数据库索引是什么 
 
数据库索引是：数据库索引就像是一本书的目录一样，使用它可以让你在数据库里搜索查询的速度大大提升。而我们使用索引的目的就是，加快表中的查找和排序。索引的几种类型分别是普通索引、唯一索引、聚集索引、主键索引、全文索引几种。
 
使用索引的优点就是：
 
提高数据的搜索速度
加快表与表之间的连接速度
在信息检索过程中，若使用分组及排序子句进行时，通过建立索引能有效的减少检索过程中所需的分组及排序时间，提高检索效率。
使用索引的缺点就是：
 
在我们建立数据库的时候，需要花费的时间去建立和维护索引，而且随着数据量的增加，需要维护它的时间也会增加。
在创建索引的时候会占用存储空间。
在我们需要修改表中的数据时，索引还需要进行动态的维护，所以对数据库的维护带来了一定的麻烦。
唯一索引：在创建唯一索引时要不能给具有相同的索引值。
 
主键索引：在我们给一个字段设置主键的时候，它就会自动创建主键索引，用来确保每一个值都是唯一的。
 
聚集索引：我们在表中添加数据的顺序，与我们创建的索引键值相同，而且一个表中只能有一个聚集索引。
 
普通索引：它的结构主要以B+树和哈希索引为主，主要是对数据表中的数据进行精确查找。
 
全文索引：它的作用是搜索数据表中的字段是不是包含我们搜索的关键字，就像搜索引擎中的模糊查询。

我们通过一个简单的例子来开始教程，解释为什么我们需要数据库索引。假设我们有一个数据库表 Employee， 这个表有三个字段（列）分别是 Employee_Name、Employee_Age 和Employee_Address。假设表Employee 有上千行数据。 
 
现在假设我们要从这个表中查找出所有名字是‘Jesus’的雇员信息。我们决定使用下面的查询语句：
 
SELECT * FROM Employee 
WHERE Employee_Name = 'Jesus'
 
如果表中没有所以会发生什么？
 
一旦我们运行这个查询，在查找名字为Jesus的雇员的过程中，究竟会发生什么？数据库不得不Employee表中的每一行并确定雇员的名字（Employee_Name）是否为 ‘Jesus’。由于我们想要得到每一个名字为Jesus的雇员信息，在查询到第一个符合条件的行后，不能停止查询，因为可能还有其他符合条件的行。所以，必须一行一行的查找直到最后一行-这就意味数据库不得不检查上千行数据才能找到所以名字为Jesus的雇员。这就是所谓的全表扫描。
 
数据库索引是怎样提升性能的？
 
你可能会想为如此简单的事情做全表扫描效率欠佳-数据库是不是应该更聪明一点呢？这就像用人眼从头到尾浏览整张表-很慢也不优雅（原文：not at all sleek，不知如何翻译才好）。但是，你可以能根据文章标题已经猜到，这就是索引派上用场的时候。使用索引的全部意义就是通过缩小一张表中需要查询的记录/行的数目来加快搜索的速度。
 
什么是索引？
 
一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree）。索引是在表的列上创建。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点：索引是一种数据结构 。
 
什么样的数据结构可以作为索引？
 
B-Tree 是最常用的用于索引的数据结构。因为它们是时间复杂度低， 查找、删除、插入操作都可以可以在对数时间内完成。另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的。数据库管理系统（RDBMS）通常决定索引应该用哪些数据结构。但是，在某些情况下，你在创建索引时可以指定索引要使用的数据结构。
 
哈希表索引是怎么工作的？
 
哈希表是另外一种你可能看到用作索引的数据结构-这些索引通常被称为哈希索引。使用哈希索引的原因是，在寻找值时哈希表效率极高。所以，如果使用哈希索引，对于比较字符串是否相等的查询能够极快的检索出的值。例如之前我们讨论过的这个查询(SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’) 就可以受益于创建在Employee_Name 列上的哈希索引。哈系索引的工作方式是将列的值作为索引的键值（key），和键值相对应实际的值（value）是指向该表中相应行的指针。因为哈希表基本上可以看作是关联数组，一个典型的数据项就像“Jesus => 0x28939″，而0x28939是对内存中表中包含Jesus这一行的引用。在哈系索引的中查询一个像“Jesus”这样的值，并得到对应行的在内存中的引用，明显要比扫描全表获得值为“Jesus”的行的方式快很多。
 
