索引存储及使用原理
sql索引的原理
sql索引的原理
索引是一种数据结构，用于加快数据库中数据的检索速度。
它的原理是通过预先构建一棵树形结构（通常是B树或B+树），将数据库表中的某一列或几列的值与对应记录的物理存储位置关联起来。
这样，在进行查询时，数据库可以首先查找索引来定位到符合条件的记录所在的物理地址，从而避免全表扫描，大大提升查询效率。
索引的原理可以分为以下几个步骤：
1. 创建索引：通过某种算法，将数据库表中指定的列值按照一定的规则排序，并存储它们的物理存储位置。
2. 存储索引：索引通常存储在独立的数据结构中，而不是直接存储在数据库表中。
这样可以减小数据表的大小，提高查询的效率。
3. 查询优化：当数据库收到一个带有查询条件的查询指令时，它首先会检查是否存在适用的索引。
如果存在索引，数据库会利用索引的信息来定位到符合条件的记录的位置。
4. 加速数据访问：通过将数据存储在索引的叶子节点中，可以避免对整个数据表的扫描，从而大大减少磁盘I/O的次数，提
高数据的访问速度。
5. 更新索引：当执行对数据表的插入、更新或删除操作时，索引也需要进行相应的维护，以保持索引与数据表的一致性。
总而言之，索引通过一种类似于“目录”的方式，存储了数据库表中特定列值与对应记录位置的映射关系，以加快数据库检索的速度。
通过使用索引，可以避免全表扫描，提高查询效率，并且能够加速数据访问、优化查询操作。
顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构、散列存储结构
顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构、散列存储结构介绍存储结构是指数据在计算机内存或磁盘等存储介质中的组织方式。
在数据结构中，常见的存储结构有顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构和散列存储结构。
下面将分别对这四种存储结构进行详细介绍。
一、顺序存储结构（Sequential Storage Structure）：顺序存储结构是将数据元素按照其逻辑次序依次存储在一片连续的存储空间中，即在内存或磁盘上连续存放数据元素。
数据元素之间的逻辑关系通过其在存储空间中的物理位置来表示。
特点：顺序存储结构的存取速度较快，可以通过下标直接访问元素。
插入和删除操作需要移动大量元素，效率较低。
适用于元素数量固定、随机访问频繁的场景，如数组。
二、链式存储结构（Linked Storage Structure）：链式存储结构通过使用指针将数据元素存储在不连续的存储空间中，并通过指针将它们连接起来。
每个数据元素中都包含一个指向下一个元素的指针，从而构成了一个链表结构。
特点：链式存储结构的插入和删除操作效率较高，只需要修改指针的指向。
访问某个元素需要从头节点开始遍历，效率较低。
适用于元素数量不固定、插入和删除频繁的场景，如链表。
三、索引存储结构（Indexed Storage Structure）：索引存储结构是在顺序存储结构的基础上，为数据元素建立一个索引表，该索引表中的每个索引项包含了一个关键字和对应数据元素在存储空间中的地址。
特点：索引存储结构可以通过索引表快速定位数据元素，减少了遍历的时间。
插入和删除操作需要同时修改索引表和存储空间，效率相对较低。
适用于大型数据库等场景，可以提高查询效率。
四、散列存储结构（Hash Storage Structure）：散列存储结构是通过将数据元素的关键字映射到一个散列地址来进行存储和访问的。
具体的映射函数称为散列函数，它将关键字转换为一个固定长度的散列地址。
特点：散列存储结构可以快速定位数据元素，查找效率高。
索引的原理
索引的原理索引是一种在存储设备中用于查找数据的组织方式，可以帮助用户更高效地检索信息。
索引最初可以追溯到斯坦福大学的计算机科学家约翰霍尔实验室（John McCarthy and the Stanford Artificial Intelligence Lab），现在它们已被广泛应用于计算机系统，被用来减轻计算机上的负担、提高查询效率并简化存储和管理。
索引的工作原理是，它们包含唯一的键值，这些键值被用来标识存储的数据项，允许快速查找。
索引使用这些键 -时称为索引键或键值 -创建一组数据标记，它们可以携带指向数据项的指针，也可以存储数据项的一部分。
这样，索引就可以快速定位，检索和检索数据项，而不需要扫描整个数据库。
有不同类型的索引，具体取决于键值的类型和功能。
其中，最常见的类型是单值索引，它只包含唯一的键值，以检索记录；符合索引，它可以搜索特定的属性值，而无需提供完整的键值；多值索引，它检索多个值；空间索引，它利用空间索引结构来存储和检索空间数据；和全文索引，它搜索文本中出现的特定词语或短语。
除了单值索引外，其他索引形式也可以采用联合索引方法，这种方法使用多个键值来检索一组结果，并可以使用组合索引以及其他一些技术来更好地排序结果。
