使用适当的索引可以明显地提高查询速度和事务处理速度。但不恰当的索引使用将导致巨大的性能下降和存储问题。本文将讨论，以了解如何正确使用它们。
概述
在关系数据库中，index是一种特殊的数据结构，用于加快查询速度。它是非常重要的，因为在实际应用中，数据库中可能存储着海量数据，而不使用索引时，查询将变得非常慢。索引其实就是一组元数据，它们指向数据库中存储数据的物理地址。这些物理地址与表行有直接关系，所以引入索引会加快查询速度。
作用
数据库index的主要作用是提高查询性能。使用适当的索引可以极大地减少数据库的I/O操作，减少查询所需的时间。它可以将一个本来需要遍历整个表格才能完成的查询转化为一个能更快地找到结果的过程。但是，索引并不仅仅是提高查询速度。它还可以：
1. 提高数据的唯一性约束。当我们在表格上建立一个唯一性约束时，数据库将自动生成一个索引。
2. 提高排序速度。当表格中存储了大量数据时，排序需要很长时间。但是，使用索引可以大幅提高排序速度，因为数据已经按要求排序并存储在索引中。
3. 提高连接操作的速度。在连接两张表格时，使用索引可以极大地提高连接操作的速度。索引对于大型数据库中的连接操作是至关重要的。
4. 提高聚合操作的速度。当数据库需要进行聚合操作时，使用索引可以大幅提高聚合操作的速度。这些操作包括计数、求和、平均值和更大/最小值。
索引类型
在关系数据库中，有多种类型的索引，每种类型都有其独特的使用场景。下面简单介绍一下常见的几种索引类型：
1. 唯一索引：该索引类型只允许一行数据具有相同的索引值。因此，它可以用于防止重复数据录入。
2. 主键索引：主键索引是唯一索引的特殊情况。该索引类型用于唯一标识表格中的每一行数据，并且表格只能有一个主键索引。
3. 聚集索引：聚集索引是表格数据的物理排序。它们可以在查询和排序操作时提供极大的优势。每个表格只能有一个聚集索引。
4. 非聚集索引：非聚集索引是独立存储的数据结构，它们可以在查询和排序操作时提供优势。
索引的设计和实现
在关系数据库中，良好的索引设计是数据库性能优化中的核心问题。在设计索引时，需要考虑以下三个方面：
1. 对查询进行优化。要根据常用查询的特征合理地定义索引，以快速定位查询结果。
2. 对数据更新操作提供高效的支持。索引更新的成本非常高，因此，需要根据更新频率、批量程度等因素综合考虑。
3. 减少索引对数据库存储资源的影响。每个索引都会对数据库存储资源造成影响，因此必须慎重设计。
在实际实现中，需要考虑以下因素：
1. 索引的存储：索引通常存储在B树数据结构中，以保证查找效率和查询速度。
2. 多列索引：可以在一个索引中存储多个列的数据，以提高查询效率。
3. 索引的类型：根据需要选择不同的索引类型，以实现更佳的查询/更新效率。
4. 空值的处理：空值需要特殊处理，以确保索引的正确性。
数据库index是关系数据库中不可或缺的组成部分，它是提高复杂查询性能的关键所在。适当地定义索引可以使查询速度达到更佳效果。当然，不能过度定义索引。过度定义将消耗大量的存储空间，并可能导致查询性能下降。在设计索引时，需要考虑查询操作的特征、数据更新的频率、存储空间等多重因素。只有合理地设计和使用索引，才能实现更好的数据库性能。
相关问题拓展阅读：
数据库中聚集索引、非聚集索引、填充因子的概念？
聚集索引狭义上讲是主键，物理上说就物亏是数据行实际存放的顺序。
非聚集就是逻辑顺序，会有一个独立于表存在的“表”来存放逻辑顺序，然后再根据主键查找到实际的数据行。
填充因此，形象的说就是两条记录之册桥间留给新增或修改主键的记录的存储位州蚂猛置。
聚集索引（Clustered Index）：对表的物理数据页中的数据按列进行排序乱宏坦，然后再重新存储到磁盘上，即如果说在一个表中建立了聚集索引，则表中的数据页会在会按照索引的顺序来存放
非聚集索引（Nonclustered Index）：具有完全独立于数据行的结构，使用非聚集索引不用将物理数据页中绝销的数据按列排序，即非聚集索引不会影响数据表中记录的实际存储顺序。非聚集索引的叶节点存储了组成非聚集索引的关键字值和行定位器。
填充因子：指索引中一个叶子节点的填充率，若都填满就是100%，若填充率为哗桐50%，则只有一半的数据
索引有两种类型，分别是聚集索引(clustered
index，也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered
index，也称非聚类索引、非簇集索引)。
聚集索引在一个表中只能有一个，默认情况下在主键建立的时候创建，它是规定数据在表中的物理存储顺序，我们也可以取消主键的聚集索引，所以必须考虑
数据库可能用到的查询类型以及使用的最为频繁的查询类型，对其最常用的一个字段或者多个字段建立聚集索引或者组合的聚集索引，它就是SQL
Server会在物理上按升序(默认)或者降序重排数据列，这样就可以迅速的找到被查询的数据。
非聚集索主要是数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置。索引中的项目按索引键值的顺序存储，而表中的信息按另
一种顺序存储。可以在一个表格中使用高达249个非聚集的索引，在查询的过程中先对非聚集索引进行搜索，找到数据值在表中的位置，然后从该位置直接检索数
据。这使非聚集索引成为精确匹配查询的更佳方法，因为索引包含描述查询所搜索的数据值在表中的精确位置的条目。
填充因子：
使用
fill
factor
选项可以指定
Microsoft
SQL
Server
使用现有数据创建新索引时将每页填满到什么程度。由于在页填充时
SQL
Server
必须花时间来拆分页，因此填充因子会影响性能。坦衫巧
仅在创建或重新生成索引时使用填充因子。页面不会维护在任何特定的填充水平上。
fill
factor
的默认值为
0，有效值介于
和
100
之间。FILLFACTOR
设置为
或
100
时，叶级别几乎完全填满，但至少会保留一个其他索引行的空间。这样设置后，叶级别空间会得到有效利用，而且仍有空间可以在必须拆分页之前进行有限扩展让键。很少需要更塌皮改
fill
factor
的默认值，因为可以使用
CREATE
INDEX
或
ALTER
INDEX
REBUILD
语句来覆盖其对于指定索引的值。
在mysql数据库中为字段添加索引，是什么意思，有什么好处，谢谢！！
字段添加索引的语句可以百度找 mysql 添加索引命令。
索引的好处在于可以讲指定列进行排昌友序，提高检索的速度。
一个简单的例子：
某个列的数据是
id name
12 小李
10 小龙
5 小青
99 小红
id列创建索引后就会生成一个索引表
id index
10 2
12 1
99 4
当查询 where id =10的 时候，使用到索引表。由于10下面是15，不可能有大于10的数。所以不再进行扫描表操作。返回第二条数据，对应回主表的第二行。
