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前言： 相信接触过编程的同学都听说过 索引，那么到底什么是索引？它又有什么作用呢？本篇文章将为你答疑解惑。
索引的概述
索引是数据库中的一种数据结构，用于快速查找和访问数据库表中的特定数据。它类似于书籍中的目录，可以帮助快速找到需要的信息而不必逐页查找。
在数据库中，索引可以根据某个或多个字段的值排序并保存，这样数据库就可以通过索引快速定位到符合特定条件的数据行，而不必全表扫描，大大提高数据库的查询性能和效率。
索引的优劣势
优势
提高查询性能： 索引可以显著提高数据库查询的性能，特别是对于大型数据表而言。通过使用索引，数据库可以快速定位到符合查询条件的数据，而不必扫描整个表。
加速数据检索： 索引使得数据库系统能够更快速地定位到特定数据，从而加速了数据检索的过程。这对于常见的查询操作非常有用，例如等值查询、范围查询等。
支持唯一性约束： 索引可以用于强制实施唯一性约束，确保特定列或字段中的值是唯一的。这有助于保持数据的一致性和完整性。
优化排序和连接操作： 索引可以提高排序和连接操作的效率。当数据库需要对查询结果进行排序或者执行多表连接时，索引可以帮助数据库更快速地完成这些操作。
劣势
增加写操作的开销： 索引不仅提高了读取性能，也会增加写入操作（插入、更新、删除）的开销。因为每次写入操作都可能需要更新索引，这会导致额外的性能开销。
占用存储空间： 索引需要额外的存储空间来存储索引数据结构和索引值。对于大型数据表来说，索引可能会占用相当大的存储空间，特别是在内存中。
维护成本高： 维护索引需要数据库系统定期对索引进行重建、重新组织或者优化。这需要消耗系统资源和时间，特别是在数据量大的情况下。
过多索引影响性能： 过多的索引可能会影响数据库的性能，因为每个索引都需要额外的系统资源和维护成本。此外，过多的索引也可能导致查询优化器选择不合适的索引，从而降低查询性能。
虽然索引可以显著提高数据库的查询性能和效率，但在设计和使用时需要权衡其优劣势，避免过度索引和滥用索引，以确保数据库的性能和可维护性。
索引的分类
索引可以根据其实现方式、数据结构以及应用场景进行分类，下面是一些常见的索引分类：
1.单值索引
- 单值索引是最基本的索引类型，它通过将每个索引键映射到一个数据行或者数据块来加速查询。
- 单值索引可以用于任何类型的数据，例如数字、字符串等。
2.复合索引
- 复合索引是由多个列组合而成的索引，它可以提高针对多个列的查询性能。
- 复合索引可以包含多个列，查询时可以同时利用这些列来加速检索，从而提高查询效率。
3.唯一索引
- 唯一索引要求索引列中的所有值都是唯一的，用于实施唯一性约束。
- 唯一索引通常用于确保数据库表中某列或组合列的值不重复，例如主键列或者候选键列。
4.聚集索引
- 聚集索引定义了数据的物理排序顺序，并且表中的行按照索引键值的顺序进行存储。
- 聚集索引通常与主键相关联，如果表中有主键，则主键通常是聚集索引。每个表只能有一个聚集索引。
5.非聚集索引
- 非聚集索引是独立于数据存储顺序的索引，它将索引键值映射到数据行的物理位置。
- 一个表可以有多个非聚集索引，非聚集索引通常用于加速对表的特定列的查询。
6.全文索引
- 全文索引用于在文本数据中进行全文搜索，而不仅仅是对特定的字段进行匹配。
- 全文索引通常用于支持关键字搜索、短语搜索等功能。
7.哈希索引
- 哈希索引使用哈希函数将索引键值映射到存储位置，用于支持快速的等值查询。
- 哈希索引通常用于等值查询，例如查找一个具体的值是否存在。
实现索引的数据结构
索引的实现依赖于不同的数据结构，常见的包括 B树、B+树、哈希表 等。
