数据库索引：提升效率的利器，还是性能的杀手？
没有索引的数据库系统，效率堪忧！
索引 (Index) 是数据库系统中用于加速数据检索的关键数据结构。 简单来说，索引就像书籍的目录，它帮助数据库快速定位所需数据，避免全表扫描。
索引的本质是一种特殊的数据结构，它以某种方式引用（指向）数据库中的实际数据，从而支持高效的查找算法。 你可以把它想象成一个“预先排序好的数据结构”，例如查找树。
索引的优势
- 提升检索效率： 如同图书馆的书目索引，索引显著减少数据库的 I/O 操作，加快数据查找速度。
- 降低排序成本： 索引对数据进行预排序，减少了查询时排序的计算量，从而降低了 CPU 消耗。
索引的劣势
- 占用存储空间： 索引本身也是一张表，存储主键和索引字段及其指向实体表记录的指针，因此会额外占用磁盘空间。
- 降低更新速度： 索引的维护会增加 INSERT、UPDATE、DELETE 操作的开销，因为每次数据修改都需要同步更新索引。
索引类型
- 单值索引： 基于单个列创建的索引。
- 唯一索引： 索引列的值必须唯一（允许空值），主键是一种特殊的唯一索引（不允许空值）。
- 复合索引： 基于多个列创建的索引。
- 全文索引： 用于在文本列中进行全文检索（仅 MyISAM 支持）。
- 空间索引： 用于处理空间数据（例如 GIS 系统）。
索引结构
不同的数据库存储引擎支持不同的索引结构：
- B-Tree： 最常用的索引结构，支持多种比较运算符（>, >=, =,
- Hash： 基于哈希表的索引结构（MEMORY 引擎默认）。
- R-Tree： 用于空间索引。
何时创建索引
- 频繁用作查询条件的字段。
- 与其他表关联的外键字段。
- 查询中排序或分组的字段。
- 主键字段（自动创建唯一索引）。
何时避免创建索引
- 表记录数量很少。
- 频繁进行增删改操作的表。
- 数据重复且分布均匀的字段。
最左前缀原则
对于复合索引，数据库通常遵循“最左前缀匹配原则”。 这意味着，只有当查询条件包含复合索引的最左列时，才能有效利用该索引。 请参考以下示例和解释：
表结构 (三个字段：id, name, cid)：
Lucene学习和总结 中文WORD版
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本文档主要讲述的是Lucene学习和总结；Lucene是一个高效的，基于Java的全文检索库。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
CREATE TABLE student ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), cid INT, KEY name_cid_INX (name, cid) );
查询示例及解释（摘自知乎，如有侵权请联系删除）：
创建索引的语法
在创建表时创建索引
CREATE TABLE tbl_name ( Column_def1, Column_def2, Column_def3, ... INDEX index_name (index_col_name, ...) );
为现有表创建索引
CREATE INDEX index_name ON tbl_name (index_col_name, ...);
(此处应补充更多关于创建索引语法的细节，例如 UNIQUE 索引，FULLTEXT 索引等)
(唯一索引的说明)
请注意，以上内容是对原文的改写和补充，旨在更清晰地表达文章的核心内容，并对部分内容进行了更详细的解释。 图片链接需要替换为实际的图片链接。
