大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

SQL数据库之索引使用原则及利弊

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。

优点

1. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 
2. 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 
3. 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 
4. 在使用分组和排序 子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 
5. 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

PS:正确的索引会大大提高数据查询、对结果排序、分组的操作效率。

缺点

1. 存储空间，每个索引都要空间存储
2. 如果非聚集索引很多，一旦聚集索引改变，那么所有非聚集索引都会跟着变。
3. 过多索引会导致优化器优化过程需要评估的组合增多。
4. 每个索引都有统计信息，索引越多统计信息越多。
5. 更新开销，一旦一个数据改变，并且改变的列比较多，可能会引起好几个索引跟着改变。

PS：创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间消耗会随着数据量的增加而增加；索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大；当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

分类

聚集索引>>

聚集索引基于数据行的键值，在表内排序和存储这些数据行。每个表只能有一个聚集索引，应为数据行本分只能按一个顺序存储。在聚集索引中，表中各行的物理顺序与索引键值的逻辑（索引）顺序相同。聚集索引通常可加快UPDATE和DELETE操作的速度，因为这两个操作需要读取大量的数据。创建或修改聚集索引可能要花很长时间，因为执行这两个操作时要在磁盘上对表的行进行重组。

非聚集索引>>

因为一个表中只能有一个聚集索引，如果需要在表中建立多个索引，则可以创建为非聚集索引。表中的数据并不按照非聚集索引列的顺序存储，但非聚集索引的索引行中保存了非聚集键值和行定位器，可以快捷地根据非聚集键的值来定位记录的存储位置。非聚集索引，本质上来说也是聚集索引的一种.非聚集索引并不改变其所在表的物理结构，而是额外生成一个聚集索引的B树结构，但叶子节点是对于其所在表的引用,这个引用分为两种，如果其所在表上没有聚集索引，则引用行号。如果其所在表上已经有了聚集索引，则引用聚集索引的页。

使用原则

1. 不要索引数据量不大的表，对于小表来讲，表扫描的成本并不高。
2. 不要设置过多的索引，在没有聚集索引的表中，最大可以设置249个非聚集索引，过多的索引首先会带来更大的磁盘空间，而且在数据发生修改时，对索引的维护是特别消耗性能的。
3. 合理应用复合索引，有某些情况下可以考虑创建包含所有输出列的覆盖索引。
4. 对经常使用范围查询的字段，可能考虑聚集索引。
5. 避免对不常用的列，逻辑性列，大字段列创建索引。

创建索引

1. 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 
2. 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 
3. 在经常用在连接的列上，这 些列主要是一些外键，可以加快连接的速度； 
4. 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 
5. 在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 
6. 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
    

避免索引

1. 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 
2. 对于那 些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引并不能明显加快检索速度。 
3. 对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 
4. 当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

索引算法

BTree索引

• BTree（多路搜索树，并不是二叉的）是一种常见的数据结构。使用BTree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。按照翻译，B 通常认为是Balance的简称。这个数据结构一般用于数据库的索引，综合效率较高。逻辑结构为一颗N叉平衡树，每列中distinct  key 都对应一个 RIDs(Row IDentifiers)数组。树状结构适合频繁的更新操作，适用于事物型数据库。

  不适合场景

• 单列索引的列不能包含null的记录，复合索引的各个列不能包含同时为null的记录，否则会全表扫描；
• 不适合键值较少的列（重复数据较多的列），即低基数情况，索引结构空间冗余，B-Tree树上会存在大量相同键值的叶子节点，造成严重的空间和I/O扫描浪费；
• N叉平衡树的结构会随着记录的增多而膨胀。
• 单一索引路径选择问题，即SQL条件中包含多列时，即时每个列对应一个索引，在执行中也只能沿着一个索引的执行路径， 而其它列之能作为筛选条件。
• 前导模糊查询不能利用索引(like ‘%XX’或者like ‘%XX%’)
   

Hash散列索引

• Hash散列索引是根据HASH算法来构建的索引。虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。精确查找非常快（包括= <> 和in），其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像BTree 索引需要从根节点到枝节点，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。

  不适合场景

• 不适合模糊查询和范围查询（包括like，>，<，between……and等），由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样；
• 不适合排序，数据库无法利用索引的数据来提升排序性能，同样是因为Hash值的大小不确定；
• 复合索引不能利用部分索引字段查询，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。
• 同样不适合键值较少的列（重复值较多的列）；
   

Bitmap位图索引

 就是用位图表示的索引，对列的每个键值建立一个位图，即每列中的distinct key都对应一bit序列。相对于BTree索引，占用的空间非常小，创建和使用非常快。位图索引由于只存储键值的起止Rowid和位图,占用的空间非常少。下图是位图索引的一个直观描述。其中，Identifier列是每一行的唯一标识，HasInternet是索引列，那么右侧的Bitmaps下方的两列Y和N则表示左侧所对应的bitmap索引。 

• 适合决策支持系统，数据仓库，OLAP类分析场景，图数据库；
• 当select count(XX) 时,可以直接访问索引中一个位图就快速得出统计数据；
• 当根据键值做and，or或 in(x,y,..)查询时，直接用索引的位图进行或运算,快速得出结果行数据。
• 利用计算机硬件对按位操作（AND/OR/XOR）的强有力的支持，从而使单列内部的按位操作可以有效的转化为按位逻辑操作。
• 多列之间的结果聚合也可以有效的转化为按位逻辑操作。
• 适合只读，较少更新或者追加的数据集上的查询操作。

 不适合的场景

• 不适合键值较多的列（重复值较少的列）；
• 不适合update、insert、delete频繁的列，代价很高。
• 更新操作慢，由于更新操作的锁只能有单用户获取，并且需要同时锁住很多索引，故并发性能较差。
   

转载来源：https://www.cnblogs.com/zuowj/p/3520509.html

参考来源：https://blog.csdn.net/u010265638/article/details/71191116 

参考来源：https://blog.csdn.net/sanyaoxu_2/article/details/79026050