A. 資料庫為什麼索引的查詢效率高
沒有索引時，查詢需要全表掃描；
而索引是將表中記錄排序（相當於郵政編碼），在查詢時，通過比較可以快速定位（相當於按省、市、。。。比較分發），自然效率高了。
B. 查詢走索引,limit 50w,10的效率高不高為什麼
索引
索引，在關系資料庫中，是一種單獨的、物理的對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種存儲結構，是某個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識這些值的數據頁的邏輯指針清單。索引的作用相當於圖書的目錄，可以根據目錄中的頁碼快速找到所需的內容。
索引提供指向存儲在表的指定列中的數據值的指針，然後根據指定的排序順序對這些指針排序。資料庫使用索引以找到特定值，然後順指針找到包含該值的行。
這樣可以使對應於表的sql語句執行得更快，可快速訪問資料庫表中的特定信息。
C. 為什麼使用數據索引能提高效率
索引提高的是查詢效率, 舉個例子就是, 索引相當於目錄, 有了目錄, 再找內容的時候可以直接跳到數據所在的位置(因為目錄的內容要遠遠少於完整數據的內容, 所以檢索很快)
但是有了索引, 根據類型的不同, 在添加或者刪除或者修改數據的時候, 要同時修改索引的內容, 因此反而會降低這些操作的效率
D. mysql 索引查詢一定能提高查詢的性能嗎
可以提高查詢性能的。
影響到查詢性能：
1、表存儲量，超過百萬，查詢效率會明顯降低。
2、索引類型。雖然增加索引可以增加查詢效率，可是過多，會略影響性能，而且索引欄位的類型，也影響查詢性能，int性能是最好的，字元類型的索引查詢性能略差
3、表存儲類型影響性能，有innodb myisam 等類型，區別和用途網路下就會知道。
至少以上這3點。
E. 重建索引一定能提高索引存儲空間利用率和效率嗎
在日常交流中經常聽到一個錯誤的觀點，資料庫索引需要重建，理由是重建索引至少能有以下好處：
1、索引的重建，即使不能提高性能，也可以壓縮索引的存儲空間，使得單位索
引數據塊所包含的索引更多，效率更高；
2、節省資料庫的存儲空間
但實際上，我們不要盲目的重建索引，有可能重建索引造成索引的存儲空間佔用更大，效率更低。所以重建以前，最好對索引進行分析，查看索引的當前情況，以確定是否要重建。
F. 索引的利弊與如何判定，是否需要索引
8.4.5 相信讀者都知道索引能夠極大地提高數據檢索的效率，讓Query 執行得更快，但是可能並不是每一位朋友都清楚索引在極大提高檢索效率的同時，也給資料庫帶來了一些負面的影響。下面就分別對 MySQL 中索引的利與弊做一個簡單的分析。索引的好處 索引帶來的益處可能很多讀者會認為只是"能夠提高數據檢索的效率，降低資料庫的IO成本"。 確實，在資料庫中表的某個欄位創建索引，所帶來的最大益處就是將該欄位作為檢索條件時可以極大地提高檢索效率，加快檢索時間，降低檢索過程中須要讀取的數據量。但是索引帶來的收益只是提高表數據的檢索效率嗎？當然不是，索引還有一個非常重要的用途，那就是降低數據的排序成本。 我們知道，每個索引中的數據都是按照索引鍵鍵值進行排序後存放的，所以，當Query 語句中包含排序分組操作時，如果排序欄位和索引鍵欄位剛好一致，MySQL Query Optimizer 就會告訴 mysqld 在取得數據後不用排序了，因為根據索引取得的數據已經滿足客戶的排序要求。 那如果是分組操作呢？分組操作沒辦法直接利用索引完成。但是分組操作是須要先進行排序然後分組的，所以當Query 語句中包含分組操作，而且分組欄位也剛好和索引鍵欄位一致，那麼mysqld 同樣可以利用索引已經排好序的這個特性，省略掉分組中的排序操作。 排序分組操作主要消耗的是內存和 CPU 資源，如果能夠在進行排序分組操作中利用好索引，將會極大地降低CPU資源的消耗。索引的弊端 索引的益處已經清楚了，但是我們不能只看到這些益處，並認為索引是解決 Query 優化的聖經，只要發現 Query 運行不夠快就將 WHERE 子句中的條件全部放在索引中。 確實，索引能夠極大地提高數據檢索效率，也能夠改善排序分組操作的性能，但有不能忽略的一個問題就是索引是完全獨立於基礎數據之外的一部分數據。假設在Table ta 中的Column ca 創建了索引 idx_ta_ca，那麼任何更新 Column ca 的操作，MySQL在更新表中 Column ca的同時，都須要更新Column ca 的索引數據，調整因為更新帶來鍵值變化的索引信息。而如果沒有對 Column ca 進行索引，MySQL要做的僅僅是更新表中 Column ca 的信息。這樣，最明顯的資源消耗就是增加了更新所帶來的 IO 量和調整索引所致的計算量。此外，Column ca 的索引idx_ta_ca須要佔用存儲空間，而且隨著 Table ta 數據量的增加，idx_ta_ca 所佔用的空間也會不斷增加，所以索引還會帶來存儲空間資源消耗的增加。