深入浅出数据库索引原理
参见:/aspwebchh/p/6652855.html
1.为什么给表加上主键?
1.平时创建表的时候,都会给表加上主键。如果没有主键的表,数据会一行行的排列在磁盘上,查找一个数据需要一条条的进行对比。而加上主键的表,会变成树形(B树/B+树),这样整个表就变成一个索引,即聚合索引假如我们执行一个SQL语句:
select * from table where id = 1256;
首先根据索引定位到1256这个值所在的叶结点,然后再通过叶结点取到id等于1256的数据行。
2.为什么索引后会使查询变快?
假如一张表有一亿条数据 ,需要查找其中某一条数据,按照常规逻辑, 一条一条的去匹配的话, 最坏的情况下需要匹配一亿次才能得到结果,用大O标记法就是O(n)最坏时间复杂度,这是无法接受的,而且这一亿条数据显然不能一次性读入内存供程序使用, 因此, 这一亿次匹配在不经缓存优化的情况下就是一亿次IO开销,以现在磁盘的IO能力和CPU的运算能力, 有可能需要几个月才能得出结果 。如果把这张表转换成平衡树结构(一棵非常茂盛和节点非常多的树),假设这棵树有10层,那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据, 速度以指数级别提升,用大O标记法就是O(log n),n是记录总树,底数是树的分叉数,结果就是树的层次数。3.为什么加索引后会使写入、修改、删除变慢?
事物都是有两面的, 索引能让数据库查询数据的速度上升, 而使写入数据的速度下降,原因很简单的,因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态, 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容,破坏树结构, 因此,在每次数据改变时, DBMS必须去重新梳理树(索引)的结构以确保它的正确,这会带来不小的性能开销,也就是为什么索引会给查询以外的操作带来副作用的原因。4.什么情况下要同时在两个字段上建索引?
4.1 非聚合索引
非聚集索引和聚集索引一样, 同样是采用平衡树作为索引的数据结构。索引树结构中各节点的值来自于表中的索引字段, 假如给user表的name字段加上索引 , 那么索引就是由name字段中的值构成,在数据改变时, DBMS需要一直维护索引结构的正确性。如果给表中多个字段加上索引 , 那么就会出现多个独立的索引结构,每个索引(非聚集索引)互相之间不存在关联。 如下图每次给字段建一个新索引, 字段中的数据就会被复制一份出来, 用于生成索引。 因此, 给表添加索引,会增加表的体积, 占用磁盘存储空间。非聚集索引和聚集索引的区别在于, 通过聚集索引可以查到需要查找的数据, 而通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值 , 再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据,如下图
4.2 覆盖索引
非聚合索引都会利用主键通过聚合索引来定位到数据,聚合索引(主键)是通往真实数据所在的唯一路径,但是有一种例外是可以不使用聚合索引就能查询到所需要的数据,这种办法被称为覆盖索引。先看下面这个SQL语句
//建立索引
create index index_birthday on user_info(birthday);
//查询生日在1991年11月1日出生用户的用户名
select user_name from user_info where birthday = '1991-11-1'
这句SQL语句的执行过程如下
首先,通过非聚集索引index_birthday查找birthday等于1991-11-1的所有记录的主键ID值
然后,通过得到的主键ID值执行聚集索引查找,找到主键ID值对就的真实数据(数据行)存储的位置
最后, 从得到的真实数据中取得user_name字段的值返回, 也就是取得最终的结果
我们把birthday字段上的索引改成双字段的覆盖索引
create index index_birthday_and_user_name on user_info(birthday, user_name);
这句SQL语句的执行过程就会变为
通过非聚集索引index_birthday_and_user_name查找birthday等于1991-11-1的叶节点的内容,然而, 叶节点中除了有user_name表主键ID的值以外, user_name字段的值也在里面, 因此不需要通过主键ID值的查找数据行的真实所在, 直接取得叶节点中user_name的值返回即可。 通过这种覆盖索引直接查找的方式, 可以省略不使用覆盖索引查找的后面两个步骤, 大大的提高了查询性能,如下图
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素(缺点)
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?这种想法固然有其合理性,然而也有其片面性。虽然,索引有许多优点,但是,为表中的每一个列都增加索引,是非常不明智的。这是因为,增加索引也有许多不利的一个方面。
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。
三、创建方向索引的准则
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此,在创建索引的时候,应该仔细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。
第一, 在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;
第二, 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;
第三, 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;
第四, 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;
第五, 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;
第六, 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。
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