索引可以提高查询效率的原因
索引是数据库中用来提高查询效率的技术，它通过对数据进行排序和存储，使得查询数据时能够大大降低磁盘块的访问数量，从而提高查询效率。以下是索引可以提高查询效率的几个主要原因：
如果没有索引，数据库引擎需要通过全表扫描来查找数据，这会产生大量的磁盘IO。而有了索引，数据库引擎就可以通过索引快速定位到数据所在的范围，大大减少了查找范围，从而提高了查询效率。
索引通过事先排好序，从而在查找时可以应用二分查找等高效率的算法。例如，当数据量很大时，如果不用索引，平均需要查找的数据数量可能会达到一半，而使用索引后，至多不超过一定次数就能找到数据，这种效率的差距在数据量增大时会越来越明显。
B+树是一种二叉查找树，这样随机查找某个键值时可以通过从根节点执行二叉查找来加速查询，查询成本取决于树的层数。针对范围查询和排序的优化：在每个叶子节点保存其下一个叶子节点的指针，这样就可以支持高效的范围查询和排序操作。在实际应用中，B+树的节点大小通常是16K，刚好是磁盘与内存交换页面大小，因此在查询数据时，最多进行几次磁盘I/O就可以完成，大大减少了磁盘I/O的次数，从而提高了查询效率。
索引选择性是指，不重复的索引值（也称为基数）和数据表的记录总数（T）的比值，范围从1/T到1之间。索引的选择性越高，则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让数据库在查找时过滤掉更多的行。例如，如果一个表中有100万行数据，而索引的选择性为90%，那么在查找数据时，数据库只需要检查10万行数据，这显然大大提高了查询效率。
注意事项
虽然索引可以提高查询效率，但也需要注意以下几点：
索引需要占硬盘空间，这是空间方面的代价。
一旦插入新的数据，就需要重新建索引，这是时间上的代价。
不是所有的SQL语句都适合使用索引，例如，没有where语句的查询、函数操作或左值操作
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索引字段的查询等，这些情况下使用索引并不能提高查询效率，反而可能降低查询效率。
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