聚集索引和非聚集索引 聚集索引存储记录是物理上连续存在 非聚集索引是逻辑上的连续,物理存储并不连续
REATE [UNIQUE][CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX index_name
ON {table_name | view_name} [WITH [index_property [,n]]
说明:
UNIQUE: 建立唯一索引。
CLUSTERED: 建立聚集索引。
NONCLUSTERED: 建立非聚集索引。
Index_property: 索引属性。
UNIQUE索引既可以采用聚集索引结构,也可以采用非聚集索引的结构,如果不指明采用的索引结构,则SQL Server系统默认为采用非聚集索引结构
我们可以通过查看索引的属性来判断创建索引的方法。
查看索引的语法格式如下:
SHOW INDEX FROM <表名> [ FROM <数据库名>]
语法说明如下:
<表名>:指定需要查看索引的数据表名。
<数据库名>:指定需要查看索引的数据表所在的数据库,可省略。比如,SHOW INDEX FROM student FROM test; 语句表示查看 test 数据库中 student 数据表的索引。
示例
使用 SHOW INDEX 语句查看《MySQL创建索引》一节中 tb_stu_info2 数据表的索引信息,SQL 语句和运行结果如下所示。
mysql> SHOW INDEX FROM tb_stu_info2\G
1 row
Table: tb_stu_info2
Non_unique: 0
Key_name: height
Seq_in_index: 1
Column_name: height
Collation: A
Cardinality: 0
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null: YES
Index_type: BTREE
Comment:
Index_comment:
1 row in set (003 sec)
其中各主要参数说明如下:
参数 说明
Table 表示创建索引的数据表名,这里是 tb_stu_info2 数据表。
Non_unique 表示该索引是否是唯一索引。若不是唯一索引,则该列的值为 1;若是唯一索引,则该列的值为 0。
Key_name 表示索引的名称。
Seq_in_index 表示该列在索引中的位置,如果索引是单列的,则该列的值为 1;如果索引是组合索引,则该列的值为每列在索引定义中的顺序。
Column_name 表示定义索引的列字段。
Collation 表示列以何种顺序存储在索引中。在 MySQL 中,升序显示值“A”(升序),若显示为 NULL,则表示无分类。
Cardinality 索引中唯一值数目的估计值。基数根据被存储为整数的统计数据计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL 使用该索引的机会就越大。
Sub_part 表示列中被编入索引的字符的数量。若列只是部分被编入索引,则该列的值为被编入索引的字符的数目;若整列被编入索引,则该列的值为 NULL。
Packed 指示关键字如何被压缩。若没有被压缩,值为 NULL。
Null 用于显示索引列中是否包含 NULL。若列含有 NULL,该列的值为 YES。若没有,则该列的值为 NO。
Index_type 显示索引使用的类型和方法(BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE)。
Comment 显示评注。
MySQL数据库建立索引步骤:
1、使用SQLPlus或者PLSQL登录MySQL数据库。
2、执行语句create index indexname on table(col) tablespace tablespacename;其中
"indexname"为需要建立索引的索引名;
"table"是需要建立索引的表;
"col"为需要建立索引的字段列;
”tablespacename“为建立索引存放的空间(如果不需要制定表空间则使用“create index indexname on table(col)”)。
索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,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。
索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。
扩展资料:
1、作用
(1)快速取数据。
(2)实现表与表之间的参照完整性。
(3)可以减少排序和分组的时间。
2、类型
(1)普通索引:最基本的索引类型,没有唯一性之类的限制。
(2)非聚集索引:数据库表中记录的物理顺序与索引顺序可以不相同。
(3)修改索引:对于已经建立的索引,如果需要对其重新命名,可以使用ALTER INDEX 语句。
3、注意事项
(1)每一列都是索引可以选择的对象。
(2)对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。
(3)避免在单个表上有很多索引。
参考资料来源:百度百科-索引 (数据库术语)
数据库索引的种类:
1、按照索引列值的唯一性,索引可分为唯一索引和非唯一索引
非唯一索引:B树索引
create index 索引名 on 表名(列名) tablespace 表空间名;
唯一索引:建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引
2、索引列的个数:单列索引和复合索引
3、按照索引列的物理组织方式
B树索引
create index 索引名 on 表名(列名) tablespace 表空间名;
位图索引
create bitmap index 索引名 on 表名(列名) tablespace 表空间名;
反向键索引
create index 索引名 on 表名(列名) reverse tablespace 表空间名;
函数索引
create index 索引名 on 表名(函数名(列名)) tablespace 表空间名;
删除索引
drop index 索引名
重建索引
