来源：mikechen的互联网架构
最近有同学参加阿里面试时，被问到了这道题目。
2 亿条数据实现秒查，MySQL 索引为什么那么快？
在 2 亿条数据中，查询一条数据：
不使用索引：耗时约 200 万秒，逐行查找，全表遍历；
使用索引：耗时 1 秒不到，快速定位数据行，加快查询速度。
MySQL 索引是数据库性能优化的关键，它可以提高数据库的查询效率，数据量越大，这种优势就越明显。
大家好，我是 mikechen，本文主要介绍 MySQL 索引。先来简单回顾下索引的概念。
索引是存储引擎用于快速查询记录的一种数据结构，通过规则的数据结构和实际目标关联，根据特定规则算法，快速实现寻址的功能。
索引类似于手机通讯录的首字母检索。
当我们想要查找某个人的电话号码时，是依据联系人姓名的首字母查询，从而找到其电话号码的。
试想下，如果手机通讯录没有首字母检索，就需要逐一查找，有 10000 个联系人，就 GG 了......
为了便于理解，下面通过具体例子，来了解索引的使用原理。
假设：
有一个用户表，需要查询 ID 为【 4 、赵六】的数据。
select*from User where ID=4
我们先来看看，在不使用索引的情况下，数据库是如何查询数据的。
1）不使用索引
不使用索引，数据库默认是全文搜索查询，采用的是全表扫描。
即：先遍历所有的页面，再遍历页面中的记录，逐条记录比对，最后找到需要查询的记录。
在大数据量中查询数据时，就会消耗大量的时间和资源。
不使用索引，数据库查询数据的过程：
如图，经过顺序查找、进行 5 次寻址，查询到了 ID 为【 4 、赵六】的数据。
按照这个方法，我们来计算下，如果要在 2 亿条数据中，查询指定的某条数据，需要使用多长时间？
时间复杂度是 O(N)，N 是指总的记录条数。
MySQL 数据是写在磁盘上的，一次磁盘寻址所需要的时间是 10 ms。
2 亿条数据，执行一次查询耗时 20 亿毫秒，即 200 万秒。
也就是说，不使用索引，在 2 亿条数据中查询某一条数据，需要使用约 23 天。差不多小 1 个月，查询效率太低。
如果我们使用索引，查询效率会有多大的改善呢？我们接着往下看。
2）使用索引
使用索引，数据库查询数据的过程：
如图，使用平衡二叉树索引，只用 3 次就完成了数据查询。
一个简单的索引实现，我们把所有的数据排序，通过二分查找的方式来查找，查询的时间复杂度是 O(logN)。
2 亿条数据中查询一条数据，只需要 40 多次查询，耗时小于 1 秒。
显然，在使用索引后，查询效率显著提高。且数据量越大，索引的这种优势就越明显。
提高查询效率：通过快速定位数据行，加快查询操作的执行速度；
优化排序：在排序操作中，减少数据的扫描和比较次数，提高排序效率；
保证数据的唯一性：唯一索引可以确保特定列上的数据唯一性，防止重复值的插入；
提供约束：通过主键和唯一索引，可以对数据的完整性和唯一性进行约束。
索引最主要的优点是提高查询效率，但同时也会带来一些性能和存储方面的开销。
索引的主要优点：
索引极大减少了服务器需要扫描的数据量，提高了数据的检索速度；
可以帮助服务器避免排序和创建临时表；
可以将随机 IO 变成顺序 IO；
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，可以显著减少查询中分组和排序的时间。
索引的主要缺点：
创建索引和维护索引需要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加；
需要占用物理空间；
对表中的数据进行增、删、改时，索引也要动态的维护，增加了维护成本。
在实际应用中，综合权衡索引的优缺点、以及具体查询场景，合理使用索引。
PS.
对于非常小的表，多数情况下用全表扫描更高效。
另外，如果某个数据列包含许多重复的内容，建立索引也没有太大的实际效果。
通过本文，我们了解并掌握了索引的概念、作用、原理及优缺点。这部分内容既是精进 MySQL 的基石，也是 MySQL 面试的高频知识点，非常重要。
