数据库索引技术解析

数据库索引是一种优化查询性能的技术，通过减少搜索或扫描记录的次数来提高数据库查询的速度。它是一种数据结构技术，用于快速定位和访问数据库中的数据。用户无法直接看到索引，它们仅用于加速搜索和查询。

为什么需要数据库管理系统中的索引？

如前所述，索引对于优化处理时间至关重要。当处理数百万条数据时，这种感觉尤为明显。它类似于书籍的索引，不需要扫描整行数据，只需搜索索引范围即可找到结果。继续阅读本文，将更清楚地理解这一点。

索引的优势

在SQL中，使用CREATE INDEX语句创建表中的索引。索引用于比其它方法更快地从数据库检索数据。用户无法看到索引，它们仅用于加速查询/搜索。

索引的劣势

与没有索引的表相比，带有索引的表更新需要更多时间。这是因为索引也需要更新。因此，只有在那些将频繁搜索的列上创建索引。

索引的实际工作原理及对SQL查询性能的提升

本文将讨论索引如何实际工作以及如何帮助提高SQL查询性能。将讨论聚簇和非聚簇索引的工作原理。聚簇索引存储实际数据，而非聚簇索引仅指向数据。这些数据在叶节点中可用。一个表只能有一个聚簇索引和多达249个非聚簇索引。如果一个表没有聚簇索引，它被称为堆。

聚簇索引结构

让看看下面的员工表。在这里，EmployeeId是主键，默认情况下在EmployeeId列上创建了聚簇索引。这意味着员工数据是按照EmployeeId列排序的，并物理存储在一系列数据页中，形成一个类似树的结构。

SQL Server如何通过ID查找行

例如，假设想要找到EmployeeId = 1120的员工行。数据库引擎从根节点开始，并选择索引节点。在例子中，根节点在右侧，因为数据库引擎知道这个节点包含801到1200的员工ID。从那里，它选择位于最右侧的叶节点，因为1001到1200的员工数据行存在于这个叶节点中。叶节点中的数据行是按照Employee ID排序的，所以数据库引擎很容易找到EmployeeId = 1120的员工行。

MySQL Server中的非聚簇索引

在非聚簇索引中，没有表数据。有键值和行定位器。在Name列上创建了一个非聚簇索引，所以键值（在这种情况下是员工名字）是按字母顺序排序并存储的。树底部的行定位器包含员工名字和行的聚簇键。在例子中，Employee Id是聚簇键。

实践1：创建、组合、显示、删除索引

创建索引：create index index_name on Employees(name);

描述表：desc Employees;

显示索引：show index from Employees;