資料庫索引基礎入門：從零開始理解索引原理

TL;DR： 本文將帶你從零開始理解資料庫索引，學會如何透過建立適當的索引將查詢效能從 O(n) 提升到 O(log n)，涵蓋 MySQL、PostgreSQL 等主流資料庫的索引設計原則與最佳實踐。

📋 文章目錄

1. 為什麼需要資料庫索引？
2. 索引的基本工作原理
3. 索引的類型與使用情境
4. 索引的優缺點分析
5. 基本索引設計原則
6. 常見的索引使用錯誤
7. 實戰練習
8. 常見問題 FAQ

為什麼需要資料庫索引？

想像一下，你要在一本厚達1000頁的字典中找到「Apple」這個單字。如果沒有索引，你只能從第一頁開始逐頁翻找，這可能需要很長時間。但如果有目錄，你可以快速定位到A開頭的部分，迅速找到目標。

資料庫索引的作用就是如此：

• 避免全表掃描：沒有索引時，資料庫必須檢查每一筆資料
• 快速定位：有索引時，可以直接跳到目標資料位置
• 提升效能：從O(n)線性查詢改善為O(log n)對數查詢

索引的基本工作原理

1. 索引結構概念

-- 假設有一個用戶表
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100),
    age INT,
    city VARCHAR(50)
);

-- 插入一些測試資料
INSERT INTO users VALUES 
(1, '張小明', 'ming@email.com', 25, '台北'),
(2, '李小華', 'hua@email.com', 30, '高雄'),
(3, '王小美', 'mei@email.com', 28, '台中'),
(4, '陳小強', 'qiang@email.com', 35, '台南');

沒有索引的查詢（全表掃描）：

-- 這個查詢會檢查所有行
SELECT * FROM users WHERE email = 'hua@email.com';

2. 建立索引

-- 為 email 欄位建立索引
CREATE INDEX idx_user_email ON users(email);

-- 建立後再執行相同查詢，速度會大幅提升
SELECT * FROM users WHERE email = 'hua@email.com';

索引的類型與使用情境

1. 主索引（Primary Index）

每個資料表的主鍵都會自動建立主索引：

-- 主鍵會自動建立唯一索引
CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,  -- 自動建立索引
    product_name VARCHAR(100),
    price DECIMAL(10,2)
);

使用時機：

• 根據主鍵查詢（最常見）
• 關聯查詢的連接條件

2. 一般索引（Secondary Index）

-- 為經常查詢的欄位建立索引
CREATE INDEX idx_product_name ON products(product_name);
CREATE INDEX idx_product_price ON products(price);

-- 適用的查詢
SELECT * FROM products WHERE product_name = 'iPhone';
SELECT * FROM products WHERE price BETWEEN 10000 AND 50000;

3. 唯一索引（Unique Index）

-- 確保欄位值的唯一性
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_email_unique ON users(email);

-- 這樣就無法插入重複的email
-- INSERT INTO users VALUES (5, '測試', 'ming@email.com', 20, '桃園'); -- 會出錯

索引的優缺點分析

優點

1. 大幅提升查詢速度：特別是大資料表
2. 加速排序操作：ORDER BY、GROUP BY效能提升
3. 改善JOIN效能：表與表之間的關聯查詢
4. 減少系統資源消耗：降低CPU和記憶體使用

缺點

1. 佔用額外儲存空間：每個索引都需要存放空間
2. 降低寫入效能：INSERT、UPDATE、DELETE時需要維護索引
3. 增加維護成本：索引需要定期維護和重建

實際效能比較

-- 測試查詢效能的方法
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'ming@email.com';

-- 無索引結果：
-- type: ALL (全表掃描)
-- rows: 10000 (需要檢查的行數)

-- 有索引結果：
-- type: ref (索引查詢)  
-- rows: 1 (只需檢查1行)

基本索引設計原則

1. 選擇合適的欄位建立索引

適合建立索引的欄位：

-- 經常用於WHERE條件的欄位
CREATE INDEX idx_order_status ON orders(status);
SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending';

-- 經常用於JOIN的欄位
CREATE INDEX idx_order_user_id ON orders(user_id);
SELECT * FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id;

-- 經常用於ORDER BY的欄位
CREATE INDEX idx_order_created_at ON orders(created_at);
SELECT * FROM orders ORDER BY created_at DESC;

不適合建立索引的欄位：

-- 低區分度的欄位（例如：性別、狀態碼）
-- 不建議：CREATE INDEX idx_user_gender ON users(gender);

-- 經常更新的欄位
-- 不建議：CREATE INDEX idx_user_last_login ON users(last_login_time);

-- 很少使用的欄位
-- 不建議：CREATE INDEX idx_user_description ON users(description);

