索引的基本概念

在上一节中，你学习了如何对数据库进行增删改查操作。你可能已经发现，随着数据量的增加，查询速度会变慢。这时，索引就派上用场了。

本节将带你了解：

什么是索引，为什么需要它
索引是如何提高查询性能的
常见的索引类型
创建索引的基本语法
索引的优点与注意事项

无论你使用的是哪种关系型数据库，理解索引的原理都是提升性能的关键。

什么是索引？

索引（Index）就像是书本的目录。

想象一下，如果你在一本 1000 页的字典中查一个词，如果没有目录或页码索引，你只能一页页翻，效率极低；但如果有按字母顺序排列的索引，你可以直接跳到相关页码，快速找到目标。

数据库中的索引也是类似的机制——它是在数据库表的某些列上构建的特殊数据结构，可以加快数据的查找速度。

索引是如何提高查询效率的？

当你执行一个查询语句时，数据库系统会扫描数据表来查找满足条件的行。如果表很大，这种全表扫描（Full table scan）会很慢。

如果你在查询字段上创建了索引，数据库就可以通过索引直接定位目标数据，就像翻书一样直接跳到对应页码，大大减少了扫描的行数。

通俗理解

没有索引 = 从头翻书

有了索引 = 看目录跳转页码

常见的索引类型

你可能会接触到不同类型的索引，下面是几种常见类型的简介：

类型	简介
普通索引	最基本的索引类型，加速查询但不强制唯一性
唯一索引	不允许索引列中有重复值，适合用于用户名、邮箱等唯一性字段
主键索引	主键自动创建的唯一索引，且不能为空
复合索引	在多个列上建立的索引，适合多列联合查询
全文索引	用于文本搜索（如 MySQL 中的 `FULLTEXT`），支持关键词匹配
哈希索引	使用哈希算法建立索引，查询速度快，适合等值查询
B+ 树索引	目前最主流的索引结构（MySQL 默认就是），查询性能优秀，支持范围查找等

不同数据库系统对这些索引的实现可能略有不同，但核心思想是相通的。

如何创建索引（以 SQL 为例）

你可以使用 CREATE INDEX 或在建表时定义索引字段。

示例 1：创建普通索引

CREATE INDEX idx_name ON students(name);

这条语句会在 students 表的 name 字段上创建一个索引，索引名称为 idx_name。

示例 2：创建唯一索引

CREATE UNIQUE INDEX idx_email ON users(email);

确保 users 表中的 email 字段没有重复值。

示例 3：删除索引

DROP INDEX idx_name ON students;

索引查询示例

假设你已经为学生表 students 的 name 字段创建了一个索引，这时候执行以下 SQL 查询指令就很有可能会使用刚刚创建的 idx_name 索引。

SELECT * FROM students WHERE name = '张三';

这条语句会让数据库去 name 的索引结构中查找是否存在 '张三'，再根据索引指向找到整行数据。

但是如果你使用类似于下面的模糊查询，由于数据库无法使用索引进行“前缀匹配”，因此很可能还是会全表扫描。

SELECT * FROM students WHERE name LIKE '%三';

那如何判断是否用了索引？

你可以使用数据库的 执行计划语法 查看实际查询是否使用了索引。例如：

EXPLAIN SELECT * FROM students WHERE name = '张三';

上述命令执行后会输出一张表，看看 key 字段是否是 idx_name，就知道数据库是否用了索引。

下面是一个完整的演示流程：

-- 创建表
CREATE TABLE students (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT
);

-- 插入一些数据
INSERT INTO students (id, name, age) VALUES
(1, '张三', 20),
(2, '李四', 21),
(3, '王五', 22);

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_name ON students(name);

-- 使用查询
SELECT * FROM students WHERE name = '张三';

-- 查看是否使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM students WHERE name = '张三';

提示

通常来说，只要你创建了索引，数据库就会尝试自动选择是否使用索引，你不需要手动指定使用哪个索引。这一过程由数据库中的 查询优化器（Query Optimizer）来完成，它的职责就是判断：

使用哪个索引会更快？
使用全表扫描是否反而更高效？
是否合并多个索引、走覆盖索引、使用排序等等？

💡 也就是说：索引不是强制性的，而是数据库自己决定用不用。你只需要写正常的 SQL 查询语句。

索引的优缺点

✅ 优点：

加快查询速度（特别是 WHERE 条件、JOIN、ORDER BY 等操作）
提高排序性能
提高数据唯一性约束的效率

⚠️ 缺点：

会占用磁盘空间（每个索引本质上是一份额外的结构）
会影响写入性能（插入、更新、删除操作时，索引也要同步维护）
过多的索引反而可能导致查询变慢（数据库可能选择了不合适的索引）

索引的使用建议

常用于 WHERE 条件、JOIN 连接字段、排序字段、分组字段的列适合创建索引。
不要给频繁修改的列盲目加索引，会降低性能。
低基数（重复值很多，比如性别）的列通常不建议加索引，效果不明显。
合理使用复合索引可以避免创建多个索引。

小结

在本节中，你了解了索引的核心知识：

索引就像书的目录，可以加速查询
常见的索引类型有普通索引、唯一索引、主键索引等
使用 SQL 可以方便地创建和删除索引
索引提升查询效率的同时，也带来维护成本

掌握索引的原理和使用技巧，将帮助你打造性能更优的数据库结构。在后续项目开发中，你会发现索引设计是一门“艺术”，值得深入研究。

什么是索引？​

索引是如何提高查询效率的？​

常见的索引类型​

如何创建索引（以 SQL 为例）​

示例 1：创建普通索引​

示例 2：创建唯一索引​

示例 3：删除索引​

索引查询示例​

索引的优缺点​

✅ 优点：​

⚠️ 缺点：​

索引的使用建议​

小结​