索引的实施也有不同的方式：主键索引，其中数据表的每一行有唯一的主键值，以此作为唯一的检索码；以及复合索引，其中多个键值可以被用作检索码来检索数据表中的一行或多行数据。
此外，数据库可以根据不同的设计来实施索引，包括哈希索引、B索引、B+索引和 R索引。
哈希索引是一种简单的查找技术，可以使用计算机代码将记录映射到特定键；B索引是一种优化的查找技术，可以用于对大型数据集进行查找；B+索引是哈希索引和 B索引的结合；R索引是一种利用空间索引结构来存储和检索空间数据的技术。
本文介绍了索引的原理，以及索引的不同类型和实施方式。
索引可以为用户提供快速检索信息的能力，而使用不同的设计，可以大大提高查询效率，提供更快更可靠的结果。
索引的用法和原理
索引的用法和原理索引是一个重要的数据结构，常用于加快对数据的检索和搜索，包括文本搜索和数据库检索。
本文将介绍索引的用法和原理。
一、索引的定义索引是一个数据结构，它存储了数据的某些属性的值和对应的物理位置或指针。
通过索引可以更快速地访问数据，因为索引可以减少需要检索的数据量。
二、索引的作用1. 快速查找索引可以加速数据的查找和搜索，减少了查询时扫描全部数据的时间和资源消耗。
2. 提高更新速度索引可以有效地减少更新数据时需要的扫描数量，从而提高更新的速度。
3. 减少磁盘I/O次数索引可以减少访问磁盘的次数，降低磁盘I/O的消耗。
三、索引的类型1. B+树索引B+树索引是一种常见的索引类型，它是一棵平衡的树结构，具有时间复杂度为log(n)的查询和插入操作。
2. 哈希索引哈希索引是一种将键映射到散列表中的索引类型。
它具有常数时间的查询和插入操作，但不支持范围查询和排序。
索引一般采用B+树等树结构的数据结构，具有快速查找和排序的优势。
B+树的叶子节点存储实际的数据记录，而非叶子节点只存储记录的指针或物理地址。
这样可以减少磁盘I/O 的数量，提高索引的性能。
索引的维护是一种动态操作，包括索引的创建，更新和删除。
当数据变化时，需要对索引进行相应的调整，以保持索引的正确性和高效性。
3. 索引的优化为了提高索引的性能和效率，需要对索引进行优化。
可以通过使用覆盖索引减少需要的I/O次数，对于经常扫描的数据可以使用位图索引等。
五、索引的注意事项1. 索引过多会影响性能索引过多会影响写入性能，并且增加了索引维护的成本。
2. 索引的最佳实践在设计索引时，应根据数据的访问模式和查询需求调整索引的属性和数量。
对于经常使用的查询，可以采用复合索引等技术提高查询效率。
在使用索引时，应选择适当的索引类型和数据结构。
哈希索引适用于等值查询，而B+树索引适用于范围查询和排序。
总结：索引是一种重要的数据结构，可以加速数据的查询和搜索。
索引实现原理
索引实现原理一、引言索引是计算机领域中常用的数据结构和算法，用于加快数据的检索速度。
在信息检索系统、数据库系统等领域广泛应用。
本文将介绍索引的基本概念、实现原理以及常见的索引类型。
二、索引的基本概念索引是一种数据结构，用于加速数据的查找和访问。
它通过建立一种映射关系，将数据的某个属性和数据的存储位置进行关联。
在数据量大的情况下，通过索引可以减少数据的扫描量，提高数据的检索效率。
三、索引的实现原理索引的实现原理可以分为两个方面：索引的数据结构和索引的算法。
3.1 索引的数据结构常见的索引数据结构包括哈希表、二叉树、B树和B+树等。
3.1.1 哈希表哈希表是一种以键值对形式存储数据的数据结构，通过哈希函数将键映射到对应的存储位置。
它的查询时间复杂度为O(1)，但在数据量较大时，哈希冲突的概率增加，会导致性能下降。
3.1.2 二叉树二叉树是一种有序树结构，每个节点最多有两个子节点。
常见的二叉树包括二叉搜索树和平衡二叉树。
二叉搜索树的查询时间复杂度为O(logn)，但在最坏情况下会退化为链表，导致查询效率降低。
平衡二叉树通过旋转操作保持树的平衡，提高了查询效率。
3.1.3 B树和B+树B树和B+树是一种多路搜索树，每个节点可以存储多个键值对。
B树的查询时间复杂度为O(logn)，B+树在B树的基础上进行了优化，将数据存储在叶子节点上，提高了查询效率和范围查询的性能。
3.2 索引的算法索引的算法包括创建索引和使用索引两个方面。
3.2.1 创建索引创建索引的过程主要包括选择索引字段、选择合适的索引数据结构、构建索引和维护索引四个步骤。
在选择索引字段时，需要考虑字段的选择性和查询频率；在选择索引数据结构时，需要根据数据的特点和查询需求进行选择；在构建索引时，需要将数据按照索引字段的值进行排序或哈希处理；在维护索引时，需要对索引进行更新和重建，以保证索引的有效性和性能。
3.2.2 使用索引使用索引的过程主要包括索引的查找和索引的优化两个方面。
数据库索引原理
数据库索引原理
数据库索引是数据库中最重要的功能之一，它可以加快数据检索的速度，提高数据库的效率。
数据库索引的原理是，将数据表中的某一列（或多列）的值作为索引的键，并存储在另一个独立的索引表中。
