采访时有粉丝被问到，为什么SQL语句命中索引比不命中索引快？虽然我自己知道答案，但被问到的那一刻，我不知道如何组织单词。今天小编就来给大家深度解析一下。1、索引的作用想象一下，有一本字典，里面有几十万个词，厚几百页，里面的词是乱序排列的。如果不使用目录，我们如何从字典中找出需要的单词呢？毫无疑问，我们只能一页一页地翻着。显然，这是一部反人类的作品。我们必须想到的是先看目录，然后找到相关的词或部首，然后找到对应的页码再搜索我们要找的正文，这样效率会大大提高。其实目录就是一种索引，我们说的数据库索引的思想和目录的思想是一脉相承的。数据库索引的主要作用是帮助我们快速的检索到想要的数据，而不至于每次查询都要做全局扫描。假设在不使用任何算法的情况下，我们要查询这10万条记录中的一条，最坏情况下，我们需要遍历10万次。但是如果使用二分查找算法，只需要执行log220000次，也就是14.287712次。这意味着我们只需要对排序后的值进行14次搜索，然后我们就可以使用二分查找来找到想要的唯一值。常见的索引数据结构包括B-tree和B+-tree。下面以MySQL的InnoDB引擎为例，分析一下索引的工作原理。2.索引执行原理我们知道MySQL的InnoDB引擎采用的是B+树数据结构。当我们执行SELECT语句查询数据时，InnoDB需要从磁盘中读取数据，这个过程会涉及到磁盘和磁盘的随机性。IO，我们来看这样一个图：系统会将数据的逻辑地址传递给磁盘，磁盘控制电路根据寻址逻辑将逻辑地址翻译成物理地址。也就是确定要读取的数据在哪个磁道，哪个扇区。为了读取这个扇区的数据，需要把磁头放在这个扇区上。为了达到这样的一个点，磁盘将继续旋转。旋转磁头下方的目标扇区，使磁头找到相应的磁道。也会有寻道时间和旋转时间的损失。很明显，磁盘IO过程的性能开销是非常大的，尤其是查询的数据量比较大的时候。因此，在InnotDB中，只是简单地为存储在磁盘上的数据建立一个索引，然后将索引数据和索引列对应的磁盘地址以B+树的形式存储起来。我们看这样一张图：当我们需要查找目标数据时，我们只需要根据索引从B+树中找到目标数据即可。由于B+树中有很多子树，所以只需要很少的磁盘IO就可以找到目标数据。至于B+树的数据结构，这里就不分析了。以前的视频大家可以去我的个人主页看。3.索引的缺点虽然使用索引可以减少磁盘IO次数，提高查询效率，但是不能建立过多的索引。如果一个表中所有字段的索引都很大，也会造成性能下降。想象一下，如果一个索引和一个表一样长，检查起来又会是一种开销。这就好比字典的目录很详细，但是它的长度却和所有的单词一样长。这时候目录本身的效率就大大降低了。该指数有任何缺点吗？必须有，索引可以提高查询的读性能，反之则会降低写性能。当有索引时，如果你改变一条记录，或者在数据库中插入一条新记录，它会执行两次写操作（一次写入记录本身，另一次更新索引）。因此，在定义索引时，必须牢记以下几点：对表中的每个字段都建立索引会降低写入性能。建议对表中具有唯一值的字段进行索引。在关系数据库中充当外键的字段必须建立索引，因为它们有助于跨多个表进行复杂查询。索引也使用磁盘空间，所以在选择要索引的字段时要小心。
