数据结构第十章 索引技术
《数据库索引》课件
目录 Contents
• 引言 • 数据库索引的类型 • 数据库索引的创建与维护 • 数据库索引的性能优化 • 数据库索引的案例分析 • 总结与展望
01
引言
数据库索引的定义
数据库索引是一种数据结构，用于快 速检索数据库表中的数据。它通过创 建一个指向表中数据的指针，提高了 查询速度和数据检索效率。
唯一索引
确保索引列的唯一性，但不要求非空 。
全文索引
用于文本搜索。
控制索引的列数
单列索引
只对单个列创建索引。
多列索引
对多个列创建复合索引，但查询 时需要满足复合索引的最左前缀 原则。
避免在索引列上使用函数或运算
01
避免在索引列上使用函数或运算 ，这会导致索引失效，从而影响 查询性能。
02
例如，应避免在索引列上使用 `UPPER()`、`LOWER()`、 `TRIM()` 等函数。
定期重建和重新组织索引
随着数据的插入、更新和删除，索引可能会变得碎片化，影 响性能。
定期重建和重新组织索引可以优化性能，并保持索引的健康 状态。
05
数据库索引的案例分析
案例一：使用索引优化查询性能
总结词
通过合理使用索引，可以显著提高数据库查询性能。
详细描述
在大型数据库中，如果没有索引，查询性能可能会变得很 差。通过创建合适的索引，可以快速定位到所需的数据， 大大减少查询时间。
全文索引
总结词
用于全文搜索的索引。
详细描述
全文索引是一种特殊的索引类型，主要用于全文搜索。全文索引将文本内容拆分成多个词汇，并建立词汇与记录 之间的对应关系，通过全文索引可以快速查找到包含特定词汇的记录。全文索引在文本搜索、内容筛选等方面具 有重要作用。
索引的作用
索引的作用索引是数据库中常用的一种数据结构，用于加快数据检索的速度。
它是数据库中的一个重要组成部分，可以帮助我们快速定位需要查找的数据，从而提高数据库的查询效率和性能。
在数据库中，索引是一种特殊的数据结构，它存储了数据表中某一列或多列的值以及对应的物理位置信息。
通过在索引中建立有序的数据结构，数据库可以利用这些索引来加速数据的查找和访问过程。
索引的作用主要有以下几个方面：1. 提高查询性能：通过使用索引，数据库可以快速定位存储在数据表中的数据。
当我们执行查询语句时，数据库系统会首先检查索引，然后通过索引定位到具体的数据位置，从而避免了全表扫描的开销，大大提高了数据检索的速度和效率。
2. 减少磁盘IO操作：数据库中的数据通常以磁盘上的文件形式存储，读取磁盘上的数据是一项相对较慢的操作。
通过使用索引，可以减少需要读取的数据量，从而减少了磁盘IO操作的次数，提高了数据库的访问速度。
3. 加速排序操作：索引不仅可以加速查询操作，还可以加速排序操作。
当我们执行排序操作时，数据库系统可以利用索引中的有序结构，按照指定的顺序进行检索和排序，大大提高了排序的效率。
4. 优化连接操作：数据库中的连接操作通常是比较复杂和耗时的。
通过利用索引，可以加速连接操作，减少连接的时间和开销，提高数据库的整体性能。
然而，索引的使用也并非没有代价。
索引需要占用额外的存储空间，因为索引本身也需要在磁盘上存储。
此外，对于频繁修改数据的表，索引可能会导致插入、更新和删除等操作的性能下降，因为每次修改数据时，还需维护索引的一致性。
为了充分发挥索引的作用，我们需要根据具体的数据库和应用需求进行索引的设计和优化。
以下是一些常见的索引优化技巧：1. 选择合适的索引类型：不同的数据库系统支持不同类型的索引，例如B树索引、哈希索引和全文索引等。
我们需要根据具体的查询需求选择合适的索引类型。
2. 添加合适的列到索引：选择合适的列来创建索引是很重要的。
拓扑数据结构索引式
拓扑数据结构索引式一、引言拓扑数据结构是计算机科学中的一个重要分支，用于描述和分析各种复杂的数据关系。
拓扑数据结构索引式是一种基于索引的拓扑数据结构，可以高效地存储和查询数据。
本文将详细介绍拓扑数据结构索引式的原理、应用和优势。
二、拓扑数据结构概述拓扑数据结构是一种描述数据之间关系的数学模型。
它通过定义节点和边的方式，将数据元素之间的关系表示为图的形式。
拓扑数据结构可以用于表示各种复杂的关系，如地理空间数据、网络拓扑、社交网络等。
三、索引式数据结构介绍索引式数据结构是一种用于加速数据查询的数据结构。
它通过构建索引，将数据按照某种特定的规则进行组织和存储，从而提高查询效率。
常见的索引式数据结构有哈希表、二叉搜索树、B树等。
四、拓扑数据结构索引式原理拓扑数据结构索引式是将拓扑数据结构与索引式数据结构相结合的一种方法。
它通过在拓扑数据结构中引入索引，将数据按照拓扑关系进行组织和存储。
具体实现方式有多种，常见的有邻接表、邻接矩阵和图数据库等。