B 树（B-Tree）
B 树又称 B- 树，是一种多路搜索树，用于对大量数据进行高效存储和检索。
图片来源 —— 8分钟，复习一遍B树，B+树！
它的每个节点可以有多个子节点，并且节点中的键值按照升序排列。B 树的实现能够使得每次查找的时间复杂度保持在 O(log n) 的水平（算法的效率随着输入规模的增加而增加，但非常缓慢）。
数据库通过 B 树的节点结构将索引键值和指向子节点的指针存储在磁盘上，这样可以有效地组织和管理索引数据。
优势
适用于磁盘存储：B 树的节点大小一般和磁盘页大小相近，适合于在磁盘上进行快速的顺序访问和随机访问。
支持范围查询：由于 B 树的节点中存储了有序的键值，因此支持范围查询的效率较高。
高度平衡：B 树通过自平衡的方式维持了树的平衡性，保证了查询效率的稳定性。
劣势
- 不适用于内存存储：B 树的节点通常较大，不适合于内存存储。对于大部分存储在内存中的数据，B 树的优势可能不如其他数据结构明显。
应用场景
适用于需要在磁盘上进行高效的数据存储和检索的场景，因为 B 树的节点大小一般和磁盘页大小相近，可以减少磁盘 I/O 操作次数。
在磁盘 IO 中，每次都是读取一块数据到内存中，不论数据中的数据是否全部被用到，都将读取。B 树在一个结点中保存了多个数据，对一个结点的读写，可一次从磁盘中读取，进而可节省大量 IO 开销。
对应产品 —— Mongodb
B+树（B+ Tree）
B+ 树是在 B 树的基础上进行了改进，更适合于磁盘存储的场景。
与 B 树不同的是，B+ 树的内部节点不存储数据，只存储键值和指向子节点的指针。所有的数据都存储在叶子节点中，叶子节点之间通过指针连接形成一个有序链表。
图片来源 —— 8分钟，复习一遍B树，B+树！
B+ 树的叶子节点形成了一个有序链表，支持范围查询和顺序访问。
数据库通过 B+ 树的节点结构将索引键值和指向子节点的指针存储在磁盘上，叶子节点中存储了完整的数据行或者数据块，这样可以实现高效的范围查询和顺序访问。
优势
适用于范围查询：B+ 树的叶子节点形成了一个有序链表，支持范围查询和顺序访问，因此适合于范围查询场景。
更高的磁盘利用率：B+ 树内部节点不存储数据，只存储键值和指向子节点的指针，因此可以实现更高的磁盘利用率。
劣势
- 不适用于随机访问：由于数据只存储在叶子节点中，因此对于随机访问的查询效率可能较低。
应用场景
适用于范围查询和顺序访问频繁的场景，因为 B+ 树的叶子节点形成了有序链表，支持快速范围查询和顺序遍历操作。
常见于需要支持范围查询的数据库系统中，例如处理时间范围、价格范围等查询场景。
对应产品 —— MySQL
哈希索引（Hash Index）
哈希索引使用哈希函数将索引键值映射到存储位置，用于支持快速的等值查询。适用于等值查询，但不适用于范围查询。
图片来源 —— Mysql索引
数据库通过哈希函数将索引键值映射到哈希表中的存储位置，然后直接访问该位置以获取数据。哈希索引通常需要解决哈希冲突、动态扩展等问题。
优势
高效的等值查询：哈希索引通过哈希函数将索引键值映射到存储位置，支持高效的等值查询。
适用于内存存储：哈希索引对于内存存储的数据具有较高的效率，可以在内存中快速定位到目标数据。
劣势
不支持范围查询：哈希索引不支持范围查询，只能用于等值查询。
哈希冲突：由于哈希函数的映射可能存在冲突，因此需要解决哈希冲突的问题，例如使用链表或开放寻址法。
应用场景
适用于需要快速等值查询的场景，例如根据唯一标识（如用户ID）进行数据检索。常见于内存存储的数据库系统中，如 MongoDB、Redis 等，以及一些关系型数据库中，用于加速对特定列的等值查询操作。
