数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务,从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。
建立索引可以加快查询速度,索引就好比是图书馆中的卡片。
区别如下:
1、搜索引擎(search engines)是对互联网上的信息资源进行搜集整理,然后供你查询的系统,它包括信息搜集、信息整理和用户查询三部分。搜索引擎是一个为你提供信息“检索”服务的网站,它使用某些程序把因特网上的所有信息归类以帮助人们在茫茫网海中搜寻到所需要的信息。
2、联机检索,就是人们将终端设备通过通信网络与计算机检索系统相联,采用人机对话方式,从主机中查找所需信息的过程。例如万方、同方、维普等。
他的优点是检索功能强、信息资源庞大、数据更新及时、信息源可靠、检索速度快等。
一个搜索引擎由搜索器 、索引器、检索器 和用户接口四个部分组成。搜索器的功能是在互联网中漫游,发现和搜集信息。索引器的功能是理解搜索器所搜索的信息,从中抽取出索引项,用于表示文档以及生成文档库的索引表。
检索器的功能是根据用户的查询在索引库中快速检出文档,进行文档与查询的相关度评价,对将要输出的结果进行排序,并实现某种用户相关性反馈机制。用户接口的作用是输入用户查询、显示查询结果、提供用户相关性反馈机制。
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。
设计数据库中的索引可以大大提高系统的性能:
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
扩展资料
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,例如:
1、在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、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。
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。
一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构(最常见的是B-Tree,还有哈希表索引和R-tree)。索引是在表的列上创建。所以,要记住的关键点是索引包含一个表中列的值,并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点:索引是一种数据结构
使用索引的全部意义就是通过缩小一张表中需要查询的记录(行)的数目来加快搜索的速度。
假设有一张学生名单表,有一百条数据。要查询其中名字为小明的学生。
一般采取selectfromstudentswherename='小明';由于我们想要得到每一个名字为小明的学生信息,在查询到第一个符合条件的行后,不能停止查询,因为可能还有其他符合条件的行。所以,必须一行一行的查找直到最后一行-这就意味数据库不得不检查上千行数据才能找到所以名字为小明的学生。这就是所谓的全表扫描。
假设我们在name这一列上创建一个B-Tree索引。当我们用SQL查找名字是‘小明’的学生时,不需要再扫描全表。而是用索引查找去查找名字为‘小明’的学生,因为索引已经按照按字母顺序排序。索引已经排序意味着查询一个名字会快很多,因为名字首字母为‘小’的学生都是排列在一起的。另外重要的一点是,索引同时存储了表中相应行的指针以获取其他列的数据。
数据库索引是为了增加查询速度而对表字段附加的一种标识。见过很多人机械的理解索引的概念,认为增加索引只有好处没有坏处。这里想把之前的索引学习笔记总结一下: 首先明白为什么索引会增加速度,DB在执行一条Sql语句的时候,默认的方式是根据搜索条件进行全表扫描,遇到匹配条件的就加入搜索结果集合。如果我们对某一字段增加索引,查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数,大大减少遍历匹配的行数,所以能明显增加查询的速度
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