数据库索引

Posted 2020-09-09 MakiseKurisu

数据库索引类型及实现方式

1、索引定义

　　数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。索引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。


==========================================================

数据库索引详解

 

［By GavinHacker］

转载请标明出处：http://www.cnblogs.com/gavinsp/p/5513536.html

关于数据库索引，相信大家用到最多的一定是数据库设计和数据库查询，本篇深度解析一下数据库索引的原理，涉及数据库本身的设计原理，对设计应用的数据库结构，和数据库查询也大有益处。

 

（一）在了解数据库索引之前，首先了解一下数据库索引的数据结构基础，B+tree

B＋tree 是一个n叉树，每个节点有多个叶子节点，一颗B+树包含根节点，内部节点，叶子节点。根节点可能是一个叶子节点，也可能是一个包含两个或两个以上叶子节点的节点。

B＋tree的性质：

1.n棵子tree的节点包含n个关键字，不用来保存数据而是保存数据的索引。

2.所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。

3.所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含其子树中的最大（或最小）关键字。

B＋tree结构原型图大概如下（引用）：

这里还有一篇百度文库文章可以参考 http://wenku.baidu.com/link?url=qniQ1rpN8XOlbs4Vu6pjd_7YzVOGYxmBH0TeHLJTvwQ3Qs9Ig-FJyodXSaeBc3Ap7nC6Rm9qD6We5oJL-j7vnM4Ro5Y5J7yHwCk3asL_q5e

由于B+tree的性质， 它通常被用于数据库和操作系统的文件系统中。NTFS, ReiserFS, NSS, XFS, JFS, ReFS 和BFS等文件系统都在使用B+树作为元数据索引，因为B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度（B+ 树元素自底向上插入）。

（二）数据库索引

数据库索引是用于提高数据库表的数据访问速度的。

数据库索引的特点：

a）避免进行数据库全表的扫描，大多数情况，只需要扫描较少的索引页和数据页，而不是查询所有数据页。而且对于非聚集索引，有时不需要访问数据页即可得到数据。

b）聚集索引可以避免数据插入操作，集中于表的最后一个数据页面。

c）在某些情况下，索引可以避免排序操作。

数据库索引的存储方式，类型，在运行时的操作原理，我制作成了下图：

 

关于数据库索引在数据库表设计和应用查询中所涉及的知识会在之后的文章中分享。

转载请标明出处：http://www.cnblogs.com/gavinsp/p/5513536.html