[转帖]B树索引位图索引和散列索引
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B树索引、位图索引和散列索引
索引在数据结构上可以分为三种B树索引、位图索引和散列索引
B树索引
结构:
特点:
1.索引不存储null值。
更准确的说,单列索引不存储null值,复合索引不存储全为null的值
索引不能存储Null,所以对这列采用is null条件时,因为索引上根本没Null值,不能利用到索引,只
能全表扫描。
为什么索引列不能存Null值呢?将索引列值进行建树,其中必然涉及到诸多的比较操作。Null值
的特殊性就在于参与的运算大多取值为null。这样的话,null值实际上是不能参与进建索引的
过程。也就是说,null值不会像其他取值一样出现在索引树的叶子节点上。
B树索引测试1:NULL是否存在索引上。
create table btree_test(id number,code varchar2(10));
create index idx_btree_test_id on btree_test(id,code);
select object_id from user_objects where object_name=‘IDX_BTREE_TEST_ID‘;
alter session set events ‘immediate trace name treedump level 59097‘;
insert into btree_test values(null,null);
alter session set events ‘immediate trace name treedump level 59097‘;
insert into btree_test values(null,‘1‘);
alter session set events ‘immediate trace name treedump level 59097‘;
insert into btree_test values(1,null);
alter session set events ‘immediate trace name treedump level 59097‘;
然后查看转储文件,admin数据库名udump
发现这样的信息:
*** 2013-07-19 14:56:41.827
----- begin tree dump
leaf: 0x140142c 20976684 (0: nrow: 0 rrow: 0)
----- end tree dump
*** 2013-07-19 14:56:54.480
----- begin tree dump
leaf: 0x140142c 20976684 (0: nrow: 1 rrow: 1)
----- end tree dump
*** 2013-07-19 14:57:08.139
----- begin tree dump
leaf: 0x140142c 20976684 (0: nrow: 2 rrow: 2)
----- end tree dump
nrow当前节点所含索引条目的数量(包括delete的条目)
rrow有效的索引条目的数量
可以发现:
插入null,null时,有效的索引条目为0
插入null,1时, 有效的索引条目为1
插入1,null时, 有效的索引条目为2
所以,复合索引只有当要插入的值全为Null时才不能放入存入索引中。
也可以这样看:
SELECT num_rows FROM user_indexes t WHERE t.index_name =‘btree_test‘;
2.不适合键值较少的列(重复数据较多的列)。
假如索引列TYPE有5个键值,如果有1万条数据,那么 WHERE TYPE = 1将访问表中的2000个数据块。
再加上访问索引块,一共要访问大于200个的数据块。
如果全表扫描,假设10条数据一个数据块,那么只需访问1000个数据块,既然全表扫描访问的数据块
少一些,肯定就不会利用索引了。
3.前导模糊查询不能利用索引(like ‘%XX‘或者like ‘%XX%‘)
假如有这样一列code的值为‘AAA‘,‘AAB‘,‘BAA‘,‘BAB‘ ,如果where code like ‘%AB‘条件,由于前面是
模糊的,所以不能利用索引的顺序,必须一个个去找,看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫
描。如果是这样的条件where code like ‘A % ‘,就可以查找CODE中A开头的CODE的位置,当碰到B开头的
数据时,就可以停止查找了,因为后面的数据一定不满足要求。这样就可以利用索引了。
位图索引
就是用位图表示的索引,对列的每个键值建立一个位图。
如test表中有state这样一列,数据如下:
10 20 30 20 10 30 10 30 20 30
那么会建立三个位图,如下:
BLOCK1 KEY=10 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0
BLOCK2 KEY=20 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0
BLOCK3 KEY=30 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0
位图索引特点:
1.相对于B*Tree索引,占用的空间非常小,创建和使用非常快。
位图索引由于只存储键值的起止Rowid和位图,占用的空间非常少。
2.不适合键值较多的列。
3.不适合update、insert、delete频繁的列。
4.可以存储null值。
B*Tree索引由于不记录空值,当基于is null的查询时,会使用全表扫描,而对位图索引列进
行is null查询时,则可以使用索引。
5.当select count(XX) 时,可以直接访问索引中一个位图就快速得出统计数据。
6.当根据键值做and,or或 in(x,y,..)查询时,直接用索引的位图进行或运算,快速得出结果行数
据。
散列索引
散列索引是根据HASH算法来构建的索引,所以检索速度很快,但不能范围查询。
散列索引的特点
1.只适合等值查询(包括= <> 和in),不适合模糊或范围查询
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pandas使用read_csv函数读取csv数据header参数指定作为列索引的行索引列表形成复合(多层)列索引使用方括号[]基于最外层列索引名称索引列数据
pandas读取csv数据index_col参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合(多层)行索引使用方括号[]基于列索引名称元组索引列数据(index tuple)