新聞中心
深入探究:數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引

讓客戶滿意是我們工作的目標,不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶,將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴,公司提供的服務項目有:主機域名、網(wǎng)絡空間、營銷軟件、網(wǎng)站建設、威縣網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。
在現(xiàn)代數(shù)據(jù)存儲和管理技術(shù)中,數(shù)據(jù)庫是無法替代的工具。但是,要想獲得更佳的性能,數(shù)據(jù)庫必須經(jīng)過優(yōu)化和調(diào)整。其中,數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引是一個重要的優(yōu)化手段。本文將深入探究數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引的實現(xiàn)原理和常見優(yōu)化策略。
一、什么是數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引
數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引指的是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(RDBMS)中,對表格數(shù)據(jù)進行索引以加快查詢速度的一種技術(shù)。通過建立內(nèi)部索引,數(shù)據(jù)庫可以快速查找數(shù)據(jù),并避免全表掃描的耗時問題。通常情況下,我們會在那些需要查詢數(shù)據(jù)的列上創(chuàng)建內(nèi)部索引。
二、數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引的實現(xiàn)原理
為了更好地了解數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引的實現(xiàn)原理,我們需要先了解B-樹。B-樹是一種廣泛應用于數(shù)據(jù)庫索引的樹狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。B-樹可以極大地提高數(shù)據(jù)的查詢速度,特別是在大表情況下。
B-樹被設計用來將磁盤上的數(shù)據(jù)存儲到內(nèi)存中,因為磁盤I/O是數(shù)據(jù)庫查詢中最慢的部分之一。B-樹可以將一個大的數(shù)據(jù)表分割成多個小塊,每個小塊都被存儲在磁盤的不同部分。B-樹的每個節(jié)點都包含一個關(guān)鍵字(通常是整數(shù)),它可以用來查找記錄。這樣,當我們需要查詢數(shù)據(jù)時,只需要在每個節(jié)點上進行比較并找到正確的記錄。
不同的B-樹實現(xiàn)會有不同的規(guī)則,但大多數(shù)都采用了一個類似于2-3-4樹的規(guī)則:每個節(jié)點至少有兩個子節(jié)點,每個節(jié)點有兩個以上的關(guān)鍵字,每個節(jié)點的子節(jié)點一定在一個區(qū)間內(nèi),這個區(qū)間要么是左閉右開,要么是左閉右閉,如果節(jié)點有一個以上的關(guān)鍵字,那么它的左子節(jié)點的所有關(guān)鍵字會比右子節(jié)點的所有關(guān)鍵字小。
在B-樹中查找數(shù)據(jù)的過程可以被描述為:
1.從根節(jié)點開始,比較查找值與節(jié)點關(guān)鍵字的大小關(guān)系。
2.如果找到了相應的記錄,則返回結(jié)果;否則,通過與子節(jié)點的值比較來決定向左或右分支移動。
3.不停地移動到下一個節(jié)點,直到找到記錄或遍歷整棵樹。
三、數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引的優(yōu)化策略
數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引是一種優(yōu)化技術(shù),需要謹慎使用。雖然內(nèi)部索引可以顯著提高數(shù)據(jù)庫查詢速度,但如果創(chuàng)建得不好,反而會拖慢數(shù)據(jù)庫運行速度。以下是幾個常見的優(yōu)化策略,可以幫助您更好地使用數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引:
1.根據(jù)查詢需求創(chuàng)建索引
不應該在每個列上都創(chuàng)建索引,需要考慮具體的查詢需求。如果某些列比其他列更常用于查詢,那么應該優(yōu)先對這些列創(chuàng)建索引。
2.減少索引列數(shù)
雖然創(chuàng)建索引列數(shù)越多可以加快查詢速度,但也會減慢插入、更新和刪除數(shù)據(jù)的速度。因此,除非必要,否則不應該在每個表格上都創(chuàng)建索引。
3.選擇合適的索引類型
數(shù)據(jù)庫支持多種索引類型,如B-Tree、哈希、全文索引等。根據(jù)查詢需求選擇最合適的索引類型,可以大大提高查詢速度。
數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化中的一個重要部分。B-樹作為一種常見的數(shù)據(jù)庫索引類型,可以將一個大的數(shù)據(jù)表分割成多個小塊,每個小塊都被存儲在磁盤的不同部分。但是,創(chuàng)建內(nèi)部索引需要謹慎選擇,并根據(jù)具體查詢需求進行優(yōu)化和調(diào)整,以獲得更佳的性能效果。
成都網(wǎng)站建設公司-創(chuàng)新互聯(lián)為您提供網(wǎng)站建設、網(wǎng)站制作、網(wǎng)頁設計及定制高端網(wǎng)站建設服務!
