数据库索引
《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。
数据库索引的作用及实例
数据库索引的作用及实例首先，数据库索引的主要作用有以下几个方面：1.提高查询速度：数据库索引可以加快数据的检索速度，通过索引时，数据库系统可以直接通过索引定位到所需数据的位置，而不需要遍历整个表，大大减少了查询所需的时间。
2.减少磁盘IO操作：数据库索引可以减少读写磁盘的次数。
当没有索引时，数据库系统需要遍历整个表来查找所需数据，会导致大量的磁盘IO操作。
而有了索引后，数据库系统可以直接通过索引找到所需数据的位置，从而减少了磁盘IO次数。
3.提高排序性能：数据库索引适用于排序操作。
通过索引，数据库系统可以按照特定的排序顺序进行排序。
对于需要频繁进行排序的操作，使用索引可以提高排序的性能。
4.保证数据的唯一性：数据库索引可以用于唯一约束。
通过在列上创建唯一索引，可以保证该列的数值的唯一性，从而避免了数据的冗余和错误。
接下来，我们来看一些数据库索引的实例：1. 聚集索引：在关系数据库中，每个表只能有一个聚集索引。
聚集索引决定了表中数据的物理顺序，并且数据库系统按照该顺序存储数据。
聚集索引通常被创建在主键（primary key）上，可以加速对主键的检索操作。
2.非聚集索引（辅助索引）：非聚集索引是基于表中的列或多列创建的索引，与聚集索引不同，非聚集索引并不决定数据的物理顺序。
非聚集索引可以提高对非主键列的检索效率。
3.唯一索引：唯一索引用于保证列的数值的唯一性。
在创建唯一索引时，数据库系统会自动为该列添加唯一约束，来保证该列的数值的唯一性。
唯一索引可以提高对唯一列的查询和排序操作的性能。
4.全文索引：全文索引用于对文本数据进行全文。
全文索引可以对文本列中的单词或短语进行索引，从而加快全文的速度。
5.复合索引：复合索引是基于多个表列创建的索引。
复合索引可以提高对多列的组合查询的性能。
在创建复合索引时，可以指定多个列的排序顺序，从而根据不同的查询需求来进行优化。
总结起来，数据库索引在提高查询速度、减少磁盘IO操作、提高排序性能和保证数据的唯一性等方面发挥着重要作用。
什么是数据库索引类型及其选择原则是什么
什么是数据库索引类型及其选择原则是什么在当今数字化的时代，数据库成为了存储和管理大量数据的关键工具。
而数据库索引就像是一本数据字典的目录，能够极大地提高数据的查询和检索效率。
然而，要想充分发挥索引的优势，就需要了解不同的索引类型以及选择合适索引的原则。
首先，让我们来认识一下常见的数据库索引类型。
1、 B 树索引（BTree Index）B 树索引是一种平衡的多路搜索树结构。
它的特点是数据存储有序，并且从根节点到叶子节点的路径长度相同。
这使得在查找、插入和删除操作时，能够保持较好的性能平衡。
B 树索引适用于范围查询，比如查找某个范围内的年龄、价格等。
2、 B+树索引（B+Tree Index）B+树是 B 树的一种变体。
与 B 树不同的是，B+树的所有数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储索引信息。
这使得叶子节点之间形成了一个有序的链表，进一步提高了范围查询的效率。
在数据库中，B+树索引被广泛应用于主键索引和聚集索引。
3、哈希索引（Hash Index）哈希索引基于哈希表实现。
通过对索引列的值进行哈希计算，快速定位到对应的存储位置。
哈希索引的查询速度非常快，特别是对于精确匹配的查询。
但它不支持范围查询和排序操作。
4、全文索引（FullText Index）全文索引主要用于对文本类型的字段进行搜索。
它能够快速查找包含特定关键词的文本内容。
常见的应用场景如搜索引擎、博客文章的搜索等。
5、空间索引（Spatial Index）当数据库中涉及到地理空间数据，如点、线、面等时，就需要使用空间索引。
空间索引能够有效地处理空间查询和操作，例如查找某个范围内的地理位置。
了解了常见的索引类型后，接下来探讨选择索引的原则。
1、考虑查询频率如果某个列经常用于查询操作，那么为其创建索引是很有必要的。
但对于很少使用的列，创建索引可能会增加数据插入和更新的开销，而带来的查询性能提升却不明显。
2、数据分布和唯一性如果列中的数据分布比较均匀，且唯一性较高，那么索引的效果会更好。
数据库索引设计的说明书
数据库索引设计的说明书一、引言数据库索引是提高数据库性能和查询效率的重要手段。
本文将详细介绍数据库索引设计的相关内容，包括索引的基本概念、设计原则以及优化技巧。
二、索引的基本概念1. 索引的定义数据库索引是一种用于快速访问数据库表中数据的数据结构。
它类似于图书目录，通过对某些列或字段进行排序和存储，可以加快数据库查询的速度。
2. 索引的作用索引可以提高数据库查询的速度，减少数据库的IO开销。
通过创建适当的索引，可以加快数据检索的速度，提高系统的响应性能。
3. 索引的分类主要常见的索引类型包括：聚簇索引、非聚簇索引、唯一索引、复合索引等。
