数据库为什么要建索引

说的明白点把一个表看成是一個字典,字典总用过的把里面除了单词信息,还有一个很重要的东西就是检索目录,比如拼音检索,偏旁检索笔画检索之类, 数據库里面表的索引就可以看成是检索目录(一种检索代表一个索引)数据库中会单独划一块空间或者文件来保存索引信息,就像字典这樣前面几十页用于保存检索目录,通过这个检索目录我们可以很快的找到我们想要的信息,但是索引不是越多越好,要切合实际還是拿字典来说事,比如说现在要往字典里添加文字那么我就必须维护我的检索目录,检索目录页必须同时更新有几个检索目录,我僦要更新几个这样的话,也就是说数据库索引太多,对数据库更新时索引的维护也会很大。

所谓索引提高数据库性能只能在索引列上查询的时候,才能提升查询效率

在索引列上查询的时候,先通过索引找到页码,然后直接定位到数据所在的地址相比起全表扫描,效率自然是提升了很多

通俗点将:就相当于我们看书的书签,有了书签是不是想看那一页的内容好找些

要是没有书签,只能从头開始一笔一笔的找但看书次数多了,书签也会乱掉

所以一段时间,也要重整下书签

索引也是同样的道理也会产生碎片,需要索引重整!!!

因为索引就像一个书签有了书签你翻书找内容也比较节省时间,也不费力效率自然就体高了很多。

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这个问题并不弱智需要对查询優化器比较了解才能理解为什么没有用索引,而查询优化器是数据库里非常复杂的部分它的目标是接受用户的SQL语句,生成一个最好的查詢计划

不过这个问题还是比较容易解释的,查询优化器在选择查询计划的时候会对不同查询计划进行评估(通过一个cost function),选择它认为執行最快的查询计划

你这个查询可以有两种查询计划,一个是表扫描(table scan)一个是利用索引(B+tree)


至于这两个计划哪个快,需要看具体的数据是怎樣的并不是索引总会比表扫描快,举个例子:

如果你那个表T1有100万行记录其中50万行的I2都是1,selectivity为50%这时明显用表扫描快,因为用表扫描扫描全部100万行记录就可以了。而如果用B+tree如果底层存储是索引组织表,由于你的I2是非聚簇索引需要现在I2的B+tree中找I2为1的记录嘚主键Id,然后再去Id的B+tree中找这个tuple才能完成一次查找,然后由于非聚簇B+树索引中I2为1的元素所在叶子节点通过指针连接起来了后面的不需要再在I2的B+tree的根节点出发,直接通过链表可以获得但仍然需要50万次的Id的B+tree的查找,显然效率很差虽然如果底层存储为堆表,只需要茬I2的B+tree中找就可以了但仍需要通过指针到底层存储,去获取整个tuple效率扔不如表扫描。

但如果你那个表中只有1行的I2为1selectivity几乎为0,那么只需要一次索引扫描就可以了而用表扫描仍需要扫表整个表的所有数据,因此此时用索引更好

根据经验来看,selectivity为10%是临界点(使用普通硬盘时)低于10%用索引更优,高于10%用表扫描更优不过实际上要根据硬件进行调整,比如你用的是普通硬盘还是SSD

你可以看一下你查詢结果的数量,然后和总行数比较一下比值应该是比较大的。select count(*) from T1 where I2=1;

首先索引存在的目的是让你快速檢索到你想要的数据

举一个大家都经常使用的例子。你小学的时候使用的字典如果你想查询一个字的详细信息:读音、释义、组词等信息。你会根据它的偏旁部首或者拼音的首字母这样先在字典的前面索引页面查到这个字在字典的第几页然后直接翻到对应的页面就可鉯查询到你想要查询的字。相比上面的步骤如果你没有索引页,字典中的汉字都是随机存放的没有任何顺序可言,而此时如果你直接詓翻字典中的每一页挨个的查找,直到找到你想要的字犹如大海捞针,很慢很费劲

不知道这样的例子你能否理解。

集合上面的例子你可以把汉字的读音、释义、组词等信息看做数据表中多个列中的值。汉字呢就相当于是表中数据的主键值

有的时候,索引并不能存儲很多的数据内容比如汉字,你当然可以把汉字的读音、释义、祖册等各种信息全部放在索引页面中但是这样就导致了你此时的索引頁面会比正常只存储偏旁或者拼音的索引页,多存储很多信息此时的索引页就会比较庞大,多出很多的存储页这样你去查询索引页的時候,原本翻1-3页就可以定位到要查询的汉字在第几页现在你可能要翻10-30页才能查询到你的汉字信息。效率没有比索引页面中单独只存储偏旁部首或者拼音具体信息单独存在字典后面的某一个页面中的方式高。所以索引和数据分开。

上面的例子中汉字只是有读音、释义、词组三个信息。如果有更多的信息呢比如一个汉字的解释需要一页纸或者两页值。此时的信息如果都放在索引页面中存放那么将导致索引页更大。

以上就是基本的原理为什么要用索引,索引中为什么不都存放所有的信息

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