数据库索引有哪几种,怎样建立索引

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;

应该建索引的字段：1经常作为查询条件的字段2外键3经常需要排序的字段4分组排序的字段

应该少建或者不建索引的字段有：1表记录太少，2经常需要插入，删除，修改的表，3表中数据重复且分布平均的字段

一些SQL的写法会限制索引的使用：1where子句中如果使用in、or、like、!=，均会导致索引不能正常使用，将""换成">and=chr(0)";2使用函数时，该列就不能使用索引。3比较不匹配数据类型时，该索引将会被忽略。

一些SQL语句优化的写法：1如果from是双表的查询时，大表放在前面，小表放在后面(基础表)。最后面的表是基础表。(只在基于规则的优化器中有效)2如果三表查询时，选择交叉表(table)作为基础表(只在基于规则的优化器中有效)3写where条件时，有索引字段的判断在前，其它字段的判断在后；如果where条件中用到复合索引，按照索引列在复合索引中出现的顺序来依次写where条件；4查询数量较大时，使用表连接代替IN，EXISTS，NOTIN，NOTEXISTS等。5ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾

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

写在文章前：本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识，同时也分享给可能需要的人，因为水平有限，肯定存在诸多不足以及技术性错误，请大佬们及时指正。

存储过程 是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合。想要实现相应的功能时，只需要调用这个存储过程就行了（类似于函数，输入具有输出参数）。

优点 ：

缺点 ：

Delete用来删除表的全部或者部分数据，执行delete之后，用户需要提交之后才会执行，会触发表上的DELETE触发器（包含一个OLD的虚拟表，可以只读访问被删除的数据），DELETE之后表结构还在，删除很慢，一行一行地删，因为会记录日志，可以利用日志还原数据；

Truncate删除表中的所有数据，这个 *** 作不能回滚，也不会触发这个表上的触发器。 *** 作比DELETE快很多（直接把表drop掉，再创建一个新表，删除的数据不能找回）。如果表中有自增（AUTO_INCREMENT）列，则重置为1。

Drop命令从数据库中删除表，所有的数据行，索引和约束都会被删除。不能回滚，不会触发触发器。

触发器（TRIGGER）是由事件（比如INSERT/UPDATE/DELETE）来触发运行的 *** 作（不能被直接调用，不能接收参数）。在数据库里以独立的对象存储，用于保证数据完整性（比如可以检验或转换数据）。

约束（Constraint）类型：

从数据库的基本表中通过查询选取出来的数据组成的虚拟表（数据库中只存放视图的定义，而不存放视图的数据）。可以对其进行增/删/改/查等 *** 作。视图是对若干张基本表的引用，一张虚表，查询语句执行的结果，不存储具体的数据（基本表数据发生了改变，视图也会跟着改变）。

可以跟基本表一样，进行增删改查 *** 作( 增删改 *** 作有条件限制，一般视图只允许查询 *** 作 )，对视图的增删改也会影响原表的数据。 它就像一个窗口，透过它可以看到数据库中自己感兴趣的数据并且 *** 作它们。 好处：

用于定位在查询返回的结果集的特定行，以对特定行进行 *** 作。使用游标可以方便地对结果集进行移动遍历，根据需要滚动或对浏览/修改任意行中的数据。主要用于交互式应用。它是一段私有的SQL工作区，也就是一段内存区域，用于暂时存放受SQL语句影响的数据，简单来说，就是将受影响的数据暂时放到了一个内存区域的虚表当中，这个虚表就是游标。

游标是一种能从包括多条数据记录的结果集中每次提取一条记录的机制。即游标用来逐行读取结果集。游标充当指针的作用。尽管游标能遍历结果中的所有行，但他一次只指向一行。

游标的一个常见用途就是保存查询结果，以便以后使用。游标的结果集是由SELECT语句产生，如果处理过程需要重复使用一个记录集，那么创建一次游标而重复使用若干次，比重复查询数据库要快的多。通俗来说，游标就是能在sql的查询结果中，显示某一行（或某多行）数据，其查询的结果不是数据表，而是已经查询出来的结果集。

简单来说：游标就是在查询出的结果集中进行选择性 *** 作的工具。

让缓存更高效。对于连接查询，如果其中一个表发生变化，那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询，即使其中一个表发生变化，对其它表的查询缓存依然可以使用。分解成多个单表查询，这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到，从而减少冗余的查询。减少锁竞争。

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（说明是在列上建立的），使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。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。索引的一个主要目的就是加快检索表中数据，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。

当表中有大量记录时，若要对表进行查询，第一种搜索信息方式是全表搜索，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录，这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O *** 作。第二种就是在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索引中的ROWID（相当于页码）快速找到表中对应的记录。

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。

从应用上分， 主键索引（聚集） ， 唯一索引（聚集/非聚集） ， 普通索引 ， 组合索引 ， 单列索引和全文索引

在SQL Server中 为了查询性能的优化 有时我们就需要对数据表通过建立索引的方式 目的主要是根据查询要求 迅速缩小查询范围 避免全表扫描

索引有两种类型 分别是聚集索引(clustered index 也称聚类索引 簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index 也称非聚类索引 非簇集索引)

