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概述
人类存储信息的倒退历程大抵经验如下：
因为是集体凭着本人了解总结的，因而可能不肯定准确，然而毋庸置疑的是，在当代，各大公司机构部门的数据都是保护在数据库当中的。数据库作为数据存储介质倒退的最新产物，必然是具备许多长处的，其中一个很大的长处就是存储在数据库中的数据访问速度十分快。
数据库访问速度快的一个很重要的起因就在于索引 index 的作用。也就是这篇文章的次要想介绍的内容，为什么索引能够让数据库查问变快？
计算机存储原理
在了解索引这个概念之前，咱们须要先理解一下计算机存储方面的基本知识。
咱们晓得数据长久化之后存在了数据库里, 那么我当初的问题是数据库将数据存在了哪里？答案显然是存在了计算机的存储设备上。就个人电脑而言，数据被存在了咱们的电脑存储设备上。
计算机的存储设备有很多种，其中速度越快的越贵，因而容量也往往越小例如咱们的 RAM 随机存储器，也就是大家平时说的内存条，速度慢的就绝对便宜例如咱们的硬盘。而咱们的数据往往都是被存在最慢的存储设备硬盘上的，因为存在当中的数据在断电之后仍然存在。
计算机的存储介质有多种，例如硬盘，例如通知缓存，不同的存储介质的数据读取速度是不一样的。例如，像 RAM 这样的易失性存储设备的读写操作就十分快，拜访其中的数据简直没有提早性。因为这个起因，计算机操作系统的设计是这样的：数据永远不会间接从硬盘等机械设备中取出，而是首先从硬盘转移到更快的存储设备，例如 RAM，从 RAM 当中应用程序间接按需获取数据。
计算机外部的机械硬盘是上面这样的：
在一个典型的硬盘驱动器中能够有很多个盘片，“盘片”在外观上十分相似于一个光盘（但具备很高的存储容量）。盘片又被磁道分条，同时一个盘片又能够分为扇区。
要获取数据，“盘片”须要由主轴进行旋转。大多数硬盘供应商都提到了主轴旋转的速度，例如，7200 转 / 分和 15000 转 / 分。磁盘中的数据总是以扇区的固定大小倍数示意。因而，如果要从硬盘拜访数据，须要执行以下步骤，这也是性能开销的次要起源。
- 确定数据所在的正确磁道，并将磁头挪动到该磁道。即通常说的寻道。
- 让“主轴”旋转盘片，使正确的扇区位于“磁盘头”下方。
- 从扇区开始到扇区完结获取整个数据。
如果数据恰好散布在间断扇区上，那么它将进步获取数据的性能。因为主轴和磁头自身不须要挪动 / 旋转，也就没有太多开销，然而大多数时候这种开销是存在的。
因为存在这种开销，咱们不能间接从硬盘获取数据。RAM 的存储器高性能的背地的次要起因是它没有像硬盘那样的机械运动部件。然而只管 RAM 的性能很高，但它当中的数据却不会用作永恒存储，断电之后就会隐没，重新启动之后就什么都没有了，这是咱们须要硬盘来进行长久化的起因所在。数据库中的数据毫无疑问就是寄存在硬盘当中的，因而拜访数据库中的数据不可避免的会经验磁盘操作的开销。
索引是如何工作的？
晓得上述常识后，索引就更容易了解了。
举个例子，设想一下，当初有一本 500 页厚蕴含几十万字的字典，同时外面的字是无序排列的，当初我须要你从中找出某几个字进去同时不容许查看目录。毫无疑问，咱们只能一页一页的翻，这是非人类能承受的工作，咱们必然想的是先看目录，找到相干的字或者偏旁，而后去对应的中央查找文字，这样效率就大大提高了。目录事实上就是一种索引，其思维一脉相承。
数据库的索引相似于书中的这个目录。索引会帮忙咱们疾速检索数据库，查问不须要通过整个表来获取数据，而是从索引中找到数据块。以一张数据库表为例：
上表是一张实在的数据库表，其中每一行是一条记录，每条记录都有字段。假如下面的数据库是一个有 10 万条记录的大数据库。当初，咱们想从 10 万条记录中搜寻一些内容，那么挨着一个一个搜寻无疑将破费很长的工夫，这个时候咱们在数据结构与算法里学的二分查找法就派上了用场。
二分查找法
应用二分查找法，须要将数据先排序，然而其查问效率将大大提高。例子如下:
假如咱们在下面的数据库中应用的是固定长度的记录, 固定块记录大小为 205 个字节，默认块大小是 1024 字节。则：
固定记录大小 =204 字节，块大小 =1024 字节 所以每个数据块的记录数 =1024/204= 5 条记录，10 万条记录就是 2 万个块
不应用任何算法，咱们要查问 100000 条记录中的某一条，，在最坏的状况下咱们须要遍历一遍 2 万 block 能力取得全副 100000 条记录。但如果进行二分查找，则只须要进行 20000 的对数基数 2，即 14.287712 次即可。这意味着咱们只需对排序后的值进行 14 次搜寻，就能够应用二分查找到您感兴趣的惟一值。
上图是对一串数字生成的二叉查找树。其工夫复杂度为 O(n)=O(log2N), 即以 2 为底，n 的对数。其中 n 为查找目标群体的总数据量。
例如，假如 N 为 8，则 O(n) = O(2 为底 8 的对数) = O(3).
