資料庫物理索引

1. 為了測試資料庫查詢的效率是否提升,經常使用索引來實現,請問什麼是索引 有什麼作用 原理是什麼

一、什麼是索引？

索引就像是書的目錄，是與表或者視圖關聯磁碟上的結構，可以加快從表中內或者視圖容中檢索行的速度。素銀中包含表或者視圖中的一行或者多列生成的鍵。這些鍵存儲在一個結構（BTree）中，使SQL可以快速有效的查找與鍵值關聯的行。

二、有什麼用？即索引的優點

1. 建立索引的行可以保證行的唯一性，生成唯一的word

2. 建立索引可以有效的縮短數據的檢索時間

3. 建立索引可以加快表與表之間的 連接

4. 為用來排序或者是分組的欄位添加索引可以加快和排序順序

• 無索引，直接去讀表數據存放的磁碟快，督導數據緩沖區中再去查找需要的數據

• 有索引，先讀入索引表，通過索引表直接去找到需要數據的物理地址，並把數據讀入數據緩沖區中。

三、索引的原理

通過不斷地縮小想要獲取數據的范圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是說，有了這種索引機制，我們可以總是用同一種查找方式來鎖定數據。

2. 資料庫索引的主要種類

資料庫索引好比是一本書前面的目錄，能加快資料庫的查詢速度。索引分為聚簇索引和非聚簇索引兩種，聚簇索引
是按照數據存放的物理位置為順序的，而非聚簇索引就不一樣了；聚簇索引能提高多行檢索的速度，而非聚簇索引對於單行的檢索很快。
根據資料庫的功能，可以在資料庫設計器中創建三種索引：唯一索引、主鍵索引和聚集索引。有關資料庫所支持的索引功能的詳細信息，請參見資料庫文檔。
提示：盡管唯一索引有助於定位信息，但為獲得最佳性能結果，建議改用主鍵或唯一約束。
唯一索引
唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。
當現有數據中存在重復的鍵值時，大多數資料庫不允許將新創建的唯一索引與表一起保存。資料庫還可能防止添加將在表中創建重復鍵值的新數據。例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上創建了唯一索引，則任何兩個員工都不能同姓。
主鍵索引
資料庫表經常有一列或多列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱為表的主鍵。
在資料庫關系圖中為表定義主鍵將自動創建主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定類型。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。當在查詢中使用主鍵索引時，它還允許對數據的快速訪問。
聚集索引
在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯（索引）順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。
如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數據訪問速度。
索引列
可以基於資料庫表中的單列或多列創建索引。多列索引可以區分其中一列可能有相同值的行。
如果經常同時搜索兩列或多列或按兩列或多列排序時，索引也很有幫助。例如，如果經常在同一查詢中為姓和名兩列設置判據，那麼在這兩列上創建多列索引將很有意義。
確定索引的有效性：
檢查查詢的WHERE和JOIN子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以選擇的對象。
對新索引進行試驗以檢查它對運行查詢性能的影響。
考慮已在表上創建的索引數量。最好避免在單個表上有很多索引。
檢查已在表上創建的索引的定義。最好避免包含共享列的重疊索引。
檢查某列中唯一數據值的數量，並將該數量與表中的行數進行比較。比較的結果就是該列的可選擇性，這有助於確定該列是否適合建立索引，如果適合，確定索引的類型。

3. 資料庫中的索引是什麼意思有什麼用途

索引是一種單獨的、物理的對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種存儲結構，它是某個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識這些值的數據頁的邏輯指針清單。索引的作用相當於圖書的目錄，可以根據目錄中的頁碼快速找到所需的內容。

一個索引是存儲的表中一個特定列的值數據結構（最常見的是B-Tree,還有哈希表索引和R-tree）。索引是在表的列上創建。所以，要記住的關鍵點是索引包含一個表中列的值，並且這些值存儲在一個數據結構中。請記住記住這一點：索引是一種數據結構

使用索引的全部意義就是通過縮小一張表中需要查詢的記錄（行）的數目來加快搜索的速度。

假設有一張學生名單表，有一百條數據。要查詢其中名字為 小明 的學生。

一般採取select * from students where name ='小明';由於我們想要得到每一個名字為小明的學生信息，在查詢到第一個符合條件的行後，不能停止查詢，因為可能還有其他符合條件的行。所以，必須一行一行的查找直到最後一行-這就意味資料庫不得不檢查上千行數據才能找到所以名字為小明的學生。這就是所謂的全表掃描。

