先由一个例子来引入索引：
假设有一张表Users，三个字段分别是user_name，user_age，user_sex。
现在要做一个这样的查询：找出表中所有用户名是“cwj”的人。一般会这样写：
select * from Users
where user_name = "cwj"
这样的查询语句，数据库会扫描Users表中的每一行数据来确定user_name是否为“cwj”；而且，我们要查询的是所有名为“cwj”的人，所以在你找到第一个符合条件的人时，查询并不会停止，所以一直要遍历整个表才能实现我们的需求。这就是 全表查询。
索引的作用
通过上面例子，应该大体能猜出索引的作用了。我们可能会想，数据库怎么如此笨拙，这样简单的一个查询却要遍历整张表，就像用人眼从头到尾一行一行找一样。当然不是，索引就是数据库解决这类问题的方法。使用索引的全部意义就是通过缩小一张表中的记录/行的数目，来加快搜索的速度！
什么是索引
说了那么多，是时候提出索引的概念了。一个索引是一个数据结构，这个数据结构中存储的是表中一个特定列的值，以及指向这个值所在行的指针。 需要注意的是，索引中并不存储这个列所对应行的其它字段的值，只是有一个指向这个列值所在行的指针，我们通过这个指针就可以找到这条记录的位置了。比如某个结点可能是这样的("cwj", 0x88989)，后面这个指针就是这条记录在内存中的地址，如果没有这个指针，你就只能访问到一个单个的列值，这样是没有意义的。拿一个比喻来说，书的目录就像索引，目录每一章节就是键，对应的页码就是值，你想看具体哪一章当然不用翻遍全书，只需要在目录中找到那一章，然后根据对应的页码翻书就行了
索引使用的数据结构
那么什么样的数据结构能够作为索引呢。常用的有B-Tree，哈希索引，R-Tree，位图索引等等。
B-tree 是最常用的用于索引的数据结构，因为它的时间复杂度低，增删改查都可以在对数时间内完成。另外就是存储在B-Tree中的数据是有序的。有关B-tree数据结构的讨论将单独写一篇文章介绍。而像R-Tree以及位图索引不太了解，日后再说
哈希索引
说道哈希索引，就得知道哈希表和哈希算法的概念。哈希表是以键值对的方式存储对象的
存储： 首先对键进行哈希算法生成一个Hashcode，然后在哈希表中根据这个Hashcode找到存储的bucket的位置。注意这个bucket中存储的是键和值都有。然后如果刚好键的Hashcode相等，就称为冲突，解决冲突有很多种方法，最常用的是链表解决法，即将Hashcode相同的数据按照链表的方式存储。
image.png
查找：查找时，先对键进行哈希算法，并根据生成的Hashcode在哈希表中找到相应的值，如果冲突，就按链表依次查找。
Hash索引：原理是一样的，列的值作为键，列所对应的行的地址作为值。
优点：在等式比较的查询中速度非常快，因为不需要遍历整个列的值，而是根据值进行哈希算法得到地址，最多解决一下冲突而已，所以效率大大提升
缺点：既然哈希索引效率这么高，怎么不是数据库最常用的索引方式呢，当然是有局限的
- 因为哈希索引比较的是经过Hash计算后的值，所以只能进行等式比较，不能用于范围查询，比如要查个所有小于40岁的员工，这就没办法了。
- 虽然哈希值是按照顺序排列的，但是哈希值映射的真正数据在哈希表中就不一定按顺序排列，所以无法加快任何排序操作的效率
- 当哈希值大量重复，也就是冲突特别多时，检索效率会大大降低。
- 对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。
- 哈希索引也不能避免表扫描，前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使找到了满足某个 Hash 键值的数据的记录，但这个记录可能是多条，所以也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。
数据库中创建索引
一般来说，当SQL（select * from Users where user_name = "cwj"）运行时，数据库会检查在查询的列上是否有索引，假设有，数据库会接着检查使用这个索引查询是否合理（因为有些场景下，使用索引比起全表扫描更加低效。）
之前的例子中，在user_name列上创建索引的SQL如下：
create index name_index on Users (user_name);
创建联合索引：
create index name_index on Users (user_name, user_age);
数据库索引的代价
当然，事物都有两面性，索引这么好就没有问题吗？当然有
- 索引会占用空间，表越大，索引占用的空间就越大
- 性能损失， 当在表中进行增删改操作时，在索引中也会有相同的操作，因为建立在某列或多列的索引需要保存该列最新的数据
什么时候使用索引
一般来说，如果表中某列在查询过程中使用的非常频繁，那就在该列上创建索引
文章大部分内容引自http://blog.csdn.net/weiliangliang111/article/details/51333169
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