当需要对数据表进行查询时，可以通过索引表来快速定位到数据表中的记录。
举例来说，如果一个数据表中有一列名为ID，该列用作索引，那么索引表中就会存储该ID列的值，以及指向数据表中相应记录的指针。
当有查询请求时，可以通过比较ID列的值，找到相应的指针，从而找到对应的记录。
另外，数据库索引可以分为单列索引、组合索引等。
单列索引是一种最简单的索引，它只使用一列来作为索引的键；而组合索引则使用多列作为索引的键，可以更加精细地定位到记录。
总之，数据库索引是一项重要的技术，在实际的数据库应用中，索引不仅可以加快查询速度，还可以提高数据库的性能。
如果没有索引，那么查询数据库将会变得非常缓慢，从而影响数据库的使用效率。
oracle索引使用的原则
oracle索引使用的原则Oracle索引是Oracle数据库中的一项重要功能，它通过加速查询操作，提高性能和效率，为应用程序提供更快更精确的数据检索功能。
然而，索引的使用也需要遵循一定的原则和规范。
本文将结合实际情况，从多个角度分析Oracle索引的使用原则，并给出具体的操作步骤和注意事项，以期能对读者有所启示和帮助。
一、了解索引的基本原理在使用Oracle索引之前，首先要了解索引的基本原理。
在Oracle数据库中，索引是一种特殊的数据结构，它通过保存相应列的特定的排序信息，从而加快数据的检索速度。
一般来说，索引可以分为唯一索引和非唯一索引两种类型。
唯一索引要求列中的值必须唯一，非唯一索引则不要求。
此外，还可以创建聚集索引和非聚集索引。
聚集索引是根据表数据本身的排列顺序来创建的索引，而非聚集索引则不是。
二、确定索引的创建方式和范围在创建Oracle索引之前，需要先确定索引的创建方式和范围。
索引的创建方式主要包括手动和自动两种方式。
手动创建索引需要对相应的列进行DDL操作，自动创建索引则是由Oracle数据库自动实现的。
此外，还要根据实际需要确定索引的范围。
Oracle索引分为单列索引、多列联合索引和函数索引等多种类型，需要根据具体情况进行选择。
三、注意索引的设计和使用方式在设计和使用Oracle索引时，需要注意以下几点：1、避免创建过多的索引。
过多的索引会占用大量的存储空间，降低数据库的性能。
2、尽可能使用非聚集索引。
由于聚集索引需要按照表数据本身的排列顺序来创建，因此容易产生磁盘碎片，反而会降低查询效率。
3、遵循最左原则。
多列联合索引的顺序很重要，一般来说，对查询条件最常使用的列放在最左侧。
4、避免对大字段进行索引。
对大字段进行索引会增加磁盘I/O 的负担，从而降低性能。
5、避免在频繁更新的列上创建索引。
频繁的数据更新会导致索引失效，降低查询效率。
四、定期维护和优化索引除了正确使用Oracle索引之外，还需要进行定期维护和优化工作，以保证索引的高效性和稳定性。
数据库的索引原理
数据库的索引原理
数据库的索引原理是一种数据结构，用于提高数据库的查询效率。
索引是一个按照特定规则组织的数据结构，它包含了表中某一列（或多列）的值和对应的物理存储位置。
通过索引，数据库可以快速定位到所需的数据，而不需要遍历整个数据表。
索引主要有以下几个原理：
1. B-树索引：常用的索引类型之一，使用B-树来存储索引值。
B-树是一种多叉平衡查找树，它的叶子节点存储了数据行的引用或数据本身。
通过B-树索引，数据库可以快速定位到匹配的记录，减少磁盘I/O次数。
2. 哈希索引：哈希索引是将索引键值通过哈希函数计算后得到一个哈希码，然后将该哈希码与数据行的物理存储位置进行映射。
哈希索引适用于等值查找，但不适用于范围查询。
3. 聚集索引和非聚集索引：聚集索引是按照表的主键或唯一键来组织数据的索引，数据存储在索引的叶子节点上。
非聚集索引则是在叶子节点上存储索引键值和指向数据行的物理地址。
4. 复合索引：复合索引是通过多列联合创建的索引，可以在查询中同时使用多个列进行查找。
复合索引可以提高符合索引列顺序的查询效率。
5. 全文索引：全文索引用于对文本数据进行全文搜索。
全文索引不只是单一关键字的匹配，而是将文本数据进行分词、分析和索引，从而提供更快速和准确的搜索结果。
总的来说，索引的原理是为了提高数据库的查询效率，减少磁盘I/O次数，并根据不同的查询需求选择合适的索引类型和策略。
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clustering_factor 是表征表中数据的存储顺序和某索引字段顺序的符合程度。
一、索引的存储结构索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构，为了提高查询效率而引入，是一个独立于表的对象，可以存放在与表不同的表空间中。
索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针（地址）。
对索引进行的I/O 操作比对表进行操作要少很多。
索引一旦被建立就将被Oracle系统自动维护，查询语句中不用指定使用哪个索引。