哈希索引的缺点
 
哈希表是无顺的数据结构，对于很多类型的查询语句哈希索引都无能为力。举例来说，假如你想要找出所有小于40岁的员工。你怎么使用使用哈希索引进行查询？这不可行，因为哈希表只适合查询键值对-也就是说查询相等的查询（例：like “WHERE name = ‘Jesus’）。哈希表的键值映射也暗示其键的存储是无序的。这就是为什么哈希索引通常不是数据库索引的默认数据结构-因为在作为索引的数据结构时，其不像B-Tree那么灵活
 
还有什么其他类型的索引？
 
使用R-Tree作为数据结构的索引通常用来为空间问题提供帮助。例如，一个查询要求“查询出所有距离我两公里之内的星巴克”，如果数据库表使用R- Tree索引，这类查询的效率将会提高。 
 另一种索引是位图索引（bitmap index）， 这类索引适合放在包含布尔值(true 和 false)的列上，但是这些值（表示true或false的值）的许多实例-基本上都是选择性（selectivity）低的列。
 
索引是怎么提升性能的？
 
因为索引基本上是用来存储列值的数据结构，这使查找这些列值更加快速。如果索引使用最常用的数据结构-B-Tree-那么其中的数据是有序的。有序的列值可以极大的提升性能。下面解释原因。
 
假设我们在 Employee_Name这一列上创建一个B-Tree索引。这意味着当我们用之前的SQL查找姓名是‘Jesus’的雇员时，不需要再扫描全表。而是用索引查找去查找名字为‘Jesus’的雇员，因为索引已经按照按字母顺序排序。索引已经排序意味着查询一个名字会快很多，因为名字少字母为‘J’的员工都是排列在一起的。另外重要的一点是，索引同时存储了表中相应行的指针以获取其他列的数据。
 
数据库索引里究竟存的是什么？
 
你现在已经知道数据库索引是创建在表的某列上的，并且存储了这一列的所有值。但是，需要理解的重点是数据库索引并不存储这个表中其他列（字段）的值。举例来说，如果我们在Employee_Name列创建索引，那么列Employee_Age和Employee_Address上的值并不会存储在这个索引当中。如果我们确实把其他所有字段也存储在个这个索引中，那就成了拷贝一整张表做为索引-这样会占用太大的空间而且会十分低效。
 
索引存储了指向表中某一行的指针
 
如果我们在索引里找到某一条记录作为索引的列的值，如何才能找到这一条记录的其它值呢？这是很简单 - 数据库索引同时存储了指向表中的相应行的指针。指针是指一块内存区域， 该内存区域记录的是对硬盘上记录的相应行的数据的引用。因此，索引中除了存储列的值，还存储着一个指向在行数据的索引。也就是说，索引中的Employee_Name这列的某个值（或者节点）可以描述为 (“Jesus”, 0x82829)， 0x82829 就是包含 “Jesus”那行数据在硬盘上的地址。如果没有这个引用，你就只能访问到一个单独的值（“Jesus”），而这样没有意义，因为你不能获取这一行记录的employee的其他值-例如地址（address）和年龄（age）。
 
数据库怎么知道什么时候使用索引？
 
当这个SQL （SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’ ）运行时，数据库会检查在查询的列上是否有索引。假设Employee_Name列上确实创建了索引，数据库会接着检查使用这个索引做查询是否合理 - 因为有些场景下，使用索引比起全表扫描会更加低效。如果想要了解更多这些场景，请阅读这篇文章：Selectivity in SQL
 
你能强制数据库使用索引吗？
 
通常来说， 你不会告诉数据库什么时候使用索引 - 数据库自己决定。然而，值得注意的是在大多数数据库中（像Oracle 和 MYSQL）， 你实际上可以制订你想要使用的索引。
 
如何在使用SQL创建索引：
 
之前的例子中，在Employee_Name列上创建索引的SQL如下：
 
CREATE INDEX name_index
ON Employee (Employee_Name)
 
如何创建联合索引
 
我们可以在雇员表上创建两个列的联合索引，SQL如下：
 
CREATE INDEX name_index
ON Employee (Employee_Name, Employee_Age)
 
把数据库索引类比成什么比较好呢?
 
