为什么数据库表要建立索引

索引是以表列为基础的数据库对象。索引中保存着表中排序的索引列，并且纪录了索引列在数据库表中的物理存储位置，实现了表中数据的逻辑排序。通过索引，可以加快数据的查询速度和减少系统的响应时间;可以使表和表之间的连接速度加快。 用SQL建立索引： 为了给一个表建立索引，启动任务栏SQL Sever程序组中的ISQL/w程序。进入查询窗口后，输入下面的语句： CREATE [UNIQUE] [CLUSER] INDEX ON (); UNIQUE 表明此索引的每一个索引值只对应唯一的数据记录 CLUSTER 表明要建立的是聚簇索引（指索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致） 例：CREATE CLUSER INDEX Stuname ON Student(Sname); 在student表的sname列建立一个聚簇索引，student中记录按照sname值的升序排列

参考资料：

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关系型数据库采用结构化查询语言（即SQL）来对数据库进行查询，SQL早已获得了各个数据库厂商的支持，成为数据库行业的标准。它能够支持数据库的CRUD（增加、查询、更新、删除） *** 作，具有非常强大的功能，SQL可以采用类似索引的方法来加快查询 *** 作。

NoSQL数据库使用的是非结构化查询语言（UnQL），它以数据集（像文档）为单位来管理和 *** 作数据。由于它没有一个统一的标准，所以每个数据库厂商提供产品标准是不一样的，NoSQL中的文档Id与关系型表中主键的概念类似，NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。

扩展资料

扩展方式——

当前社会和科学飞速发展，要支持日益增长的数据库存储需求，当然要求数据库有良好的扩展性能，并且要求数据库支持更多数据并发量，扩展方式是NoSQL数据库与关系型数据库差别最大的地方。

NoSQL数据库由于使用的是数据集的存储方式，它的存储方式一定是分布式的，它可以采用横向的方式来开展数据库，也就是可以添加更多数据库服务器到资源池，然后由这些增加的服务器来负担数据量增加的开销。

搜索引擎原理是非常复杂的

搜索引擎的工作原理

全文搜索引擎的“网络机器人”或“网络蜘蛛”是一种网络上的软件，它遍历Web空间，能够扫描一定IP地址范围内的网站，并沿着网络上的链接从一个网页到另一个网页，从一个网站到另一个网站采集网页资料。它为保证采集的资料最新，还会回访已抓取过的网页。网络机器人或网络蜘蛛采集的网页，还要有其它程序进行分析，根据一定的相关度算法进行大量的计算建立网页索引，才能添加到索引数据库中。我们平时看到的全文搜索引擎，实际上只是一个搜索引擎系统的检索界面，当你输入关键词进行查询时，搜索引擎会从庞大的数据库中找到符合该关键词的所有相关网页的索引，并按一定的排名规则呈现给我们。不同的搜索引擎，网页索引数据库不同，排名规则也不尽相同，所以，当我们以同一关键词用不同的搜索引擎查询时，搜索结果也就不尽相同。

和全文搜索引擎一样，分类目录的整个工作过程也同样分为收集信息、分析信息和查询信息三部分，只不过分类目录的收集、分析信息两部分主要依靠人工完成。分类目录一般都有专门的编辑人员，负责收集网站的信息。随着收录站点的增多，现在一般都是由站点管理者递交自己的网站信息给分类目录，然后由分类目录的编辑人员审核递交的网站，以决定是否收录该站点。如果该站点审核通过，分类目录的编辑人员还需要分析该站点的内容，并将该站点放在相应的类别和目录中。所有这些收录的站点同样被存放在一个“索引数据库”中。用户在查询信息时，可以选择按照关键词搜索，也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索，返回的结果跟全文搜索引擎一样，也是根据信息关联程度排列网站。需要注意的是，分类目录的关键词查询只能在网站的名称、网址、简介等内容中进行，它的查询结果也只是被收录网站首页的URL地址，而不是具体的页面。分类目录就像一个电话号码薄一样，按照各个网站的性质，把其网址分门别类排在一起，大类下面套着小类，一直到各个网站的详细地址，一般还会提供各个网站的内容简介，用户不使用关键词也可进行查询，只要找到相关目录，就完全可以找到相关的网站（注意：是相关的网站，而不是这个网站上某个网页的内容，某一目录中网站的排名一般是按照标题字母的先后顺序或者收录的时间顺序决定的）。

