关系数据库中索引有什么优点和缺点？

嘿，小伙伴们，来聊聊数据库中的那个小帮手——索引吧！这玩意儿可不少优点呢：
1 . 检索数据瞬间提速，再也不用慢慢悠悠地翻看啦； 2 . 每个数据都有唯一身份，不会出现重复的小秘密； 3 . 表与表之间的连接变得飞快，就像闪电侠一样； 4 . 分组和排序的操作也变得超级快，节省时间就是金钱嘛！
不过，缺点也是有的：
1 . 索引占空间，就像小书架一样； 2 . 数据变动时，索引也要跟着动，维护起来稍微费点劲。

历史小科普：索引这东西，最早在西欧宗教书中出现，后来慢慢发展，到中国也有了自己的索引哦。
从古至今，索引技术一直在进步，到了2 0世纪5 0年代，计算机技术介入，索引变得更强大了。

说到现在，SQL标准里没提索引，但商业数据库管理系统都支持，只是支持的类型各有不同。
索引就像表里的指南针，能快速找到你想要的数据，没有它，查询速度可就慢多了，想象一下，没有索引，查询结果可能要等好几个小时，甚至几天呢！所以，对于大数据表来说，索引可是必不可少的哦。

在数据库物理设计阶段，为数据表创建索引的目的是什么

在给数据库表安排索引的时候，其实核心目标就是让数据查得更快，整个系统的性能也跟着好起来。
具体来说，有这么几个好处：
1 . 查得更快：索引就像书的目录，它把表里的数据按照某个顺序（比如用B树或者哈希表这种数据结构）给整理好。
当你用某个条件去查数据的时候，数据库可以直接找到你想要的那部分数据，不用一个一个慢慢看（也就是不用全表扫描）。
比如说，你想查某个人的名字，有了索引，数据库就能快速定位到那部分数据，不用翻遍整张表，这样磁盘读写的次数就少了，查询自然就快了。

2 . 保证唯一性：有些字段，比如用户名、身份证号，我们希望它是唯一的，这时候就可以用唯一索引。
这种索引会强制保证你插入或者修改数据的时候，这个字段的值不能重复，这样就避免了数据乱七八糟的情况，保证了数据的准确性。

3 . 连接表更快：当你需要查询多个表并且它们之间有关联的时候，索引也能派上用场。
比如说，两个表通过一个外键关联，如果这个外键有索引，数据库就能快速找到两个表中匹配的那部分数据，不用一个一个慢慢比对，这样查询的效率就提高了，尤其是查询多个表的时候，效果更明显。

4 . 排序和分组更高效：如果你在查询的时候需要按照某个字段排序或者分组，有了索引，数据库可以直接用这个索引来排序或者分组，不用临时再排一次序，这样就能省下不少时间。
比如说，你想按日期统计某个数据，如果日期字段有索引，那么统计的时候就能直接用这个索引，不用临时再排一遍，效率自然就高了。

5 . 让查询优化器更聪明：索引还能给数据库的查询优化器提供更多的选择。
优化器会根据索引的信息（比如这个索引里的数据是怎么分布的，哪些数据是独特的等）来决定用哪种方式去执行查询，有时候它会选择用索引来查数据，而不是全表扫描，这样查询的效率就提高了。

当然，索引也不是没有代价的。
虽然它能提高查询的速度，但是也会带来一些额外的东西，比如需要更多的存储空间来保存索引，每次插入、删除或者更新数据的时候，都需要去更新索引，这样就会稍微慢一点。
所以，在决定要不要给某个字段加索引的时候，需要根据实际情况来权衡，看看是提高查询速度更重要，还是保持写入速度更重要。

索引的利弊与如何判定，是否需要索引

亲们，你们可能都听说过索引能快速帮我们找到数据库里的信息，就像超市里的货品标签一样。
不过，除了提速检索，索引也会带来一些小麻烦。
今天，咱们就聊聊MySQL里索引的这些好与不好。

