数据库索引有哪些种类

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: 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

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。 索引的创建格式: CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema><index_name> ON <schema

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,例如 employee 表的姓（name）列如果要按姓查找特定职员,与必须搜索表中的所有行相比,索引会帮助您更快地获得该信息

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数据库使用索引的方式与您使用书籍中的索引的方式很相似：它搜索索引以找到特定值,然后顺指针找到包含该值的行在数据库关系图中,您可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型当保存索引所附加到的表,或保存该表所在的关系图时,索引将保存在数据库中

可以基于数据库表中的单列或多列创建索引多列索引使您可以区分其中一列可能有相同值的行如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时,索引也很有帮助例如,如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据,那么在这两列上创建多列索引将很有意义确定索引的有效性：检查查询的 WHERE 和 JOIN 子句在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响考虑已在表上创建的索引数量最好避免在单个表上有很多索引检查已在表上创建的索引的定义最好避免包含共享列的重叠索引检查某列中唯一数据值的数量,并将该数量与表中的行数进行比较比较的结果就是该列的可选择性,这有助于确定该列是否适合建立索引,如果适合,确定索引的类型

建立索引的优点：

1大大加快数据的检索速度;

2创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性;

3加速表和表之间的连接;

4在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间

索引类型：

根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建四种索引：唯一索引、非唯一索引、主键索引和聚集索引尽管唯一索引有助于定位信息,但为获得最佳性能结果,建议改用主键或唯一约束

唯一索引：

唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引当现有数据中存在重复的键值时,大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据例如,如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创建了唯一索引,则任何两个员工都不能同姓

非唯一索引：

非唯一索引是相对唯一索引,允许其中任何两行具有相同索引值的索引当现有数据中存在重复的键值时,数据库是允许将新创建的索引与表一起保存这时数据库不能防止添加将在表中创建重复键值的新数据

主键索引：

数据库表经常有一列或列组合,其值唯一标识表中的每一行该列称为表的主键在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引,主键索引是唯一索引的特定类型该索引要求主键中的每个值都唯一当在查询中使用主键索引时,它还允许对数据的快速访问

聚集索引（也叫聚簇索引）：

在聚集索引中,表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同一个表只能包含一个聚集索引如果某索引不是聚集索引,则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配与非聚集索引相比,聚集索引通常提供更快的数据访问速度

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。

全文索引的使用方法并不复杂：

创建ALTER TABLE table ADD INDEX `FULLINDEX` USING FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);

使用SELECT FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE );

其中， MODE为搜寻方式（IN BOOLEAN MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION）。

关于这三种搜寻方式，愚安在这里也不多做交代，简单地说，就是，布尔模式，允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求，如+表示一定要有，-表示一定没有，表示通用匹配符，是不是想起了正则，类似吧；自然语言模式，就是简单的单词匹配；含表达式的自然语言模式，就是先用自然语言模式处理，对返回的结果，再进行表达式匹配。

对搜索引擎稍微有点了解的同学，肯定知道分词这个概念，FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中，大部分为字母文字，分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显，中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢？这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft，有了它，就可以对中文进行分词，想了解的同学请移步Mysqlcft，当然还有其他的分词插件可以使用。

HASH

Hash这个词，可以说，自打我们开始码的那一天起，就开始不停地见到和使用到了。其实，hash就是一种（key=>value）形式的键值对，如数学中的函数映射，允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性，hash很适合做索引，为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据（这里在概念上和函数映射有区别，不要混淆）。在java语言中，每个类都有自己的hashcode()方法，没有显示定义的都继承自object类，该方法使得每一个对象都是唯一的，在进行对象间equal比较，和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种，足可以保证hash码的唯一性，例如在MongoDB中，每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID（包含时间戳，主机散列值，进程PID，和自增ID）也是一种hash的表现。额，我好像扯远了-_-!