搜索引擎并不真正搜索互联网，它搜索的实际上是预先整理好的网页索引数据库。

真正意义上的搜索引擎，通常指的是收集了因特网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列。

现在的搜索引擎已普遍使用超链分析技术，除了分析索引网页本身的内容，还分析索引所有指向该网页的链接的URL、AnchorText、甚至链接周围的文字。所以，有时候，即使某个网页A中并没有某个词比如“恶魔撒旦”，但如果有别的网页B用链接“恶魔撒旦”指向这个网页A，那么用户搜索“恶魔撒旦”时也能找到网页A。而且，如果有越多网页（C、D、E、F……）用名为“恶魔撒旦”的链接指向这个网页A，或者给出这个链接的源网页（B、C、D、E、F……）越优秀，那么网页A在用户搜索“恶魔撒旦”时也会被认为更相关，排序也会越靠前。

搜索引擎的原理，可以看做三步：从互联网上抓取网页→建立索引数据库→在索引数据库中搜索排序。

从互联网上抓取网页

利用能够从互联网上自动收集网页的Spider系统程序，自动访问互联网，并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页，重复这过程，并把爬过的所有网页收集回来。

建立索引数据库

由分析索引系统程序对收集回来的网页进行分析，提取相关网页信息（包括网页所在URL、编码类型、页面内容包含的关键词、关键词位置、生成时间、大小、与其它网页的链接关系等），根据一定的相关度算法进行大量复杂计算，得到每一个网页针对页面内容中及超链中每一个关键词的相关度（或重要性），然后用这些相关信息建立网页索引数据库。

在索引数据库中搜索排序

当用户输入关键词搜索后，由搜索系统程序从网页索引数据库中找到符合该关键词的所有相关网页。因为所有相关网页针对该关键词的相关度早已算好，所以只需按照现成的相关度数值排序，相关度越高，排名越靠前。

最后，由页面生成系统将搜索结果的链接地址和页面内容摘要等内容组织起来返回给用户。

搜索引擎的Spider一般要定期重新访问所有网页（各搜索引擎的周期不同，可能是几天、几周或几月，也可能对不同重要性的网页有不同的更新频率），更新网页索引数据库，以反映出网页内容的更新情况，增加新的网页信息，去除死链接，并根据网页内容和链接关系的变化重新排序。这样，网页的具体内容和变化情况就会反映到用户查询的结果中。

互联网虽然只有一个，但各搜索引擎的能力和偏好不同，所以抓取的网页各不相同，排序算法也各不相同。大型搜索引擎的数据库储存了互联网上几亿至几十亿的网页索引，数据量达到几千G甚至几万G。但即使最大的搜索引擎建立超过二十亿网页的索引数据库，也只能占到互联网上普通网页的不到30%，不同搜索引擎之间的网页数据重叠率一般在70%以下。我们使用不同搜索引擎的重要原因，就是因为它们能分别搜索到不同的内容。而互联网上有更大量的内容，是搜索引擎无法抓取索引的，也是我们无法用搜索引擎搜索到的。

你心里应该有这个概念：搜索引擎只能搜到它网页索引数据库里储存的内容。你也应该有这个概念：如果搜索引擎的网页索引数据库里应该有而你没有搜出来，那是你的能力问题，学习搜索技巧可以大幅度提高你的搜索能力。

什么是索引：

索引是数据库存储引擎用于快速查找到指定数据的一种数据结构。

可以用新华字典做类比：如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录，那么按部首或拼音等排序的目录就是索引，使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。

在MySQL中，存储引擎也是用了类似的方法，先在索引中找到对应的值，然后再根据匹配的索引值找到对应表中记录的位置。

面试中为什么问索引：

之所以在索引在面试中经常被问到，就是因为：索引是数据库的良好性能表现的关键，也是对查询能优化最有效的手段。索引能够轻易地把查询性能提高几个数量级。

然而，糟糕的索引也同样会影响查询性能，当表中的数据量越来越多的时候，索引对性能的影响就越大。在数据量比较少并且负责比较低的时候，糟糕的索引对性能的影响可能不明显，但是当数据量逐渐增多的时候，性能会急剧下降。

