##数据库索引的
###索引创建的优点
第一，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。
第二，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。
第三，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。
第四，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。
第五，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。
###索引创建的缺点
第一，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。
第二，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。
第三，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。
###索引的创建场合
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列 上创建索引，例如：

  • 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
  • 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
  • 在经常用在连接的列上，这 些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
  • 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
  • 在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
  • 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
    ##索引的实现原理
    索引的具体实现有以下两种，主流基本上是B+
    ###Hash索引应用的场景（较少）
    **优点：**Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
    **应用场合：**依赖于这种单值查找的系统被称为 “键-值存储”；对于这种系统，尽可能地使用 hash 索引。
    ###B+Tree索引应用的场景（较多）
    ####Hash 索引不能使用范围查询
    由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。Hash 索引不能够用于诸如 < 等用于查找一个范围值的比较运算符Hash 索引仅仅能满足”=”,”IN”和”<=>”（等价于）查询
    ####Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作
    由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；优化器不能够使用 hash 索引来加速 ORDER BY 操作。这种类型的索引不能够用于按照顺序查找下一个条目。
    ####Hash 索引不能利用部分索引键查询。
    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。查找某行记录必须进行全键匹配。而 B-tree 索引，任何该键的左前缀都可用以查找记录。
    ####Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
    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，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，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。
    ####Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高
    对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。