索引概念
索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象,主要目的是加快数据的读取速度和完整性检查。建立索引是一项技术性要求高的工作。一般在数据库设计阶段得与数据库结构一起考虑。应用系统的性能直接与索引的合理直接有关。
一.Oracle索引
1.索引类型
1)非唯一索引(最常用)UonUnique。
2)唯一索引Unique。
3)位图索引Bitmap
4)分区索引Partitioned
5)非分区索引NonPartitioned
6)正常型B树Normal
7)基于函数的索引Function-based
2.索引结构
1)B-tree:
适合与大量的增、删、改(OLTP);
不能用包含OR操作符的查询;
适合高基数的列(唯一值多)
2)典型的树状结构;
每个结点都是数据块;
大多都是物理上一层、两层或三层不定,逻辑上三层;
叶子块数据是排序的,从左向右递增;
在分支块和根块中放的是索引的范围;
3)Bitmap:
适合与决策支持系统;
做UPDATE代价非常高;
非常适合OR操作符的查询;
基数比较少的时候才能建位图索引;
4)树型结构:
<1>索引头
开始ROWID,结束ROWID(先列出索引的最大范围)
<2>BITMAP
每一个BIT对应着一个ROWID,它的值是1还是0,如果是1,表示着BIT对应的ROWID有值
5)b-tree索引
Oracle数据库中最常见的索引类型是b-tree索引,也就是B-树索引,以其同名的计算科学结构命名。CREATE INDEX语句时,默认就是在创建b-tree索引。没有特别规定可用于任何情况。
6)位图索引(bitmap index)
位图索引特定于该列只有几个枚举值的情况,比如性别字段,标示字段比如只有0和1的情况。
7)基于函数的索引
比如经常对某个字段做查询的时候是带函数操作的,那么此时建一个函数索引就有价值了。
8)分区索引和全局索引
这2个是用于分区表的时候。前者是分区内索引,后者是全表索引
9)反向索引(REVERSE)
这个索引不常见,但是特定情况特别有效,比如一个varchar(5)位字段(员工编号)含值(10001,10002,10033,10005,10016..)
这种情况默认索引分布过于密集,不能利用好服务器的并行
但是反向之后10001,20001,33001,50001,61001就有了一个很好的分布,能高效的利用好并行运算。
10)HASH索引
HASH索引可能是访问数据库中数据的最快方法,但它也有自身的缺点。集群键上不同值的数目必须在创建HASH集群之前就要知道。需要在创建HASH集群的时候指定这个值。使用HASH索引必须要使用HASH集群。
3.索引原理
若没有索引,搜索某个记录时(例如查找name=‘wish‘)需要搜索所有的记录,因为不能保证只有一个wish,必须全部搜索一遍
若在name上建立索引,oracle会对全表进行一次搜索,将每条记录的name值哪找升序排列,然后构建索引条目(name和rowid),存储到索引段中,查询name为wish时即可直接查找对应地方
创建了索引并不一定就会使用,oracle自动统计表的信息后,决定是否使用索引,表中数据很少时使用全表扫描速度已经很快,没有必要使用索引
4.建立索引的原则
1)如果有两个或者以上的索引,其中有一个唯一性索引,而其他是非唯一,这种情况下oracle将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引
2)至少要包含组合索引的第一列(即如果索引建立在多个列上,只有它的第一个列被where子句引用时,优化器才会使用该索引)
3)小表不要简历索引
4)对于基数大的列适合建立B树索引,对于基数小的列适合简历位图索引
5)列中有很多空值,但经常查询该列上非空记录时应该建立索引
6)经常进行连接查询的列应该创建索引
7)使用create index时要将最常查询的列放在最前面
8)LONG(可变长字符串数据,最长2G)和LONG RAW(可变长二进制数据,最长2G)列不能创建索引
9)限制表中索引的数量(创建索引耗费时间,并且随数据量的增大而增大;索引会占用物理空间;当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,降低了数据的维护速度)
5.索引使用原则
1)经常检索排序大表中40%或非排序表7%的行,建议建索引;
2)为了改善多表关联,索引列用于联结;
3)列中的值相对比较唯一;
4)取值范围(大:B*树索引,小:位图索引);
5)Date型列一般适合基于函数的索引;
6)列中有许多空值,不适合建立索引
二.MySql索引
1.索引类型
1)单列索引(普通索引,唯一索引,主键索引)、组合索引、全文索引、空间索引
2)单列索引:一个索引只包含单个列,但一个表中可以有多个单列索引。
3)普通索引:MySQL中基本索引类型,没有什么限制,允许在定义索引的列中插入重复值和空值,纯粹为了查询数据更快一点。
4)唯一索引:索引列中的值必须是唯一的,但是允许为空值。
5)主键索引:是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。
6)组合索引:在表中的多个字段组合上创建的索引,只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时,索引才会被使用,使用组合索引时遵循最左前缀集合。这个如果还不明白,等后面举例讲解时在细说
7)全文索引:只有在MyISAM引擎上才能使用,只能在CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上使用全文索引,介绍了要求,说说什么是全文索引,就是在一堆文字中,通过其中的某个关键字等,就能找到该字段所属的记录行,比如有"你是个大煞笔,二货 ..." 通过大煞笔,可能就可以找到该条记录。这里说的是可能,因为全文索引的使用涉及了很多细节,我们只需要知道这个大概意思,如果感兴趣进一步深入使用它,那么看下面测试该索引时,会给出一个博文,供大家参考。
8)空间索引:空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引,MySQL中的空间数据类型有四种,GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。在创建空间索引时,使用SPATIAL关键字。要求,引擎为MyISAM,创建空间索引的列,必须将其声明为NOT NULL。
2.索引原理
在MySQL中,存储引擎用类似的方法使用索引,其先在索引中查找对应的值,然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行,最后将数据结果集返回给客户端。
3.索引使用原则
最左前缀匹配原则
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4,如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
=和in可以乱序
比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
尽量选择区分度高的列作为索引
区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录。
索引列不能参与计算,保持列“干净”
比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);
尽量的扩展索引,不要新建索引
比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。
4.高性能索引列
独立的列
前缀索引和索引的选择性
多列索引
选择合适的索引列顺序
聚簇索引
覆盖索引
使用索引扫描来做排序
冗余和重复索引
未使用的索引
原文地址:https://www.cnblogs.com/chaunqi1995/p/10117068.html