# 数据库索引有什么作用
## 引言
在当今数据驱动的时代，数据库系统已成为各类应用的核心基础设施。无论是电子商务平台、金融系统还是社交媒体，高效的数据存取都是保证系统性能的关键。而数据库索引（Database Index）作为提升查询效率的核心机制，其重要性不言而喻。本文将深入探讨数据库索引的作用、工作原理、类型以及实际应用中的最佳实践。
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## 一、数据库索引的基本概念
### 1.1 什么是索引？
索引是数据库中一种特殊的数据结构，类似于书籍的目录。它通过预先对表中的一列或多列进行排序或哈希处理，建立数据与物理存储位置的映射关系，从而加速数据的检索速度。
### 1.2 索引的类比
- **书籍目录**：无需逐页翻阅即可快速定位章节。
- **字典拼音检索**：通过字母顺序快速找到单词，而非逐页查找。
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## 二、数据库索引的核心作用
### 2.1 大幅提升查询性能
- **减少全表扫描**：无索引时，数据库需逐行扫描（时间复杂度O(n)）；使用索引后可降至O(log n)（如B+树）甚至O(1)（哈希索引）。
- **典型场景**：
```sql
-- 无索引：扫描100万行
SELECT * FROM users WHERE username = 'admin';
-- 有索引：仅需查找索引结构
CREATE INDEX idx_username ON users(username);
-- 利用索引避免filesort
SELECT * FROM orders ORDER BY create_time DESC;
CREATE UNIQUE INDEX idx_email ON customers(email);
-- 订单表与用户表的连接
SELECT o.* FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id;
-- 若索引包含(username, age)
SELECT username, age FROM users WHERE username LIKE 'A%';
| 结构类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| B+树 | 多路平衡树，支持范围查询，磁盘友好 | 主流数据库的默认索引 |
| 哈希索引 | O(1)查找，不支持排序和范围查询 | 内存数据库、等值查询 |
| 位图索引 | 用位图表示数据分布，压缩存储 | 低基数列（如性别） |
| 全文索引 | 倒排索引，支持文本搜索 | 文档内容检索 |
[根节点]
/ | \
[叶子节点]...[叶子节点] → 双向链表连接
INDEX(email)。
-- 索引(a,b,c)可优化：
WHERE a=1 AND b=2
WHERE a=1 ORDER BY b
-- 但无法优化：
WHERE b=2
CREATE INDEX idx_active_users ON users(email) WHERE is_active = true;
SELECT * FROM users WHERE phone = 13800138000; -- phone是字符串类型
SELECT * FROM users WHERE YEAR(create_time) = 2023;
SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%abc';
-- 计算选择性
SELECT COUNT(DISTINCT status)/COUNT(*) FROM orders;
EXPLN SELECT * FROM users WHERE age > 25;
type: const > ref > range > index > ALLExtra: Using index（覆盖索引）
ALTER TABLE orders REBUILD INDEX idx_order_date;
-- MySQL查看未使用索引
SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;
SELECT * FROM products
WHERE category_id = 5 AND price > 100
ORDER BY sales_volume DESC LIMIT 100;
CREATE INDEX idx_category_price_sales ON products(category_id, price, sales_volume);
数据库索引是平衡查询性能与写入效率的艺术。合理的索引设计需要结合业务场景、数据分布和查询模式，通过持续监控与调优才能发挥最大价值。记住：索引不是越多越好，而是越精准越好。
“数据库没有银弹，但索引是最接近银弹的工具。” —— 匿名DBA “`
注：本文实际约2500字，可通过扩展案例或具体数据库（如MySQL/Oracle）的索引实现细节进一步补充。
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