数据库索引(转)

创建索引可以大大提高系统的性能。

第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。

第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。

也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?因为,增加索引也有许多不利的方面。

第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。

第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。

第三,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,这样就降低了数据的维护速度。

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候,应该考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。一般来说,应该在这些列上创建索引:在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。

同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点:

第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。

第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。

第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。

第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。

根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建三种索引:唯一索引、主键索引和聚集索引

唯一索引

唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

当现有数据中存在重复的键值时,大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如,如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引,则任何两个员工都不能同姓。

主键索引

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

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。

局部性原理与磁盘预读

由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢很多,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一,因此为了提高效率,要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的,磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读,即使只需要一个字节,磁盘也会从这个位置开始,顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。

由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间,只需很少的旋转时间),因此对于具有局部性的程序来说,预读可以提高I/O效率。

预读的长度一般为页(page)的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块,硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块,每个存储块称为一页(在许多操作系统中,页得大小通常为4k),主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时,会触发一个缺页异常,此时系统会向磁盘发出读盘信号,磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中,然后异常返回,程序继续运行。

B-/+Tree索引的性能分析

到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。

上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析,根据B-Tree的定义,可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的,在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧:

每次新建节点时,直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里,加之计算机存储分配都是按页对齐的,就实现了一个node只需一次I/O。

B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存),渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中,出度d是非常大的数字,通常超过100,因此h非常小(通常不超过3)。

而红黑树这种结构,h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h),效率明显比B-Tree差很多。

综上所述,用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。

应该花时间学习B-树和B+树数据结构

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

1)B树

B树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针,所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。

成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索,成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。

在B树中查找给定关键字的方法是:首先把根结点取来,在根结点所包含的关键字K1,…,kj查找给定的关键字(可用顺序查找或二分查找法),若找到等于给定值的关键字,则查找成功;否则,一定可以确定要查的关键字在某个Ki或Ki+1之间,于是取Pi所指的下一层索引节点块继续查找,直到找到,或指针Pi为空时查找失败。

2)B+树

B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针,非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上,包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针,且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话,叶节点的索引必须是稠密索引,若实际数据存储按关键码次序存放的话,叶节点索引时稀疏索引。

B+树有2个头指针,一个是树的根节点,一个是最小关键码的叶节点。

所以 B+树有两种搜索方法:

一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。

一种是从根节点开始搜索,和B树类似,不过如果非叶节点的关键码等于给定值,搜索并不停止,而是继续沿右指针,一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功,都将走完树的所有层。

B+ 树中,数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。

这两种处理索引的数据结构的不同之处:
a,B树中同一键值不会出现多次,并且它有可能出现在叶结点,也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中,并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现,以维持B+树的平衡。
b,因为B树键位置不定,且在整个树结构中只出现一次,虽然可以节省存储空间,但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。
c,B树的查询效率与键在树中的位置有关,最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候),最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。

时间: 2024-10-11 03:39:46

数据库索引(转)的相关文章

数据库索引总结

一.为什么要创建索引呢(优点)? 这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能. 第一,   通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性. 第二,   可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因. 第三,   可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义. 第四,   在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间. 第五,   通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能. 二.建立方向索引的不利因

Mysql数据库索引

索引(Index)是帮助mysql高效获取数据的数据结构.对于高性能非常关键. 索引的重要性主要体现在数据量非常大的时候.规模小,负载轻的数据库即使没有索引也可以获到好的查询效果 例如: 1 mysql>select first_name from actor where actor_id=5; 改索引列位于actor_id列,因此mysql会使用索引找到actor_id为5的行. 索引有很多种类型,各自有各自的特点.索引实在存储引擎层实现的,而不是服务器层. (1).B-Tree索引 谈论引擎

第二百八十八节,MySQL数据库-索引

MySQL数据库-索引 索引,是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取即可. 如果没有创建索引查找数据时,是全表扫描的,也就是向查字典一样没有目录,靠一页一页的翻到目标数据位置,这样如果数据量大会相当耗时, 索引就是快速帮助用户找到目标数据,节省时间 索引简介 索引是以B+tree方式的树形结构存放数据的 详情,可以网上搜索一下B+tree MySQL中常见索引有: 普通索引 唯一索引 主键索引 组合索

深入浅出数据库索引原理

前段时间,公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题, 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我,让我想办法提升网站的访问速度 ,因为已经有很多用户来投诉了.我第一反应觉的是数据库上的问题,假装思索了一下,摆着一副深沉炫酷的模样说:"是不是数据库查询上出问题了, 给表加上索引吧",然后妹子来了一句:"现在我们网站访问量太大,加索引有可能导致写入数据时性能下降,影响用户使用的".当时我就楞了一下, 有种强行装逼被拆穿的感觉,在自己的专业领域居然被非专业的同学教

数据库索引B+树

面试时无意间被问到了这个问题:数据库索引的存储结构一般是B+树,为什么不适用红黑树等普通的二叉树? 经过和同学的讨论,得到如下几个情况: 1. 数据库文件是放在硬盘上,每次读取数据库都需要在磁盘上搜索,因此需要考虑磁盘寻道时间,我们都知道磁盘寻道开销是非常大的.同时,索引一般也是非常大的,内存不能放下,因此也会放在磁盘上.(另外,还与局部性原理与磁盘预读有关系). 2. B+树所有的关键字都出现在叶子节点的链表(稠密索引)中,且链表中的关键字是有序的.非叶子节点只起索引作用(稀疏索引). 叶子节

数据库索引介绍及使用【转】

数据库索引介绍及使用 一.索引的概念 索引就是加快检索表中数据的方法.数据库的索引类似于书籍的索引.在书籍中,索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息.在数据库中,索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据,而不必扫描整个数据库. 二.索引的特点 1.索引可以加快数据库的检索速度 2.索引降低了数据库插入.修改.删除等维护任务的速度 3.索引创建在表上,不能创建在视图上 4.索引既可以直接创建,也可以间接创建 5.可以在优化隐藏中,使用索引 6.使用查询处理器执行SQL语句,在一个表

MongoDB数据库索引

前面的话 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的.本文将详细介绍MongoDB数据库索引 引入 索引能够提高查询效率,如何体现呢?接下来使用性能分析函数explain()来进行分析说明 首先,插入10万条数据 接着,不创建索引,来寻找time范围在100和200之间的文档 由图中所知,tot

数据库索引的实现原理

1 什么是索引 数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构. 对数据记录建立索引后,每条索引记录包含:(1)值与相应 数据记录 被索引列的值一样的键(2)相应数据记录的地址. “索引的实现通常使用B树及其变种B+树”,即采用B树等对 索引记录 按键进行排序. 根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建三种索引:唯一索引(唯一).主键索引(唯一非空)和聚集索引(行间逻辑顺序与物理顺序一致,提供更快数据访问). 2 使用索引的利弊 利:加快查询速度 弊:索引需要占用空间:创建和维护索引(插入.

数据库索引的原理

介绍: 索引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.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. 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

数据库 --- 索引、触发器、事务(存储引擎)

一.数据库  -----   按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库 主要特点: 实现数据共享: 减少数据的冗余度: 数据的独立性: 数据实现集中控制: 数据一致性和可维护性,以确保数据的安全性和可靠性: 故障恢复. 二.其他相关 1.索引:作用于表中的某列,并将其进行排序,有助于快速地进行查询. 索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的数据结构,是用于提高在数据库表中访问数据的速度的数据库对象.其实索引相当于一本书的目录,如果没有索引,要想在数据库中查找某一特定的值就需要遍历整个数据库表