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索引是如何工作的？知道上述知識(shí)后，索引就更容易理解了。
舉個(gè)例子，想象一下，現(xiàn)在有一本500頁(yè)厚包含幾十萬字的字典，同時(shí)里面的字是無序排列的，現(xiàn)在我需要你從中找出某幾個(gè)字出來同時(shí)不允許查看目錄。毫無疑問，我們只能一頁(yè)一頁(yè)地翻，這是非人類能接受的工作，我們必然想的是先看目錄，找到相關(guān)的字或者偏旁，然后去對(duì)應(yīng)的地方查找文字，這樣效率就大大提高了。目錄事實(shí)上就是一種索引，其思想一脈相承。
數(shù)據(jù)庫(kù)的索引類似于書中的這個(gè)目錄。索引會(huì)幫助我們快速檢索數(shù)據(jù)庫(kù) ，查詢不需要通過整個(gè)表來獲取數(shù)據(jù) ，而是從索引中找到數(shù)據(jù)塊。以一張數(shù)據(jù)庫(kù)表為例：
上表是一張真實(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)表，其中每一行是一條記錄，每條記錄都有字段。假設(shè)上面的數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)有10萬條記錄的大數(shù)據(jù)庫(kù) ?，F(xiàn)在，我們想從10萬條記錄中搜索一些內(nèi)容，那么挨著一個(gè)一個(gè)搜索無疑將花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間，這個(gè)時(shí)候我們?cè)跀?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法里學(xué)的二分查找法就派上了用場(chǎng) 。
二分查找法使用二分查找法，需要將數(shù)據(jù)先排序，但是其查詢效率將大大提高。例子如下:
假設(shè)我們?cè)谏厦娴臄?shù)據(jù)庫(kù)中使用的是固定長(zhǎng)度的記錄,固定塊記錄大小為205個(gè)字節(jié) ，默認(rèn)塊大小是1024字節(jié) 。則：
固定記錄大小=204字節(jié) ，塊大小=1024字節(jié)
所以每個(gè)數(shù)據(jù)塊的記錄數(shù)=1024/204=5條記錄， 10萬條記錄就是2萬個(gè)塊
不使用任何算法，我們要查詢100000條記錄中的某一條，，在最壞的情況下我們需要遍歷一遍2萬block才能獲得全部100000條記錄。但如果進(jìn)行二分查找，則只需要進(jìn)行20000的對(duì)數(shù)基數(shù)2 ，即14.287712次即可。這意味著我們只需對(duì)排序后的值進(jìn)行14次搜索，就可以使用二分查找到您感興趣的唯一值。
上圖是對(duì)一串?dāng)?shù)字生成的二叉查找樹。其時(shí)間復(fù)雜度為O(n)=O(log2N),即以2為底， n的對(duì)數(shù) 。其中n為查找目標(biāo)群體的總數(shù)據(jù)量。
例如，假設(shè)N為8 ，則O(n) = O(2為第8的對(duì)數(shù)) = O(3).
遍歷方式，其時(shí)間復(fù)雜度為O(n)
在上述例子當(dāng)中， n就是10000 。使用索引的時(shí)間復(fù)雜度為O(2為第10000的對(duì)數(shù)) 大約等于 13. 和O(10000)之間差大概800倍。
索引為何使得查詢變快？這個(gè)時(shí)候我們就能直接回答上述問題了，建立了索引的數(shù)據(jù) ，就是通過事先排好序，從而在查找時(shí)可以應(yīng)用二分查找來提高查詢效率。這也解釋了為什么索引應(yīng)當(dāng)盡可能地建立在主鍵這樣的字段上，因?yàn)橹麈I必須是唯一的，根據(jù)這樣的字段生成的二叉查找樹的效率無疑是最高的。
為什么索引不能建立的太多？如果一個(gè)表中所有字段的索引很大，也會(huì)導(dǎo)致性能下降。想象一下，如果一個(gè)索引和一個(gè)表一樣長(zhǎng) ，那么它將再次成為一個(gè)需要檢查的開銷。這就好比字典的目錄非常詳細(xì) ，但是其長(zhǎng)度已經(jīng)和所有的文字一樣長(zhǎng) ，這個(gè)時(shí)候目錄本身的效率就大大下降了。
索引有弊端嗎？肯定是有的，索引可以提高查詢讀取性能，而它將降低寫入性能。當(dāng)有索引時(shí) ，如果更改一條記錄，或者在數(shù)據(jù)庫(kù)中插入一條新的記錄，它將執(zhí)行兩個(gè)寫入操作（一個(gè)操作是寫入記錄本身，另一個(gè)操作是將更新索引）。因此，在定義索引時(shí) ，必須牢記以下幾點(diǎn)：

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