一个非常好的类比是把数据库索引看作是书的索引。如果你有一本关于狗的书，你想要找关于‘黄金猎犬’的那部分。当你可以通过在书背的索引找到哪几页有关于‘黄金猎犬’信息的时候，你为什么要翻完正本书 - 这相当于数据库中的全表扫描。同样的，就像一本书的索引包含页码一样，数据库的索引包含了指针，指向你在SQL中想要查询的值所在的行。
 
使用数据库索引会有什么代价？
 
那么，使用数据库索引有什么缺点呢？其一，索引会占用空间 - 你的表越大，索引占用的空间越大。其二，性能损失（主要值更新操作），当你在表中添加、删除或者更新行数据的时候， 在索引中也会有相同的操作。记住：建立在某列（或多列）索引需要保存该列最新的数据。
 
基本原则是只如果表中某列在查询过程中使用的非常频繁，那就在该列上创建索引。
 
原文链接：
 
http://www.programmerinterview.com/index.php/database-sql/what-is-an-index/
 
想要了解更多索引相关的知识，请参考一下链接： 
 http://www.programmerinterview.com/index.php/database-sql/what-is-an-index/ 
 http://www.programmerinterview.com/index.php/database-sql/selectivity-in-sql-databases/ 
 http://www.programmerinterview.com/index.php/database-sql/cardinality-in-sql/ 
 http://use-the-index-luke.com/sql/preface#

概念
 
索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散的存储结构实现原理（B+树） 通俗点说类似于一本书的目录，通过目录可以快速查到你想要的数据。
 
 
 
索引的优缺点
 
优点： 大大缩短查询时间，加索引至少比普通查询快100倍
 
缺点： 索引的创建和维护需要时间，随着数量增减需要的时间也会增加  
 
            索引是需要占用物理空间的，（也就是常说的用空间换时间）表空间是有最大上限设置的 如果一个表有大量索引会更快的到达上限值
 
 
 
索引使用的注意事项
 
  凡事都有利和弊 只有正确运用才能达到我们想要的结果运用索引要注意以下情况否则适得其反：
 
 索引用在where条件经常使用的列
 加索引列的内容不是唯一的几个值
 加索引列的内容不要频繁变化
 加索引列的值可以为null，并且可以有多null ，但不能存有重复的空字符串" "
 对于创建多个列索引，如果不是一起使用的话，则查询时使用索引会不起作用，如 （创建索引A ，B 查询只查询了A ）
 模糊查询时 使用like 前面有百分号开头索引会失效
如果条件中or ，那么条件中带索引会失效，就是说必须作为条件的所有字段都必须带索引 ，建议不要使用or关键字
 如果列类型是字符串，哪作为条件查询时该列的值一定用‘  ’引号引用起来，否则索引失效
索引分类
 
   1.普通索引     
 
普通索引（由关键字KEY或INDEX定义的索引）的唯一任务是加快对数据的访问速度。
 
语句：
 
创建索引语句：
 
CREATE INDEX index_name ON table(column)
 
 修改表时加索引语句：
 
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column)
 
2.唯一索引
 
索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
 
创建唯一索引语句：
 
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column)
 
修改表时加索引语句：
 
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column)
 

3.主键索引
 
是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
 
创建主键索引语句：
 
CREATE TABLE 'table' (
    'id' int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,   
    PRIMARY KEY ('id')
);
 

4.复合索引（组合索引）
 
用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引) 查询时使用创建时第一个开始 索引才有效 使用遵循左前缀集合
 
复合语句：
 
ALTER TABLE `table` ADD INDEX indexName (name,xb,age); 
 
 
 
到这里就总结完了，大家在使用索引时一点要考虑好了，修改性能和检索性能是互相矛盾的，切记一点要注意，有些地方可能不是很全面，望大家多多指教！
 
 
 
 

一、索引是什么

 

 索引是与表或视图关联的磁盘上结构，可以加快从表或视图中检索行的速度。索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。这些键存储在一个结构（B树）中，使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行。

 

 表或视图可以包含以下类型的索引：

 

   

  
  
  * 聚集
 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 o聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行。索引定义中包含聚集索引列。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序排序。
 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 o只有当表包含聚集索引时，表中的数据行才按排序顺序存储。如果表具有聚集索引，则该表称为聚集表。如果表没有聚集索引，则其数据行存储在一个称为堆的无序结构中。
 
  
  