每种索引类型都有其适用的场景和使用限制。
三、索引的设计原则1. 选择合适的索引字段根据数据库表的查询频率和查询条件的选择，选择适合的字段进行索引。
一般选择经常作为查询条件的字段，并且选择具有较高基数的字段作为索引，可以提高索引的效果。
2. 避免过多的索引索引虽然可以提高查询效率，但也会产生额外的存储空间和写操作的开销。
过多的索引会增加数据库的维护成本，所以需要根据实际需要谨慎选择创建索引。
3. 注意索引的维护索引需要定期进行维护和优化，包括统计索引的选择性、重建索引等操作，以保证索引的准确性和有效性。
四、索引的优化技巧1. 调整索引的顺序在复合索引中，调整字段的顺序可能会影响查询效率。
根据实际的查询条件，将使用频率较高的字段放在前面，可以提高索引的查询性能。
2. 覆盖索引在一些特定的场景下，可以采用覆盖索引来减少IO开销。
通过将需要查询的字段包含在索引中，可以避免查询时的二次IO操作，提高查询的效率。
3. 避免过度索引列的使用过度索引列的存在会影响索引的查询性能，增加存储空间的占用。
需要根据实际需求，仅选择必要的字段进行索引，避免过度使用。
五、总结本文对数据库索引设计进行了详细的介绍，包括索引的基本概念、设计原则以及优化技巧。
通过合理的索引设计和优化，可以提高数据库的查询效率，提升系统的性能和用户体验。
数据库中索引常见的类型
数据库中索引常见的类型数据库索引(Index)是数据库中一种非常重要的数据结构，用于提高数据库的检索效率。
在数据库中，索引类型可以分为多种，不同的索引类型适用于不同的数据存储场景。
常见的数据库索引类型包括如下几种：1. B-Tree索引B-Tree索引是数据库中最常见的一种索引类型，它能够高效地执行区间的搜索、等值匹配和部分模糊的搜索。
在B-Tree索引中，每个节点面向磁盘存储一个数据块，包含多组数据和指向叶子节点的指针，所有的叶子节点都保存在同一层级中，同时叶子节点也存储了表中数据的位置信息。
2. Hash索引Hash索引是一种快速查找的索引类型，它适用于数据量较大而且等值匹配比较频繁的场景。
Hash索引使用Hash函数将索引列的值映射到一个Hash索引表中，然后根据Hash值来快速定位到数据行。
但Hash索引的不足在于无法进行范围查询。
3. Full-Text索引Full-Text索引是一种全文检索的索引类型，在搜索媒体内容特别是文本时，比较常用。
Full-Text索引可以支持全文搜索以及近似匹配这两种检索方式，它可以在文本中进行分词，形成词条，然后根据每个词条创建倒排索引表。
4. R-Tree索引R-Tree索引是一种空间数据索引，主要适用于存储和查询有关于物理空间信息的表，比如地理位置数据。
在R-Tree索引中，每个节点都代表一个由点或矩形组成的集合，同时支持范围查询，如范围查询某个区域内的所有数据等操作。
5. Bitmap索引Bitmap索引是将数据的每一个值用二进制位向量的形式表示，每个索引项都是一个包含位向量的列表。
当需要进行等值匹配时，可以把查询值转换为一个二进制位向量，再在位向量表中进行比对，从而获得需要的结果。
Bitmap索引适用于值重复少、数据分布均匀的场景。
在实际项目中，我们需要根据不同的数据存储场景，选择合适的索引类型来提高数据库检索效率。
同时，还需要注意索引的创建、修改、删除等操作，最大限度地提高数据库的性能和可维护性。
简述数据库索引的的概念和作用。
数据库索引的概念和作用数据库索引是数据库中一种重要的数据结构，用于提高数据查询的效率。
本文将简要介绍数据库索引的概念和作用。
数据库索引是一种有序的数据结构，用于加快数据库的查询速度。
它类似于书籍的目录，可以根据关键词快速找到对应的内容。
数据库索引通常基于表的一个或多个列，这些列被称为索引键。
数据库索引的作用主要有以下几个方面：1. 提高数据查询效率：通过使用索引，数据库系统可以跳过大量的数据行，只需要查找索引中的数据即可，从而显著减少了查询所需的时间。
索引可以加速数据的查找和过滤操作，尤其在大型数据库中，对于复杂的查询语句，使用索引可以大幅提高查询效率。
2. 加速数据的排序和分组：数据库索引可以为排序和分组操作提供支持。
当对某一列进行排序或分组时，数据库系统可以利用索引中的有序结构来快速定位和处理数据，而不必对整个表进行排序或分组操作。
这在处理大量数据时尤为重要，可以大幅提高数据处理的效率。
3. 保证数据的完整性和一致性：数据库索引还可以通过定义唯一索引或主键来保证数据的完整性和一致性。
唯一索引可以防止表中出现重复的数据，主键索引则可以确保表中每一行的唯一性。
通过使用索引，数据库系统可以在插入或更新数据时进行快速的唯一性检查，从而保证数据的一致性。
4. 提高并发性能：索引可以减少数据的物理读取次数，从而减少对磁盘的访问，提高并发性能。
当多个用户同时访问数据库时，索引可以减少锁定的冲突，提高系统的并发性能和响应速度。
