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数据库索引的定义与原理

发布：太原达内教育官网
来源：互联网
时间：2021-02-20 08:39

数据库的开发架构是大多数程序员都需要学习的一个编程开发知识，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据库索引的定义与原理。

数据库索引的定义与原理

一、索引的定义

MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是协助MySQL高效获取数据的数据结构。

本质上，索引的目的是为了提高查询效率，通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

可以类比银行的保险柜，比如你要找归属你的保险柜子。如果没有索引，你需要拿着钥匙，一个个的保险柜的试过去才能找到属于你的保险柜。但是如果有了索引，而且保险柜能够以物理分区的方式存在在对应的区域，同时你可以根据钥匙上的编号(A1003-10-17)，找到保险柜所在A1003的存放房间，找到存放室保险柜的10排，再找到17个位置，找到属于你的保险柜，这个定位就快很多了。在没有索引的情况下，要想完成这个事情还是比较困难的。

二、索引的原理

除了保险柜之外，生活中可以引出很多类似的索引例子，如字典词典的目录、图书馆的检索录、火车的座次表等。

它们的原理一致：不断地缩小数据范围来筛选数据，并把随机数据变成顺序数据，方便我们更快地锁定数据。

这种索引的理解同样适用我们的数据库查询，但是数据库会有很多更复杂的情况，除了等值查询外，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)、交集查询(and)等等。这就要求数据库选择更加复杂和成熟的方式来应对所有问题。

根据我们上面保险柜的案例，可以对数据按照一定规则进行拆分，这样匹配的范围就降低了，但是这远远不够满足数据库复杂的查询要求。于是，数据库系统的设计者从查询算法的角度进行优化。

其中基本的查询算法是顺序查找(linearsearch)，这种算法复杂度为O(n)，在数据量很大时就很不理想了，而且数据量越大，计算越复杂。

但没关系，强大的计算机科学提供了更多优秀的查找算法，比如二分查找(binarysearch)、二叉树查找(binarytreesearch)等。

但是这些查找算法都要求应用于特定的数据结构之上，如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能基于二叉查找树结构上操作，数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构，理论上也无法同时要求将多列都按顺序进行组织。

因此，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

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