1.定义
索引：一种数据结构，典型的是B-树，有键值对，键对应属性的某个值，值对应该键的存放位置。
建立索引的目的：加快查询速度
比如：
SELECT * FROM Movies WHERE studioName = 'Disney' AND year = 1990;
如果有studioName上的索引，则不需要搜索Movies中所有的元组，只要根据索引直接取出studioName = 'Disney' 的元组，再判断year值是否符合条件即可。
2.声明
CREATE INDEX 索引名 ON 表名（属性名）
CREATE INDEX YearIndex ON Movies(year);
多属性索引：
CREATE INDEX KeyIndex ON Movies(title, year);
多属性索引的属性顺序是有意义的，代表了索引的建立层次。如上面例子中，先是title再是year,则先在title上建立索引，可以找到指定的title集合，再在该集合上建立year的索引。
查询较多的属性应该放在前面。
删除索引：
DROP INDEX 索引名
3.索引的选择
建立索引并不一定能够加快查询的速度。
如果更新操作多，则在更新时需要更新索引，导致大量的操作。
数据库操作时，主要的时间都消耗在磁盘页面读取上。
两种数据存储的方式：
1.不是属性聚集的：同一个属性上相同的值随机存储在磁盘上，这样每取出一个目标元组都要读取一个磁盘页面。如果建立的索引中，查询出来的元组有很多个，则索引并没有多大的优势。
2.是属性聚集的：如果元组在建立索引的属性上聚集，则大量的目标元组都在一个磁盘页面上，采用索引可以大大加快查询速度。
如果不是属性聚集的，则在目标元组比较少时，索引才会节约时间。
采用索引时时间的消耗：
1.查询时：载入索引的磁盘页面，载入索引相应键值对中给出的磁盘页面
2.更新时：载入数据磁盘页面，写入数据磁盘页面，载入索引磁盘页面，写入索引磁盘页面
索引自动选择：
有很多数据库工具用于自动分析选择较好的候选索引。采用贪心法。每次选择一个能够带来正面收益的属性简历索引，之后继续评估剩下的属性。