数据库索引的实现原理以及优缺点
数据库索引，在数据库管理系统中是一个排序形式的数据结构，以协助快速查询和更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
那么为什么要用B+树来实现索引而不使用二叉搜索树或者平衡树或者红黑树呢？要知道原因首先需要了解B树的性质：
一个 m 阶的B树满足以下条件：
- 每个结点至多拥有m棵子树；
- 根结点如果是非空节点则至少拥有两颗子树；
- 除了根结点以外，其余每个分支结点至少拥有 m/2 棵子树；
- 所有的叶结点都在同一层上；
- 有 k 棵子树的分支结点则存在 k-1 个关键码，关键码按照递增次序进行排列；
1. B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针（ROWID），而B树则所有节点都带有，在内部节点出现的索引项不会再出现在叶子节点中。
2. B+树中所有叶子节点都是通过指针连接在一起，而B树不会。
1. 非叶子节点不会带上ROWID，这样，一个块中可以容纳更多的索引项，一是可以降低树的高度。二是一个内部节点可以定位更多的叶子节点。
2. 叶子节点之间通过指针来连接，范围扫描将十分简单，而对于B树来说，则需要在叶子节点和内部节点不停的往返移动。
一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。一般而言B+树的每个节点都需要操作系统中的一页来进行存储，那么我们在查询使用到索引的时候最多进行的IO次数为访问节点的个数，而在一课搜索树上进行搜索时最多访问的节点个数为树的高度，到这里我们就可以明白索引为什么使用B+树来实现了，B+树中的每个节点可以保存更多的记录，因此树的高度很低，从而查询效率很高。
为表设置索引也是要付出相应的代价：第一，数据库的存储空间增大了；第二，在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
创建索引可以大大提高系统的性能。
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
增加索引也有许多不利的方面。
创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
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