由于hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢？

在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章：来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别

（1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序 *** 作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。

愚安我稍作补充，讲一下HASH索引的过程，顺便解释下上面的第4,5条：

当我们为某一列或某几列建立hash索引时（目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引），会在硬盘上生成类似如下的文件：

hash值 存储地址

1db54bc745a1 77#45b5

4bca452157d4 76#4556,77#45cc…

…

hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来，磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址（也有可能是其他存储地址，其实MEMORY会将hash表导入内存）。

这样，当我们进行WHERE age = 18 时，会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据。

所以，每次查询时都要遍历hash表，直到找到对应的hash值，如（4），数据量大了之后，hash表也会变得庞大起来，性能下降，遍历耗时增加，如（5）。

BTREE

BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中，相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新，反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番，不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样，每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。

BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同

在 Innodb里，有两种形态：一是primary key形态，其leaf node里存放的是数据，而且不仅存放了索引键的数据，还存放了其他字段的数据。二是secondary index，其leaf node和普通的BTREE差不多，只是还存放了指向主键的信息

而在MyISAM里，主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里，leaf node里存放的不是主键的信息，而是指向数据文件里的对应数据行的信息

RTREE

RTREE在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找

各种索引的使用情况

（1）对于BTREE这种Mysql默认的索引类型，具有普遍的适用性

（2）由于FULLTEXT对中文支持不是很好，在没有插件的情况下，最好不要使用。其实，一些小的博客应用，只需要在数据采集时，为其建立关键字列表，通过关键字索引，也是一个不错的方法，至少愚安我是经常这么做的。

（3）对于一些搜索引擎级别的应用来说，FULLTEXT同样不是一个好的处理方法，Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的，而且效率不是很高，即便是使用了中文分词插件，对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题，Apache的Lucene或许是你的选择。

（4）正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势，所以hash索引很适合做缓存（内存数据库）。如mysql数据库的内存版本Memsql，使用量很广泛的缓存工具Mencached，NoSql数据库redis等，都使用了hash索引这种形式。当然，不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。

（5）至于RTREE，愚安我至今还没有使用过，它具体怎么样，我就不知道了。有RTREE使用经历的同学，到时可以交流下！

先正面回答你的问题

数据是否重复不是建立索引的重要依据，甚至都不是依据。

只要不完全重复（所有元组的该元素都一样），那么建立索引就是有意义的。

即使当前数据完全重复，也不是不能建立索引，这种情况有点复杂，不细说了。

对于你后面的疑问，可以给你一个如何建立索引的忠告，“如何查就如何建”。

索引的建立，唯一的原因就是为了查询（广义的查询），实际上建立索引会使得数据存储所占空间变大，有时索引所占的空间会查过数据本身的空间。索引的建立也会使得数据插入时变慢，特殊情况下，慢的难以忍受，所以dba的重要工作之一，就是检查索引层级并优化。

索引建立的唯一好处，就是按照索引查询时，变快了。type，status这2个字段是否适合建立索引，就要看你是否要按照这2个字段进行检索。而检索的顺序决定了如何建立索引。

对于索引类型和索引方式，我建议就

normal

和

btree

就适用于大多数情况。若你参与的是一个大数据处理项目，对数据存储和检索有特别要求，那么需要分析多个层面，比如数据吞吐量、数据的方差、平均差等等很多参数才考虑是否用聚集索引等（mysql好像还没聚集索引），至于是否是唯一索引，我建议不使用，即使能判定数据是唯一的也不要用，全文索引也没有必要。

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。

作用：

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。数据库使用索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。

分类：

1、唯一索引

唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。

2、主键索引

数据库表经常有一列或多列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。

3、聚集索引

在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

4、索引列

可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引可以区分其中一列可能有相同值的行。如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。

扩展资料：

优点：

1、大大加快数据的检索速度。

2、创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性。

3、加速表和表之间的连接。

4、在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。

缺点：

1、索引需要占物理空间。

2、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。

参考资料来源：百度百科--索引

参考资料来源：百度百科--数据库索引

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。

以上就是关于数据库索引有哪些种类全部的内容，包括:数据库索引有哪些种类、什么是索引索引类型有几种,各有什么特点、mysql 有几种索引等相关内容解答，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！