数据库索引到底是怎么工作的？如何正确使用它来加速查询？

如果把数据库比作一座巨大的图书馆,那么数据表中的每一行数据就是一本藏书，在没有索引的情况下，要找到一本特定的书，管理员只能从书架的第一本书开始，一排一排、一本一本地翻找，直到找到为止，这就是“全表扫描”，当数据量巨大时，效率极其低下，而索引，就像是图书馆的卡片目录，它记录了书名（或作者、分类）与藏书位置的对应关系，通过这个目录，管理员可以迅速定位到书本所在的区域，大大缩短查找时间。

数据库索引的核心是一种经过优化的数据结构,最常见的是B+树（B+ Tree），这种结构将索引列的值按照特定顺序组织起来，形成一个多层级、平衡的树状结构，树的每个节点都包含键值和指向下一层节点或实际数据行的指针，当执行查询时，数据库不再扫描整张表，而是从B+树的根节点开始，通过比较查询条件与键值，沿着树的分支逐层向下查找，最终在叶子节点找到指向目标数据行的物理地址，从而直接获取数据，这个过程的复杂度通常是对数级别的，远低于全表扫描的线性复杂度。

索引的主要类型

索引并非千篇一律,根据不同的应用场景，可以选择不同类型的索引来达到最佳效果，下表列举了几种常见的索引类型：

索引类型	描述	适用场景
主键索引	一种特殊的唯一索引，不允许有空值（NULL），一张表只能有一个主键索引。	表的主键字段，用于唯一标识每一行数据。
唯一索引	索引列的值必须唯一，但允许有空值。	需要保证数据唯一性的列，如用户邮箱、身份证号。
普通索引	最基本的索引类型，没有任何限制。	加速对频繁查询的列的检索速度，如商品名称、文章标题。
复合索引	在多个列上创建的索引。	需要同时根据多个列进行查询、排序或连接的场景。
全文索引	用于对文本内容进行关键词搜索，如 MATCH...AGAINST。	大段文本的搜索，如文章内容、商品描述。

索引的代价：并非银弹

索引虽然极大地提升了查询性能,但它并非没有代价，创建和维护索引需要消耗系统资源，主要体现在两个方面：

1. 写操作性能下降：每当对表中的数据进行插入（INSERT）、更新（UPDATE）或删除（DELETE）操作时，数据库不仅要操作数据行，还需要同步更新相关的索引结构，这会增加写操作的开销，对于写操作非常频繁的表，应谨慎创建过多索引。
2. 占用存储空间：索引本身也是一种数据，需要占用额外的物理存储空间，数据量越大，索引占用的空间也越多。

索引的最佳实践

为了最大化索引的收益并最小化其负面影响,应遵循以下原则：

• 为经常出现在 WHERE 子句、JOIN 条件和 ORDER BY 子句中的列创建索引。
• 优先考虑为高选择性的列（即列中包含大量不同值，如用户ID）创建索引，效果更佳。
• 避免在低选择性的列（如性别、布尔值）上创建索引，因为索引可能无法有效缩小查询范围。
• 复合索引的列顺序至关重要,应将最常用、选择性最高的列放在最左边。
• 定期分析和维护索引,移除不再使用或效率低下的索引。

---

相关问答FAQs

Q1：是不是索引越多，数据库查询性能就越好？

A：不是，这是一个常见的误区，虽然索引能加速查询，但过多的索引会带来显著的负面影响，它会增加数据写入（INSERT, UPDATE, DELETE）的负担，因为每次数据变动都需要同步更新所有相关索引，导致写性能下降，每个索引都会占用额外的磁盘空间，索引的创建应该基于实际的查询需求，做到“恰到好处”，而非“多多益善”。

Q2：复合索引中列的顺序重要吗？

A：非常重要，复合索引遵循“最左前缀原则”，这意味着索引只有在使用了其最左边的列时才会生效，如果在列 (A, B, C) 上创建了一个复合索引，那么对 WHERE A = ?、WHERE A = ? AND B = ? 以及 WHERE A = ? AND B = ? AND C = ? 的查询都能利用该索引，如果查询条件是 WHERE B = ? 或 WHERE C = ?，则无法使用这个索引，在设计复合索引时，应将最常用于查询条件、选择性最高的列放在最左边。