需要注意的是，虽然数据库索引能够提高查询效率，但索引的创建也会占用一定的存储空间，并且在数据的插入、更新和删除操作时，索引也需要进行维护，因此过多或不合理的索引可能会导致数据库性能下降。
因此，在使用数据库索引时，需要根据具体的应用场景和查询需求来综合考虑索引的创建和使用。
综上所述，数据库索引是一种重要的数据结构，它可以提高数据查询的效率、加速数据的排序和分组、保证数据的完整性和一致性，并提高并发性能。
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。
简述数据库索引的的概念和作用
简述数据库索引的的概念和作用
数据库索引是一种数据结构，用于提高搜索和查询数据的效率。
它创建一个特定列或列组的副本，并按照特定的排序规则进行排序。
索引可以在查询时加速数据的访问，减少磁盘I/O操作
的次数，从而提高数据库的性能。
索引的作用主要体现在以下几个方面：
1. 加快数据的查询速度：索引能够快速定位到符合条件的记录，通过跳过大量的数据块，减少了磁盘的I/O操作次数。
2. 提高数据的唯一性和完整性：索引可以为某一或多个列设置唯一性约束，保证数据的唯一性。
另外，还可以为某一列设置非空约束，确保数据的完整性。
3. 优化表连接操作：当使用表连接进行复杂查询时，索引可以大大减少表进行全表扫描的操作，从而提高查询的效率。
4. 排序和分组操作的优化：在进行排序和分组操作时，索引可以减少排序所需的时间和空间，提高效率。
5. 减少磁盘空间的使用：索引可以减小数据的物理存储空间，从而降低磁盘空间的使用成本。
需要注意的是，索引也会带来一些额外的开销，如占用存储空间、增加数据更新的成本等。
因此，在设计数据库索引时，需
要综合考虑索引的使用频率、数据的更新频率以及存储空间的占用等因素。
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Sequential File 10 20 30 40
Item: (Search key, Pointer to block)
50 60
70 80 90 100
chapter 4
7
• 稀疏索引的查找方法（查找码为K的记录）
–首先用二分查找法查找码值小于或等于K的最大码值 –然后根据它的指针找到相应的数据块 –在该数据块中搜索，查找码值为K的记录
42
90 ...
does not make sense!
chapter 4
Secondary indexes
• Dense index
10 50 90 ... 10 20 30 40 50 60 70 ...
• 1 000 000元组 ,4096/块,10个元组/块, 100 000块,400M
100个索引项/块, 10 000块, 40M
chapter 4 6
3.1.3 Sparse Index
One item for each Block
10 30 50 70 90 110 130 150 170 190 210 230
chapter 4
27
3.1.6 索引维护
数据文件的变化必须相应的对索引文件进行维护 按照顺序文件记录的插入和删除（3.5）算法
• 删除
– 从稠密索引中删除某个记录 – 从稀疏索引中删除某个记录
• 插入
– 从稀疏索引中插入某个记录
– 从稠密索引中插入某个记录
chapter 4
28
Deletion from dense index
place first new key from block
10 20 30 30
10 10
10 20
20 30 30 30 40 45
chapter 4 26
• 查找
–在索引中查找第一个码值满足如下条件之一的索引项 • 等于K • 小于K，但下一个码值大于K –按照这个索引项的指针找到相应的数据块，在该数据 块中查找到码值为K的所有记录。 • 如果其中一个记录为该块的第一条记录，则继续 向上查找其他数据块，直到找出所有查找码为K的 记录。 • 如果其中一个记录为该块的最后一条记录，则继 续向下查找其他数据块，直到找出所有查找码为K 的记录。
– delete records 30 & 40
10 50 30 70 50 70
10 20
30 40
50 60 70 80
90 110 130 150
chapter 4
34
Insertion, sparse index case
10 30 40 60
10 20
30
40 50 60
chapter 4
30
Deletion from sparse index
10 20
10 30 50 70
30 40
50 60 70 80
90 110 130 150
chapter 4
31
Deletion from sparse index
– delete record 40
10 30 50 70
10 20
30 40
15
Duplicate keys
10 10
10 20
20 30 30 30 40 45
chapter 4 16
Duplicate keys
Dense index, one way to implement?
