各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享数据库索引是什么意思，以及数据库视图的作用是什么的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

一、索引是什么东西呢

索引是指一类特殊的数据结构，它由索引键和指向数据文件中相应记录的记录指针(或记录号)组成。

索引键是记录的一个或一组数据项。索引用来提高数据查询效率，但同时引入存储代价和更新代价。

在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构。

它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。

索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。

二、索引是什么意思

索引是指对一组数据或信息进行分类、排序和检索的方法。在计算机科学中，索引是数据库、文件系统等数据结构中的一种重要组织方式，通过建立索引，可以快速地定位和访问数据。

索引根据数据的某个特定字段（如关键词、日期等）创建，然后通过查询索引查找特定的数据。

索引可以提高数据的访问效率，快速地定位所需的数据，减少查找的时间和资源消耗。

三、数据库索引是什么，有什么用，怎么用

在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的SQL有直接的关系，索引问题又是SQL问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。1.SQL执行流程看一个问题，在下面这个表T中，如果我要执行需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？

这分别是ID字段索引树、k字段索引树。

这条SQL语句的执行流程：

1.在k索引树上找到k=3，获得ID=3002.回表到ID索引树查找ID=300的记录，对应R33.在k索引树找到下一个值k=5，ID=5004.再回到ID索引树找到对应ID=500的R4

5.在k索引树去下一个值k=6，不符合条件，循环结束

这个过程读取了k索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？2.常见索引优化2.1覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。

如果执行的语句是，这样的话因为ID的值在k索引树上，就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。

但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2最左前缀原则

B+树的数据项是复合的数据结构，比如的时候，B+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当这样的数据来检索的时候，B+树会优先比较name来确定下一步的检索方向，如果name相同再依次比较sex和age，最后得到检索的数据。

可以清楚的看到，A1使用tl索引，A2进行了全表扫描，虽然A2的两个条件都在tl索引中出现，但是没有使用到name列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给a单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name和age的联合索引，name字段比age字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。

2.3索引下推

以人员表的联合索引（name,age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL语句是这么写的

通过最左前缀索引规则，会找到ID1，然后需要判断其他条件是否满足在MySQL5.6之前，只能从ID1开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而MySQL5.6引入的索引下推优化(indexconditionpushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。

2.4隐式类型转化

隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：

修改表结构，修改字段数据类型。

修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

3.为什么会选错索引3.1优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2扫描行数

MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。

MySQL使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过1/M的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在MySQL中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值来选择：

on表示统计信息会持久化存储。默认N=20，M=10。

off表示统计信息只存储在内存中。默认N=8，M=16。

由于是采样统计，所以不管N是20还是8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用来重新统计索引信息，进行修正。

3.3索引选择异常和处理1.采用forceindex强行选择一个索引。2.可以考虑修改语句，引导MySQL使用我们期望的索引。3.有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。

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