要使用索引对数据库的数据操作进行优化，那必须明确几个问题
回忆一下小时候查字典的步骤，索引和字典目录的概念是一致的。字典目录可以让我们不用翻整本字典就找到我们需要的内容页数，然后翻到那一页就可以。
索引也是一样，索引是对记录按照多个字段进行排序的一种展现。
对表中的某个字段建立索引会创建另一种数据结构，其中保存着字段的值，每个值还包括指向与它相关记录的指针。这样，就不必要查询整个数据库，自然提升了查询效率。同时，索引的数据结构是经过排序的，因而可以对其执行二分查找，那就更快了。
###2. B-树与索引
大多数的数据库都是以B-树或者B+树作为存储结构的，B树索引也是最常见的索引。先简单介绍下B-树，可以增强对索引的理解。
B-树是为磁盘设计的一种多叉平衡树，B树的真正最准确的定义为：一棵含有t（t>=2）个关键字的平衡多路查找树。一棵M阶的B树满足以下条件：
- 每个结点至多有M个孩子；
- 除根结点和叶结点外，其它每个结点至少有M/2个孩子；
- 根结点至少有两个孩子（除非该树仅包含一个结点）；
- 所有叶结点在同一层，叶结点不包含任何关键字信息，可以看作一种外部节点；
- 有K个关键字的非叶结点恰好包含K+1个孩子；
B树中的每个结点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支(当然是不能超过磁盘块的大小，根据磁盘驱动(disk drives)的不同，一般块的大小在1k~4k左右)；这样树的深度降低了，这就意味着查找一个元素只要很少结点从外存磁盘中读入内存，很快访问到要查找的数据。B-树上操作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成。而相对于磁盘的io速度，cpu的计算时间可以忽略不计，所以B树的意义就显现出来了，树的深度降低，而深度决定了io的读写次数。
B树索引是一个典型的树结构，其包含的组件主要是：
- 叶子节点（Leaf node）：包含条目直接指向表里的数据行。
- 分支节点（Branch node）：包含的条目指向索引里其他的分支节点或者是叶子节点。
- 根节点（Root node）：一个B树索引只有一个根节点，它实际就是位于树的最顶端的分支节点。
如下图所示
每个索引都包含两部分内容，一部分是索引本身的值，第二部分即指向数据页或者另一个索引也的指针。每个节点即为一个索引页，包含了多个索引。
当你为一个空表建立一个索引，数据库会分配一个空的索引页，这个索引页即代表根节点，在你插入数据之前，这个索引页都是空的。每当你插入数据，数据库就会在根节点创建索引条目，。当根节点插满的时候，再插入数据时，根节点就会分裂。举个例子，根节点插入了如图所示的数据。（超过4个就分裂），这时候插入H，就会分裂成2个节点，移动G到新的根节点，把H和N放在新的右孩子节点中。
如图所示：
大致的分裂步骤如下：
1） 创建两个儿子节点
2） 将原节点中的数据近似分为两半，写入两个新的孩子节点中。
3） 在跟节点中放置指向页节点的指针
当你不断向表中插入数据，根节点中指向叶节点的指针也被插满，当叶子还需要分裂的时候，根节点没有空间再创建指向新的叶节点的指针。那么数据库就会创建分支节点。随着叶子节点的分裂，根节点中的指针都指向了这些分支节点。随着数据的不断插入，索引会增加更多的分支节点，使树结构变成这样的一个多级结构。
###3. 索引的种类
- 聚集索引：表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。因为数据的物理顺序只能有一种，所以一张表只能有一个聚集索引。如果一张表没有聚集索引，那么这张表就没有顺序的概念，所有的新行都会插入到表的末尾。对于聚集索引，叶节点即存储了数据行，不再有单独的数据页。就比如说我小时候查字典从来不看目录，我觉得字典本身就是一个目录，比如查裴字，只需要翻到p字母开头的，再按顺序找到e。通过这个方法我每次都能最快的查到老师说的那个字，得到老师的表扬。
- 非聚集索引：表中行的物理顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶节点存储了索引字段值以及指向相应数据页的指针。叶节点紧邻在数据之上，对数据页的每一行都有相应的索引行与之对应。有时候查字典，我并不知道这个字读什么，那我就不得不通过字典目录的“部首”来查找了。这时候我会发现，目录中的排序和实际正文的排序是不一样的，这对我来说很苦恼，因为我不能比别人快了，我需要先再目录中找到这个字，再根据页数去找到正文中的字。
###4．索引与数据的查询，插入与删除
- 查询。查询操作就和查字典是一样的。当我们去查找指定记录时，数据库会先查找根节点，将待查数据与根节点的数据进行比较，再通过根节点的指针查询下一个记录，直到找到这个记录。这是一个简单的平衡树的二分搜索的过程，我就不赘述了。在聚集索引中，找到页节点即找到了数据行，而在非聚集索引中，我们还需要再去读取数据页。
- 插入。聚集索引的插入操作比较复杂，最简单的情况，插入操作会找到对于的数据页，然后为新数据腾出空间，执行插入操作。如果该数据页已经没有空间，那就需要拆分数据页，这是一个非常耗费资源的操作。对于仅有非聚集索引的表，插入只需在表的末尾插入即可。如果也包含了聚集索引，那么也会执行聚集索引需要的插入操作。
- 删除。删除行后下方的数据会向上移动以填补空缺。如果删除的数据是该数据页的最后一行，那么这个数据页会被回收，它的前后一页的指针会被改变，被回收的数据页也会在特定的情况被重新使用。与此同时，对于聚集索引，如果索引页只剩一条记录，那么该记录可能会移动到邻近的索引表中，原来的索引页也会被回收。而非聚集索引没办法做到这一点，这就会导致出现多个数据页都只有少量数据的情况。
###5. 索引的优缺点
其实通过前面的介绍，索引的优缺点已经一目了然。
先说优点：
- 大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因
- 加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
