1.索引的作用
想象一下，现在有一本包含几十万字的字典，有几百页厚，同时里面的字是无序排列的。如果在不使用目录的情况下，我们如何从字典中找出需要的字来呢？毫无疑问，我们只能一页一页地翻，显然，这是一项反人类的的工作。
我们必然想的是先看目录，然后，找到相关的字或者偏旁，然后，找到对应的页码再去查找想要找的文字，这样，效率就大大提高了。而事实上，目录就是一种索引，我们说的数据库索引思想和目录的思想一脉相承。
数据库索引最主要的作用就是帮助我们快速检索到想要的数据，从而不至于每次查询都做全局扫描。
假设不使用任何算法的情况下，我们要查询10万条记录中的某一条，在最坏的情况下需要遍历10万次。
但如果使用二分查找算法，则只需要进行log2 20000次，也就是14.287712次即可。这意味着我们只需对排序后的值进行14次搜索，就可以使用二分查找到想要的唯一值，常见的索引数据结构有B树和B+树。
下面我们，以MySQL的InnoDB引擎为例，分析一下索引的工作原理。
2.索引执行原理
我们知道MySQL的InnoDB引擎采用的是B+树数据结构，当我们去执行SELECT语句查询数据的时候，InnoDB需要从磁盘上去读取数据，而这个过程会涉及到磁盘 以及磁盘的随机IO ，我们来看这么一个图：
系统会把数据的逻辑地址传给磁盘，磁盘控制线路按照寻址逻辑把逻辑地址翻译成物理地址。也就是确定要读取的数据在哪个磁道、哪个扇区。为了读取这个扇区的数据，需要把磁头放在这个扇区上面，为了实现这样一个点，磁盘会不断地去旋转。把目标扇区旋转到磁头下面，使得磁头能够去找到对应的磁道。这里还会涉及到寻道的时间以及旋转时间的一个损耗。很明显磁盘IO这个过程的性能开销是非常大的，尤其是查询的数据量比较多的情况下。
所以InnotDB里面，干脆对存储在磁盘上的数据建立一个索引，然后把索引数据以及索引列对应的磁盘地址以B+树的方式进行存储。来看这么一个图：
当我们需要查找目标数据的时候，根据索引从B+树中去查找目标数据就行了。由于B+树的子树比较多，所以，只需要较少次数的磁盘IO就能够查找到目标数据。
至于B+树的数据结构，在这里就不分析了。大家可以去我的个人主页看往期视频有讲到。
3.索引的弊端
虽然，使用索引能减少磁盘IO次数，提高查询效率，但是，索引也不能建立太多。如果一个表中所有字段的索引很大，也会导致性能 l下降。想象一下，如果一个索引和一个表一样长，那么它将再次成为一个需要检查的开销。这就好比字典的目录非常详细，但是其长度已经和所有的文字一样长，这个时候目录本身的效率就大大下降了。
那索引有弊端吗？肯定是有的，索引可以提高查询读取性能，而它会将降低写入性能。当有索引时，如果更改一条记录，或者在数据库中插入一条新的记录，它将执行两个写入操作（一个操作是写入记录本身，另一个操作是将更新索引）。
因此，在定义索引时，必须牢记以下几点：
- 索引表中的每个字段将降低写入性能。
- 建议使用表中的唯一值为字段编制索引。
- 在关系数据库中充当外键的字段必须建立索引，因为它们有助于跨多个表进行复杂查询。
- 索引还使用磁盘空间，因此在选择要索引的字段时要小心。
