数据库索引

ゞ浴缸里的玫瑰 2022-08-01 02:47 178阅读 0赞

1、索引定义

数据库[索引][Link 1]好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。 [索引][Link 1]是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓氏 (lname) 列）的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。

2、建立索引的优缺点：

优点：
        1.大大加快数据的检索速度;   
        2.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性;   
        3.加速表和表之间的连接;   
        4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。

缺点：
    
    　　1.索引需要占用数据表以外的物理存储空间
    
    　　2.创建索引和维护索引要花费一定的时间
    
    　　3.当对表进行更新操作时，索引需要被重建，这样降低了数据的维护速度。

3、索引类型：
      根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。 尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键或唯一约束。  
    
    唯一索引：   UNIQUE     例如：create unique index stusno on student（sno）；
    表明此索引的每一个索引值只对应唯一的数据记录，对于单列惟一性索引，这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引，保证多个值的组合不重复。
    
    主键索引：   primary key
    数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。   在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。 
    
    聚集索引（也叫聚簇索引）：cluster  
    在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。   如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

4、索引的实现方式

1 B+树
        我们经常听到B+树就是这个概念，用这个树的目的和红黑树差不多，也是为了尽量保持树的平衡，当然红黑树是二叉树，但B+树就不是二叉树了，节点下面可以有多个子节点，数据库开发商会设置子节点数的一个最大值，这个值不会太小，所以B+树一般来说比较矮胖，而红黑树就比较瘦高了。
    关于B+树的插入，删除，会涉及到一些算法以保持树的平衡，这里就不详述了。ORACLE的默认索引就是这种结构的。
    如果经常需要同时对两个字段进行AND查询,那么使用两个单独索引不如建立一个复合索引，因为两个单独索引通常数据库只能使用其中一个，而使用复合索引因为索引本身就对应到两个字段上的，效率会有很大提高。
    
    2 散列索引
        第二种索引叫做散列索引，就是通过散列函数来定位的一种索引，不过很少有单独使用散列索引的，反而是散列文件组织用的比较多。
    散列文件组织就是根据一个键通过散列计算把对应的记录都放到同一个槽中，这样的话相同的键值对应的记录就一定是放在同一个文件里了，也就减少了文件读取的次数，提高了效率。
    散列索引呢就是根据对应键的散列码来找到最终的索引项的技术，其实和B树就差不多了，也就是一种索引之上的二级辅助索引，我理解散列索引都是二级或更高级的稀疏索引，否则桶就太多了，效率也不会很高。
    
    3 位图索引
        位图索引是一种针对多个字段的简单查询设计一种特殊的索引，适用范围比较小，只适用于字段值固定并且值的种类很少的情况，比如性别，只能有男和女，或者级别，状态等等，并且只有在同时对多个这样的字段查询时才能体现出位图的优势。
    位图的基本思想就是对每一个条件都用0或者1来表示，如有5条记录，性别分别是男，女，男，男，女，那么如果使用位图索引就会建立两个位图，对应男的10110和对应女的01001,这样做有什么好处呢，就是如果同时对多个这种类型的字段进行and或or查询时，可以使用按位与和按位或来直接得到结果了。
    
    B+树最常用，性能也不差，用于范围查询和单值查询都可以。特别是范围查询，非得用B+树这种顺序的才可以了。
    HASH的如果只是对单值查询的话速度会比B+树快一点，但是ORACLE好像不支持HASH索引，只支持HASH表空间。
    位图的使用情况很局限，只有很少的情况才能用，一定要确定真正适合使用这种索引才用（值的类型很少并且需要复合查询），否则建立一大堆位图就一点意义都没有了。

MySQL的B-Tree索引和Hash索引的区别

Hash索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以Hash索引的查询效率要远高于B-Tree索引。 　　可能很多人又有疑问了，既然Hash索引的效率要比B-Tree高很多，为什么大家不都用Hash索引而还要使用B-Tree索引呢?任何事物都是有两面性的，Hash索引也一样，虽然Hash索引效率高，但是Hash索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。 　　(1)Hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。 　　由于Hash索引比较的是进行Hash运算之后的Hash值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的Hash算法处理之后的Hash值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。 　　(2)Hash索引无法被用来避免数据的排序操作。 　　由于Hash索引中存放的是经过Hash计算之后的Hash值，而且Hash值的大小关系并不一定和Hash运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算; 　　(3)Hash索引不能利用部分索引键查询。 　　对于组合索引，Hash索引在计算Hash值的时候是组合索引键合并后再一起计算Hash值，而不是单独计算Hash值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash索引也无法被利用。 　　(4)Hash索引在任何时候都不能避免表扫描。 　　前面已经知道，Hash索引是将索引键通过Hash运算之后，将 Hash运算结果的Hash值和所对应的行指针信息存放于一个Hash表中，由于不同索引键存在相同Hash值，所以即使取满足某个Hash键值的数据的记录条数，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。 　　(5)Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。 　　对于选择性比较低的索引键，如果创建Hash索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个Hash值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。

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