解析数据库索引基础知识数据库索引有哪些作用( 二 )

索引是如何工作的？知道上述知识后，索引就更容易理解了。
举个例子，想象一下，现在有一本500页厚包含几十万字的字典，同时里面的字是无序排列的，现在我需要你从中找出某几个字出来同时不允许查看目录。毫无疑问，我们只能一页一页地翻，这是非人类能接受的工作，我们必然想的是先看目录，找到相关的字或者偏旁，然后去对应的地方查找文字，这样效率就大大提高了。目录事实上就是一种索引，其思想一脉相承。
数据库的索引类似于书中的这个目录。索引会帮助我们快速检索数据库，查询不需要通过整个表来获取数据，而是从索引中找到数据块。以一张数据库表为例：
上表是一张真实的数据库表，其中每一行是一条记录，每条记录都有字段。假设上面的数据库是一个有10万条记录的大数据库。现在，我们想从10万条记录中搜索一些内容，那么挨着一个一个搜索无疑将花费很长的时间，这个时候我们在数据结构与算法里学的二分查找法就派上了用场。
二分查找法使用二分查找法，需要将数据先排序，但是其查询效率将大大提高。例子如下:
假设我们在上面的数据库中使用的是固定长度的记录,固定块记录大小为205个字节，默认块大小是1024字节。则：
固定记录大小=204字节，块大小=1024字节
所以每个数据块的记录数=1024/204=5条记录， 10万条记录就是2万个块
不使用任何算法，我们要查询100000条记录中的某一条，，在最坏的情况下我们需要遍历一遍2万block才能获得全部100000条记录。但如果进行二分查找，则只需要进行20000的对数基数2 ，即14.287712次即可。这意味着我们只需对排序后的值进行14次搜索，就可以使用二分查找到您感兴趣的唯一值。
上图是对一串数字生成的二叉查找树。其时间复杂度为O(n)=O(log2N),即以2为底， n的对数。其中n为查找目标群体的总数据量。
例如，假设N为8 ，则O(n) = O(2为第8的对数) = O(3).
遍历方式，其时间复杂度为O(n)
在上述例子当中， n就是10000 。使用索引的时间复杂度为O(2为第10000的对数) 大约等于 13. 和O(10000)之间差大概800倍。
索引为何使得查询变快？这个时候我们就能直接回答上述问题了，建立了索引的数据，就是通过事先排好序，从而在查找时可以应用二分查找来提高查询效率。这也解释了为什么索引应当尽可能地建立在主键这样的字段上，因为主键必须是唯一的，根据这样的字段生成的二叉查找树的效率无疑是最高的。
为什么索引不能建立的太多？如果一个表中所有字段的索引很大，也会导致性能下降。想象一下，如果一个索引和一个表一样长，那么它将再次成为一个需要检查的开销。这就好比字典的目录非常详细，但是其长度已经和所有的文字一样长，这个时候目录本身的效率就大大下降了。
索引有弊端吗？肯定是有的，索引可以提高查询读取性能，而它将降低写入性能。当有索引时，如果更改一条记录，或者在数据库中插入一条新的记录，它将执行两个写入操作（一个操作是写入记录本身，另一个操作是将更新索引）。因此，在定义索引时，必须牢记以下几点：

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