如何查詢數(shù)據(jù)庫或者表中的索引
各個數(shù)據(jù)庫查詢索引的方式都有所不同,有些數(shù)據(jù)庫連接工具也可以直接查看表索引。在MySQL中,你可以使用一下語法查看表中的索引狀態(tài)
show index from 表名;
根據(jù)表名,查詢一張表的索引:select * from user_indexes where table_name=upper(‘表名’)。
根據(jù)索引號,查詢表索引字段:select * from user_ind_columns where index_name=(‘索引名’)。
根據(jù)索引名,查詢創(chuàng)建索引的語句:select dbms_metadata.get_ddl(‘INDEX’,’索引名’,
用戶名
‘>) from dual ; –可省,默認為登錄用戶。
Oracle數(shù)據(jù)庫
數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ):講解MySQL索引的概念及數(shù)據(jù)庫索引的應用[1]
數(shù)據(jù)庫引入了索引
用戶對數(shù)據(jù)庫最頻繁的操作是進行數(shù)據(jù)查詢 一般情況下 數(shù)據(jù)庫在進行查詢操作時需要對整個表進行數(shù)據(jù)搜索 當表中的數(shù)據(jù)很多時 搜索數(shù)據(jù)就需要很長的時間 這就造成了服務器的資源浪費 為了提高檢索數(shù)據(jù)的能力 數(shù)據(jù)庫引入了索引機制
有關(guān) 索引 的比喻
從某種程度上 可以把數(shù)據(jù)庫看作一本書 把索引看作書的目錄 通過目錄查找書中的信息 顯然較沒有目錄的書方便 快捷
數(shù)據(jù)庫索引實際是什么告滲?(兩部分組成)
索引是一個單獨的 物理的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu) 它是某個表中一列或若干列值的和相應的指向表中物理標識這些值的數(shù)據(jù)頁的邏輯指針清單
索引在表中的角色
一個表的存儲是由兩部分組成的 一部分用來存放表的數(shù)據(jù)頁面 另一部分存放索引頁面 索引就存放在索引頁面上
索引高效原理
通常 索引頁面相對于數(shù)據(jù)頁面來說小得多 當進行數(shù)據(jù)檢索時 系統(tǒng)先搜索索引頁面 從中找到所需數(shù)據(jù)的指針 再直接通過指針從數(shù)據(jù)頁面中讀取數(shù)據(jù)
索引的分類
在SQL Server 的數(shù)據(jù)庫中按存儲結(jié)構(gòu)的不同將索引分為兩類 簇索引(Clustered Index)和非簇索引(Nonclustered Index)
( )簇索引對表的物理數(shù)據(jù)頁中的數(shù)據(jù)按列進行排序 然后再重新存儲到磁盤上 即簇索引與數(shù)據(jù)是混為一體 的它的葉節(jié)點中存儲的是實際的數(shù)據(jù) 由于簇索引對表中的數(shù)據(jù)一一進行了排序 因此用簇索引查找數(shù)據(jù)很快 但由于簇索引將表的所有數(shù)據(jù)完全重新排列了 它所需要的空間也就特別大 大概相當于表中數(shù)據(jù)所占空間的 % 表的數(shù)據(jù)行只能以一種排序方式存儲在磁盤上 所以一個表只能有一個簇索引
( )非簇索引具有與表的數(shù)據(jù)完全分離的結(jié)構(gòu) 使用非簇索引不用將物理數(shù)據(jù)頁中的數(shù)據(jù)按列襪友鍵排序 非簇索引的葉節(jié)點中存儲了組成非簇索引的關(guān)鍵字的值和行定位器 行定位器的結(jié)構(gòu)和存儲內(nèi)容取決于數(shù)據(jù)的存儲方式 如果數(shù)據(jù)是以簇索引方式存儲的 則行定位器中存儲的是簇索引的索引鍵;如果數(shù)據(jù)不是以簇索引方式存儲的 這種方式又稱為堆存儲方式(Heap Structure) 則行定位器存儲的是指向數(shù)據(jù)行的指針 非簇索引將行定位器按關(guān)鍵字的值用一定的方式排序 這個順序與表的行在數(shù)據(jù)頁中的排序是不匹配的 由于非簇索引使用索引頁存儲因此它比簇索引需要更多的存儲空間且檢索效率較低但一個表只能建一個簇索引 當用戶需要建立多個索引時就需要使用非簇索引了
