首先通過一個非常簡單的例子來解釋爲什麼你需要數據庫索引。
假設我們有一張數據表Emplyee，該表有三列：
Employee_Name,Employee_Age,Employee_Address
表中有幾萬條記錄。現在，我們要執行下面這條查詢語句，查找出所有名字叫“Jesus”的員工的詳細信息：
SELECT * FROM Employee
WHERE Employee_Name = 'Jesus'
沒有索引會發生什麼？
當我們執行上面這條查詢後，數據庫中究竟發生了什麼？數據庫系統會逐行的遍歷整張表，對於每一行都要檢查其Employee_Name字段是否等於“Jesus”。因爲我們要查找所有名字爲“Jesus”的員工，所以當我們發現了一條名字是“Jesus”的記錄後，並不能停止繼續查找，因爲可能有其他員工也叫“Jesus”。這就意味着，對於表中的幾萬條記錄，數據庫每一條都要檢查。這就是所謂的“全表掃描”（ full table scan）。
數據庫索引是怎麼提高查詢效率的？
也許你在抱怨，這麼簡單的事情還要做全表掃描，這簡直就是用人眼檢查整個表，效率太低了！數據庫就不能更聰明點嗎？也許你已經根據文章標題猜到了，在這裏使用索引會大有幫助。索引的最大作用就是加快查詢速度，它能從根本上減少需要掃表的記錄/行的數量。
一句話理解什麼是索引！
索引就是數據結構！
進一步說該數據結構中存儲了這張表中某一列的所有值，就是說索引是基於數據表中的某一列創建的。再囉嗦一遍：一個索引是由表中某一列上的數據組成，並且這些數據存儲在某個數據結構中。最後一遍：索引就是數據結構。嗯，記住這句話吧！
索引使用哪種數據結構？
B- 樹是用於索引最常見的數據結構。這是因爲B-樹有較好的時間效率，在查找、刪除、插入操作上其時間複雜度都是對數階，即O(logn)。另外一個重要原因是，存儲在B-樹上的數據是有序的。通常，創建索引時使用哪種數據結構是由數據庫決定的。但是，有些數據庫，你可以指定使用哪種數據結構創建索引。
Hash索引怎麼工作的？
Hash表是另外一種可以被用作索引的數據結構，這種索引稱作hash索引。Hash表的查詢效率是非常高的，尤其對比較字符串相等的查詢，如果使用了hash索引，那麼查詢速度是極快的。例如，前面討論過的查詢語句(SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’),如果在Employee_Name列上創建hash索引，會顯著提高該查詢的效率。Hash索引的原理是，將列值作爲hash表的key,而value中保存行的指針。Hash表就是一個關聯數組(associative array，關聯數組又稱映射Map或字典Dictionary)，典型的結構看起來是這個樣子：
Jesus -> 0x289390x28939指向“Jesus”這一行在內存中的地址（Mysql 只有memory引擎支持Hash索引）。使用hash索引直接通過"Jesus"獲取這一行在內存中的地址指針，明顯比通過全表掃描查找出Employee_Name=’Jesus‘的行要快的多。
Hash索引的缺點！
Hash表是無序的數據結構，在很多情況下，使用hash索引並不能提高效率。例如，你想查找出所有年齡小於40的員工，就不能使用hash索引。因爲Hash索引只適用於鍵值對查詢，即等值查詢(例如"WHERE name=`Jesus`)，不能用於範圍查詢。Hash表中的鍵值映射隱含的告訴了你，hash表中的鍵並沒有按照特定的順序排序。而且hash表不如B- 樹靈活，所以數據庫系統通常會選擇B-樹作爲索引的默認數據結構而不是hash表。
還有其他類型的索引嗎？
R- 樹索引通常用來解決空間問題。例如，你要查找“距離我2km以內的星巴克”，類似這種查詢使用R-樹索引會有很好的性能提升。空間數據庫代表有PostGIS，MySQL Spatial。
還有一種位圖(bitmap)索引，位圖索引一般用在布爾類型的列上。這些列都具有低選擇性(low selectivity)的特點。因爲布爾類型的列只有1和0(True和False)兩種值，假設這張表有10000條記錄，該列的選擇性爲2/10000 ×100%=0.02%,這麼低的選擇性很適合很使用位圖索引。更多關於索引的選擇性問題，大力戳《不知道"選擇性"怎麼能說懂索引呢》。