alter index 索引名 rebuild
索引的创建格式:
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为唯一值索引,BITMAP为位图索引,省略为B-Tree索引。
<column_name> | <expression> ASC | DESC:可以对多列进行联合索引,当为expression时即“基于函数的索引”
TABLESPACE:指定存放索引的表空间(索引和原表不在一个表空间时效率更高)
STORAGE:可进一步设置表空间的存储参数
LOGGING | NOLOGGING:是否对索引产生重做日志(对大表尽量使用NOLOGGING来减少占用空间并提高效率)
COMPUTE STATISTICS:创建新索引时收集统计信息
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>:是否使用“键压缩”(使用键压缩可以删除一个键列中出现的重复值)
NOSORT | REVERSE:NOSORT表示与表中相同的顺序创建索引,REVERSE表示相反顺序存储索引值
PARTITION | NOPARTITION:可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区
使用USER_IND_COLUMNS查询某个TABLE中的相应字段索引建立情况
使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查询所有索引的具体设置情况。
在Oracle中的索引可以分为:B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、簇索引、全局索引、局部索引等,下面逐一讲解:
一、B树索引:
最常用的索引,各叶子节点中包括的数据有索引列的值和数据表中对应行的ROWID,简单的说,在B树索引中,是通过在索引中保存排过续的索引列值与相对应记录的ROWID来实现快速查询的目的。其逻辑结构如图:
可以保证无论用户要搜索哪个分支的叶子结点,都需要经过相同的索引层次,即都需要相同的I/O次数。
B树索引的创建示例:
create index ind_t on t1(id) ;
注1:索引的针对字段创建的,相同字段不能创建一个以上的索引;
注2:默认的索引是不唯一的,但是也可以加上unique,表示该索引的字段上没有重复值(定义unique约束时会自动创建);
注3:创建主键时,默认在主键上创建了B树索引,因此不能再在主键上创建索引。
二、位图索引:
有些字段中使用B树索引的效率仍然不高,例如性别的字段中,只有“男、女”两个值,则即便使用了B树索引,在进行检索时也将返回接近一半的记录。
所以当字段的基数很低时,需要使用位图索引。(“低”的标准是取值数量 < 行数1%)
位图索引的逻辑结构如上图所示:索引中不再记录rowid和键值,而是将每个值作为一列,用0和1表示该行是否等于该键值(0表示否;1表示是)。其中位图索引的行顺序与原表的行顺序一致,可以在查询数据的过程中对应计算出行的原始物理位置。
位图索引的创建示例:
create bitmap index ind_t on t1(type);
注:位图索引不可能是唯一索引,也不能进行键值压缩。
三、反向键索引:
考虑这个情况:某一字段的值是1-1000顺序排列,建立B树索引后依旧递增,到后来该B数索引不断在后面增加分支,会形成如下如的不对称树:
反向键索引是一种特殊的B树索引,在存储构造中与B树索引完全相同,但是针对数值时,反向键索引会先反向每个键值的字节,然后对反向后的新数据进行索引。例如输入2008则转换为8002,这样当数值一次增加时,其反向键在大小中的分布仍然是比较平均的。
反向键索引的创建示例:
create index ind_t on t1(id) reverse;
注:键的反转由系统自行完成。对于用户是透明的。
四、基于函数的索引:
有的时候,需要进行如下查询:select from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';
但是即便在date字段上建立了索引,还是不得不进行全表扫描。在这种情况下,可以使用基于函数的索引。其创建语法如下:
create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));
注:简单来说,基于函数的索引,就是将查询要用到的表达式作为索引项。
五、全局索引和局部索引:
这个索引貌似很复杂,其实很简单。总得来说一句话,就是无论怎么分区,都是为了方便管理。
具体索引和表的关系有三种:
1、局部分区索引:分区索引和分区表1对1
2、全局分区索引:分区索引和分区表N对N
3、全局非分区索引:非分区索引和分区表1对N
创建示例:
首先创建一个分区表
create table student
(
stuno number(5),
sname vrvhar2(10),
deptno number(5)
)
partition by hash (deptno)
(
partition part_01 tablespace A1,
partition part_02 tablespace A2
);
创建局部分区索引(1v1):
create index ind_t on student(stuno)
local(
partition part_01 tablespace A2,
partition part_02 tablespace A1
); --local后面可以不加
创建全局分区索引(NvN):
create index ind_t on student(stuno)
global partition by range(stuno)
(
partition p1 values less than(1000) tablespace A1,
partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2
); --只可以进行range分区
创建全局非分区索引(1vN)
create index ind_t on student(stuno) GLOBAL;
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