索引优点（3）：加快表连接的速度（对hash关联算法的影响）

索引的第3个优点是可以加快表连接的速度。

要说明这个问题，首先要降到表连接的3种算法，分别是：hash，nested loop，merge ，这里主要讲hash，nested loop这2种算法。

现在有A、B两个表，A表数据量1000w，B表数据2000w，关联字段是ID。

对hash算法的影响

（1）无其他过滤条件，select
A.*,B.*

hash算法实现两个表join时，如果关联的条件只是 ID字段，那么在关联时，遍历数据的次数=1000w+2000w=3000w。

那么就算给这2个表，分别创建索引，也不会加快连接的速度。

（2）无其他过滤条件，但是select A.ID,B.ID

在这个前提下，如果创建索引，会加快连接速度。

因为这个时候虽然需要访问表里所有的数据，但是可以直接用索引的数据，进行关联，因为只需要返回两个表的ID字段的值。

而相对于表来说，索引中只包含了ID字段的值，所以占用的磁盘空间，相对于表来说，会小很多，所以扫描整个索引所需要的时间，远小于扫描全表的时间，本质上就是访问的数据页数少了，IO次数少了，所需要的时间就少了。

（3）有其他过滤条件，且最后只返回少量数据

这种情况下，由于只返回少量数据，索引的作用才正在显现，因为索引的适用场景，就是返回少量的数据，比如：

select A.*,B.*

FROM A  JOIN B ON A.ID = B.ID

WHERE A.ID = 12345678

只返回10条数据，那么整个执行过程就是，先用过滤条件 A.ID = 12345678 在A的索引种查找符合要求的数据，从1000w条数据中，过滤出10条数据（ID不一定是主键）。

然后，这里sql server应该会做一个谓词的推导：

A.ID = 12345678，然后 A.ID = B.ID，所以 B.ID
= 12345678。

于是直接在B表的索引种查找 12345678，可能是1条，最后关联一下就是10条数据。

那么，如果这里sql
server不做这个谓词的推导，结果又会如何呢？

只能是，对于已经找到的10条数据，通过访问B表索引的数据，进行探查，总共遍历次数=
10 + 2000w=2010w，速度也不会快到哪儿去。