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1. 核心定义：什么是索引？
索引（Index） 是数据库中一种专门的辅助数据结构。
- 形象比喻：它就像书籍前面的目录或图书馆的索引卡片。
- 本质：它是“空间换时间”的权衡。通过占用一部分磁盘空间来存储字段值与物理行号的映射关系，从而极大地提高查询速度。
2. 开发者最关心的：索引是如何生效的？
关键点：索引是自动且透明的
你不需要在代码中显式“调用”索引。当你为某个字段创建索引后，数据库的查询优化器（Query Optimizer）会自动判断当前查询是否适合使用该索引。
你的业务代码完全不需要修改：
# 无论有没有索引，你的查询代码都长这样：
result = db.execute("SELECT * FROM documents WHERE status = 'processing'")区别仅在于： 数据库内部执行这条 SQL 的路径从“逐行扫描”变成了“目录跳转”。
3. 性能对比：有无索引的区别
假设
documents 表有 10 万条 数据，我们要查找 status = 'processing' 的记录。特性 | 无索引 (Full Table Scan) | 有索引 (Index Seek) |
工作原理 | 从第 1 行查到第 10 万行，逐一比对 | 直接根据“目录”找到对应行号，只读目标行 |
检查行数 | 100,000 行 | 2 行 (假设只有2条匹配) |
执行耗时 | ~ 500ms (随数据量线性增长) | ~ 2ms (几乎不随数据量增长) |
算法复杂度 | $O(N)$ | $O(\log N)$ 或 $O(1)$ |
4. 索引的生命周期
索引并不是静止的，它伴随数据的产生而产生，随数据的变化而更新。
阶段一：创建阶段（一次性成本）
CREATE INDEX idx_documents_status ON documents(status);此时数据库会扫描全表一次，将所有
status 的值进行排序并记录物理地址，生成如下映射表：status 值 | 对应的行号 (Pointer) |
'completed' | [1, 2, 4, 5, 6, ...] |
'failed' | [88, 555, 1234] |
'processing' | [3, 100000] |
阶段二：维护阶段（持续成本）
每当对数据进行 写操作 时，数据库会自动更新索引：
- INSERT：插入新行后，在索引目录中添加该行的行号。
- UPDATE：如果修改了被索引的字段，需要把行号从旧分类移到新分类。
- DELETE：从索引目录中删除该行号。
5. 总结：索引的利与弊
核心原则： 索引不是越多越好，要给“经常出现在 WHERE 条件中”的字段建索引。
优点
- 极速查询：大幅提升
SELECT性能。
- 减少 IO：不需要读取无关的磁盘数据块。
代价（The Cost）
由于索引需要自动维护，它会带来以下开销：
操作 | 影响 | 原因 |
SELECT | 显著变快 | 直接定位，无需全表扫描 |
INSERT | 稍变慢 | 除了存数据，还要更新索引结构 |
UPDATE | 稍变慢 | 涉及索引字段修改时，需要重排索引 |
DELETE | 稍变慢 | 需要同步清理索引条目 |
存储空间 | 增加 | 索引本身也是文件，需要占用物理磁盘空间 |
6. 快速问答 (Q&A)
- Q：索引在哪里创建？
- A：建表时或之后，通过 SQL 语句
CREATE INDEX创建。
- Q：代码要改吗？
- A：完全不用，SQL 语句和逻辑保持原样。
- Q：所有字段都该加索引吗？
- A：不。高频更新且很少被查询的字段不建议加，这会白白拖慢写入速度。
- Author:盛溪
- URL:https://tangly1024.com/article/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%AC%94%E8%AE%B0%EF%BC%9A%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B4%A2%E5%BC%95%20(Database%20Indexing)
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