如何判定是否須要創建索引 在了解了索引的利與弊之後，那我們到底該如何來判斷某個索引是否應該創建呢？ 實際上，並沒有一個非常明確的定律可以清晰地定義什麼欄位應該創建索引，什麼欄位不該創建索引。因為應用場景實在是太復雜，存在太多的差異。當然，還是仍然能夠找到幾點基本的判定策略來幫助分析的。1. 較頻繁的作為查詢條件的欄位應該創建索引 提高數據查詢檢索的效率最有效的辦法就是減少須要訪問的數據量，從上面索引的益處中我們知道，索引正是減少通過索引鍵欄位作為查詢條件的 Query 的IO量之最有效手段。所以一般來說應該為較為頻繁的查詢條件欄位創建索引。2. 唯一性太差的欄位不適合單獨創建索引，即使頻繁作為查詢條件 唯一性太差的欄位主要是指哪些呢？如狀態欄位、類型欄位等這些欄位中存放的數據可能總共就是那麼幾個或幾十個值重復使用，每個值都會存在於成千上萬或更多的記錄中。對於這類欄位，完全沒有必要創建單獨的索引。因為即使創建了索引，MySQL Query Optimizer 大多數時候也不會去選擇使用，如果什麼時候 MySQL Query Optimizer選擇了這種索引，那麼非常遺憾地告訴你，這可能會帶來極大的性能問題。由於索引欄位中每個值都含有大量的記錄，那麼存儲引擎在根據索引訪問數據的時候會帶來大量的隨機IO，甚至有些時候還會出現大量的重復IO。 這主要是由於數據基於索引掃描的特點引起的。當我們通過索引訪問表中數據時，MySQL 會按照索引鍵的鍵值順序來依序訪問。一般來說，每個數據頁中大都會存放多條記錄，但是這些記錄可能大多數都不會和你所使用的索引鍵的鍵值順序一致。 假如有以下場景，我們通過索引查找鍵值為A和B的某些數據。在通過A鍵值找到第一條滿足要求的記錄後，會讀取這條記錄所在的 X 數據頁，然後繼續往下查找索引，發現 A 鍵值所對應的另外一條記錄也滿足要求，但是這條記錄不在 X 數據頁上，而在Y數據頁上，這時候存儲引擎就會丟棄X數據頁，而讀取Y數據頁。如此繼續一直到查找完A鍵值所對應的所有記錄。然後輪到B鍵值了，這時發現正在查找的記錄又在X數據頁上，可之前讀取的 X 數據頁已經被丟棄了，只能再次讀取 X 數據頁。這時候，實際上已經重復讀取 X 數據頁兩次了。在繼續往後的查找中，可能還會出現一次又一次的重復讀取，這無疑給存儲引擎極大地增加了IO訪問量。 不僅如此，如果一個鍵值對應了太多的數據記錄，也就是說通過該鍵值會返回占整個表比例很大的記錄時，由於根據索引掃描產生的都是隨機 IO，其效率比進行全表掃描的順序IO效率低很多，即使不會出現重復 IO 的讀取，同樣會造成整體 IO 性能的下降。 很多比較有經驗的 Query 調優專家經常說，當一條Query返回的數據超過了全表的 15%時，就不應該再使用索引掃描來完成這個 Query 了。對於"15%"這個數字我們並不能判定是否很准確，但是至少側面證明了唯一性太差的欄位並不適合創建索引。3. 更新非常頻繁的欄位不適合創建索引 上面在索引的弊端中已經分析過了，索引中的欄位被更新的時候，不僅要更新表中的數據，還要更新索引數據，以確保索引信息是准確的。這個問題致使IO 訪問量較大增加，不僅僅影響了更新 Query 的響應時間，還影響了整個存儲系統的資源消耗，加大了整個存儲系統的負載。 當然，並不是存在更新的欄位就適合創建索引，從判定策略的用語上也可以看出，是"非常頻繁"的欄位。到底什麼樣的更新頻率應該算是"非常頻繁"呢？每秒？每分鍾？還是每小時呢？說實話，還真難定義。很多時候是通過比較同一時間段內被更新的次數和利用該欄位作為條件的查詢次數來判斷的，如果通過該欄位的查詢並不是很多，可能幾個小時或是更長才會執行一次，更新反而比查詢更頻繁，那這樣的欄位肯定不適合創建索引。反之，如果我們通過該欄位的查詢比較頻繁，但更新並不是特別多，比如查詢幾十次或更多才可能會產生一次更新，那我個人覺得更新所帶來的附加成本也是可以接受的。4. 不會出現在 WHERE 子句中的欄位不該創建索引 不會還有人會問為什麼吧？自己也覺得這是廢話了，哈哈！
G. oracle中為什麼把表和表的索引建在不同的表空間會提升效率
不能簡單滴說表和索引分開表空間放就能提高效率（性能）。提高性能是有前提條件的，只有在數據表空間和索引表空間分開存放在不同磁碟的時候，由於減少了磁碟I/O的競爭，才表現出性能的提高。假如你只有一塊磁碟那麼即使分開存放了表和索引表空間，只是優化了存儲管理，對性能沒有什麼提高。
H. SQL 臨時表創建索引會提高效率嗎
只要你索引設置合理，當然會提升效率，其實臨時表你也可以理解為存儲在TempDB資料庫中的物理表。
我在做復雜業務流程處理時，經常用到臨時表，這樣就能避免對原始大數據表的頻繁檢索，明顯對速度有提升
I. 為什麼使用數據索引能提高效率
索引提高的是查詢效率,
舉個例子就是,
索引相當於目錄,
有了目錄,
再找內容的時候可以直接跳到數據所在的位置(因為目錄的內容要遠遠少於完整數據的內容,
所以檢索很快)
但是有了索引,
根據類型的不同,
在添加或者刪除或者修改數據的時候,
要同時修改索引的內容,
因此反而會降低這些操作的效率