索引的便利：
首先，索引能让查找数据变得超级快，节省了不少时间，减少了读取的数据量。

其次，索引还能降低排序数据时的成本，因为它本身已经按照某个顺序排列好了数据。

索引的小烦恼：
索引虽然好用，但它也需要额外的空间存储，而且随着数据的增多，索引占用的空间也会增大。

更糟糕的是，当我们要更新数据时，不仅表要更新，索引也得跟着变，这就增加了IO的负担。

如何决定是否创建索引？
不是所有的字段都适合建立索引。
通常，那些经常被用来搜索的字段才需要。

如果一个字段的值重复得很多，比如状态或类型，它其实不太适合当索引。

更新非常频繁的字段也不适合当索引，因为每次更新都要同步索引，增加了资源消耗。

最后，如果字段根本就不会用在WHERE子句中，那建立索引就没有意义了。

这些就是我对索引的简单看法，希望能帮到你们哦！

数据库索引的作用

好嘞，咱们聊聊数据库索引这玩意儿。
说白了，它最主要的目的就是让你的查询快起来。
它是怎么做到的呢？核心思路其实挺简单的，就是数据库通过建立一个有序的数据结构，比如常见的B树或者哈希表啥的，这样在查数据的时候，就不需要像没头苍蝇一样去扫全表了，直接通过这个结构快速定位到你需要的数据，大大提高了查找的效率。

为了更直观地感受一下，我搞了个小实验。
先是用SQL语句建了个表，里面塞了大概一百万条数据，模拟一下真实环境里那种数据量大的情况。
查了下，表里当时已经有了大概1 8 万条数据，这个数就当个基准，后面好对比。

然后，我第一次执行查询，但是这个查询语句前面没有加索引。
结果你猜怎么着？花了2 3 毫秒才返回结果。
为啥这么慢呢？因为数据库这时候只能做全表扫描，一行一行地看，跟条件对上号的才记下来，数据量大的时候，这操作就慢了。

接着，我给表里的name这个字段加了个非聚集索引。
这个过程其实数据库内部挺复杂的，简单说，就是数据库根据name字段的值，建了一个有序的结构（比如B+树），并且这个结构里还存了指向原始数据行的地址。
等索引建好了，我再对同一个字段执行刚才那个查询。

这次结果可就快多了，只花了3 毫秒！这差了将近8 倍呢！为啥这么快？因为数据库现在可以直接利用这个索引结构，快速找到符合条件的那些数据行的地址，直接去取数据，完全不用再扫整个表了。

总的来说，索引的作用主要体现在这几点：
1 . 加速检索：有了索引，查找效率从原来的逐条比较（时间复杂度O(n)）提升到了通过有序结构快速查找（时间复杂度O(logn)），尤其是在数据量很大的情况下，差别特别明显。
2 . 优化效率：就拿我实验里这1 8 万条数据来说，不加索引要2 3 ms，加了索引只要3 ms，这速度提升简直是火箭般升空。
这说明索引能有效减少数据库的I/O操作和CPU计算负担。
3 . 支持复杂查询：索引不光能帮你快点找到某个特定的值（等值查询），对范围查询、需要排序、或者需要按某个字段分组这些操作也能起到优化作用。
有时候甚至能做到“索引覆盖”，就是查询所需的所有数据都在索引里找到了，直接用索引数据就行，省去了回去找原始数据行的步骤（回表）。

当然，索引也不是没有代价的。
你得知道：
占用空间：索引本身需要额外的存储空间，这肯定是个开销。
影响写操作：数据插入、更新或者删除的时候，光改数据本身还不行，索引结构也得跟着同步更新，这就会额外消耗时间和资源，可能让你的写操作变慢。
避免过度索引：索引虽好，但也不是越多越好。
你得根据实际情况，看看哪些字段经常被用来做查询条件（查询频率），哪些字段的值很独特（字段选择性），有针对性地去设计索引。
要是乱加索引，维护起来太麻烦，反而可能得不偿失。

数据库中索引的优缺点是什么?

嗨，各位小伙伴！今天来聊聊数据库中那些神秘的索引，它们到底有哪些好处和坏处呢？首先，创建索引能显著提升数据库性能，比如确保数据唯一性、加速查找、加速表连接等。
不过，也不是说每个字段都要加索引哦，因为那样反而会有不少麻烦。
比如，索引会占用额外空间，更新数据时还得多花时间维护，影响维护效率。
所以，得好好想想哪些列该加索引，哪些不该。
一般来说，搜索频繁的列、主键、外键、常用于排序和范围查询的列是加分项，而那些很少查询、数据值少、大数据量或特定数据类型的列，还有修改性能优先于检索性能的场景，就别轻易给它们加索引了。
记得哦，合理使用索引，才能让数据库运行得更快更稳！