索引技术
索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。优点：大大加快检索速度；创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性；加速表和表之间的连接；在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间——大大减少服务器需要扫描的数据量；帮助服务器避免排序和临时表；将所及I/O变为顺序I/O。但也有缺点：索引需要占用数据表以外的物理存储空间；创建索引和维护索引要花费一定的时间；当对表进行更新操作时，索引需要被重建，这样降低了数据的维护速度。
索引使用规则：
- 不要索引数据量不大的表，对于小表来讲，表扫描的成本并不高。
- 不要设置过多的索引，在没有聚集索引的表中，最大可以设置249个非聚集索引，过多的索引首先会带来更大的磁盘空间，而且在数据发生修改时，对索引的维护是特别消耗性能的。
- 合理应用复合索引，有某些情况下可以考虑创建包含所有输出列的复合索引。
- 对经常使用范围查询的字段，可能考虑聚集索引。
- 避免对不常用的列，逻辑性列，大字段列创建索引。
索引类型
- 普通索引：create index stusno on student（sno）
- 唯一索引：unique。例如：create unique index stusno on student（sno）表明此索引的每一个索引值只对应唯一的数据记录，对於单列惟一性索引，这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引，保证多个值的组合不重复。
- 主键索引：数据库表经常有一列或多列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。
- 聚集索引：在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。 如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。
- 全文索引（全文检索）：具体细节详见https://blog.csdn.net/hycxag/article/details/83384652
索引的实现
- B+树：是一种平衡树，数据库开发商会设置子节点数的一个最大值，这个值不会太小，所以B+树一般来说比较矮胖，而红黑树就比较瘦高了。如果经常需要同时对两个字段进行AND查询,那么使用两个单独索引不如建立一个复合索引，因为两个单独索引通常数据库只能使用其中一个，而使用复合索引因为索引本身就对应到两个字段上的，效率会有很大提高。
- 散列索引：通过散列函数来定位的一种索引，不过很少有单独使用散列索引的，反而是散列文件组织用的比较多。散列文件组织就是根据一个键通过散列计算把对应的记录都放到同一个槽中，这样的话相同的键值对应的记录就一定是放在同一个文件里了，也就减少了文件读取的次数，提高了效率。
- 位图索引：是一种针对多个字段的简单查询设计的一种特殊的索引，适用范围比较小，只适用于字段值固定并且值的种类很少的情况，比如性别，只能有男和女，或者级别，状态等等，并且只有在同时对多个这样的字段查询时才能体现出位图的优势。位图的基本思想就是对每一个条件都用0或者1来表示，如有5条记录，性别分别是男，女，男，男，女，那么如果使用位图索引就会建立两个位图，对应男的10110和对应女的01001,这样做有什么好处呢，就是如果同时对多个这种类型的字段进行and或or查询时，可以使用按位与和按位或来直接得到结果了。
- 三种索引的比较：B+树最常用，性能也不差，用于范围查询和单值查询都可以。特别是范围查询，非得用B+树这种顺序的才可以；HASH的如果只是对单值查询的话速度会比B+树快一点，但是ORACLE好像不支持HASH索引，只支持HASH表空间；位图的使用情况很局限，只有很少的情况才能用，一定要确定真正适合使用这种索引才用（值的类型很少并且需要复合查询，比如性别），否则建立一大堆位图就一点意义都没有。