数据库加索引快的原因主要有以下几点：1、减少了服务器需要扫描的数据量；2、可以把随机I/O变为顺序I/O；3、可以帮助服务器避免排序和临时表；4、可以将全表扫描转为索引扫描。这其中，将随机I/O变为顺序I/O的原理非常关键。索引是数据库查询优化的重要手段，通过预先为数据表中的一列或者多列生成一个有序的数据结构，加快查询速度。当数据表中的数据非常多时，如果没有索引，数据库在查询数据时需要进行全表扫描，即把表中的每一行数据都读到内存中进行比较，这样的I/O操作是随机的，效率非常低。而如果为表建立了索引，那么在查询数据时，数据库就可以根据索引直接定位到数据所在的物理块，大大减少了I/O操作次数，而且这样的I/O操作是顺序的，效率会高很多。
I. 减少了服务器需要扫描的数据量
当进行查询操作时，如果没有索引，服务器需要进行全表扫描，即需要把表中的每一行数据都读入内存进行比较，这样会消耗大量的CPU和IO资源。但如果建立了索引，那么服务器在进行查询时，只需要扫描索引就可以定位到数据，大大减少了需要扫描的数据量。
II. 把随机I/O变为顺序I/O
在没有索引的情况下，数据库在查询数据时需要进行全表扫描，这样的I/O操作是随机的，效率非常低。但是，如果为表建立了索引，那么在查询数据时，数据库就可以根据索引直接定位到数据所在的物理块，大大减少了I/O操作次数，而且这样的I/O操作是顺序的，效率会高很多。
III. 帮助服务器避免排序和临时表
在没有索引的情况下，数据库在进行排序和临时表操作时需要消耗大量的CPU和IO资源，这会影响查询性能。但是，如果为表建立了索引，那么在进行这些操作时，数据库可以直接利用索引进行排序和临时表操作，大大提高了效率。
IV. 将全表扫描转为索引扫描
在没有索引的情况下，数据库在查询数据时需要进行全表扫描，这样的操作效率非常低。但是，如果为表建立了索引，那么在查询数据时，数据库就可以直接进行索引扫描，这样的操作效率会高很多。
V. 索引的实现方式
数据库的索引通常采用B-tree（B树）或者B+tree（B+树）进行实现。B-tree和B+tree都是一种自平衡的树，能保证数据的有序性。B-tree的每个节点都包含键和值，而B+tree的所有值都在叶子节点上，非叶子节点只包含键。这样，B+tree在查找时能更快地定位到数据，因此，B+tree是大多数数据库系统（包括MySQL）的默认索引类型。
VI. 如何合理使用索引
虽然索引能大大提高查询效率，但是并不是所有情况下都需要建立索引。因为，建立索引会占用一定的存储空间，而且当插入、删除和更新数据时，索引也需要维护，这会带来额外的开销。因此，我们在使用索引时需要权衡利弊，根据实际情况进行合理的设计。
相关问答FAQs：
1. 为什么加索引可以提高数据库的查询速度？
索引是数据库中用于加快数据查询速度的一种数据结构。当我们在数据库中创建索引时，数据库会根据指定的列或字段创建一个索引表，其中包含了排序好的数据和对应的指针，指向实际的数据位置。当我们执行查询时，数据库可以直接使用索引表进行快速定位，而不需要遍历整个数据表，从而提高查询速度。
2. 索引是如何提高数据库查询速度的？
索引的工作原理可以理解为类似于字典的索引。当我们查询一本字典中的某个单词时，我们可以直接翻到对应的索引页，然后再根据索引页上的指示找到具体的单词所在的页码。这样就可以快速定位到需要查询的单词，而不需要逐页翻找。
数据库的索引也是类似的道理。当我们执行查询语句时，数据库可以根据索引表直接定位到匹配的数据行，而不需要扫描整个数据表。这样就大大提高了查询的速度，尤其是对于大型数据表而言。
3. 索引如何加快数据库的查询速度？
索引的存在可以大大减少数据库查询时需要扫描的数据量。当我们没有索引时，数据库需要扫描整个数据表来找到满足查询条件的数据行。而当我们有了索引时，数据库可以根据索引表的指示，只扫描部分数据行，从而快速定位到需要查询的数据。
另外，索引还可以帮助数据库优化查询的执行计划。数据库在执行查询时，会根据查询语句和索引的统计信息来选择最优的执行计划。这样可以避免不必要的全表扫描，提高查询的效率。
总之，索引的存在可以减少数据库的IO操作，提高查询的速度和效率。但同时，索引也会增加数据库的存储空间和写操作的开销，因此需要根据实际情况合理使用索引。
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