首先，我们需要了解正常(没有索引)查询是如何运行的。它基本上是逐个遍历每一行，当它找到数据时就返回。参考下图。(图片来自视频)

假设查询要找到50条记录，那么作为线性搜索，它必须读取49条记录。

参考下图。(图片来自视频)

当我们应用索引时，查询将快速找到数据，而不需要读取每个数据，只需要在每次遍历中消除一半的数据，就像二进制搜索一样。mysql索引存储为b -树，其中所有数据都在叶节点中。

索引用于加快在数据库中的搜索速度。MySQL有一些关于这个主题的很好的文档(也适用于其他SQL服务器): http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/mysql-indexes.html

索引可用于高效地查找查询中与某列匹配的所有行，然后仅遍历表的该子集以查找精确匹配。如果WHERE子句中的任何列上都没有索引，SQL server必须遍历整个表并检查每一行以查看是否匹配，这在大表上可能是一个缓慢的操作。

索引也可以是UNIQUE索引，这意味着在该列中不能有重复的值，也可以是PRIMARY KEY，在某些存储引擎中，PRIMARY KEY定义了值在数据库文件中的存储位置。

在MySQL中，你可以在SELECT语句前使用EXPLAIN来查看你的查询是否使用了任何索引。这是排除性能问题的良好开端。点击此处阅读更多信息: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/explain.html

如果你正在使用SQL Server，最好的资源之一是安装时附带的Books Online !这是第一个地方，我将参考任何SQL Server相关的主题。

如果是实际的“我应该怎么做?”之类的问题，那么StackOverflow将是一个更好的提问场所。

此外，我已经有一段时间没有回来了，但sqlservercentral.com曾经是顶级的SQL Server相关网站之一。

索引用于加快查询的性能。它通过减少必须访问/扫描的数据库数据页的数量来实现这一点。

在SQL Server中，聚集索引决定了表中数据的物理顺序。每个表只能有一个聚集索引(聚集索引就是表)。表上的所有其他索引都称为非聚集索引。

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一般来说，索引是b树。有两种类型的索引:聚集索引和非聚集索引。

聚集索引创建了行的物理顺序(它可以只有一个，在大多数情况下它也是一个主键——如果你在表上创建了主键，你也在这个表上创建了聚集索引)。

非聚类索引也是一棵二叉树，但它不创建行的物理顺序。因此非聚类索引的叶节点包含PK(如果存在)或行索引。

索引用于提高搜索速度。因为复杂度是O(log N)。索引是一个非常大而有趣的话题。可以说，在大型数据库上创建索引有时是一种艺术。

索引就是为了快速找到数据。

数据库中的索引类似于书籍中的索引。如果一本书有索引，我让你在书中找到一个章节，你可以在索引的帮助下很快找到。另一方面，如果这本书没有索引，你将不得不花更多的时间从开始到结束寻找每一页的章节。

以类似的方式，数据库中的索引可以帮助查询快速找到数据。如果你不熟悉索引，下面的视频会非常有用。事实上，我从他们身上学到了很多。

指数基本知识 聚集索引和非聚集索引 唯一索引和非唯一索引 指标的优缺点