為什麼要給表加上主鍵？

為什麼加索引後會使查詢變快？

為什麼加索引後會使寫入、修改、刪除變慢？

什麼情況下要同時在兩個欄位上建索引？

想要理解索引原理必須清楚一種資料結構「平衡樹」(非二叉)，也就是b tree或者 b+ tree，重要的事情說三遍：“平衡樹，平衡樹，平衡樹”。當然， 有的資料庫也使用雜湊桶作用索引的資料結構 ， 然而， 主流的RDBMS都是把平衡樹當做資料表預設的索引資料結構的。

我們平時建表的時候都會為表加上主鍵， 在某些關係資料庫中， 如果建表時不指定主鍵，資料庫會拒絕建表的語句執行。 事實上， 一個加了主鍵的表，並不能被稱之為「表」。一個沒加主鍵的表，它的資料無序的放置在磁碟儲存器上，一行一行的排列的很整齊， 跟我認知中的「表」很接近。如果給表上了主鍵，那麼表在磁碟上的儲存結構就由整齊排列的結構轉變成了樹狀結構，也就是上面說的「平衡樹」結構，換句話說，就是整個表就變成了一個索引。

沒錯， 再說一遍， 整個表變成了一個索引，也就是所謂的「聚集索引」。 這就是為什麼一個表只能有一個主鍵， 一個表只能有一個「聚集索引」，因為主鍵的作用就是把「表」的資料格式轉換成「索引（平衡樹）」的格式放置。

假如我們執行一個SQL語句：

select * from table where id = 1256;

首先根據索引定位到1256這個值所在的葉結點，然後再通過葉結點取到id等於1256的資料行。

假如一張表有一億條資料 ，需要查詢其中某一條資料，按照常規邏輯， 一條一條的去匹配的話， 最壞的情況下需要匹配一億次才能得到結果，用大O標記法就是O(n)最壞時間複雜度，這是無法接受的，而且這一億條資料顯然不能一次性讀入記憶體供程式使用， 因此， 這一億次匹配在不經快取優化的情況下就是一億次IO開銷，以現在磁碟的IO能力和CPU的運算能力， 有可能需要幾個月才能得出結果 。如果把這張錶轉換成平衡樹結構（一棵非常茂盛和節點非常多的樹），假設這棵樹有10層，那麼只需要10次IO開銷就能查詢到所需要的資料， 速度以指數級別提升，用大O標記法就是O(log n)，n是記錄總樹，底數是樹的分叉數，結果就是樹的層次數。

事物都是有兩面的， 索引能讓資料庫查詢資料的速度上升， 而使寫入資料的速度下降，原因很簡單的， 因為平衡樹這個結構必須一直維持在一個正確的狀態， 增刪改資料都會改變平衡樹各節點中的索引資料內容，破壞樹結構， 因此，在每次資料改變時， DBMS必須去重新梳理樹（索引）的結構以確保它的正確，這會帶來不小的效能開銷，也就是為什麼索引會給查詢以外的操作帶來副作用的原因。

先看下面這個SQL語句

//建立索引

create index index_birthday on user_info(birthday);

//查詢生日在1991年11月1日出生使用者的使用者名稱

select user_name from
 
 user_info where birthday = '1991-11-1'

這句SQL語句的執行過程如下

首先，通過非聚集索引index_birthday查詢birthday等於1991-11-1的所有記錄的主鍵ID值

然後，通過得到的主鍵ID值執行聚集索引查詢，找到主鍵ID值對就的真實資料（資料行）儲存的位置

最後， 從得到的真實資料中取得user_name欄位的值返回， 也就是取得最終的結果

我們把birthday欄位上的索引改成雙欄位的覆蓋索引

create index index_birthday_and_user_name on user_info(birthday, user_name);

這句SQL語句的執行過程就會變為

通過非聚集索引index_birthday_and_user_name查詢birthday等於1991-11-1的葉節點的內容，然而， 葉節點中除了有user_name表主鍵ID的值以外， user_name欄位的值也在裡面， 因此不需要通過主鍵ID值的查詢資料行的真實所在， 直接取得葉節點中user_name的值返回即可。 通過這種覆蓋索引直接查詢的方式， 可以省略不使用覆蓋索引查詢的後面兩個步驟， 大大的提高了查詢效能。