在我们日常使用各种软件和应用程序时，背后都离不开数据库的默默支持，而数据库中的索引，就像是一把神奇的钥匙，能够让我们在海量的数据中迅速找到所需的信息，大大提高了查询的速度，那你有没有想过，这把神奇的钥匙背后的原理究竟是什么呢？为什么使用了索引，查询就能变得如此之快？

让我们来想象一个场景，假如你有一本超级厚的电话簿，里面记录了成千上万个名字和对应的电话号码，如果这本电话簿没有任何的排序和分类，当你想要查找某个人的电话号码时，你就不得不从头到尾一个一个地去翻找，这无疑是一项极其耗时的任务。

而数据库中的索引，就类似于给这本电话簿进行了分类和排序，比如按照姓氏的字母顺序进行排列，这样当你要查找某个姓氏开头的名字时，就可以直接定位到相应的区域，大大减少了查找的范围和时间。

索引的原理其实并不复杂，它是一种特殊的数据结构，常见的有 B 树和 B+树，这些数据结构能够快速地定位和查找数据。

以 B 树为例，它就像是一棵平衡的多叉树，每个节点上都存储了一定数量的数据和指向子节点的指针，当我们进行查询时，通过比较查询条件和节点上的数据，就能迅速确定应该沿着哪个分支继续向下查找，直到找到目标数据。

那为什么使用索引查询就会快呢？这是因为索引大大减少了需要扫描的数据量，没有索引时，数据库可能需要从头到尾扫描整个数据表来查找符合条件的数据，而有了索引，就像是有了一张精确的地图，能够直接引导数据库快速找到目标所在的区域，从而避免了大量的无效扫描。

举个例子，如果一个数据表中有 100 万条记录，而我们要查找其中某一个特定的记录，没有索引的情况下，数据库可能需要逐一检查这 100 万条记录，但如果有了合适的索引，可能只需要检查几千甚至几百条记录就能找到目标。

索引还能够提高数据的唯一性约束检查和排序操作的效率。

让我们来玩一个小游戏，帮助大家更好地理解索引的作用。

游戏名称：“快速查找宝藏”

游戏玩法：

准备一张纸，上面随机写上 100 个数字。

把这 100 个数字想象成一个没有索引的数据表。

让参与者在不做任何排序和标记的情况下，找出指定的数字（55）。

记录下找到这个数字所花费的时间。

按照从小到大的顺序对这 100 个数字进行排序，并在每个数字旁边标记上其在排序后的位置（类似于建立索引）。

再让参与者查找指定数字（还是 55），并记录时间。

通过比较两次查找的时间，就能直观地感受到索引的作用啦！

问答：

1、数据库索引是不是越多越好？

答：不是的，过多的索引会增加数据插入、更新和删除的开销，因为每次数据的变动都可能需要同时更新多个索引，只在经常用于查询、连接和排序的列上创建索引。

2、索引对数据库的存储空间有影响吗？

答：有影响，索引需要额外的存储空间来存储索引数据结构和相关信息，所以会增加数据库的存储空间占用。

3、如何选择合适的列创建索引？

答：通常选择在经常用于查询条件、连接操作、排序操作的列上创建索引，对于很少使用或者数据重复度高的列，不适合创建索引。