五、拓扑数据结构索引式的应用1. 地理空间数据：拓扑数据结构索引式可以用于存储和查询地理空间数据，如地图、路网等。
通过构建拓扑关系索引，可以高效地进行路径规划、最近邻查询等操作。
2. 网络拓扑：拓扑数据结构索引式可以用于描述和查询网络拓扑，如互联网、通信网络等。
通过构建拓扑关系索引，可以高效地进行路由选择、链路优化等操作。
3. 社交网络：拓扑数据结构索引式可以用于存储和查询社交网络数据，如好友关系、关注关系等。
通过构建拓扑关系索引，可以高效地进行社交推荐、社交分析等操作。
六、拓扑数据结构索引式的优势1. 高效查询：拓扑数据结构索引式通过引入索引，可以快速定位和查询数据。
相比传统的遍历方式，查询效率大大提高。
2. 空间优化：拓扑数据结构索引式可以根据实际需求灵活选择存储方式，节省存储空间。
3. 可扩展性：拓扑数据结构索引式具有良好的扩展性，可以应对数据规模的增长和变化。
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。
数据库索引的使用教程
数据库索引的使用教程数据库索引是提高查询效率的重要工具，它能够加快对数据库中数据的检索速度。
本篇文章将详细介绍数据库索引的使用教程，包括索引的作用、创建索引的注意事项、索引的类型以及优化索引的方法等内容。
一、索引的作用索引是数据库中对某一列或者多个列进行排序的数据结构，能够快速地定位数据并加快数据的检索速度。
它类似于一本书的目录，可以根据索引找到相应的内容，而无需从头开始阅读整本书。
索引可以大大减少数据库的查询时间，提高系统的响应速度和性能。
二、创建索引的注意事项1.选择合适的列进行索引，通常是那些经常用于查询的列或者经常作为查询条件的列。
避免对更新频繁的列进行索引，因为索引的更新可能会导致性能下降。
2.对大型表进行索引时，建议使用分区索引，将数据分成较小的块进行存储，以减少查询时的扫描范围，从而提高查询效率。
3.避免创建过多的索引，索引的数量过多会增加数据库的存储空间和维护成本，并且在写操作时会减慢数据库的速度。
三、索引的类型常见的数据库索引类型包括主键索引、唯一索引、聚簇索引、非聚簇索引和全文索引等。
以下分别介绍各种索引的特点和适用场景：1.主键索引主键索引是用来保证表中每一行的唯一性，并且可以提升对主键列的查询性能。
主键索引在创建表时通过指定主键列来创建，主要用于快速查找和对表进行连接操作。
2.唯一索引唯一索引用于保证指定列的唯一性，可以对表中的多个列建立唯一索引。
当对唯一索引列进行查找时，数据库引擎会自动使用索引进行匹配加速。
3.聚簇索引聚簇索引是按照索引的顺序来组织表记录的物理存储方式，即按照索引的列值进行排序。
聚簇索引在表中只能存在一个，并且通常是主键索引。
它可以提高特定列的查询性能，但会增加对数据的插入、删除和更新操作的成本。
4.非聚簇索引非聚簇索引将索引和表的数据分开存储，即索引和表是分离的。
非聚簇索引可以提高对非索引列的查询性能，但对于索引列的查询速度可能较慢。
5.全文索引全文索引是对文本内容进行索引，常用于搜索引擎等需要进行文本检索的场景。
数据库索引的数据结构
数据库索引的数据结构
数据库索引是通过数据结构来实现的，常见的索引数据结构有以下几种：
1. B树索引：B树（Balanced Tree）是一种平衡的多路搜索树，被广泛应用于数据库索引中。
B树索引是一种多级索引结构，
每个节点可以存储多个关键字，并且节点之间的层级关系保持平衡，使得查找效率较高。
2. B+树索引：B+树是在B树的基础上进行改进的索引结构，
与B树不同的是，B+树的叶子节点之间使用链表连接起来，
以支持范围查询。
B+树索引通常被用于数据库的二级索引。
3. 哈希索引：哈希索引使用哈希函数将索引键直接映射到一个哈希表中的地址，因此可以快速定位到索引记录。
哈希索引适用于等值查询，但不适用于范围查询。
4. 全文索引：全文索引用于对文本内容进行搜索，采用类似倒排索引的数据结构，可以建立关键词和文档之间的映射关系，提供高效的文本搜索功能。
5. R树索引：R树（R-tree）是一种专门用于处理多维数据的
空间索引结构。
R树索引广泛应用于地理信息系统（GIS）中，可以高效地支持空间范围查询和最近邻查询。
不同的索引数据结构适用于不同的场景和查询需求，数据库管理员在设计索引时需要根据实际情况选择合适的索引类型。
数据结构的散列与索引技术
数据结构的散列与索引技术散列与索引技术是数据结构中常用的两种方法，用于优化数据的存储和查找过程。
散列技术是通过哈希函数将数据映射到一个固定长度的数组中，而索引技术是通过建立索引表来加速数据检索。