遍历形式，其工夫复杂度为 O(n)
在上述例子当中，n 就是 10000。应用索引的工夫复杂度为 O(2 为底 10000 的对数) 大概等于 13. 和 O(10000) 之间差大略 800 倍。
索引为何使得查问变快？
这个时候咱们就能间接答复上述问题了，建设了索引的数据，就是通过当时排好序，从而在查找时能够利用二分查找来进步查问效率。这也解释了为什么索引该当尽可能的建设在主键这样的字段上，因为主键必须是惟一的，依据这样的字段生成的二叉查找树的效率无疑是最高的。
为什么索引不能建设的太多？
如果一个表中所有字段的索引很大，也会导致性能降落。设想一下，如果一个索引和一个表一样长，那么它将再次成为一个须要查看的开销。这就好比字典的目录十分具体，然而其长度曾经和所有的文字一样长，这个时候目录自身的效率就大大降落了。
索引有弊病吗？
必定是有的，索引能够进步查问读取性能，而它将升高写入性能。当有索引时，如果更改一条记录，或者在数据库中插入一条新的记录，它将执行两个写入操作（一个操作是写入记录自身，另一个操作是将更新索引）。因而，在定义索引时，必须牢记以下几点：
- 索引表中的每个字段将升高写入性能。
- 倡议应用表中的惟一值为字段编制索引。
- 在关系数据库中充当外键的字段必须建设索引，因为它们有助于跨多个表进行简单查问。
- 索引还应用磁盘空间，因而在抉择要索引的字段时要小心。
什么是汇集索引
汇集索引 clustered index 也叫聚簇索引，它的定义是：汇集索引的表中数据行的物理程序与列值（个别是主键的那一列）的逻辑程序雷同，一个表中只能领有一个汇集索引。
例如:
联合下面的表格就很好了解了：数据行的物理程序与列值的程序雷同，如果咱们查问 id 比拟靠后的数据，那么这行数据的地址在磁盘中的物理地址也会比拟靠后。汇集索引存储记录是物理上间断存在，而非汇集索引是逻辑上的间断，物理存储并不间断。
为什么查问更快呢？咱们通过下面的剖析晓得了索引是通过二叉树的数据结构来形容的，咱们能够这么了解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点依然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。
主键个别会默认创立汇集索引。
在创立汇集索引之前，应先理解您的数据是如何被拜访的。可思考将汇集索引用于：
蕴含大量非反复值的列。应用下列运算符返回一个范畴值的查问：BETWEEN、>、>=、< 和 <=。被间断拜访的列。返回大型后果集的查问。常常被应用联接或 GROUP BY 子句的查问拜访的列；一般来说，这些是外键列。对 ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列进行索引，能够使 SQL Server 不用对数据进行排序，因为这些行曾经排序。这样能够进步查问性能。OLTP 型的应用程序，这些程序要求进行十分疾速的单行查找（个别通过主键）。应在主键上创立汇集索引。汇集索引不适用于：
频繁更改的列 这将导致整行挪动，因为 SQL Server 必须按物理程序保留行中的数据值。这一点要特地留神，因为在大数据量事务处理零碎中数据是易失的
索引生效的典型例子
条件中用 or，即便其中有条件带索引，也不会应用索引查问，这就是查问尽量不要用 or 的起因，用 in 吧。
常见的 sql 优化伎俩有哪些
1. 防止全表扫描
全表扫描往往产生在上面几种状况:
- SQL 的 on 子句或者 where 子句波及到的列上没有索引；
- 表数据量很小，走索引查问比全表扫描更麻烦；这对于少于 10 行且行长度较短的表来说很常见
2. 防止索引生效
不在索引列上做任何操作（计算，函数、主动 or 手动类型转换），这样会导致索引生效而转向全表扫描。
存储引擎不能应用索引中范畴条件左边的列。这个是因为 age 中查问时范畴查问了，pos 列的索引就没有失效了
尽量应用笼罩索引（只拜访索引的查问（索引列和查问列统一）），缩小 select *。
对于 MySQL 而言
- mysql 在应用不等于（!= 或者 <>）的时候无奈应用索引会导致全表扫描
- is null,is not null 也无奈应用索引
- like 通配符结尾 ’%abc..’，mysql 索引会生效会变成全表扫描的操作
3. 防止排序，不能防止，尽量抉择索引排序
4. 防止查问不必要的字段
5. 防止长期表的创立，删除
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