在数据库管理领域，索引在优化数据检索、加快查询执行速度方面发挥着至关重要的作用。理解数据库索引的基本原理，无论使用哪种具体的数据库系统，开发人员都能有效地利用其优势。
存储在磁盘设备上的大型数据集被组织成离散的数据块。这些数据块代表着最小的I/O操作单元，可以整体访问。每次查询需要数据时，数据库都必须检索数据所在的整个数据块。
当根据未排序的字段搜索数据时，数据库采用线性搜索，这需要依次检查每个数据块。此过程平均需要 (N 1)/2 次数据块访问，其中 N 是表所占用的数据块总数。
但是，通过根据特定字段排序数据并创建索引，二分查找成为可能。二分查找将数据块访问次数大幅减少到大约 log2 N。当处理大型数据集时，这种效率提升尤其有利。
数据库索引涉及创建单独的数据结构，该结构存储索引字段值以及指向其相应记录的指针。这些索引条目已排序，可以使用二分查找，其性能远优于线性查找。
例如，考虑一个表，其中包含五百万行，每行包含 id、firstName、lastName 和 emailAddress 字段。id 字段定义为主键，确保值唯一，而 firstName 是未排序的非键字段。
如果没有索引，搜索特定 firstName 值的查询将需要对整个表进行线性搜索，需要 1,000,000 次数据块访问。
通过在 firstName 字段上创建索引，数据库可以在索引上执行二分查找，将数据块访问次数减少到大约 20 次。数据块访问次数的减少显著提高了查询性能。
虽然索引可以显著提高性能，但它需要为索引结构额外占用存储空间。因此，在选择要索引的字段时，需要仔细考虑。
应为查询过滤器和条件中经常使用的字段创建索引。仅用于结果显示的索引字段可能会在插入和删除期间导致不必要的空间消耗和性能开销。
此外，索引字段的基数会影响索引的有效性。具有许多不同值的基数高的字段通过有效地将数据分成较小的子集来优化索引性能。相反，具有有限唯一值的基数低的字段可能会使索引无效。
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