数据库索引如何提高查询性能以及何时应该使用它？

数据库索引：工作原理及应用场景

数据库索引是一种通过特定方式组织数据以提升数据库查询性能的技术。随着数据库规模的增长，索引变得至关重要，因为它能够显着加快数据搜索和检索速度。

索引的重要性

当数据存储在磁盘上时，会被划分为数据块。访问这些数据块需要完整读取整个块，这是一个耗时的过程。对未排序的数据进行搜索需要进行线性搜索，这涉及扫描大量数据块，效率低下。

什么是数据库索引？

索引通过对特定字段的数据进行排序来实现更快的数据搜索。当在某个字段上创建索引时，它会创建一个额外的包含字段值及其对应记录指针的数据结构。这个索引结构会被排序，从而能够执行二分查找，显着提高性能。

索引的工作原理

考虑以下示例数据库表：

字段名	数据类型	大小
id	无符号INT	4 字节
firstName	Char(50)	50 字节
lastName	Char(50)	50 字节
emailAddress	Char(100)	100 字节

假设我们有一个使用 MyISAM 引擎（默认块大小为 1,024 字节）的包含 5,000,000 条记录的表。搜索 ID 值（已排序的键字段）所需的平均数据块访问次数为 20 次，远低于线性搜索所需的 500,000 次访问。

然而，搜索未排序的非键字段（如 firstName）需要扫描整个表（1,000,000 次数据块访问）。这就是索引发挥作用的地方。

firstName 的索引将具有以下结构：

字段名	数据类型	大小
firstName	Char(50)	50 字节
(记录指针)	特殊	4 字节

该索引允许进行二分查找，平均只需 20 次数据块访问即可检索 firstName 值。这与未建立索引的表中所需的 1,000,000 次访问相比，有了巨大的改进。

何时使用索引

虽然索引可以提高查询性能，但它也会带来开销（额外的磁盘空间和处理时间）。应根据以下因素仔细选择索引：

• WHERE 子句中使用的字段：为经常用于过滤的字段建立索引可以显着提高查询性能。
• 基数：基数高的字段（唯一值多）更适合建立索引，因为它们减少了返回的记录数量，使二分查找更有效。
• 输出中未使用的字段：避免为仅用于输出的字段建立索引可以节省磁盘空间并减少插入和删除操作期间的处理时间。

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