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。
Oracle
索引种类:
1、B树索引
默认的“传统”索引
11、索引组织表
12、B树聚簇索引
13、降序索引
14、反向键索引
当 通过索引访问表中很少的一部分数据 或者 处理表中的多行,可以只用索引而不用表 的情况下,可以创建 B树索引
2、位图索引
对于 相异基数 低的数据,采用位图索引较为合适
3、位图联结索引
4、基于函数的索引
5、应用域索引
SQL Server
索引种类:
1、聚集索引
聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿,后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序,因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列(组合索引),就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后,便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如,如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录,则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行,然后检索表中所有相邻的行,直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样,如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列,则可以将该表在该列上聚集(物理排序),避免每次查询该列时都进行排序,从而节省成本。
2、非聚集索引
非聚集索引与课本中的索引类似。数据存储在一个地方,索引存储在另一个地方,索引带有指针指向数据的存储位置。索引中的项目按索引键值的顺序存储,而表中的信息按另一种顺序存储(这可以由聚集索引规定)。如果在表中未创建聚集索引,则无法保证这些行具有任何特定的顺序。
聚集是物理排序。而非聚集是不用将表和视图进行物理排序。
每个表或视图中最多有250个非聚集排序,或有249个非聚集排序和一个聚集排序。
如大家所知道的,Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。
那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢?
FULLTEXT
即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
全文索引并不是和MyISAM一起诞生的,它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前,这样一个查询语句是要进行遍历数据表 *** 作的,可见,在数据量较大时是极其的耗时的,如果没有异步IO处理,进程将被挟持,很浪费时间,当然这里不对异步IO作进一步讲解,想了解的童鞋,自行谷哥。
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