索引是什么？
索引是对数据表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据表中的特定信息
对于此定义我的理解是：数据表就好比是一本书，而索引则是这本书前面的目录。
- 目录也需要几页纸 —— 对应着索引也需要一定的 物理空间
- 目录上面对于每个章节、每个内容模块有页码的准确定位 —— 对应着索引里的数据就是对数据表里面的某块数据的 物理地址 进行准确定位
借助这个思想，在此记录一下我的一些理解（有可能有错，欢迎指出）
- 在内存中创建一个变量，下次访问能够以 O(1) 的速度快速访问是因为计算机系统内记录了该变量的内存地址，因此能够快速抵达；
- 对于数组：创建一个具有 10 个元素的数组 arr，arr[5] 能够以 O(1) 的速度快速访问到数据是因为：计算机系统以 O(1) 的速度快速抵达 arr[0] 所在的内存地址，然后通过 5 - 0 等其他的计算得到 arr[5] 的内存地址，然后快速抵达；
- 对于对象：创建一个具有 name、age 属性的对象 obj，obj.name 能够以 O(1) 的速度快速访问到数据是因为：对象所占用的内存空间中不仅有属性的值所需要的空间，还有和属性绑定在一起的、记录属性的值所在内存地址的值，所以只要告知计算机系统属性名称，就能快速获取到属性的值。
数据库索引
数据库就好比是一个大大的对象 / 数组，里面嵌套着一层或多层的对象 / 数组，数据库里面的数据是海量的，所以我们需要对这些数据进行管理：为数据库里面所有的数据设置索引，实现快速访问
索引是：定义在 table 基础之上，有助于 无需检查所有记录 而快速定位所需记录的一种 辅助存储结构，由一系列存储在磁盘上的 索引项 组成，每一种索引项由 索引字段 和 行指针 构成
索引的好处？
- 通过创建索引,可以在查询的过程中，提高系统的
性能； - 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的
唯一性； - 在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以
减少查询中分组和排序的时间；
为什么索引可以使数据库的检索速度加快
我理解是这样的：数据库的数据结构就是一棵树：大 → 中 → 小 → 更小
数据库就相当于一本大大的书，一条条数据就好比书的某个章节，而索引就是书的目录，索引存的就是内存地址，就好比一本书的页码，可以从目录快速到达指定章节，如果对数据进行排序，对索引进行排序即可
索引的坏处？
创建索引和维护索引要耗费时间，而且时间随着数据量的增加而增大；- 索引需要
占用物理空间，如果要建立聚簇索引，所需要的空间会更大；
什么是稠密索引和稀疏索引？
- 稠密索引：对于主文件中每一个记录都对应一个索引项；
- 候选键属性的稠密索引：先查索引，然后再依据索引读主文件；
- 非候选键属性的稠密索引：
- 主文件按索引字段排序，索引文件中的索引字段值无重复；
- 主文件索引字段未排序，但索引文件中的索引字段值是有重复的；
- 主文件索引字段未排序且索引文件中的索引字段值无重复，这时可以引入指针桶来处理；
- 稀疏索引：对于主文件中部分记录有索引项和它对应（要求主文件必须是按对应索引字段属性排序存储）；
什么是主索引和辅助索引？
- 主索引：对每个存储块有一个索引项，每个存储块的第一个记录叫锚，通常建立在有序文件的基于主码的排序字段上，属于稀疏索引；
- 辅助索引：是定义在主文件的任一或多个非排序字段上的辅助存储结构，属于稠密索引；
什么是聚簇索引和非聚簇索引？
- 聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据，主文件按照对应字段排序存储，索引文件无重复排序存储；
- 非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，主文件并没有按照对应字段排序存储，索引文件有重复排序存储；