假設我們在 name這一列上創建一個B-Tree索引。當我們用SQL查找名字是『小明』的學生時，不需要再掃描全表。而是用索引查找去查找名字為『小明』的學生，因為索引已經按照按字母順序排序。索引已經排序意味著查詢一個名字會快很多，因為名字首字母為『小』的學生都是排列在一起的。另外重要的一點是，索引同時存儲了表中相應行的指針以獲取其他列的數據。

4. 什麼是索引索引類型有幾種，各有什麼特點

索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，使用索引可快速訪問資料庫表中的特定信息。是一種單獨的、物理的對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種存儲結構，它是某個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識這些值的數據頁的邏輯指針清單。

索引有三種類型：

1. 唯一索引：唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。當現有數據中存在重復的鍵值時，大多數資料庫不允許將新創建的唯一索引與表一起保存。

2. 主鍵索引：資料庫表經常有一列或多列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱為表的主鍵。在資料庫關系圖中為表定義主鍵將自動創建主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定類型。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。

3. 聚焦索引：在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯（索引）順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。

(4)資料庫物理索引擴展閱讀：

通過建立索引可以極大地提高在資料庫中獲取所需信息的速度，同時還能提高伺服器處理相關搜索請求的效率，從這個方面來看它具有以下優點：

1. 在設計資料庫時，通過創建一個惟一的索引，能夠在索引和信息之間形成一對一的映射式的對應關系，增加數據的惟一性特點。

2. 能提高數據的搜索及檢索速度，符合資料庫建立的初衷。

3. 能夠加快表與表之間的連接速度，這對於提高數據的參考完整性方面具有重要作用。

4. 在信息檢索過程中，若使用分組及排序子句進行時，通過建立索引能有效的減少檢索過程中所需的分組及排序時間，提高檢索效率。

5. 建立索引之後，在信息查詢過程中可以使用優化隱藏器，這對於提高整個信息檢索系統的性能具有重要意義。

5. 資料庫基礎：講解MySQL索引的概念及資料庫索引的應用[2]

五 索引分類

直接創建索引和間接創建索引

直接創建索引 CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)

間接創建索引 定義主鍵約束或者唯一性鍵約束 可以間接創建索引

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 保證在索引列中的全部數據是唯一的 對聚簇索引和非聚簇索引都可以使用

CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)

單個索引和復合索引

單個索引 即非復合索引

復合索引 又叫組合索引 在索引建立語句中同時包含多個欄位名 最多 個欄位

CREATE INDEX name_index ON username(firstname lastname)

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 與基表的物理順序相同 數據值的順序總是按照順序排列

CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn) WITH

ALLOW_DUP_ROW(允許有重復記錄的聚簇索引)

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

六 索引的使用

當欄位數據更新頻率較低 查詢使用頻率較高並且存在大量重復值是建議使用聚簇索引

經常同時存取多列 且每列都含有重復值可考慮建立組合索引

復合索引的前導列一定好控制好 否則無法起到索引的效果 如果查詢時前導列不在查詢條件中則該復合索引不會被使用 前導列一定是使用最頻繁的列

多表操作在被實際執行前 查詢優化器會根據連接條件 列出幾組可能的連接方案並從中找出系統開銷最小的最佳方案 連接條件要充份考慮帶有索引的表 行數多的表;內外表的選擇可由公式 外層表中的匹配行數*內層表中每一次查找的次數確定 乘積最小為最佳方案

where子句中對列的任何操作結果都是在sql運行時逐列計算得到的 因此它不得不進行表搜索 而沒有使用該列上面的索引;如果這些結果在查詢編譯時就能得到 那麼就可以被sql優化器優化 使用索引 避免表搜索(例 select * from record where substring(card_no )=

&& select * from record where card_no like % )任何對列的操作都將導致表掃描 它包括資料庫函數 計算表達式等等 查詢時要盡可能將操作移至等號右邊

where條件中的 in 在邏輯上相當於 or 所以語法分析器會將in ( ′ ′)轉化為column= ′ or column= ′來執行 我們期望它會根據每個or子句分別查找 再將結果相加 這樣可以利用column上的索引;但實際上它卻採用了 or策略 即先取出滿足每個or子句的行 存入臨時資料庫的工作表中 再建立唯一索引以去掉重復行 最後從這個臨時表中計算結果 因此 實際過程沒有利用column上索引 並且完成時間還要受tempdb資料庫性能的影響 in or子句常會使用工作表 使索引失效;如果不產生大量重復值 可以考慮把子句拆開;拆開的子句中應該包含索引