  
  * 非聚集
 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 o 非聚集索引具有独立于数据行的结构。非聚集索引包含非聚集索引键值，并且每个键值项都有指向包含该键值的数据行的指针。
 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 o从非聚集索引中的索引行指向数据行的指针称为行定位器。行定位器的结构取决于数据页是存储在堆中还是聚集表中。对于堆，行定位器是指向行的指针。对于聚集表，行定位器是聚集索引键。
 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 o 您可以向非聚集索引的叶级添加非键列以跳过现有的索引键限制（900 字节和 16 键列），并执行完整范围内的索引查询。
 
 
 
 聚集索引和非聚集索引都可以是唯一的。这意味着任何两行都不能有相同的索引键值。另外，索引也可以不是唯一的，即多行可以共享同一键值。
 
 
 
 每当修改了表数据后，都会自动维护表或视图的索引。
 
 
 
 索引和约束
 
 
 
 对表列定义了 PRIMARY KEY 约束和 UNIQUE 约束时，会自动创建索引。例如，如果创建了表并将一个特定列标识为主键，则数据库引擎自动对该列创建 PRIMARY KEY 约束和索引。有关详细信息，请参阅创建索引（数据库引擎）。
 
 
 
 
 
 二、索引有什么用
 
 
 
 与书中的索引一样，数据库中的索引使您可以快速找到表或索引视图中的特定信息。索引包含从表或视图中一个或多个列生成的键，以及映射到指定数据的存储位置的指针。通过创建设计良好的索引以支持查询，可以显著提高数据库查询和应用程序的性能。索引可以减少为返回查询结果集而必须读取的数据量。索引还可以强制表中的行具有唯一性，从而确保表数据的数据完整性。
 
 
 
 设计良好的索引可以减少磁盘 I/O 操作，并且消耗的系统资源也较少，从而可以提高查询性能。对于包含SELECT、UPDATE、DELETE 或 MERGE 语句的各种查询，索引会很有用。例如，在 AdventureWorks数据库中执行的查询 SELECT Title, HireDate FROM HumanResources.Employee WHEREEmployeeID =250。执行此查询时，查询优化器评估可用于检索数据的每个方法，然后选择最有效的方法。可能采用的方法包括扫描表和扫描一个或多个索引（如果有）。
 
 
 
 扫描表时，查询优化器读取表中的所有行，并提取满足查询条件的行。扫描表会有许多磁盘 I/O操作，并占用大量资源。但是，如果查询的结果集是占表中较高百分比的行，扫描表会是最为有效的方法。
 
 
 
 查询优化器使用索引时，搜索索引键列，查找到查询所需行的存储位置，然后从该位置提取匹配行。通常，搜索索引比搜索表要快很多，因为索引与表不同，一般每行包含的列非常少，且行遵循排序顺序。
 
 
 
 查询优化器在执行查询时通常会选择最有效的方法。但如果没有索引，则查询优化器必须扫描表。您的任务是设计并创建最适合您的环境的索引，以便查询优化器可以从多个有效的索引中选择。SQLServer 提供的数据库引擎优化顾问可以帮助分析数据库环境并选择适当的索引。
 
 
 
 三、索引怎么用
 
 
 
 索引其实关键目的是为了加快检索速度而建立的，所以，怎么用索引是数据库系统本身的事情，作为数据库设计或使用者，设计并创建好索引然后体验加上索引后的查询变快的感觉就行了。所以，索引怎么用就变为了“怎么创建合适的索引”，以下说明这个问题：
 
 
 
 索引设计不佳和缺少索引是提高数据库和应用程序性能的主要障碍。设计高效的索引对于获得良好的数据库和应用程序性能极为重要。为数据库及其工作负荷选择正确的索引是一项需要在查询速度与更新所需开销之间取得平衡的复杂任务。如果索引较窄，或者说索引关键字中只有很少的几列，则需要的磁盘空间和维护开销都较少。而另一方面，宽索引可覆盖更多的查询。您可能需要试验若干不同的设计，才能找到最有效的索引。可以添加、修改和删除索引而不影响数据库架构或应用程序设计。因此，应试验多个不同的索引而无需犹豫。
 
 
 
 SQL Server中的查询优化器可在大多数情况下可靠地选择最高效的索引。总体索引设计策略应为查询优化器提供可供选择的多个索引，并依赖查询优化器做出正确的决定。这在多种情况下可减少分析时间并获得良好的性能。若要查看查询优化器对特定查询使用的索引，请在SQL Server Management Studio 中的“查询”菜单上选择“包括实际的执行计划”。
 
 
 