分类可以按逻辑设计和物理实现来分类。
索引逻辑分类单列索引：基于一列的操作多列索引：组合索引，最多为32列。
组合索引的列不一定与表中列顺序相同。
惟一索引：列的值各不相同。
非惟一索引：列的值允许相同。
基于函数的惟一索引：利用表中一列或多列基于函数表达式所创建的索引。
既可以是B-树，也可以是位图索引。
索引物理分类分区或非分区索引，非分区既可以是B－树，也可以是位图索引。
B-树：包括正常或反转关键字索引，反转关键字在数据库优化中介绍。
位图索引B-树索引索引的存储方式虽然所有索引都使用B 树结构，但术语“B 树索引”通常与存储每个关键字的行标识列表的索引关联。
B 树索引结构至上而下，是根结点、分枝结点及叶子结点，叶子结点中有指向表中数据行的索引行。
叶子结点被双向链表在一起，以方便按索引关键字升序或降序扫描。
索引的顶部为根，其中包含指向索引中下一级的项，下一级为分枝块，分枝块又指向索引中下一级的块，最低一级为叶节点，其中包含指向表行的索引项。
叶块为双重链接，有助于按关键字值的升序和降序扫描索引。
索引项叶节点的格式索引项由以下三部分组成：? 项标题（entry header），存储列数和锁定信息? 关键字列的“长度- 值”(length-value pairs) ，必需成对出现，定义了列长度，紧跟在列长度之后的就是列的值。
? 行的行标识（RowID），包含关键字值。
索引项叶结点的特征在非分区表上的B 树索引中：? 如果多行具有相同的关键字值，并且索引没有被压缩，则关键字值重复存放。
? 没有索引项与所有关键字列都为NULL 的行对应，即如果某列值为Null，则不存储相应的索引项。
如果Where子句中索引的所在列值为null，Oracle将不使用索引进行全表扫描。
? 因为所有行都属于同一段，所以使用受限行标识指向表中的行，使用RowID可以节省索引存储空间。
DML 操作对索引的影响当在表上执行DML 操作时，Oracle 服务器将自动维护所有的索引，下面解释DML命令对索引的影响：? 插入（Insert）操作导致在适当的块中插入索引项。
? 删除（Delete）行只导致逻辑删除索引项，删除的行所用的空间不能用于新项，直到删除块中的所有项。
? 更新（Update）操作将选删除，再插入，除了在创建时，其它任何时候PCTFREE 设置对索引都没有影响，即使索引块空间少于PCTFREE 指定的空间，仍可以向索引块添加新项。
二、查询使用索引探索：§1.1 简介本文简要介绍了CBO成本计算的基本原理，并初步解释了初始化参数optimizer_index_cost_adj和db_file_multiblock_read_count对CBO的影响。
数据库版本为Oracle 9.0.1平台为Windows2000system@FXSB01> select *from v$version;BANNER----------------------------------------------------------------Oracle9i Enterprise Edition Release 9.0.1.1.1 - ProductionPL/SQL Release 9.0.1.1.1 - ProductionCORE 9.0.1.1.1 ProductionTNS for 32-bit Windows: Version 9.0.1.1.0 - ProductionNLSRTL Version 9.0.1.1.1 – Production§1.2 建立测试数据system@FXSB01> @conn test/test@test已连接。
test@FXSB01> -- 建立执行计划表test@FXSB01> @%ORACLE_HOME%\rdbms\admin\utlxplan.sql 表已创建test@FXSB01>test@FXSB01> -- 建立测试表test@FXSB01> -- 表1,2除索引列外有其他列,表3没有其他列test@FXSB01> drop table test12 /表已丢弃。
test@FXSB01> create table test12 (3 n1 number(10),4 c1 char(100)5 )6 /表已创建。
test@FXSB01> drop table test22 /表已丢弃。
test@FXSB01> create table test22 (3 n1 number(10),4 c1 char(100)5 )6 /表已创建。
test@FXSB01> drop table test32 /表已丢弃。
test@FXSB01> create table test32 (3 n1 number(10)4 )5 /表已创建。
test@FXSB01> -- 插入test1唯一值test@FXSB01> begin2 for i in 1..5000 loop3 insert into test1 values(i,'test');4 end loop;5 end;6 /PL/SQL 过程已成功完成。