索引是怎麼提高查詢效率的？
索引的本質上是一個存儲列值的數據結構。如果在某列上使用了B-樹索引，那麼這些列值在索引中是被排過序的，有序的值是索引能提高查詢性能的主要原因。
當我們在Employee_Name列上創建了B-樹索引後，再去執行前面提到的SQL語句時，數據庫就不用再對Emplyee表做全表掃描了，而是直接從索引中查找名字叫“Jesus”的員工。由於B-樹索引會把所有員工的名字按字母表順序進行排序，這樣以'J'開始的名字都會相鄰，查找起來就會很快。值得注意的是，索引除了保存員工姓名還會保存該員工在數據表中所在行的指針，這樣就可以檢索到行中其他列的數據，以獲取員工更多的信息。
索引中保存了什麼？
現在你知道了索引是創建在表中的某列上，索引中保存了該列的所有數據。這裏要理解的是，索引並不保存其他列的數據。例如我們在Employee_Name列上創建了索引，同一張表的Employee_Age 、Employee_Address列的數據不會被保存到索引中。如果我們在索引中保存了其他列的數據，那無異於對整張表做copy，浪費空間不說效率還低，這是非常愚蠢的做法。
索引中保存了行的指針
那麼，問題來了？當我們在索引中查找到“Jesus”後，怎麼獲取這一行中的其他列值（比如Jesus的年齡和地址）。其實很簡單，因爲索引中保存了關聯行在表中的位置的指針。也就是說，索引除了保存列值之外，還保存了與該列值關聯的行在表中的位置信息。因此，Employee_Name索引中的值(或節點)看起來大概是這個樣子 (“Jesus”, 0x82829)，0x82829就是“Jesus”這一行在磁盤上的存儲地址(指針)。如果沒有這個指針，只有一個單獨的列值，對我們是沒意義的，因爲我們無法獲取這一行的其他信息。
數據庫怎麼知道什麼時候使用索引？
當我們執行這樣一條查詢時
SELECT * FROM Employee
WHERE Employee_Name = ‘Jesus’數據庫首先會檢查Employ_Name列上有沒有創建索引。如果Employee_Name列上有索引，數據庫還要判斷是否應該使用索引檢索要查找的值，因爲有些情況，做全表掃描要比使用數據庫索引高效。有些情況是什麼情況呢？大力戳《全表掃描！你的數據庫有點弱智》
可以強制讓數據庫使用索引查詢嗎？
通常，你不需要告訴數據庫什麼時候使用索引，這由數據庫自己決定。但是，對於大多數數據庫（例如Oracle和Mysql），你可以強制讓數據庫使用索引，例如Mysql可以通過“force index”來強制使用索引。
怎麼創建索引？
這裏我們爲本文中一直提到的Emloyee_Name列創建索引：
CREATE INDEX name_index
ON Employee (Employee_Name)
怎麼創建聯合索引？
我們也可以基於Employee表的兩列創建索引：
CREATE INDEX name_index
ON Employee (Employee_Name, Employee_Age)
對於數據庫索引有沒有好的類比？
圖片：書籍《更喜歡攝影》的目錄頁
這裏有個很經典的類比，把數據庫索引想象成一本書的目錄。假設你有一本介紹狗的書，現在你要看關於哈士奇的章節。你會去瀏覽整本書嗎？這相當於數據庫的全表掃描，浪費時間啊。然而你可以直接查看這本書的目錄，它會告訴你關於哈士奇的章節在第幾頁。就像書的目錄中包含頁碼，類似的，數據庫的索引包含指針，指向你用SQL語句正在查找的那一行。
使用索引有什麼代價？
那麼，創建數據庫索引有什麼缺點？首先，佔用空間。你的表越大，索引需要的空間就越大。另外會影響數據庫性能，你對數據表進行增刪改操作，同樣的操作還要在索引上執行一次。
請記住，索引中始終維護着和被索引列相同的數據。
基本原則
只在頻繁查詢的列上創建索引！
英文原文：http://www.programmerinterview.com/index.php/database-sql/what-is-an-index/