索引的类型：

不同类型的索引，可以为不同场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层面实现的，而不是在服务器层面实现的。正如大家所知道，MySQL支持多种类型的存储引擎。所以，在不同存储引擎中索引的实现方式并不是一样的，也不是所有类型的索引都被所有存储引擎支持的，即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，它底层的实现也有可能是不相同的。

数据库引入了索引

用户对数据库最频繁的 *** 作是进行数据查询 一般情况下 数据库在进行查询 *** 作时需要对整个表进行数据搜索 当表中的数据很多时 搜索数据就需要很长的时间 这就造成了服务器的资源浪费 为了提高检索数据的能力 数据库引入了索引机制

有关 索引 的比喻

从某种程度上 可以把数据库看作一本书 把索引看作书的目录 通过目录查找书中的信息 显然较没有目录的书方便 快捷

数据库索引实际是什么(两部分组成)

索引是一个单独的 物理的数据库结构 它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单

索引在表中的角色

一个表的存储是由两部分组成的 一部分用来存放表的数据页面 另一部分存放索引页面 索引就存放在索引页面上

索引高效原理

通常 索引页面相对于数据页面来说小得多 当进行数据检索时 系统先搜索索引页面 从中找到所需数据的指针 再直接通过指针从数据页面中读取数据

索引的分类

在SQL Server 的数据库中按存储结构的不同将索引分为两类 簇索引(Clustered Index)和非簇索引(Nonclustered Index)

( )簇索引对表的物理数据页中的数据按列进行排序 然后再重新存储到磁盘上 即簇索引与数据是混为一体 的它的叶节点中存储的是实际的数据 由于簇索引对表中的数据一一进行了排序 因此用簇索引查找数据很快 但由于簇索引将表的所有数据完全重新排列了 它所需要的空间也就特别大 大概相当于表中数据所占空间的 % 表的数据行只能以一种排序方式存储在磁盘上 所以一个表只能有一个簇索引

( )非簇索引具有与表的数据完全分离的结构 使用非簇索引不用将物理数据页中的数据按列排序 非簇索引的叶节点中存储了组成非簇索引的关键字的值和行定位器 行定位器的结构和存储内容取决于数据的存储方式 如果数据是以簇索引方式存储的 则行定位器中存储的是簇索引的索引键;如果数据不是以簇索引方式存储的 这种方式又称为堆存储方式(Heap Structure) 则行定位器存储的是指向数据行的指针 非簇索引将行定位器按关键字的值用一定的方式排序 这个顺序与表的行在数据页中的排序是不匹配的 由于非簇索引使用索引页存储因此它比簇索引需要更多的存储空间且检索效率较低但一个表只能建一个簇索引 当用户需要建立多个索引时就需要使用非簇索引了

小结 Clustered Index 是与物理数据混在一起并对物理数据进重排 就像使用拼音查字典;Unclustered Index 是与物理数据完全分离的 利用额外空间对关键字进行重排 就像使用部首查字典

数据库索引应用

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

索引可以加快数据库的检索速度

索引降低了数据库插入 修改 删除等维护任务的速度

索引创建在表上 不能创建在视图上

索引既可以直接创建 也可以间接创建

可以在优化隐藏中 使用索引

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

其他

三 索引的优点

创建唯一性索引 保证数据库表中每一行数据的唯一性

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

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

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

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

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

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

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

lishixinzhi/Article/program/MySQL/201311/29604

搜索引擎的原理可以分为：数据收集、建立索引数据库、索引数据库中搜索和排序。

1、数据收集：搜索引擎的自动信息收集功能分为两种类型，一种是定期搜索，即每隔一段时间，搜索引擎就会主动发送一个“蜘蛛”程序来搜索特定IP地址范围内的互联网站点，一旦发现一个新网站，它将自动提取该网站的信息和网址，并将其添加到自己的数据库中，另一种是提交网站搜索，即网站所有者主动向搜索引擎提交网站地址。

2、建立索引数据库：搜索引擎对收集的信息资源进行索引，编辑摘要以形成标准页面索引，并通过数据库管理系统建立相应的索引数据库，数据库中的每条记录基本上对应于一个网页，包括关键字、网页摘要、URL地址和其他信息。

3、索引数据库中搜索和排序：根据用户提出的查询要求，使用查询软件将其转换为计算机执行的命令，并在索引数据库中搜索符合条件的web记录，并根据相关度对搜索结果进行排序，相关度越高，排名越高，运行后，查询结果将返回给用户。

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