前言1：我会结合mysql和mssql来写。虽然是不同的数据库，但是二者索引的本质是一样的。

前言2：业务系统大多数时间无非动态条件+排序+查找，如何提升排序查找效率乃重中之重

前言3：程序猿的救命稻草——创建索引

如果你对前言的内容感兴趣（怎么会有兴趣呢，很痛苦好吧。。。）不过为了将来

升职加薪，当上总经理，赢取白富美，走上人生巅峰

请继续往下看吧

一 索引的概念

1 索引的定义

不需要太多术语，就一句话：快速查找&有序 的数据结构

堆表不保证有序

2 聚集索引和非聚集索引

聚集索引Clustered Index
1 列可以有重复值。
2如果主键默认做聚集索引，则符合唯一约束.
3索引组织表是有序的，堆表是无序的。
4只能有一个
5mysql的表就是一张索引组织表，若无主键，InnoDB engine会自动创建一个6字节（48bit）列作为主键。mssql则不会
6当select * 的时候，检索最快，因为叶子节点有全部的数据

非聚集索引NonClustered Index
1叶子节点上保存二个信息：索引字段值，对应聚集索引键值(无聚集索引，则是数据位置的指针)
2select * 浪费性能，需要标签查找。select 非聚集列 则最快

快问快答——

主键和聚集索引有什么区别？miemiemie~~

3 索引在执行计划中的术语

二索引是如何建立的---- B+树王国是如何平地而起？

1 索引是一个B+树

B+树的概念，网上一大堆，这里不赘述。我用一个图来展示B+树是如何插入元素的。

2 索引插入算法—— 灵魂画手

3 索引分页三个基本类型

聚集索引结点级(非leaf)，聚集索引叶级别(就是数据行)，非聚集索引结点级，非聚集索引的叶级别。

下一个章节会对索引分页详细说明，其中聚集索引叶级别，非聚集索引结点级不做细节介绍。

三 索引的内部存储

为了了解数据内部存储，我们需要先知道已下几个知识点：

1 Sqlserver 一个分页是8k，mysql一个分页则是16k。存储理论是一致的。

2 

接下来，是正餐：

A聚集索引的节点行（非leaf）

组成：索引键值+下级指针

dbcc page(test,1,162,1) --索引leafdbcc page(test,1,178,1) -- 索引节点dbcc page(test,1,898,1) --根索引

B非聚集索引的叶级行

1 非聚集索引+堆表

组成：非聚集键+ RID

2非聚集索引+聚集索引

组成：非聚集键值+聚集键值

3非聚集索引+聚集索引（字段重叠）

C非聚集索引的节点行

组成：非聚集键值+向下指针

四 没有灵丹妙药——索引的代价

1 在项目中，我见过索引列数据类型是 varchar(500)的

作为索引键值的列，数据类型太大
从上面可以得知，数据页大小是固定的.
一个索引行越长，那么一个数据页所能容纳的索引就越少，这样索引树就会复杂。
查询的时候产生的io就越多。
而数据库的查询处理器在选择执行计划的时候，如果使用索引的成本太高，那么数据库就会选择全表扫描，那么添加索引的意义在哪儿呢？

2物理表随意加索引

从问题1过渡过来，如果索引过多了，会怎样呢？
有的攻城狮真的不要太大方，索引嗷嗷的加。最后索引比真正数据文件还要大。。。
索引是落磁盘的，是增加存储压力的。索引越多统计信息就越多，写入会变慢。
那么，应该怎么加呢？
应该参考业务需求，热点表热点查询加索引，争取一个索引可以覆盖多个查询。

五常用索引工具

/*
* 索引实际大小
* 得到索引名字
* Jaki Wang
*/
create function fn_Index_name(@object_id int,@index_id int)
returns sysname
as 
begin
declare @index_name sysname
select @index_name = name 
from sys.indexes 
where object_id=@object_id and index_id=@index_id
return @index_name
end