小結(jié) Clustered Index 是與物理數(shù)據(jù)混在一起并對物理數(shù)據(jù)進重排 就像使用拼音查字典;Unclustered Index 是與物理數(shù)據(jù)完全分離的 利用額外空間對關(guān)鍵字進行重排 就像使用部首查字典
數(shù)據(jù)庫索引應用
一 索引的概念
索引就是加快檢索表中數(shù)據(jù)的方法 數(shù)據(jù)庫的索引類似于書籍的索引 在書籍中 索引允許用戶不必翻閱完整個書就能迅速地找到所需要的信息 在數(shù)據(jù)庫中 索引也允許數(shù)據(jù)庫程序迅速地找到表中的數(shù)據(jù) 而不必掃描整個數(shù)據(jù)庫
二 索引的特點
索引可以加快數(shù)據(jù)庫的檢索速度
索引降低了數(shù)據(jù)庫插入 修改 刪除等維護任務的速度
索引創(chuàng)建在表上 不能創(chuàng)建在視圖上
索引既可以直接創(chuàng)建 也可以間接創(chuàng)建
可以在優(yōu)化隱藏中 使用索引
使用查詢處理器執(zhí)行SQL語句 在一個表上 一次只能使用一個索引
其他
三 索引的優(yōu)點
創(chuàng)建唯一性索引 保證數(shù)據(jù)庫表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性
大大加快數(shù)據(jù)的檢索速度 這也是創(chuàng)建索引的最主要的原因
加速表和表之間的連接 特別是在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的參考完整性方面特別有意義
在使用分組和排序子句進行數(shù)據(jù)檢索時 同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間
通過使用索引 可以在查詢告巧的過程中使用優(yōu)化隱藏器 提高系統(tǒng)的性能
四 索引的缺點
創(chuàng)建索引和維護索引要耗費時間 這種時間隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加
索引需要占物理空間 除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間之外 每一個索引還要占一定的物理空間 如果要建立聚簇索引 那么需要的空間就會更大
當對表中的數(shù)據(jù)進行增加 刪除和修改的時候 索引也要動態(tài)的維護 降低了數(shù)據(jù)的維護速度
lishixinzhi/Article/program/MySQL/202311/29604
數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引5的介紹就聊到這里吧,感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容,更多關(guān)于數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引5,深入探究:數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引5,如何查詢數(shù)據(jù)庫或者表中的索引,數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ):講解MySQL索引的概念及數(shù)據(jù)庫索引的應用[1]的信息別忘了在本站進行查找喔。
創(chuàng)新互聯(lián)-老牌IDC、云計算及IT信息化服務領(lǐng)域的服務供應商,業(yè)務涵蓋IDC(互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心)服務、云計算服務、IT信息化、AI算力租賃平臺(智算云),軟件開發(fā),網(wǎng)站建設,咨詢熱線:028-86922220
新聞標題:深入探究:數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引5(數(shù)據(jù)庫內(nèi)部索引5)
本文網(wǎng)址:http://m.fisionsoft.com.cn/article/dhesidj.html


咨詢
建站咨詢
