数据库索引的作用与优化技巧 (数据库索引 b)
数据库索引是数据库管理系统的一个关键组成部分，具有重要的作用。它是用来快速访问数据库中数据的一种数据结构，能够提升访问速度、提高查询效率。本文将从数据库索引的基本知识出发，探讨它的作用和优化技巧。
一、数据库索引基本知识
1. 什么是数据库索引
数据库索引是一种数据结构，它以某个列或某组列为索引值，通过提供快速的数据访问路径，能够快速地查询数据。数据库索引的目的是为了提高查询效率，缩短查询时间，降低服务器的负担。
2. 数据库索引的种类
数据库索引种类有很多，根据索引的类型可以分为以下几种：
（1）唯一索引
唯一索引是一个索引值只能对应一个数据记录。它可以用来保证数据的唯一性，避免重复数据的插入。
（2）聚集索引
聚集索引可以按照固定的顺序来存储数据，在一个表中只能有一个聚集索引。
（3）非聚集索引
非聚集索引建立在数据的聚集索引之外，允许数据的顺序任意。
（4）复合索引
复合索引是一个由多个列组成的索引。在使用复合索引的情况下，通过组合多个列来建立索引，能够提高查询效率。
3. 数据库索引的优势和弊端
数据库索引的优势和弊端如下：
（1）优势
提高查询效率。建立索引之后，可以快速地访问数据，减少查询时间。
保证数据的一致性和完整性。唯一索引可以防止重复数据的插入。
减少服务器的负担。当数据库数据很大时，通过建立索引可以快速定位数据，降低服务器的负担。
（2）弊端
索引会占用磁盘空间。随着索引的增加，磁盘空间的占用也会增加。
索引的更新、删除等操作需要的时间也比较长。
建立索引时的成本比较高。如果建立索引的列不是查询频率高的列，建立索引的成本就会比较高。
二、数据库索引的作用
1. 提高查询效率
建立索引之后，可以快速地访问数据，减少查询时间。索引能够帮助数据库系统快速定位数据行，提高查询效率。当数据规模非常大的时候，通过建立索引可以有效地减少查询时间，降低服务器负荷。
2. 保证数据的一致性和完整性
唯一索引可以防止重复数据的插入，保证数据的一致性和完整性。可以避免出现重复数据的情况，确保数据的正确性。
3. 减少服务器的负担
数据库索引可以提高数据检索的速度，快速定位数据行，降低服务器的负担。通过建立索引，可以让系统更快地获取数据，从而减轻服务器的负担。
三、数据库索引的优化技巧
1. 选择正确的索引类型
根据业务需求选择适当的索引类型，建立索引。如果要确保数据的唯一性，可选择唯一索引，如果需要根据某个列来排序和检索数据时，可以选择B-Tree索引，如果需要对一个范围进行查找，可以选择哈希索引。评估业务需求，选择正确的索引类型会优化查询速度。
2. 限制索引的数量
虽然建立索引可以提高查询效率，但是过多的索引会增加系统的负担，降低性能。评估查询的情况，选择建立必要的索引，限制索引的数量，从而提高性能。
3. 为大表建立索引
大表的查询速度比小表慢，因此为大表建立索引可以提高查询效率。为主键建立唯一索引，对经常查询的列建立普通索引，可以减少查询时间。
4. 使用前缀索引
如果需要对一个较长的字符串类型列建立索引，可以使用前缀索引。前缀索引只对列的前几位进行索引，可以显著减少索引的大小，提高查询效率。
5. 避免使用过多的表连接
表连接是数据库中常用的查询方法，但是当连接的表过多的时候，会降低查询效率。合理设计表结构，避免冗余数据和过多的表连接，可以提高查询效率。
结论
数据库索引是数据库应用中非常关键的组成部分，它能够加速数据检索、提高数据一致性和完整性、降低服务器的负载。为了提高数据库的性能，需要选择正确的索引类型、限制索引的数量、为大表建立索引、使用前缀索引、避免过多的表连接等优化技巧。通过合理的优化，可以提高数据库的查询效率，减少系统的负担。
相关问题拓展阅读：
为什么有关MongoDB采用B树索引，以及Mysql B+树做索引
事实上，在MySQL数据库中，诸多存储引擎使用的是B+树，即便其名字看上去是REE。
4.1 innodb的索引机制
先以innodb存储引擎为例，说明innodb引擎是如何利用B+树建立索引的
首先创建一张表：zodiac，并插入一些数据
对于innodb来说，只有一个数据文件，这个数据文件本身就是用B+树形式组织，B+树每个节点的关键字就是表的主键，因此innode的数据文件本身就是主索引文件，如下图所示，主索引中的叶子页（leaf page）包含了数据记录，但非叶子节点只包含了主键，术语“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起，因此这种索引被称为聚簇索引，或聚集索引。
这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
所以可以说，innodb的数据文件是依靠主键组织起来的，这也就是为什么innodb引擎下创建的表，必须指定主键的原因，如果没有显式指定主键，innodb引擎仍然会对该表隐式地定义一个主键作为聚簇索引。
同样innodb的辅助索引，如下图所示，假设这些字符是按照生肖的顺序排列的（其实我也不知道具体怎么实现，不要在意这些细节，就是举个例子），其叶子节点中也包含了记录的主键，因此innodb引擎在查询辅助索引的时候会查询两次，首先通过辅助索引得到主键值，然后再查询主索引，略微有点啰嗦
先从数据结构的角度来答。
题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。
从Mysql（Inoodb）的角度来看，B+树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。
那么Mysql如何衡量查询效率呢？磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，当查询数据的时候，更好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B+树就能很好的完成这个目的，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。这是优点之一。
另一个优点是什么，B+树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。
至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树，可以从它的设计角度来考虑，它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的nosql，目的就是高性能，高可用，易扩展。首先它摆脱了关系模型，上面所述的优点2需求就没那么强烈了，其次Mysql由于使用B+树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）。
总体来说，Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。
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