索引

1.什么是索引？

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，索引的实现通常使用B树及其变种B+树。

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。

总结：更方便查找数据的数据结构

 

2.索引的作用？它的优点缺点是什么？

索引作用：协助快速查询、更新数据库表中数据（优点）。

缺点:

为表设置索引要付出代价的：

一是增加了数据库的存储空间

二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

 

3.索引的优缺点？

创建索引可以大大提高系统的性能（优点）：

1.通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

2.可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。

3.可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

5.通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

增加索引也有许多不利的方面(缺点)：

1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。

3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

4.哪些列适合建立索引、哪些不适合建索引？

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。

一般来说，应该在这些列上创建索引：

（1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；

（2）在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；

（3）在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；

（4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；

（5）在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；

（6）在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

 

对于有些列不应该创建索引：

（1）对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。

这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。

（2）对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。

这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。

（3）对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。

这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。

(4)当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

 

5.什么样的字段适合建索引

唯一、不为空、经常被查询的字段

 

6.MySQL B+Tree索引和Hash索引的区别?

Hash索引和B+树索引的特点：

Hash索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位;

B+树索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问;

 

为什么不都用Hash索引而使用B+树索引？

1）Hash索引不能使用范围查询；

2）Hash索引无法被用来避免数据的排序操作，因为Hash值的大小关系并不一定和Hash运算前的键值完全一样；

3）Hash索引不能利用部分索引键查询，对于组合索引，Hash索引在计算Hash值的时候是组合索引键合并后再一起计算Hash值，而不是单独计算Hash值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash索引也无法被利用；

4）Hash索引在任何时候都不能避免表扫描，由于不同索引键存在相同Hash值，所以即使取满足某个Hash键值的数据的记录条数，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要回表查询数据；

5）Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B+树索引高。

补充：

1.MySQL中，只有HEAP/MEMORY引擎才显示支持Hash索引。

2.常用的InnoDB引擎中默认使用的是B+树索引，它会实时监控表上索引的使用情况，如果认为建立哈希索引可以提高查询效率，则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”建立哈希索引（在InnoDB中默认开启自适应哈希索引），通过观察搜索模式，MySQL会利用index key的前缀建立哈希索引，如果一个表几乎大部分都在缓冲池中，那么建立一个哈希索引能够加快等值查询。
B+树索引和哈希索引的明显区别是：

3.如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；

4.如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；
同理，哈希索引没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；

5.哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；

6.B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。

7.在大多数场景下，都会有范围查询、排序、分组等查询特征，用B+树索引就可以了。

 

8.为什么说B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？

1.B+的磁盘读写代价更低

B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。

2.B+tree的查询效率更加稳定

由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。

9. 聚集索引和非聚集索引区别?

数据和索引合并的索引叫做聚集索引，数据和索引分离的索引叫做非聚集索引