本文将详细介绍散列与索引技术的原理、应用场景以及其在实际开发中的使用方法。
1. 散列技术散列技术是一种将数据映射到哈希表的方法，通过哈希函数将关键字转化为一个数组中的地址，从而实现对数据的快速访问。
散列技术的核心是哈希函数的设计，一个好的哈希函数能够使数据均匀地散列到哈希表中，尽量避免碰撞（即不同的关键字映射到了同一个地址）的发生。
1.1 哈希函数的设计原则一个好的哈希函数应该满足以下几个原则：1.1.1 均匀性原则：哈希函数应能够将数据均匀地散列到哈希表中，避免碰撞的发生。
1.1.2 简单性原则：哈希函数的计算应简单快速，以提高散列效率。
1.1.3 一致性原则：对于相同的关键字，哈希函数应始终返回相同的散列地址。
1.1.4 随机性原则：哈希函数的输出应具有随机性，避免出现特定模式的散列结果。
1.2 常见的散列方法常见的散列方法包括直接定址法、除留余数法、平方取中法等。
除留余数法是最常用的散列方法之一，其思想是通过对关键字取余数来获取散列地址。
例如，对于一个哈希表的大小为n的散列表，哈希函数可以定义为：h(key) = key % n。
2. 索引技术索引技术是建立索引表来加速数据的检索过程。
索引表通常由键值和指向数据的指针组成，可以根据键值快速地查找到对应的数据记录。
索引技术的核心是索引表的设计，索引表的结构应具有高效的查找和更新操作。
2.1 主索引与辅助索引主索引是基于主关键字建立的索引表，通过主索引可以直接找到对应的数据记录。
辅助索引是基于其他非主关键字建立的索引表，通过辅助索引可以加速对数据的查询和过滤操作。
主索引和辅助索引的组合可以构建复杂的索引结构，以满足不同的查找需求。
2.2 B树索引B树是一种常用的平衡多路查找树，广泛应用于数据库系统中的索引结构。
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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记录中的指针则指向相应线性索引文 件的磁盘块的起始位置
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二级线性索引
例如，磁盘块的大小是1024字节，每个 关键码／指针记录需要8个字节，则每磁 盘块可以存储128条这样的记录
稀疏索引
对一组记录建立一个索引项，这种 索引称之为稀疏索引( spare index )
当记录在磁盘中是按照关键码的顺序 存放
可以把记录分成多个组（块）
稀疏索引索引项的指针指向的是这 一组记录在磁盘中的起始位置
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Page 11
10.1 线性索引
辅码索引把一个辅码值与具有这个辅码 值的每一条记录的主码值关联起来
大多数检索都是利用辅码索引来完成的
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Page 6
索引
索引( indexing )是把一个关键码与它对应 的数据记录的位置相关联的过程
索引技术是组织大型数据库的一种重要 技术
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稠密索引
对每一个记录建立一个索引项， 这样建立的索引被称为稠密索引 ( dense index )
数据库文件中的记录不按照关键 码的顺序排列时（比如按照加入 的顺序排列）
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指针指向主要数据库文件（也称为
“主文件”）中的完整记录
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索引文件
索引文件并不需要重新排列记录在 磁盘中的顺序（不用重排主文件）
一个数据库可能有多个相关的索引文 件
每个索引文件往往支持一个关键码字 段
可以通过该索引文件高效访问记录中 该关键码值
数据库组织存储在外存中的大量记录
高效率的检索 插入、更新、删除
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索引文件
索引文件( index file )是用于记录这 种联系（关键码与它对应的数据记 录的位置）的文件组织结构。
索引文件的记录
（关键码，指针）对
将每个关键码和一个指针关联
假设线性文件索引中包含10000条记录， 那么该线性索引占用79个磁盘块，相应 的，二级线性索引文件中有79项记录
