索引的定义

索引是数据库中用来加速数据查询的一种数据结构。它可以将数据表中的某一列或多列进行排序，以便快速查找数据，减少数据库的扫描次数，提高查询速度。

索引的优缺点

索引的优点是可以大幅度提高数据查询的速度，尤其是对于大型数据库。同时，索引可以保证数据的唯一性、减少冗余数据，提高数据库的完整性和安全性。然而，索引也有缺点。首先，索引需要占用一定的存储空间，如果建立了太多的索引，可能会占用过多的空间。其次，索引的更新和维护会增加数据库的开销，因此在一些写操作较多的场景下，索引会影响性能。

何时需要建立索引

在一些大型的数据表中，如果需要快速查询某些数据，可以通过建立索引来提高查询速度。通常情况下，对于经常查询、排序、分组的字段需要建立索引，这些字段包括主键、外键、经常用于查询的字段等。需要注意的是，建立索引不是无脑加，应该根据实际情况进行选择，过多的索引会浪费存储空间和影响性能。

何时不需要建立索引

where条件中用不到的字段不适合建立索引
表记录较少。比如只有几百条数据，没必要加索引。
需要经常增删改。需要评估是否适合加索引
参与列计算的列不适合建索引
区分度不高的字段不适合建立索引，如性别，只有男/女/未知三个值。加了索引，查询效率也不会提高。

索引的数据结构

常见的索引数据结构包括B树索引、B+树索引和Hash索引。其中，B树索引是一种自平衡的多叉树结构，能够快速地查找数据，但是效率并不如B+树索引。B+树索引是一种基于B树的索引结构，相对于B树索引，具有更高的查询效率和更好的存储能力。Hash索引是一种利用哈希函数进行索引的结构，适用于等值查询和查询范围较小的场景，但是不支持范围查询和排序操作。

B+树索引

B+ 树是基于B 树和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有B树的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。

在 B+ 树中，节点中的 key 从左到右递增排列，如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 keyi+1，则该指针指向节点的所有 key 大于等于 keyi 且小于等于 keyi+1。

进行查找操作时，首先在根节点进行二分查找，找到key所在的指针，然后递归地在指针所指向的节点进行查找。直到查找到叶子节点，然后在叶子节点上进行二分查找，找出key所对应的数据项。

Hash索引和B+树索引的区别

Hash索引和B+树索引在实现上有很大的区别。Hash索引是通过哈希函数将索引列的值映射到一个哈希表中，然后在哈希表中查找对应的数据。这种方式可以快速定位到数据，但是对于范围查询和排序操作不太友好。而B+树索引是一种多层平衡树结构，可以通过二分查找快速定位到数据。相对于Hash索引，B+树索引支持范围查询和排序操作，适用范围更广。

为什么B+树比B树更适合实现数据库索引？

B+树相对于B树具有更好的存储和查询效率。首先，B+树的非叶子节点不保存数据，只保存关键字，因此可以容纳更多的关键字，从而减少树的高度，提高查询效率。其次，B+树的叶子节点通过指针连接形成了一个有序的链表，可以方便地进行范围查询和排序操作。此外，B+树对于磁盘I/O的利用率也更高，因为B+树每次读取的都是整个节点，相对于B树更加高效。