要善於使用存儲過程 它使sql變得更加靈活和高效

6. 資料庫索引有哪幾種,怎樣建立索引

資料庫索引的種類：

1、按照索引列值的唯一性，索引可分為唯一索引和非唯一索引

非唯一索引：B樹索引

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空間名;

唯一索引：建立主鍵或者唯一約束時會自動在對應的列上建立唯一索引

2、索引列的個數：單列索引和復合索引

3、按照索引列的物理組織方式

B樹索引

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空間名;

點陣圖索引

create bitmap index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空間名;

反向鍵索引

create index 索引名 on 表名（列名） reverse tablespace 表空間名;

函數索引

create index 索引名 on 表名（函數名(列名)） tablespace 表空間名;

刪除索引

drop index 索引名

重建索引

alter index 索引名 rebuild

索引的創建格式：

CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema>.<index_name>
ON <schema>.<table_name>
(<column_name> | <expression> ASC | DESC,
<column_name> | <expression> ASC | DESC,...)
TABLESPACE <tablespace_name>
STORAGE <storage_settings>
LOGGING | NOLOGGING
COMPUTE STATISTICS
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>
NOSORT | REVERSE
PARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>

UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE為唯一值索引，BITMAP為點陣圖索引，省略為B-Tree索引。
<column_name> | <expression> ASC | DESC：可以對多列進行聯合索引，當為expression時即「基於函數的索引」
TABLESPACE：指定存放索引的表空間(索引和原表不在一個表空間時效率更高)
STORAGE：可進一步設置表空間的存儲參數
LOGGING | NOLOGGING：是否對索引產生重做日誌(對大表盡量使用NOLOGGING來減少佔用空間並提高效率)
COMPUTE STATISTICS：創建新索引時收集統計信息
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>：是否使用「鍵壓縮」(使用鍵壓縮可以刪除一個鍵列中出現的重復值)
NOSORT | REVERSE：NOSORT表示與表中相同的順序創建索引，REVERSE表示相反順序存儲索引值
PARTITION | NOPARTITION：可以在分區表和未分區表上對創建的索引進行分區

使用USER_IND_COLUMNS查詢某個TABLE中的相應欄位索引建立情況

使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查詢所有索引的具體設置情況。

在Oracle中的索引可以分為：B樹索引、點陣圖索引、反向鍵索引、基於函數的索引、簇索引、全局索引、局部索引等，下面逐一講解：

一、B樹索引：

最常用的索引，各葉子節點中包括的數據有索引列的值和數據表中對應行的ROWID，簡單的說，在B樹索引中，是通過在索引中保存排過續的索引列值與相對應記錄的ROWID來實現快速查詢的目的。其邏輯結構如圖：

反向鍵索引是一種特殊的B樹索引，在存儲構造中與B樹索引完全相同，但是針對數值時，反向鍵索引會先反向每個鍵值的位元組，然後對反向後的新數據進行索引。例如輸入2008則轉換為8002，這樣當數值一次增加時，其反向鍵在大小中的分布仍然是比較平均的。

反向鍵索引的創建示例：

createindex ind_t on t1(id) reverse;

註：鍵的反轉由系統自行完成。對於用戶是透明的。

四、基於函數的索引：

有的時候，需要進行如下查詢：select * from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';

但是即便在date欄位上建立了索引，還是不得不進行全表掃描。在這種情況下，可以使用基於函數的索引。其創建語法如下：

create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));

註：簡單來說，基於函數的索引，就是將查詢要用到的表達式作為索引項。

五、全局索引和局部索引：

這個索引貌似很復雜，其實很簡單。總得來說一句話，就是無論怎麼分區，都是為了方便管理。

具體索引和表的關系有三種：

1、局部分區索引：分區索引和分區表1對1

2、全局分區索引：分區索引和分區表N對N

3、全局非分區索引：非分區索引和分區表1對N

創建示例：

首先創建一個分區表

createtable student

(

stuno number(5),

sname vrvhar2(10),

deptno number(5)

)

partition by hash (deptno)

(

partition part_01 tablespace A1,

partition part_02 tablespace A2

);

創建局部分區索引(1v1)：

create index ind_t on student(stuno)

local(

partition part_01 tablespace A2,

partition part_02 tablespace A1

);--local後面可以不加

創建全局分區索引(NvN)：

create index ind_t on student(stuno)

globalpartition by range(stuno)

(

partition p1 values less than(1000) tablespace A1,

partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2

);--只可以進行range分區

創建全局非分區索引(1vN)

createindex ind_t on student(stuno) GLOBAL;