文章目录
- 索引概念?
- 索引演示?
- 索引的优劣?
- 为什么使用索引就快?
- 本篇小结
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索引概念?
索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。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。
一提到数据结构,大家都会有所担心,担心自己不能理解。不过在这里大家完全不用担心,下文会详细介绍。
索引演示?
表结构及其数据如下:
假如我们要执行的SQL语句为 : select * from user where age = 45
无索引情况
在无索引情况下,就需要从第一行开始扫描,一直扫描到最后一行,我们称之为 全表扫描,性能很低。
有索引情况
如果我们针对于这张表建立了索引,假设索引结构就是二叉树,那么也就意味着,会对age这个字段建立一个二叉树的索引结构。
此时我们在进行查询时,只需要扫描三次就可以找到数据了,极大的提高的查询的效率。
索引的优劣?
优势
- 提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本
- 通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗
劣势
索引列也是要占用空间的 索引大大提高了查询效率,同时却也降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时,效率降低
为什么使用索引就快?
- 减少数据扫描: 索引是一种数据结构,能够快速定位到数据中符合特定条件的记录。通过使用索引,数据库引擎可以直接跳过大部分数据,只扫描索引中符合查询条件的记录,从而大大减少了数据扫描的量,提高了查询速度。
- 减少磁盘 I/O: 索引通常存储在内存中,因此可以减少对磁盘的访问次数。当数据库引擎需要从磁盘读取数据时,如果使用了索引,它可以首先定位到索引中的位置,然后再读取相应的数据块,从而减少了磁盘I/O 操作的次数,提高了查询效率。
- 提高数据检索效率: 索引能够将数据按照特定的排序方式组织起来,从而加快数据的检索速度。例如,对于 B 树索引,数据库引擎可以利用其平衡树结构进行快速的二分查找,从而快速定位到符合条件的记录。
- 避免全表扫描: 在没有索引的情况下,数据库引擎可能需要对整个表进行扫描来找到符合查询条件的记录,这会消耗大量的时间和资源。而使用索引可以避免全表扫描,使查询变得更加高效。
- 优化排序和连接操作: 索引不仅可以加速数据的查找,还可以优化排序和连接操作。例如,如果查询需要对结果进行排序或者执行连接操作,索引可以提供已排序的数据或者帮助优化连接顺序,从而加速查询的执行。
本篇小结
本篇提供索引描述内容,可以快速理解什么是索引及其所体现的功能
其他索引的相关问题链接如下
索引结构(B-Tree,B+Tree,Hash,二叉树)
索引分类(主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引)
索引语法