test@FXSB01> declare2 i number;3 begin4 i := 1;5 for j in 1..5000 loop6 i := mod(j,250);7 insert into test2 values(i,'test');8 insert into test3 values(i);9 end loop;10 end;11 /PL/SQL 过程已成功完成。
test@FXSB01> commit2 /提交完成。
test@FXSB01> -- 建立索引test@FXSB01> create index idx_test1_n1 on test1(n1)2 /索引已创建。
test@FXSB01> create index idx_test2_n1 on test2(n1)2 /索引已创建。
test@FXSB01> create index idx_test3_n1 on test3(n1)2 /索引已创建。
test@FXSB01> analyze table test1 compute statistics2 /表已分析。
test@FXSB01> analyze table test2 compute statistics2 /表已分析。
test@FXSB01> analyze table test3 compute statistics2 /表已分析。
§1.3 计算Cost初探CBO的成本计算主要由物理I/O组成,实际公式为:IO + CPU/1000 + NetIO*1.5IO表示物理I/O请求,’CPU’表示逻辑I/O请求,’NetI/O’表示通过数据库连接访问远程数据库的逻辑I/O请求.CBO会尝试计算所有可能执行计划的物理I/O,保留只需要最小物理I/O的计划.n 通过以下简单的例子,初步探究CBO是如何计算cost的.n 下面是表统计信息和索引统计信息test@FXSB01> select table_name,blocks,num_rows2 from user_tables3 /TABLE_NAME BLOCKS NUM_ROWS------------------------------ ---------- ----------PLAN_TABLETEST1 158 5000TEST2 158 5000TEST3 20 5000test@FXSB01> select2 table_name ,3 num_rows ,4 avg_leaf_blocks_per_key l_blocks,5 avg_data_blocks_per_key d_blocks,6 clustering_factor cl_fac7 from user_indexes8 /TABLE_NAME NUM_ROWS L_BLOCKS D_BLOCKS CL_FAC------------------------------ ---------- ---------- ---------- ----------TEST1 5000 1 1 157TEST2 5000 1 20 5000TEST3 5000 1 15 3875各列的粗略解释：avg_leaf_blocks_per_key:每个索引值的平均叶块数目avg_data_blocks_per_key:每个索引值的平均数据块数目clustering_factor:B树叶块和表数据之间的关系称为CLUSTERINT_FACTOR.索引叶子块指向的数据块越多,该参数值越小,在范围扫描使用索引的性能越好.如果该值与表的块数相接近,表示表行顺次按索引排序;如果该值与表的行数接近,表示表行不是按索引排序.该值很高的索引通常在范围扫描中不使用.通常的规律，如果cl_fac与num_rows接近，那么低于7%的数据扫描，索引仍然有优势。
test@FXSB01> set autotrace trace exptest@FXSB01> select *from test1 where n1 = 1002 /Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=103)1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST1' (Cost=2 Card=1 Bytes=103)2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST1_N1' (NON-UNIQUE) (Cost=1 Card=1)cost计算：从t1的索引统计信息中得知，idx_test1_n1的l_blocks，d_blocks均为1，cost＝1+1=2，索引叶块物理读取cost为1，数据块物理读取cost为1test@FXSB01> select *from test2 where n1 = 1002 /已选择20行。