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数据库索引浅谈


作者:[佚名] - 发布:2015-1-27 11:25:57 - 来源:无忧技术网

  一、什么是索引

  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,在一个表上,一次只能使用一个索引

   7.其他

  三、索引的优点
    1.创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性
    2.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
    3.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。
    4.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。
    5.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。

  四、索引的缺点
    1.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
    2.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
    3.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

  五、索引分类
    1.直接创建索引和间接创建索引
    直接创建索引: CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
    间接创建索引:定义主键约束或者唯一性键约束,可以间接创建索引

  2.普通索引和唯一性索引
    普通索引:CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
    唯一性索引:保证在索引列中的全部数据是唯一的,对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用
    CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)

  3.单个索引和复合索引
    单个索引:即非复合索引
    复合索引:又叫组合索引,在索引建立语句中同时包含多个字段名,最多16个字段
    CREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)

  4.聚簇索引和非聚簇索引(聚集索引,群集索引)
    聚簇索引:物理索引,与基表的物理顺序相同,数据值的顺序总是按照顺序排列
    CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn) WITH
    ALLOW_DUP_ROW(允许有重复记录的聚簇索引)

  非聚簇索引:CREATE UNCLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)

  六.索引的结构

  1.顺序索引

  顺序索引下面又有很多概念。如果被索引的字段本身按照一定的顺序排序,那么这种索引叫做聚集索引。否则叫做非聚集索引。如果被索引的字段的每个值都有一个索引与其对应,那么这种索引叫做稠密索引,否则叫做稀疏索引。 顺 序索引分为两类,单级索引(不怎么用)和多级索引(通常是B+树,大量使用)。单级索引就是把所有的索引字段以及对应的文件位置按顺序一个个的排列出来, 这种索引查找起来比较慢,因为是顺序存储的,可以使用二分查找法,但是总体来说效率不高,这种索引是最基础的索引,一般不用,ORACLE里面好像不支持 这种索引。多级索引实际上就是在单级索引之上再加索引(稀疏索引),也就是指向索引的索引,二级索引上面还可以再加三级索引,可以不停的加,加到最后最上 层只剩下一个节点(根节点),就成了一个树状结构了。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。

  总结:
      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。

  七、聚集索引和非聚集索引
      1.1其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
      我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。

  1.2如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要查的字,而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法,比如您查“张”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页码却是63页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。很显然,这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方,现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到您所需要的页码。
      我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。

  2、何时使用聚集索引或非聚集索引

  动作描述

  使用聚集索引

  使用非聚集索引

  列经常被分组排序

  应

  应

  返回某范围内的数据

  应

  不应

  一个或极少不同值

  不应

  不应

  小数目的不同值

  应

  不应

  大数目的不同值

  不应

  应

  频繁更新的列

  不应

  应

  外键列

  应

  应

  主键列

  应

  应

  频繁修改索引列

  不应

  应

  事实上,我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如:返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列,恰好您把聚合索引建立在了该列,这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时,这个速度就将是很快的,因为您的这本字典正文是按日期进行排序的,聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可;而不像非聚集索引,必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码,然后再根据页码查到具体内容。

责任编辑:liqwei
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