文章目录
- 索引概念？
- 索引演示？
- 索引的优劣？
- 为什么使用索引就快？
- 本篇小结
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索引概念？
索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。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。
一提到数据结构，大家都会有所担心，担心自己不能理解。不过在这里大家完全不用担心，下文会详细介绍。
索引演示？
表结构及其数据如下：
假如我们要执行的SQL语句为 ： select * from user where age = 45
无索引情况
在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很低。
有索引情况
如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建立一个二叉树的索引结构。
此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。
索引的优劣？
优势
- 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
- 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗
劣势
索引列也是要占用空间的 索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低
为什么使用索引就快？
- 减少数据扫描： 索引是一种数据结构，能够快速定位到数据中符合特定条件的记录。通过使用索引，数据库引擎可以直接跳过大部分数据，只扫描索引中符合查询条件的记录，从而大大减少了数据扫描的量，提高了查询速度。
- 减少磁盘 I/O： 索引通常存储在内存中，因此可以减少对磁盘的访问次数。当数据库引擎需要从磁盘读取数据时，如果使用了索引，它可以首先定位到索引中的位置，然后再读取相应的数据块，从而减少了磁盘I/O 操作的次数，提高了查询效率。
- 提高数据检索效率： 索引能够将数据按照特定的排序方式组织起来，从而加快数据的检索速度。例如，对于 B 树索引，数据库引擎可以利用其平衡树结构进行快速的二分查找，从而快速定位到符合条件的记录。
- 避免全表扫描： 在没有索引的情况下，数据库引擎可能需要对整个表进行扫描来找到符合查询条件的记录，这会消耗大量的时间和资源。而使用索引可以避免全表扫描，使查询变得更加高效。
- 优化排序和连接操作： 索引不仅可以加速数据的查找，还可以优化排序和连接操作。例如，如果查询需要对结果进行排序或者执行连接操作，索引可以提供已排序的数据或者帮助优化连接顺序，从而加速查询的执行。
本篇小结
本篇提供索引描述内容，可以快速理解什么是索引及其所体现的功能
其他索引的相关问题链接如下
索引结构（B-Tree，B+Tree，Hash，二叉树）
索引分类（主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引）
索引语法
