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行业知识
2021-12-02 
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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。
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。
