数据库索引全解（What is Database Index）

数据库索引的实现原理

本部分来自数据库索引的实现原理

说白了，索引问题就是一个查找问题。。。

数据库索引

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。

在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

上图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。

创建索引可以大大提高系统的性能。

• 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
• 第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
• 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
• 第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
• 第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？因为，增加索引也有许多不利的方面。
- 第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
- 第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
- 第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：
- 第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
- 第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
- 第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
- 第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。

唯一索引

唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。
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。

主键索引

数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。
在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。

聚集索引

在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。
如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

局部性原理与磁盘预读

由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。

由于磁盘顺序读取的效率很高（不需要寻道时间，只需很少的旋转时间），因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率。

预读的长度一般为页（page）的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页（在许多操作系统中，页得大小通常为4k），主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。

B-/+Tree索引的性能分析

到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。

上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：

每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。

B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3）。

而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。

综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。

应该花时间学习B-树和B+树数据结构

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B树

B树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针，所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。

成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索，成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。

在B树中查找给定关键字的方法是：首先把根结点取来，在根结点所包含的关键字K1,…,kj查找给定的关键字（可用顺序查找或二分查找法），若找到等于给定值的关键字，则查找成功；否则，一定可以确定要查的关键字在某个Ki或Ki+1之间，于是取Pi所指的下一层索引节点块继续查找，直到找到，或指针Pi为空时查找失败。

B加树

B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针，非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上，包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针，且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话，叶节点的索引必须是稠密索引，若实际数据存储按关键码次序存放的话，叶节点索引时稀疏索引。

B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。

所以 B+树有两种搜索方法：

一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。

一种是从根节点开始搜索，和B树类似，不过如果非叶节点的关键码等于给定值，搜索并不停止，而是继续沿右指针，一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功，都将走完树的所有层。

B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。

这两种处理索引的数据结构的不同之处：
a，B树中同一键值不会出现多次，并且它有可能出现在叶结点，也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中，并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现，以维持B+树的平衡。
b，因为B树键位置不定，且在整个树结构中只出现一次，虽然可以节省存储空间，但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。
c，B树的查询效率与键在树中的位置有关，最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候)，最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。

索引相关常见问题

本部分来自mysql索引需要了解的几个注意

索引是做什么的?

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。

表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。

大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。

索引好复杂，我该怎么理解索引，有没一个更形象点的例子？

有，想象一下，你面前有本词典，数据就是书的正文内容，你就是那个cpu，而索引，则是书的目录

索引越多越好？

大多数情况下索引能大幅度提高查询效率，但：

• 数据的变更（增删改）都需要维护索引，因此更多的索引意味着更多的维护成本
• 更多的索引意味着也需要更多的空间 （一本100页的书，却有50页目录？）
• 过小的表，建索引可能会更慢哦 ：） （读个2页的宣传手册，你还先去找目录？）

索引的字段类型问题

• text类型，也可建索引（需指定长度）
• myisam存储引擎索引键长度综合不能超过1000字节
• 用来筛选的值尽量保持和索引列同样的数据类型

like 不能用索引？

• 尽量减少like，但不是绝对不可用，”xxxx%” 是可以用到索引的，

  想象一下，你在看一本成语词典，目录是按成语拼音顺序建立，查询需求是，你想找以 “一”字开头的成语（”一%“），和你想找包含一字的成语（“%一%”）

• 除了like，以下操作符也可用到索引：

  <，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN

  <>，not in ，！=则不行

什么样的字段不适合建索引？

一般来说，列的值唯一性太小（如性别，类型什么的），不适合建索引（怎样叫太小？一半说来，同值的数据超过表的百分之15，那就没必要建索引了）
太长的列，可以选择只建立部分索引，（如：只取前十位做索引）
更新非常频繁的数据不适宜建索引（怎样叫非常？意会）

一次查询能用多个索引吗?

不能

多列查询该如何建索引?

一次查询只能用到一个索引，所以 首先枪毙 a，b各建索引方案

a还是b？ 谁的区分度更高（同值的最少），建谁！

当然，联合索引也是个不错的方案，ab，还是ba，则同上，区分度高者，在前

联合索引的问题?

where a = “xxx” 可以使用 AB 联合索引
where b = “xxx” 则不可 （再想象一下，这是书的目录？）

所以，大多数情况下，有AB索引了，就可以不用在去建一个A索引了

哪些常见情况不能用索引?

like “%xxx”
not in ， ！=
对列进行函数运算的情况（如 where md5(password) = “xxxx”）
WHERE index=1 OR A=10
存了数值的字符串类型字段（如手机号），查询时记得不要丢掉值的引号，否则无法用到该字段相关索引，反之则没关系
也即

select * from test where mobile = 13711112222;

可是无法用到mobile字段的索引的哦（如果mobile是char 或 varchar类型的话）

btw，千万不要尝试用int来存手机号（为什么？自己想！要不自己试试）

覆盖索引(Covering Indexes)拥有更高效率

索引包含了所需的全部值的话，就只select 他们，换言之，只select 需要用到的字段，如无必要，可尽量避免select *

NULL 的问题

NULL会导致索引形同虚设，所以在设计表结构时应避免NULL 的存在（用其他方式表达你想表达的NULL，比如 -1？）

如何查看索引信息，如何分析是否正确用到索引?

show index from tablename;
explain select ……;

关于explain，改天可以找个时间专门写一篇入门帖，在此之前，可以尝试 google

了解自己的系统，不要过早优化!

过早优化，一直是个非常讨厌而又时刻存在的问题，大多数时候就是因为不了解自己的系统，不知道自己系统真正的承载能力

比如：几千条数据的新闻表，每天几百几千次的正文搜索，大多数时候我们可以放心的去like，而不要又去建一套全文搜索什么的，毕竟cpu还是比人脑厉害太多

分享个小案例：

曾经有个朋友找板子，说：大师帮看看，公司网站打不开

板子笑了笑：大师可不敢当啊，待我看看再说

板子花了10分钟分析了下：中小型企业站，量不大（两三万pv每天），独立服务器，数据量不大（100M不到），应该不至于太慢
某个外包团队做的项目，年久失修，彻底改造？不现实！

于是，板子花了20分钟给可以加索引的字段都加上了索引，于是，世界安静了

朋友说：另外一个哥们说，优化至少得2w外包费，你只用30分钟，看来，大师你是当之无愧了，选个最好的餐馆吧

板子：那就来点西餐吧，常熟路地铁站肯德基等你！