简单描述！

索引只是一个数据结构，它存储表中特定列的值。在表的列上创建索引。

示例：我们有一个名为User的数据库表，其中有三列：Name、Age和Address。假设User表有数千行。

现在，假设我们想运行一个查询来查找任何名为“John”的用户的所有详细信息。如果我们运行以下查询：

SELECT * FROM User 
WHERE Name = 'John'

数据库软件实际上必须查看User表中的每一行，以查看该行的名称是否为“John”。这需要很长时间。

这就是索引帮助我们的地方：索引用于通过实质上减少表中需要检查的记录/行的数量来加快搜索查询。

如何创建索引：

CREATE INDEX name_index
ON User (Name)

索引由一个表中的列值（例如：John）组成，这些值存储在数据结构中。

所以现在数据库将使用索引查找名为John的员工因为索引将按用户名。而且，因为它是排序的，所以它意味着搜索名称因为所有以“J”开头的名字都是正确的在索引中彼此相邻！

现在，假设我们想运行一个查询来查找任何名为“Abc”的员工的所有详细信息？

SELECT * FROM Employee 
WHERE Employee_Name = 'Abc'

没有索引会发生什么？

数据库软件实际上必须查看Employee表中的每一行，以查看该行的Employee_Name是否为“Abc”。而且，因为我们希望每一行都包含名为“Abc”的行，所以当我们找到一行名为“Abc”时，我们不能停止查找，因为可能还有其他行名为Abc。因此，必须搜索直到最后一行的每一行，这意味着数据库必须检查此场景中的数千行，以查找名为“Abc”的行。这就是所谓的全表扫描

数据库索引如何提高性能

拥有索引的全部目的是通过实质上减少表中需要检查的记录/行的数量来加快搜索查询。索引是一种数据结构（最常见的是B树），用于存储表中特定列的值。

B树索引是如何工作的？

B树之所以是索引最流行的数据结构，是因为它们具有时间效率——因为查找、删除和插入都可以在对数时间内完成。另外，B树更常用的另一个主要原因是，存储在B树中的数据可以被排序。RDBMS通常确定索引实际使用的数据结构。但是，在某些特定RDBMS的场景中，您实际上可以指定在创建索引本身时希望数据库使用的数据结构。

哈希表索引是如何工作的？

之所以使用哈希索引，是因为哈希表在查找值时非常有效。因此，如果使用哈希索引，比较字符串是否相等的查询可以非常快速地检索值。

例如，我们前面讨论的查询可以从Employee_Name列上创建的哈希索引中受益。哈希索引的工作方式是，列值将是哈希表的键，映射到该键的实际值将只是指向表中行数据的指针。由于哈希表基本上是关联数组，一个典型的条目看起来像“Abc=>0x28939”，其中0x28939是对内存中存储Abc的表行的引用。在哈希表索引中查找类似“Abc”的值并在内存中获取对该行的引用显然比扫描表以查找Employee_Name列中值为“Abc“的所有行快得多。

哈希索引的缺点

哈希表不是经过排序的数据结构，有许多类型的查询哈希索引甚至无法帮助处理。例如，假设你想找出所有不到40岁的员工。你怎么能用哈希表索引做到这一点？嗯，这是不可能的，因为哈希表只适用于查找键值对——这意味着查询可以检查是否相等

数据库索引中到底是什么？因此，现在您知道数据库索引是在表中的列上创建的，并且索引将值存储在该特定列中。但是，重要的是要了解数据库索引不会将值存储在同一表的其他列中。例如，如果我们在Employee_Name列上创建索引，这意味着Employee_Age和Employee.Address列值也不会存储在索引中。如果我们只是将所有其他列存储在索引中，那么这就像创建整个表的另一个副本一样——这会占用太多空间，而且效率很低。

数据库如何知道何时使用索引？当运行类似“SELECT*FROM Employee WHERE Employee_Name='Abc'”的查询时，数据库将检查正在查询的列上是否有索引。假设Employee_Name列上确实创建了索引，则数据库必须决定使用索引来查找所搜索的值是否有意义，因为在某些情况下，使用数据库索引实际上效率较低，而仅扫描整个表效率更高。

拥有数据库索引的成本是多少？

它会占用空间，而且表越大，索引就越大。索引对性能的另一个影响是，无论何时添加、删除或更新相应表中的行，都必须对索引执行相同的操作。请记住，索引需要包含与索引所覆盖的表列中的数据相同的最新数据。

通常，只有在索引列中的数据将被频繁查询的情况下，才应该在表上创建索引。

另请参见

哪些列通常是好索引？数据库索引如何工作

索引只是一种数据结构，它可以更快地搜索数据库中的特定列。该结构通常是b树或哈希表，但也可以是任何其他逻辑结构。

简单描述！

索引只是一个数据结构，它存储表中特定列的值。在表的列上创建索引。

示例：我们有一个名为User的数据库表，其中有三列：Name、Age和Address。假设User表有数千行。

现在，假设我们想运行一个查询来查找任何名为“John”的用户的所有详细信息。如果我们运行以下查询：

SELECT * FROM User 
WHERE Name = 'John'

数据库软件实际上必须查看User表中的每一行，以查看该行的名称是否为“John”。这需要很长时间。

这就是索引帮助我们的地方：索引用于通过实质上减少表中需要检查的记录/行的数量来加快搜索查询。

如何创建索引：

CREATE INDEX name_index
ON User (Name)

索引由一个表中的列值（例如：John）组成，这些值存储在数据结构中。

所以现在数据库将使用索引查找名为John的员工因为索引将按用户名。而且，因为它是排序的，所以它意味着搜索名称因为所有以“J”开头的名字都是正确的在索引中彼此相邻！

我第一次读到这篇文章时，它对我很有帮助。谢谢。

从那以后，我对创建索引的缺点有了一些见解：如果用一个索引写入表（UPDATE或INSERT），那么文件系统中实际上有两个写入操作。一个用于表数据，另一个用于索引数据（以及它的重新排序（如果是集群的话，还包括表数据的重新排序））。如果表和索引位于同一硬盘上，这将花费更多的时间。因此，没有索引的表（堆）将允许更快的写入操作。（如果您有两个索引，那么最终将有三个写操作，依此类推）

然而，在两个不同的硬盘上为索引数据和表数据定义两个不同位置可以减少/消除时间成本增加的问题。这需要根据所需硬盘上的文件定义其他文件组，并根据需要定义表/索引位置。

索引的另一个问题是，在插入数据时，索引会随着时间的推移而碎片化。重新组织有帮助，您必须编写例程才能完成。

在某些情况下，堆比具有索引的表更有用，

例如：-如果你有很多竞争性的写作，但只有一个晚上在工作时间外阅读报告。

此外，区分聚集索引和非聚集索引非常重要。

帮助我：-聚集索引和非聚集索引实际上是什么意思？

只需将数据库索引视为一本书的索引即可。

如果你有一本关于狗的书，你想找到关于德国牧羊犬的信息，你当然可以翻遍这本书的所有页面，找到你想要的东西——但这当然很耗时，而且速度也不快。

另一种选择是，你可以直接进入书中的索引部分，然后通过使用你要查找的实体的名称（在本例中为德国牧羊犬）并查看页码来快速查找你要查找什么。

在数据库中，页码被称为指针，它将数据库指向实体所在磁盘上的地址。使用同样的德国牧羊犬类比，我们可以得到类似的结果（“德国牧羊犬”，0x77129），其中0x77129是存储德国牧羊犬行数据的磁盘上的地址。

简而言之，索引是一种数据结构，它存储表中特定列的值，以加快查询搜索速度。