什么是数据库表的索引

什么是数据库表的索引,第1张

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。

索引是对数据库表中一个或多个列(例如,employee 表的姓名 (name) 列)的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。

例如这样一个查询:select from table1 where id=10000。如果没有索引,必须遍历整个表,直到ID等于10000的这一行被找到为止;有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引),即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的,因而查找次数要少的多。可见,索引是用来定位的。

参考资料:

>

你可以这样来查看

1、从网站的数据库连接程序代码,即可知道数据库类型,比如

"Provider=MicrosoftJetOLEDB40;Data Source=" & ServerMapPath("aamdb")

一看就知道是Access数据库

2、数据库名字,也是从上面的连接信息里看得出为aamdb,其它的也能看得出,比如

ConnStr = "Provider = Sqloledb; User ID = " & SqlUsername & "; Password = " & SqlPassword & "; Initial Catalog = " & SqlDatabaseName & "; Data Source = " & SqlHostIP & ";"

信息里面的Initial Catalog等于的就是数据库名称信息,是MSSQL类型数据库

3、关于字段,由于字段是包含在表里面的,打开表就能看到字段及记录,当然也可以修改

一般右击数据表,都有字段设计功能

4、关于索引,加索引的目的一般是使数据库检索信息时能提高速度,大多在主键上建立

楼主可以百度一把看看,应该有不少关于数据库的信息

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;

问题补充:能不能具体点,新建一个索引就可以了吗

基本上可以这么说,不过你也可以修改索引。

记住:

索引其实关键目的是为了加快检索速度而建立的,所以,怎么用索引是数据库系统本身的事情,作为数据库设计或使用者,设计并创建好索引然后体验加上索引后的查询变快的感觉就行了。所以,索引怎么用就变为了“怎么创建合适的索引”

以下回答是否符合你的要求?你还有什么问题?

第一次回答:

一、索引是什么

索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度。索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行。

表或视图可以包含以下类型的索引:

聚集

o 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行。索引定义中包含聚集索引列。每个表只能有一个聚集索引,因为数据行本身只能按一个顺序排序。

o 只有当表包含聚集索引时,表中的数据行才按排序顺序存储。如果表具有聚集索引,则该表称为聚集表。如果表没有聚集索引,则其数据行存储在一个称为堆的无序结构中。

非聚集

o 非聚集索引具有独立于数据行的结构。非聚集索引包含非聚集索引键值,并且每个键值项都有指向包含该键值的数据行的指针。

o 从非聚集索引中的索引行指向数据行的指针称为行定位器。行定位器的结构取决于数据页是存储在堆中还是聚集表中。对于堆,行定位器是指向行的指针。对于聚集表,行定位器是聚集索引键。

o 您可以向非聚集索引的叶级添加非键列以跳过现有的索引键限制(900 字节和 16 键列),并执行完整范围内的索引查询。

聚集索引和非聚集索引都可以是唯一的。这意味着任何两行都不能有相同的索引键值。另外,索引也可以不是唯一的,即多行可以共享同一键值。

每当修改了表数据后,都会自动维护表或视图的索引。

索引和约束

对表列定义了 PRIMARY KEY 约束和 UNIQUE 约束时,会自动创建索引。例如,如果创建了表并将一个特定列标识为主键,则 数据库引擎自动对该列创建 PRIMARY KEY 约束和索引。有关详细信息,请参阅创建索引(数据库引擎)。

二、索引有什么用

与书中的索引一样,数据库中的索引使您可以快速找到表或索引视图中的特定信息。索引包含从表或视图中一个或多个列生成的键,以及映射到指定数据的存储位置的指针。通过创建设计良好的索引以支持查询,可以显著提高数据库查询和应用程序的性能。索引可以减少为返回查询结果集而必须读取的数据量。索引还可以强制表中的行具有唯一性,从而确保表数据的数据完整性。

设计良好的索引可以减少磁盘 I/O *** 作,并且消耗的系统资源也较少,从而可以提高查询性能。对于包含 SELECT、UPDATE、DELETE 或 MERGE 语句的各种查询,索引会很有用。例如,在 AdventureWorks 数据库中执行的查询 SELECT Title, HireDate FROM HumanResourcesEmployee WHERE EmployeeID = 250。执行此查询时,查询优化器评估可用于检索数据的每个方法,然后选择最有效的方法。可能采用的方法包括扫描表和扫描一个或多个索引(如果有)。

扫描表时,查询优化器读取表中的所有行,并提取满足查询条件的行。扫描表会有许多磁盘 I/O *** 作,并占用大量资源。但是,如果查询的结果集是占表中较高百分比的行,扫描表会是最为有效的方法。

查询优化器使用索引时,搜索索引键列,查找到查询所需行的存储位置,然后从该位置提取匹配行。通常,搜索索引比搜索表要快很多,因为索引与表不同,一般每行包含的列非常少,且行遵循排序顺序。

查询优化器在执行查询时通常会选择最有效的方法。但如果没有索引,则查询优化器必须扫描表。您的任务是设计并创建最适合您的环境的索引,以便查询优化器可以从多个有效的索引中选择。SQL Server 提供的数据库引擎优化顾问可以帮助分析数据库环境并选择适当的索引。