 不要总是将索引的使用等同于良好的性能，或者将良好的性能等同于索引的高效使用。如果只要使用索引就能获得最佳性能，那查询优化器的工作就简单了。但事实上，不正确的索引选择并不能获得最佳性能。因此，查询优化器的任务是只在索引或索引组合能提高性能时才选择它，而在索引检索有碍性能时则避免使用它。
 
 
 
 建议的索引设计策略包括以下任务：
 
 
 
  
  
  1.了解数据库本身的特征。例如，它是频繁修改数据的联机事务处理 (OLTP) 数据库，还是主要包含只读数据的决策支持系统 (DSS)或数据仓库 (OLAP) 数据库？
 
  
  
  2.了解最常用的查询的特征。例如，了解到最常用的查询联接两个或多个表将有助于决定要使用的最佳索引类型。
 
  
  
  3.了解查询中使用的列的特征。例如，某个索引对于含有整数数据类型同时还是唯一的或非空的列是理想索引。筛选索引适用于具有定义完善的数据子集的列。
 
  
  
  4.确定哪些索引选项可在创建或维护索引时提高性能。例如，对现有某个大型表创建聚集索引将会受益于 ONLINE 索引选项。ONLINE选项允许在创建索引或重新生成索引时继续对基础数据执行并发活动。
 
  
  
  5.确定索引的最佳存储位置。非聚集索引可以与基础表存储在同一个文件组中，也可以存储在不同的文件组中。索引的存储位置可通过提高磁盘 I/O性能来提高查询性能。例如，将非聚集索引存储在表文件组所在磁盘以外的某个磁盘上的一个文件组中可以提高性能，因为可以同时读取多个磁盘。
 
  
  
  
  
  
 或者，聚集索引和非聚集索引也可以使用跨越多个文件组的分区方案。在维护整个集合的完整性时，使用分区可以快速而有效地访问或管理数据子集，从而使大型表或索引更易于管理。有关详细信息，请参阅已分区表和已分区索引。在考虑分区时，应确定是否应对齐索引，即，是按实质上与表相同的方式进行分区，还是单独分区。
 
 
 
 # 
  设计索引。
 
 索引设计是一项关键任务。索引设计包括确定要使用的列，选择索引类型（例如聚集或非聚集），选择适当的索引选项，以及确定文件组或分区方案布置。
 
 
 
 # 确定最佳的创建方法。按照以下方法创建索引：
 
 
 
  
  
  
  * 使用 CREATETABLE 或 ALTER TABLE 对列定义 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束
 
  
  
  
  
  
 SQL Server 数据库引擎自动创建唯一索引来强制 PRIMARY KEY 或 UNIQUE约束的唯一性要求。默认情况下，创建的唯一聚集索引可以强制 PRIMARY KEY约束，除非表中已存在聚集索引或指定了唯一的非聚集索引。默认情况下，创建的唯一非聚集索引可以强制 UNIQUE约束，除非已明确指定唯一的聚集索引且表中不存在聚集索引。
 
  
  
  
  
  
 还可以指定索引选项和索引位置、文件组或分区方案。
 
  
  
  
  
  
 创建为 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束的一部分的索引将自动给定与约束名称相同的名称。
 
 
 
  
  
  
  * 使用 CREATEINDEX 语句或 SQL Server Management Studio对象资源管理器中的“新建索引”对话框创建独立于约束的索引
 
  
  
  
  
  
 必须指定索引的名称、表以及应用该索引的列。还可以指定索引选项和索引位置、文件组或分区方案。默认情况下，如果未指定聚集或唯一选项，将创建非聚集的非唯一索引。若要创建筛选索引，请使用可选的WHERE 子句。
 
 
 
 # 创建索引。
 
 要考虑的一个重要因素是对空表还是对包含数据的表创建索引。对空表创建索引在创建索引时不会对性能产生任何影响，而向表中添加数据时，会对性能产生影响。
 
 对大型表创建索引时应仔细计划，这样才不会影响数据库性能。对大型表创建索引的首选方法是先创建聚集索引，然后创建任何非聚集索引。在对现有表创建索引时，请考虑将ONLINE 选项设置为 ON。该选项设置为 ON 时，将不持有长期表锁以继续对基础表的查询或更新。
 
 
 
 简单的创建索引，可采用如下语句：
 
 CREATE INDEX IX_ProductVendor_VendorID
 
  
  
  
  ONPurchasing.ProductVendor (VendorID, VendorName);