关于数据库的索引

时间:2019-08-22
本文章向大家介绍关于数据库的索引,主要包括关于数据库的索引使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

1、什么是索引

      索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度,是对数据库表中一个或多个列(例如,employee 表的姓名 (name) 列)的值进行排序的结构。例如这样一个查询:select * from table1 where id=10000。如果没有索引,必须遍历整个表,直到ID等于10000的这一行被找到为止;有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引),即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的,因而查找次数要少的多。可见,索引是用来定位的。 从数据搜索实现的角度来看,索引也是另外一类文件/记录,它包含着可以指示出相关数据记录的各种记录。其中,每一索引都有一个相对应的搜索码,字符段的任意一个子集都能够形成一个搜索码。这样,索引就相当于所有数据目录项的一个集合,它能为既定的搜索码值的所有数据目录项提供定位所需的各种有效支持。

2、数据库的主要分类

    主键索引(PRIMAY KEY):某一个属性组能唯一标识一条记录,是最常见的索引类型,确保数据记录的唯一性,确定特定数据记录在数据库中的位置。

    唯一索引(UNIQUE):避免同一个表中某数据列中的值重复,主键索引只能有一个,唯一索引可有多个。

    常规索引(INDEX):快速定位特定数据,index 和 key 关键字都可以设置常规索引,应加在查询条件的字段不易添加太多常规索引,影响数据的插入,删除和修改操作。

    全文索引(FULLTEXT):只能用于MyISAM类型的数据表,只能用于CHAR ,VARCHAR,TEXT数据列类型,使用大型数据集。

3、为什么需要索引

            数据在磁盘上是以块的形式存储的。为确保对磁盘操作的原子性,访问数据的时候会一并访问所有数据块。磁盘上的这些数据块与链表类似,即它们都包含一个 数据段和一个指针,指针指向下一个节点(数据块)的内存地址,而且它们都不需要连续存储(即逻辑上相邻的数据块在物理上可以相隔很远)。索引是对某个字段进行排序的一种方式。对表中的某个字段建立索引会创建另一种数据结构,其中保存着字段的值,每个值又指向与它相关的记录。这种索引的数据结构是经过排序的,因而可以对其执行二分查找。

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。

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