三、索引怎么用

索引其实关键目的是为了加快检索速度而建立的,所以,怎么用索引是数据库系统本身的事情,作为数据库设计或使用者,设计并创建好索引然后体验加上索引后的查询变快的感觉就行了。所以,索引怎么用就变为了“怎么创建合适的索引”,以下说明这个问题:

索引设计不佳和缺少索引是提高数据库和应用程序性能的主要障碍。设计高效的索引对于获得良好的数据库和应用程序性能极为重要。为数据库及其工作负荷选择正确的索引是一项需要在查询速度与更新所需开销之间取得平衡的复杂任务。如果索引较窄,或者说索引关键字中只有很少的几列,则需要的磁盘空间和维护开销都较少。而另一方面,宽索引可覆盖更多的查询。您可能需要试验若干不同的设计,才能找到最有效的索引。可以添加、修改和删除索引而不影响数据库架构或应用程序设计。因此,应试验多个不同的索引而无需犹豫。

SQL Server 中的查询优化器可在大多数情况下可靠地选择最高效的索引。总体索引设计策略应为查询优化器提供可供选择的多个索引,并依赖查询优化器做出正确的决定。这在多种情况下可减少分析时间并获得良好的性能。若要查看查询优化器对特定查询使用的索引,请在 SQL Server Management Studio 中的“查询”菜单上选择“包括实际的执行计划”。

不要总是将索引的使用等同于良好的性能,或者将良好的性能等同于索引的高效使用。如果只要使用索引就能获得最佳性能,那查询优化器的工作就简单了。但事实上,不正确的索引选择并不能获得最佳性能。因此,查询优化器的任务是只在索引或索引组合能提高性能时才选择它,而在索引检索有碍性能时则避免使用它。

建议的索引设计策略包括以下任务:

1 了解数据库本身的特征。例如,它是频繁修改数据的联机事务处理 (OLTP) 数据库,还是主要包含只读数据的决策支持系统 (DSS) 或数据仓库 (OLAP) 数据库?

2 了解最常用的查询的特征。例如,了解到最常用的查询联接两个或多个表将有助于决定要使用的最佳索引类型。

3 了解查询中使用的列的特征。例如,某个索引对于含有整数数据类型同时还是唯一的或非空的列是理想索引。筛选索引适用于具有定义完善的数据子集的列。

4 确定哪些索引选项可在创建或维护索引时提高性能。例如,对现有某个大型表创建聚集索引将会受益于 ONLINE 索引选项。ONLINE 选项允许在创建索引或重新生成索引时继续对基础数据执行并发活动。

5 确定索引的最佳存储位置。非聚集索引可以与基础表存储在同一个文件组中,也可以存储在不同的文件组中。索引的存储位置可通过提高磁盘 I/O 性能来提高查询性能。例如,将非聚集索引存储在表文件组所在磁盘以外的某个磁盘上的一个文件组中可以提高性能,因为可以同时读取多个磁盘。

或者,聚集索引和非聚集索引也可以使用跨越多个文件组的分区方案。在维护整个集合的完整性时,使用分区可以快速而有效地访问或管理数据子集,从而使大型表或索引更易于管理。有关详细信息,请参阅已分区表和已分区索引。在考虑分区时,应确定是否应对齐索引,即,是按实质上与表相同的方式进行分区,还是单独分区。

# 设计索引。

索引设计是一项关键任务。索引设计包括确定要使用的列,选择索引类型(例如聚集或非聚集),选择适当的索引选项,以及确定文件组或分区方案布置。

# 确定最佳的创建方法。按照以下方法创建索引:

使用 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 对列定义 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束

SQL Server 数据库引擎自动创建唯一索引来强制 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束的唯一性要求。默认情况下,创建的唯一聚集索引可以强制 PRIMARY KEY 约束,除非表中已存在聚集索引或指定了唯一的非聚集索引。默认情况下,创建的唯一非聚集索引可以强制 UNIQUE 约束,除非已明确指定唯一的聚集索引且表中不存在聚集索引。

还可以指定索引选项和索引位置、文件组或分区方案。

创建为 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束的一部分的索引将自动给定与约束名称相同的名称。

使用 CREATE INDEX 语句或 SQL Server Management Studio 对象资源管理器中的“新建索引”对话框创建独立于约束的索引

必须指定索引的名称、表以及应用该索引的列。还可以指定索引选项和索引位置、文件组或分区方案。默认情况下,如果未指定聚集或唯一选项,将创建非聚集的非唯一索引。若要创建筛选索引,请使用可选的 WHERE 子句。

# 创建索引。

要考虑的一个重要因素是对空表还是对包含数据的表创建索引。对空表创建索引在创建索引时不会对性能产生任何影响,而向表中添加数据时,会对性能产生影响。

对大型表创建索引时应仔细计划,这样才不会影响数据库性能。对大型表创建索引的首选方法是先创建聚集索引,然后创建任何非聚集索引。在对现有表创建索引时,请考虑将 ONLINE 选项设置为 ON。该选项设置为 ON 时,将不持有长期表锁以继续对基础表的查询或更新。

以上就是关于什么是数据库表的索引全部的内容,包括:什么是数据库表的索引、mysql索引的创建和使用、怎么去查看一个网站的数据库类型和名字,字段,索引是什么意思,怎么填。谢谢等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!

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