- 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
再说缺点：
- 创建索引需要耗费一定的时间，但是问题不大，一般索引只要build一次
- 索引需要占用物理空间，特别是聚集索引，需要较大的空间
- 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度，这个是比较大的问题。
###6.索引的使用
根据上文的分析，我们大致对什么时候使用索引有了自己的想法（如果你没有，回头再看一遍……）。
一般我们需要在这些列上建立索引：
- 在经常需要搜索的列上，这是毋庸置疑的；
- 经常同时对多列进行查询，且每列都含有重复值可以建立组合索引，组合索引尽量要使常用查询形成索引覆盖（查询中包含的所需字段皆包含于一个索引中，我们只需要搜索索引页即可完成查询）。 同时，该组合索引的前导列一定要是使用最频繁的列。对于前导列的问题，在后面sqlite的索引使用介绍中还会做讨论。
- 在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度，连接条件要充分考虑带有索引的表。
- 在经常需要对范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的，同样，在经常需要排序的列上最好也创建索引。
- 在经常放到where子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。要注意的是where字句中对列的任何操作（如计算表达式，函数）都需要对表进行整表搜索，而没有使用该列的索引。所以查询时尽量把操作移到等号右边。
对于以下的列我们不应该创建索引：
- 很少在查询中使用的列
- 含有很少非重复数据值的列，比如只有0，1，这时候扫描整表通常会更有效
- 对于定义为TEXT，IMAGE的数据不应该创建索引。这些字段长度不固定，或许很长，或许为空。
当然，对于更新操作远大于查询操作时，不建立索引。也可以考虑在大规模的更新操作前drop索引，之后重新创建，不过这就需要把创建索引对资源的消耗考虑在内。总之，使用索引需要平衡投入与产出，找到一个产出最好的点。
###7. 在sqlite中使用索引
Sqlite不支持聚集索引，android默认需要一个”_id”字段，这保证了你插入的数据会按“_id”的整数顺序插入，这个integer类型的主键就会扮演和聚集索引一样的角色。所以不要再在对于声明为：INTEGER PRIMARY KEY的主键上创建索引。
很多对索引不熟悉的朋友在表中创建了索引，却发现没有生效，其实这大多数和我接下来讲的有关。对于where子句中出现的列要想索引生效，会有一些限制，这就和前导列有关。所谓前导列，就是在创建复合索引语句的第一列或者连续的多列。比如通过：CREATE INDEX comp_ind ON table1(x, y, z)创建索引，那么x,xy,xyz都是前导列，而yz，y，z这样的就不是。下面讲的这些，对于其他数据库或许会有一些小的差别，这里以sqlite为标准。在where子句中，前导列必须使用等于或者in操作，最右边的列可以使用不等式，这样索引才可以完全生效。同时，where子句中的列不需要全建立了索引，但是必须保证建立索引的列之间没有间隙。举几个例子来看吧.
用如下语句创建索引
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这里是一个查询语句
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这显然对于abcd四列都是有效的，因为只有等于和in操作，并且是前导列。
再看一个查询语句
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那这里只有a，b和c的索引会是有效的，d列的索引会失效，因为它在c列的右边，而c列使用了不等式，根据使用不等式的限制，c列已经属于最右边。
最后再看一条：
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索引将不会被使用，因为没有使用前导列，这个查询会是一个全表查询。
其实除了索引，对查询性能的影响因素还有很多，比如表的连接，是否排序等。影响数据库操作的整体性能就需要考虑更多因素，使用更对的技巧，不得不说这是一个很大的学问。
最后在android上使用sqlite写一个简单的例子，看下索引对数据库操作的影响。
创建如下表和索引：
插入10万条数据，分别对表进行如下操作：
查询：select * from t1 where a=’90012’
插入：insert into t1(a,b) values(‘10008’,’name1.6982235534984673’)
更新：update t1 set b=’name1.999999’ where a = ‘887’
删除：delete from t1 where a = ‘1010’
数据如下（5次不同的操作取平均值）：
操作 无索引 有索引
查询 170ms 5ms
插入 65ms 75ms
更新 240ms 52ms
删除 234ms 78ms
可以看到显著提升了查询的速度，稍稍减慢了插入速度，还稍稍提升了更新数据和删除数据的速度。如果把更新和删除中的where子句中的列换成b，速度就和没有索引一样了，因为索引失效。所以索引能大幅度提升查询速度，对于删除和更新操作，如果where子句中的列使用了索引，即使需要重新build索引，有可能速度还是比不使用索引要快的。对与插入操作，索引显然是个负担。同时，索引让db的大小增加了2倍多。
还有个要吐槽的是，android中的rawQurey方法，执行完sql语句后返回一个cursor，其实并没有完成一个查询操作，我在rawquery之前和之后计算查询时间，永远是1ms…这让我无比苦闷。看了下源码，在对cursor调用moveToNext这些移动游标方法时，都会最终先调用getCount方法，而getCount方法才会调用native方法调用真正的查询操作。这种设计显然更加合理。