2. 索引命名規範

-- 建議的命名方式
CREATE INDEX idx_table_column ON table_name(column_name);
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
CREATE INDEX idx_orders_status ON orders(status);

-- 多欄位索引
CREATE INDEX idx_orders_user_status ON orders(user_id, status);

常見的索引使用錯誤

1. 索引失效的情況

-- ❌ 在索引欄位上使用函數
SELECT * FROM users WHERE UPPER(name) = 'ZHANG';

-- ✅ 正確的做法
SELECT * FROM users WHERE name = 'Zhang';

-- ❌ 使用NOT EQUAL
SELECT * FROM users WHERE age != 25;

-- ✅ 改用範圍查詢
SELECT * FROM users WHERE age < 25 OR age > 25;

-- ❌ LIKE使用前置通配符
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%明';

-- ✅ 後置通配符可以使用索引
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '張%';

2. 過多索引的問題

-- ❌ 為每個欄位都建立索引（過度索引）
CREATE INDEX idx1 ON users(name);
CREATE INDEX idx2 ON users(email); 
CREATE INDEX idx3 ON users(age);
CREATE INDEX idx4 ON users(city);
CREATE INDEX idx5 ON users(phone);

-- ✅ 只為常用查詢欄位建立索引
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);      -- 登入查詢
CREATE INDEX idx_users_name ON users(name);        -- 姓名搜尋

實戰練習

練習1：分析查詢效能

-- 建立測試表
CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    product_id INT,
    order_date DATE,
    status VARCHAR(20),
    amount DECIMAL(10,2)
);

-- 插入測試資料（假設有10萬筆）
-- 分析以下查詢需要什麼索引
SELECT * FROM orders 
WHERE user_id = 123 
AND status = 'completed' 
AND order_date >= '2024-01-01';

解答：

-- 建立複合索引來優化這個查詢
CREATE INDEX idx_orders_user_status_date 
ON orders(user_id, status, order_date);

練習2：索引維護

-- 查看索引使用情況
SHOW INDEX FROM users;

-- 刪除不必要的索引
DROP INDEX idx_unused_column ON users;

-- 重建索引（當資料大量變更後）
ALTER TABLE users DROP INDEX idx_users_email;
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

總結

資料庫索引是提升查詢效能的重要工具：

1. 理解原理：索引就像書本目錄，幫助快速定位資料
2. 選擇合適欄位：經常查詢、JOIN、排序的欄位
3. 避免常見錯誤：不要在索引欄位使用函數或運算
4. 平衡考量：在查詢效能和寫入效能之間找到平衡點

下一篇文章我們將深入探討B-tree結構、複合索引設計和進階優化技巧，讓你成為索引優化專家！

常見問題 FAQ

Q1: 什麼時候應該建立資料庫索引？

A: 當以下情況發生時，建議建立索引：

• 表格資料量超過 1000 筆且有頻繁查詢需求
• 經常使用 WHERE、JOIN、ORDER BY 的欄位
• 查詢回應時間超過可接受範圍（通常 > 100ms）

Q2: 索引越多越好嗎？

A: 不是。過多索引會：

• 佔用額外儲存空間（通常索引大小為原表 10-30%）
• 降低 INSERT、UPDATE、DELETE 效能
• 增加維護成本 建議遵循「80/20 法則」，為 20% 最常用的查詢建立索引。

Q3: MySQL 和 PostgreSQL 的索引有什麼差異？

A: 主要差異包括：

• MySQL：主要使用 B+Tree，InnoDB 引擎支援聚集索引
• PostgreSQL：支援更多索引類型（GiST、GIN、SP-GiST、BRIN）
• 語法：基本 CREATE INDEX 語法相同，但進階功能略有差異

Q4: 如何檢查索引是否有效？

A: 可以使用以下方法：

-- MySQL
EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column = 'value';

-- PostgreSQL  
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM table_name WHERE column = 'value';

查看 type 欄位，const 或 ref 表示使用索引，ALL 表示全表掃描。

Q5: 複合索引的欄位順序重要嗎？

A: 非常重要！應該遵循：

1. 選擇性高的欄位放前面（cardinality 高）
2. 等值條件在前，範圍條件在後
3. 最常用的查詢條件放最左邊

效能基準測試結果

資料量	無索引查詢時間	有索引查詢時間	效能提升
1,000 筆	2ms	1ms	2x
10,000 筆	25ms	1ms	25x
100,000 筆	300ms	1ms	300x
1,000,000 筆	3,000ms	2ms	1,500x

測試環境：MySQL 8.0，Intel i7 CPU，16GB RAM，SSD 硬碟

延伸閱讀

• MySQL 8.0 官方索引文檔
• PostgreSQL 索引優化指南
• 資料庫效能調優最佳實踐

Contributors

lucashsu95

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1736a14-新增有關資料庫索引和 SQL 操作的綜合文檔