深入探究：数据库内部索引5 (数据库内部索引5)
深入探究：数据库内部索引
在现代数据存储和管理技术中，数据库是无法替代的工具。但是，要想获得更佳的性能，数据库必须经过优化和调整。其中，数据库内部索引是一个重要的优化手段。本文将深入探究数据库内部索引的实现原理和常见优化策略。
一、什么是数据库内部索引
数据库内部索引指的是在关系型数据库（RDBMS）中，对表格数据进行索引以加快查询速度的一种技术。通过建立内部索引，数据库可以快速查找数据，并避免全表扫描的耗时问题。通常情况下，我们会在那些需要查询数据的列上创建内部索引。
二、数据库内部索引的实现原理
为了更好地了解数据库内部索引的实现原理，我们需要先了解B-树。B-树是一种广泛应用于数据库索引的树状数据结构。B-树可以极大地提高数据的查询速度，特别是在大表情况下。
B-树被设计用来将磁盘上的数据存储到内存中，因为磁盘I/O是数据库查询中最慢的部分之一。B-树可以将一个大的数据表分割成多个小块，每个小块都被存储在磁盘的不同部分。B-树的每个节点都包含一个关键字（通常是整数），它可以用来查找记录。这样，当我们需要查询数据时，只需要在每个节点上进行比较并找到正确的记录。
不同的B-树实现会有不同的规则，但大多数都采用了一个类似于2-3-4树的规则：每个节点至少有两个子节点，每个节点有两个以上的关键字，每个节点的子节点一定在一个区间内，这个区间要么是左闭右开，要么是左闭右闭，如果节点有一个以上的关键字，那么它的左子节点的所有关键字会比右子节点的所有关键字小。
在B-树中查找数据的过程可以被描述为：
1.从根节点开始，比较查找值与节点关键字的大小关系。
2.如果找到了相应的记录，则返回结果；否则，通过与子节点的值比较来决定向左或右分支移动。
3.不停地移动到下一个节点，直到找到记录或遍历整棵树。
三、数据库内部索引的优化策略
数据库内部索引是一种优化技术，需要谨慎使用。虽然内部索引可以显着提高数据库查询速度，但如果创建得不好，反而会拖慢数据库运行速度。以下是几个常见的优化策略，可以帮助您更好地使用数据库内部索引：
1.根据查询需求创建索引
不应该在每个列上都创建索引，需要考虑具体的查询需求。如果某些列比其他列更常用于查询，那么应该优先对这些列创建索引。
2.减少索引列数
虽然创建索引列数越多可以加快查询速度，但也会减慢插入、更新和删除数据的速度。因此，除非必要，否则不应该在每个表格上都创建索引。
3.选择合适的索引类型
数据库支持多种索引类型，如B-Tree、哈希、全文索引等。根据查询需求选择最合适的索引类型，可以大大提高查询速度。
数据库内部索引是数据库优化中的一个重要部分。B-树作为一种常见的数据库索引类型，可以将一个大的数据表分割成多个小块，每个小块都被存储在磁盘的不同部分。但是，创建内部索引需要谨慎选择，并根据具体查询需求进行优化和调整，以获得更佳的性能效果。
相关问题拓展阅读：
如何查询数据库或者表中的索引
各个数据库查询索引的方式都有所不同，有些数据库连接工具也可以直接查看表索引。在MySQL中，你可以使用一下语法查看表中的索引状态
show index from 表名;
根据表名，查询一张表的索引：select * from user_indexes where table_name=upper(‘表名’)。
根据索引号，查询表索引字段：select * from user_ind_columns where index_name=(‘索引名’)。
根据索引名，查询创建索引的语句：select dbms_metadata.get_ddl(‘INDEX’,’索引名’,
用户名
‘>) from dual ; –可省，默认为登录用户。
Oracle数据库
数据库基础：讲解MySQL索引的概念及数据库索引的应用[1]
数据库引入了索引
用户对数据库最频繁的操作是进行数据查询 一般情况下 数据库在进行查询操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告渗?(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袜友键排序 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 可以在查询告巧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/202311/29604
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