这样就提高了查询的速度，如果没添加索引；则扫描整张主表。
索引的类型，什么列需要加索引等相关信息的你还需百度查询改基一下，这里告诉你的是一些基耐歼槐本的概念。
在mysql数据库中为字段添加索核烂笑引，意思是对数据库某个表中一列或若干列值的和相应的指向表中物理标识这些值的数据页进行排序，它是逻辑指针清单。
索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。
扩展资料：
当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。
对某个列建立UNIQUE索引后，历竖插入新记录时，
数据库管理系统
会自动检查新纪录在改含该列上是否取了重复值，在CREATE TABLE 命令中的UNIQE约束将隐式创建UNIQUE索引。
在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的 SQL 有直接的关系，索引问题又是 SQL 问题中出现频率更高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。1. SQL 执行流程看一个问题，在下面这个表 T 中，如果我要执行 需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？
这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树。
这条 SQL 语句的执行流程：
1. 在 k 索引树上找到 k=3，获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录，对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5，ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4
5. 在 k 索引树去下一个值 k=6，不符合条件，循环结束
这个过程读取了 k 索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。
如果执行的语句是 ，这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上，就不需要回表了。
覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。
但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。
2.2 最左前缀原则
B+ 树的数据项是复合的数据结构，比如 的时候，B+ 树是按照从兄哪左到右的顺序来建立搜索树的，当 这样的数据来检索的时候，B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向，如果 name 相同再依次比较 sex 和 age，最后得到检索的数据。
可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 进行了全表扫描，虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现，但是没有使用到 name 列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给 a 单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有 b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name 和 age 的联合索引，name 字段比 age 字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。
2.3 索引下推
以人员表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字之一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL 语句是这么写的
通过最左前缀索引规则，会找到 ID1，然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID1 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。
2.4 隐式类型转化
隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：
修改表结构，修改字段数据类型。
修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。
3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个更优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
3.2 扫描行数
MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的羡宏码记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而绝核一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。
MySQL 使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。
在 MySQL 中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择：
on 表示统计信息会持久化存储。默认 N = 20，M = 10。
off 表示统计信息只存储在内存中。默认 N = 8，M = 16。
由于是采样统计，所以不管 N 是 20 还是 8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL 选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。
可以用 来重新统计索引信息，进行修正。
3.3 索引选择异常和处理1. 采用 force index 强行选择一个索引。2. 可以考虑修改语句，引导 MySQL 使用我们期望的索引。3. 有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。
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