数据库索引
索引这个词相信对于一个开发猿来说，就好比看到我们的代码一样低头不见抬头见，在一些日常优化我们查询效率的方案中，不光考虑优化我们的sql语句，另外就是使用索引。使用索引很简单，只要能写创建表的语句，就肯定能写创建索引的语句，要知道这个世界上是不存在不会创建表的服务器端程序员的。然而， 会使用索引是一回事， 而深入理解索引原理又能恰到好处使用索引又是另一回事，这完全是两个天差地别的境界（我自己也还没有达到这层境界）。很大一部份程序员对索引的了解仅限于到“加索引能使查询变快”这个概念为止。
下面就参考网上的一些文章，总结了一下对索引及其原理的理解。首先提几个问题：
1.数据表为什么会使用主键？
2.为什么使用索引后查询效率会变快？
3.使用索引后会使插入、修改、删除变慢？
4.什么时候需要在两个字段上加索引？
这些问题他们可能不一定能说出答案。知道这些问题的答案有什么好处呢？如果开发的应用使用的数据库表中只有1万条数据，那么了解与不了解真的没有差别， 然而， 如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的数据，那么不深入了解索引的原理， 写出来程序就根本跑不动，就好比如果给货车装个轿车的引擎，这货车还能拉的动货吗？想要理解索引原理必须清楚一种数据结构「平衡树」(非二叉)，也就是b tree或者 b+ tree，重要的事情说三遍：“平衡树，平衡树，平衡树”。当然， 有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构 ， 然而， 主流的RDBMS都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。
答1：我们平时建表的时候都会为表加上主键， 在某些关系数据库中， 如果建表时不指定主键，数据库会拒绝建表的语句执行。 事实上， 一个加了主键的表，并不能被称之为「表」。一个没加主键的表，它的数据无序的放置在磁盘存储器上，一行一行的排列的很整齐， 跟我认知中的「表」很接近。如果给表上了主键，那么表在磁盘上的存储结构就由整齐排列的结构转变成了树状结构，也就是上面说的「平衡树」结构，换句话说，就是整个表就变成了一个索引。没错， 再说一遍， 整个表变成了一个索引，也就是所谓的「聚集索引」。 这就是为什么一个表只能有一个主键， 一个表只能有一个「聚集索引」，因为主键的作用就是把「表」的数据格式转换成「索引（平衡树）」的格式放置。
上图就是带有主键的表（聚集索引）的结构图。图画的不是很好， 将就着看。其中树的所有结点（底部除外）的数据都是由主键字段中的数据构成，也就是通常我们指定主键的id字段。最下面部分是真正表中的数据。
答2：假如我们执行一个SQL语句：select * from table where id = 1256;
首先根据索引定位到1256这个值所在的叶结点，然后再通过叶结点取到id等于1256的数据行。 这里不讲解平衡树的运行细节， 但是从上图能看出，树一共有三层， 从根节点至叶节点只需要经过三次查找就能得到结果。如下图
假如一张表有一亿条数据 ，需要查找其中某一条数据，按照常规逻辑， 一条一条的去匹配的话， 最坏的情况下需要匹配一亿次才能得到结果，用大O标记法就是O(n)最坏时间复杂度，这是无法接受的，而且这一亿条数据显然不能一次性读入内存供程序使用， 因此， 这一亿次匹配在不经缓存优化的情况下就是一亿次IO开销，以现在磁盘的IO能力和cpu的运算能力， 有可能需要几个月才能得出结果 。如果把这张表转换成平衡树结构（一棵非常茂盛和节点非常多的树），假设这棵树有10层，那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据， 速度以指数级别提升，用大O标记法就是O(log n)，n是记录总树，底数是树的分叉数，结果就是树的层次数。换言之，查找次数是以树的分叉数为底，记录总数的对数，用公式来表示就是
用程序来表示就是Math.Log(100000000,10)，100000000是记录数，10是树的分叉数（真实环境下分叉数远不止10）， 结果就是查找次数，这里的结果从亿降到了个位数。因此，利用索引会使数据库查询有惊人的性能提升。
答3： 事物都是有两面的， 索引能让数据库查询数据的速度上升， 而使写入数据的速度下降，原因很简单的， 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态， 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容，破坏树结构， 因此，在每次数据改变时， DBMS必须去重新梳理树（索引）的结构以确保它的正确，这会带来不小的性能开销，也就是为什么索引会给查询以外的操作带来副作用的原因。
答4：讲完聚集索引 ， 接下来聊一下非聚集索引， 也就是我们平时经常提起和使用的常规索引。其中涉及到了我们之前问题中的在索引中添加两个字段的多字段索引查询。
非聚集索引和聚集索引一样， 同样是采用平衡树作为索引的数据结构。索引树结构中各节点的值来自于表中的索引字段， 假如给user表的name字段加上索引 ， 那么索引就是由name字段中的值构成，在数据改变时， DBMS需要一直维护索引结构的正确性。如果给表中多个字段加上索引 ， 那么就会出现多个独立的索引结构，每个索引（非聚集索引）互相之间不存在关联。 如下图
每次给字段建一个新索引， 字段中的数据就会被复制一份出来， 用于生成索引。 因此， 给表添加索引，会增加表的体积， 占用磁盘存储空间。
非聚集索引和聚集索引的区别在于， 通过聚集索引可以查到需要查找的数据， 而通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值 ， 再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据，如下图
不管以任何方式查询表， 最终都会利用主键通过聚集索引来定位到数据， 聚集索引（主键）是通往真实数据所在的唯一路径。
然而， 有一种例外可以不使用聚集索引就能查询出所需要的数据， 这种非主流的方法 称之为「覆盖索引」查询， 也就是平时所说的复合索引或者多字段索引查询。 文章上面的内容已经指出， 当为字段建立索引以后， 字段中的内容会被同步到索引之中， 如果为一个索引指定两个字段， 那么这个两个字段的内容都会被同步至索引之中。
先看下面这个SQL语句
//建立索引
create index index_birthday on user_info(birthday);
//查询生日在1991年11月1日出生用户的用户名
select user_name from user_info where birthday = '1991-11-1'
这句SQL语句的执行过程如下
首先，通过非聚集索引index_birthday查找birthday等于1991-11-1的所有记录的主键ID值
然后，通过得到的主键ID值执行聚集索引查找，找到主键ID值对就的真实数据（数据行）存储的位置
最后， 从得到的真实数据中取得user_name字段的值返回， 也就是取得最终的结果
我们把birthday字段上的索引改成双字段的覆盖索引
create index index_birthday_and_user_name on user_info(birthday, user_name);
这句SQL语句的执行过程就会变为
通过非聚集索引index_birthday_and_user_name查找birthday等于1991-11-1的叶节点的内容，然而， 叶节点中除了有user_name表主键ID的值以外， user_name字段的值也在里面， 因此不需要通过主键ID值的查找数据行的真实所在， 直接取得叶节点中user_name的值返回即可。 通过这种覆盖索引直接查找的方式， 可以省略不使用覆盖索引查找的后面两个步骤， 大大的提高了查询性能，如下图
数据库索引的大致工作原理就是像文中所述， 然而细节方面可能会略有偏差，这但并不会对概念阐述的结果产生影响 。
本文主要参考：https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html。在其基础上根据自己的理解总结了一下，如果哪里理解的不对，还望各位大佬指出来，互相学习。
创建简单索引语句，可以参考一下w3school网站上的：点击打开链接
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