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二级线性索引的例子
关键码与相应磁盘块中第一条记录的关键码的 值相同
指针指向相应磁盘块的起始位置
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例如，检索关键码为2555的记录 首先在内存中的二级线性索引文件中找到关键
码的值小于等于2555的最大关键码所在的记 录——关键码为2003的记录 根据记录中的指针找到其对应的线性索引文件 的磁盘块，并把该块读入内存 按照二分法对该块进行检索，找到所需要的记 录在磁盘上的位置 最后把所需记录读入，完成检索操作
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主码
主码( primary key )是数据库中的每 条记录的唯一标识
例如，公司职员信息的记录的主码可 以是职员的身份证号码
如果只有主码，不便于各种灵活检索
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Page 5
辅码
辅码( secondary key )是数据库中可以出 现重复值的码
基本概念 线性索引的优点 线性索引的问题 二级线性索引
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Page 12
基本概念
线性索引(linear index)的索引文 件
一组简单的关键码(key)/指针 (pointer)对的序列
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Page 20
二级线性索引检索
在检索时，线性索引文件并不被读 入内存，被读入内存的是二级线性 索引文件
由于二级索引往往存储内存，通常 只需要访问两次磁盘即可：一次读 入线性索引文件，一次读入数据库 记录
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二级线性索引检索的例子
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Page 3
输入顺序文件
输入顺序文件( entry-sequenced file )按照 记录进入系统的顺序存储记录
输入顺序文件的结构相当于一个磁盘中未排 序的线性表
因此不支持高效率的检索
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存储在磁盘中
根据线性索引的文件大小和内存 的空间限制
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线性索引的优点
对变长的数据库记录的访问 可以对数据进行高效检索
二分检索
顺序处理
比较操作 批处理的操作
节省空间 (相对其它索引结构)
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第十章 索引技术
任课教员：张 铭 北京大学
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主要内容
10.1 线性索引 10.2 静态索引 10.3 倒排索引 10.4 动态索引 10.5 动态、静态索引性能比较
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基本概念
输入顺序文件 主码与辅码 索引与索引文件 稠密索引与稀疏索引
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线性索引的问题
线性索引太大，存储在磁盘中
在一次检索过程中有可能多次访 问磁盘，从而影响检索的效率
解决办法：使用二级线性索引
更新线性索引
在数据库中插入或者删除记录时
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二级线性索引
每一条二级线性索引记录对应于一 个一级线性索引文件的磁盘块
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基本概念（续）
线性索引文件按照关键码的顺序进行排序 文件中的指针指向存储在磁盘上的文件记录起
始位置或者主索引中主码的起始位置
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Page 14
基本概念（续）
线性索引的索引文件
存储在内存中，把索引存储在内 存中能大大地提高检索速度