为什么我们需要数据库表索引 _数据库表索引

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引入没有任何公式和计算机科学理论的B + Tree索引
如果您不是DBA或数据库开发人员，则可能不知道数据库索引的机制。但是，只要您可以编写一些SQL查询，您就一定已经听说过数据库索引，并且知道索引可以提高SQL查询的性能。
【为什么我们需要数据库表索引】在本文中，我将尝试使用最简单的语言和图表来说明B + tree索引如何改善SQL查询的性能。我以B + tree索引为例的原因是
· 大多数关系数据库管理系统（例如MySQL ， SQL Server和Oracle）都使用它
· 它可以提高大多数类型的SQL查询的性能，而不是特定类型的性能
它看起来怎样？

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让我们简化该指令，这是一个简化的图，说明了B + tree索引的结构。

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在上面的B + Tree示例中，每个矩形代表硬盘中的一个块，而蓝色填充点代表将这些块链接在一起的指针。

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请注意，此图出于演示目的极大地简化了B + Tree ，因为它假定每个硬盘块只能包含2个键。实际上，这将更大。
重要的是要了解如何构造B + tree索引。我们需要知道， "叶子节点"级别假定具有创建此索引的字段的所有值。在上面的示例中，很明显，我们在此表列中只有9行，其值从1到9 。
如果您对上述B + Tree的构建方式感兴趣，请参阅我的另一篇文章：如何在数据库中构建B + Tree索引？
它是如何工作的？

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B + tree可以帮助大多数数据库查询方案，这也是其有用的原因。
均等测试查询假设我们的SQL查询是在条件为"等于"的情况下检索的，例如：
SELECT *FROM TABLEWHERE ID = 3
为了找到等于3的ID ，按如下方式使用B +树。

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· 从树的顶层开始， 3小于5 ，因此我们需要使用数字5左侧的指针
· 在下一级别， 3在2到4之间，因此我们需要在中间使用指针
· 我们在叶子节点上有块，这里有3个
查询比较如果我们的SQL查询正在范围内搜索怎么办？例如，这是SQL查询：
SELECT *FROM TABLEWHERE ID BETWEEN 3 AND 7
这是该过程的演示。

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· 从树的顶层开始， 3小于5 ，因此我们需要使用数字5左侧的指针
· 在下一级别， 3在2到4之间，因此我们需要在中间使用指针
· 我们在叶子节点上有块，这里有3个
· 由于我们要查询比较数据，因此光标将继续在该代码块中获取，因此我们可以得到数字4
· 我们还没有到7 ，所以光标将继续转到下一个（右）叶子节点块
· 我们到达了下一个区块，所以我们得到了数字5和6 。但是它尚未完成，与上一步类似的机制将用于到达下一个区块。
· 我们到达了包含数字7的下一个块
· 我们已经达到范围的上限，因此查询完成
B +树特征

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B + Tree索引的最重要特征是它由树的叶节点级别和搜索关键字级别组成。
· 该索引列的所有值都出现在叶节点中。
· 非叶节点仅用于搜索目的，因此仅存在指向较低级别的指针。换句话说，它们不能导致实际的数据输入。
· 叶子节点中的每个键都有一个指向数据条目的额外指针，因此它可以导致光标查找/获取数据行。