聚集索引在一个表中只能有一个 默认情况下在主键建立的时候创建 它是规定数据在表中的物理存储顺序 我们也可以取消主键的聚集索引 所以必须考虑数据库可能用到的查询类型以及使用的最为频繁的查询类型 对其最常用的一个字段或者多个字段建立聚集索引或者组合的聚集索引 它就是SQL Server会在物理上按升序(默认)或者降序重排数据列 这样就可以迅速的找到被查询的数据

非聚集索主要是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 可以在一个表格中使用高达 个非聚集的索引 在查询的过程中先对非聚集索引进行搜索 找到数据值在表中的位置 然后从该位置直接检索数据 这使非聚集索引成为精确匹配查询的最佳方法 因为索引包含描述查询所搜索的数据值在表中的精确位置的条目

所以我们在选择创建聚集索引的时候要注意以下几个方面

) 对表建立主键时 就会为主键自动添加了聚集索引 如自动编号字段 而我们没有必要把聚集索引浪费在主键上 除非你只按主键查询 所以会把聚集索引设置在按条件查询频率最高的那个字段或者组合的字段

) 索引的建立要根据实际应用的需求来进行 并非是在任何字段上建立索引就能提高查询速度 聚集索引建立遵循下面几个原则

包含大量非重复值的列

使用下列运算符返回一个范围值的查询 BEEEN > >= < 和 <=

被连续访问的列

返回大型结果集的查询

经常被使用联接或 GROUP BY 子句的查询访问的列;一般来说 这些是外键列 对ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列进行索引 可以使 SQL Server 不必对数据进行排序 因为这些行已经排序 这样可以提高查询性能

OLTP 类型的应用程序 这些程序要求进行非常快速的单行查找(一般通过主键) 应在主键上创建聚集索引

举例来说 银行交易日志中对交易日期建立聚合索引 数据物理上按顺序存于数据页上 重复值也排列在一起 因而在范围查找时 可以先找到这个范围的起末点 且只在这个范围内扫描数据页 避免了大范围扫描 提高了查询速度 而如果我们对员工的基本信息表中性别的字段列上建立聚集索引 就完全没有必要 因为内容里只涉及到 男 与 女 两个不同值

) 在聚集索引中按常用的组合字段建立索引 形成复合索引 一般在为表建立多个主键的时候就会产生 如果一个表中的数据在查询时有多个字段总是同时出现则这些字段就可以作为复合索引 这样能形成索引覆盖 提高where语句的查询效率

)索引对查询有一这的优化 但由于改变一个表的内容 将会引起索引的变化 频繁的对数据 *** 作如insert update delete语句将导致系统花费较大的代价进行索引更新 引起整体性能的下降 一般来讲 在对查询性能的要求高于对数据维护性能要求时 应该尽量使用索引 有时在这种 *** 作数据库比较频繁的某些极端情况下 可先删除索引 再对数据库表更新大量数据 最后再重建索引 新建立的索引总是比较好用

索引在使用了长久的时候 就会产生很多的碎片 查询的性能就会受到影响 这时候有两种方法解决 一是利用DBCC INDEXDEFRAG整理索引碎片 还有就是利用DBCC DBREINDEX重建索引

DBCC INDEXDEFRAG 命令是联机 *** 作 所以索引只有在该命令正在运行时才可用 而且可以在不丢失已完成工作的情况下中断该 *** 作 这种方法的缺点是在重新组织数据方面没有聚集索引的除去/重新创建 *** 作有效

重新创建聚集索引将对数据进行重新组织 其结果是使数据页填满 填满程度可以使用 FILLFACTOR 选项进行配置 这种方法的缺点是索引在除去/重新创建周期内为脱机状态 并且 *** 作属原子级 如果中断索引创建 则不会重新创建该索引

我们来看看索引重建使用的方法

语法 DBCC DBREINDEX ( [ TableName [ index_name [ fillfactor ] ] ] )

参数 TableName

是要重建其指定的索引的表名 数据库 所有者和表名必须符合标识符的规则 有关更多信息 请参见使用标识符 如果提供 database 或 owner 部分 则必须使用单引号 ( )

将整个 database owner table_name 括起来 如果只指定 table_name 则不需要单引号

index_name 是要重建的索引名 索引名必须符合标识符的规则 如果未指定 index_name 或指定为 就要对表的所有索引进行重建

fillfactor 是创建索引时每个索引页上要用于存储数据的空间百分比 fillfactor替换起始填充因子以作为索引或任何其它重建的非聚集索引(因为已重建聚集索引)的新默认值 如果 fillfactor 为 DBCC DBREINDEX 在创建索引时将使用指定的起始fillfactor

我们在查询分析器中输入如下的命令

DBCC DBREINDEX ( MyTable )

lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22210

以word为例，索引建立的方法：

1、打开word文档，右击鼠标，在d出的界面点击输入段落。

2、点击后出现一个新的界面，点击“引用”、“标记索引项”。

3、在d出的界面中进行主索引项、次索引项的设置，点击标记。

4、保存好回到主界面查看效果。

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。

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