索引设计 《数据库高效优化》 p300

Posted 2022-02-20 整理是一切的开始

对于查询中需要作为查询条件的字段，可以考虑建立索引，当然，最终还要根据性能的需要决定是否建立索引。
建立索引时也要考虑维护成本，不能无序地创建索引。
下面介绍构建战略性索引的策略
1.B树索引 b tree

• 控制单表索引个数，尽量不能超过5个，没有任何索引的单表也需要关注。
• 需注意监控创建的索引中不要出现无用索引。必要时，删除无用的索引，避免对执行计划造成影响。
• 如果存在外键，需要在对应字段创建索引，否则会引发死锁并影响表连接性能，
• 对于经常出现在WHERE子句中且过滤性比较强的字段，特别是大表的字段，应该创建索引。

2.位图索引 bitmap
位图索引不同于传统的B树索引，其原理是根据数据列的离散值构建出一张位图。它应该建立在低基数列，适合集中读取。
不适合插入和修改，比B树索引节省空间。它主要应用于数据仓库和决策支持系统，特点是绝大多数操作是复杂的查询操作。
导入数据的操作也是采用批量导入的方式，几乎没有删除和更新操作。

位图索引的锁机制和B树索引不同，B树索引中包含所有键值非空的ROWID，而位图索引包含的是一个ROWID范围和范围
对应的编码，如果删除一条记录，那么不仅会锁住这条记录，而且会锁定位图索引中与这条记录同一索引范围内的所有记录。
由此可见，建立位图索引的表时，锁的最小粒度变成位图索引的范围。这就意味着多个用户并非访问时，表被锁定的概率大大
增大。因此，操作位图索引时，应采用批量修改、迅速提交的方式。

3.复合索引
当某个索引包含多个索引的列时，这种索引就称为复合索引。当查询多个条件为AND关系的数据时，可以使用复合索引快速定位
到该数据。对符合索引的使用，需要注意：

• 过度索引：不要讲所有的WHERE条件中的字段都创建为符合索引。因为索引会造成DML操作的开销增大，且空间上也会存在很大的浪费。
• 复合索引中的列顺序：所有的索引列都在WHERE条件中时，索引的效率和索引中列的顺序是无关的。因而，当不是所有索引的列都在WHERE条件中时，
  最佳的列顺序要求就是能够尽最大可能使用索引，in other words，应该能够对最多的SQL语句应用索引。当多个列的使用频率相同时，可以遵从以下两种截然相反的方法：
• 如果将来的SQL语句只对部分列应用限制条件，前导列应该是具有最多唯一值的列，换句话说，就是使索引被优化器选择的概率最大化。

复合索引的使用建议：

• 如果约束条件字段比较固定，则优先考虑创建针对多字段的普通B树复合索引
• 如果单个字段是主键或唯一字段，或者可选性非常高的字段，尽管约束条件字段比较固定，也不一定要创建复合索引，有时可创建单字段索引，降低复合索引开销。
• 在复合索引设计中，应考虑复合索引的第一个设计原理：复合索引的前缀性。即在SQL语句中，只有将复合索引的第一个字段作为约束条件，该复合索引才会启用。
• 在复合索引设计中，应考虑复合索引的可选性，即按可选性高低，进行复合索引字段的排序。

5.函数索引
除了上述索引外，还有一些其他索引，其中用得比较多的是函数索引。函数索引可以是B树索引，也可以是位图索引，它将一个函数计算的结果存储在索引中，而不是
存储列数据本身。我们可以把基于函数的索引看作是一个虚拟列上的索引。总之，索引函数索引，是基于加工过的逻辑列创建的索引。

函数索引适用于基于基础表中一个或者多个列的函数或表达式，查询语句条件列上包含函数的情况。
函数和表达式值预先计算并存放在索引中。要使用函数索引，就要分析表，启用查询重写。
设置函数索引，会减慢DML的速度，因为需要先求函数值或表达式。

视图

references：
https://blog.csdn.net/weixin_36269733/article/details/113538907

Hash散列索引

Hash散列索引是根据HASH算法来构建的索引。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。

适合：

精确查找非常快(包括= <> 和in)，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像BTree 索引需要从根节点到枝节点，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。

不适合：

不适合模糊查询和范围查询(包括like，>，

不适合排序，数据库无法利用索引的数据来提升排序性能，同样是因为Hash值的大小不确定；

复合索引不能利用部分索引字段查询，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。

同样不适合键值较少的列(重复值较多的列)
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