数据库的索引整理

1.索引是干什么的

索引就像是一本书的目录，它帮助你快速地找到你想要的信息。在数据库中，索引帮助数据库快速地找到所需的数据，而不必查看整个数据库。就像书的目录一样，索引可以根据某个关键字来定位到对应的记，去优化查找的时间和效率。

2.索引通过哪些方法让数据访问速度加快

索引就和你查字典一样，通过你在索引的定位，去减少直接查文字的时间。

减少数据扫描范围：索引可以帮助数据库系统快速定位到包含所需数据的位置，从而减少了需要扫描的数据量。

减少磁盘I/O操作：索引的使用可以减少磁盘I/O操作的次数。通过索引，数据库系统可以更快地将数据加载到内存中，减少了从磁盘读取数据的时间。这在大型数据库系统中尤为重要，因为磁盘I/O操作通常是数据库查询的瓶颈之一。

提高数据的有序性：索引通常会按照某种顺序组织数据，例如按照主键或者索引列的值排序。这种有序性使得范围查询和排序操作更加高效。例如，在一个按照学生学号排序的索引上进行范围查询，数据库系统可以直接定位到范围内的数据，而不必扫描整个表。

利用数据结构的特性：不同类型的索引使用不同的数据结构来组织索引数据。例如，B+树索引和哈希索引等都具有不同的数据结构特性，可以根据具体的查询需求选择合适的索引类型。这些数据结构通常设计得能够快速定位到所需数据，从而加快数据访问速度。
3.常见的索引方法

常见的话一般是是B+树索引和哈希索引

B+树索引：B+树索引是一种常见的树状索引结构，用于加速数据库中的数据查找操作。它是一种平衡树，具有良好的平衡性和有序性，适用于范围查询、排序和分组等操作。

哈希索引：哈希索引使用哈希函数将键值映射到哈希表中的特定位置，从而实现快速的等值查找操作。哈希索引适用于等值查询频繁、但不需要范围查询的场景。

全文索引：全文索引用于对文本类型的数据进行搜索。它通过对文本进行分词、提取关键词等操作，构建索引结构，从而实现对文本内容的高效搜索。

空间索引：空间索引用于对空间数据（如地理信息、几何数据等）进行查询。它可以加速对空间数据的空间关系查询，例如查找特定区域内的数据或者查找距离某个点最近的数据。

全文搜索引擎：全文搜索引擎是一种专门用于文本搜索的索引方法，例如Elasticsearch、Apache Solr等。它们通过构建倒排索引等高效数据结构，实现对大规模文本数据的高效搜索和分析。

组合索引：组合索引是指在多个列上创建的索引，可以加速多列条件查询操作。例如，在一个学生表中，可以在姓名和年龄两列上创建一个组合索引，从而加速对姓名和年龄同时进行条件查询的操作

4.索引的分类

按照数据结构分类：

B树索引：包括B树和B+树等变种，是一种多路搜索树结构，用于加速数据的查找操作。
哈希索引：使用哈希函数将键值映射到哈希表中的特定位置，实现快速的等值查找操作。
全文索引：用于对文本数据进行搜索的索引，通常使用倒排索引等数据结构。
按照应用领域分类：

空间索引：用于对空间数据（如地理信息、几何数据等）进行查询的索引。
全文搜索索引：用于对文本数据进行全文搜索的索引。
组合索引：在多个列上创建的索引，用于加速多列条件查询操作。
按照索引是否唯一分类：

唯一索引：索引列的值是唯一的，用于确保数据的唯一性约束。
非唯一索引：索引列的值可以重复，用于加速数据的查找操作。
按照索引是否可见分类：

聚集索引：索引和数据存储在一起，通常用于主键或唯一约束。
非聚集索引：索引和数据分开存储，通常用于普通查询和非唯一索引
全文索引：全文索引用于对文本类型的数据进行搜索。它通过对文本进行分词、提取关键词等操作，构建索引结构，从而实现对文本内容的高效搜索。

5.单列索引和组合索引

单列索引：就像是一本书的目录，里面列出了书中每一章的标题和对应的页码。单列索引就像是这本书的目录，只针对书中的一个章节（列）建立的索引。举个例子，如果你有一个学生信息表，其中包含学生的姓名和年龄，你可以为姓名列创建一个单列索引。这样，当你要根据学生的姓名查找信息时，数据库就可以通过这个索引快速定位到对应的记录。

组合索引：一本书的目录，但这次目录中列出了每一章的标题、作者和对应的页码。
组合索引就像是这本书的目录，针对多个章节（列）一起建立的索引。
举个例子，如果你有一个订单表，其中包含订单的编号、客户ID和订单日期，你可以为订单编号和客户ID两列创建一个组合索引。这样，当你要根据订单编号和客户ID一起查找订单信息时，数据库就可以通过这个组合索引快速定位到对应的记录。
简而言之，单列索引是针对单个列建立的索引，而组合索引是针对多个列一起建立的索引。单列索引适用于只需要根据单个列进行查询的情况，而组合索引适用于需要根据多个列组合进行查询的情况。