10 10 10 20
10 10
10 20
20 30 30 30 40 45
chapter 4 17
第三章 索引结构
chapter 4
1
Topics
3.1 3.2 3.3 3.4 顺序文件上的索引 辅助索引 B-树索引 多维索引
chapter 4
2
Select * from student
//全表扫描，查找每一个块，找每一个记录
Select sname from student where sno=200415006
chapter 4
24Biblioteka 策略四• 稀疏索引。为每个数据块中新的（未在 前一存储块中出现过的）最小查找码设 一索引项。要是在存储块中没有新码值 出现，那么就为该块中唯一的码值设一 索引项。 • 示例
chapter 4
25
Duplicate keys
Sparse index, another way?
sort key 、 primary key 、 Foreign key、 。。。
chapter 4
50 60 70 80
90 100
4
3.1.2 Dense Index
One item for each Record
Item: (Search key, pointer to record)
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120
chapter 4
12
Summary
• • • • • • • Index sequential file Search key ( primary key) Primary index (on Sequencing field) Secondary index Dense index (all Search Key values in) Sparse index(only one key for a block) Multi-level index
Sequential File 10 20 30 40 50 60 70 80
90 100
chapter 4
5
索引的好处
• 索引块数量通常比数据块数量少得多 • 有效的方法查找索引
– 普通索引：二分查找； – 树形索引：从根到叶； – HASH索引：直接计算
• 如果索引文件足够小，可以永久地存放在内存缓 冲区中，从而减少I/O操作
• 辅助索引的实现技术
chapter 4 40
Sequence field
30 50 20 70 80 40 100 10 90 60
chapter 4 41
Secondary indexes
• Sparse index
30 20 80 100
Sequence field
30 50 20 70 80 40 100 10 90 60
chapter 4 13
3.1.5 Indexes with Duplicate search keys • 四种策略
–稠密索引：两种策略 –稀疏索引：两种策略
chapter 4
14
策略一
• 稠密索引。每一个具有码值K的记录设一 索引项。允许索引文件中出现重复的查 找码 • 示例
chapter 4
– insert record 15
10 20 30 40 60
10 20 15
30 20 30
40 50 60
•Immediate reorganization
chapter 4
37
Insertion, sparse index case
– insert record 25
10 30 40 60
10
多级索引的查找方法
（查找码为K的记录，以两级索引为例） • 首先用二分查找法查找二级索引，找到码值小于或等 于K的最大码值 • 根据该最大码值对应的指针找到一级索引的相应存储 块B • 若存储块B不在内存，将其读入内存 • 利用一级索引查找码值为K的记录 –如果一级索引是稠密索引：同稠密索引查找方法 –如果一级索引是稀疏索引：同稀疏索引查找方法
chapter 4 11
Question: • Can we build a dense, 2nd level index for a dense index? • 1st level dense/Sparse index 2nd level Sparse index higher level Sparse index
10 20
20 30 30 30 40 45
chapter 4 23
• 查找
–首先找到索引中码值小于或等于K的最后一个 索引项E1 –然后向索引起始方向搜索，直到第一个索引 项或找到一个严格小于K的索引项E2为止 –从E2到E1的索引项（含E2和E1）指向所有可 能包含码为K的记录的数据块。在这些数据块 中顺序查找码为K的记录即可
20 30 30 30
• 查找
–找出具有码值K的第一个索引项，后面紧接着 的为其他的具有码值K的索引项。 –依据这些索引指针可以找到所有具有码值K的 记录
• 缺点
–索引大，可能不能放入内存，从而增加I/O
chapter 4
18
策略二
• 稠密索引。为所有码值为K的记录只设一 个索引项。该索引项的指针指向码值为K 的第一个记录。 • 示例
35
Insertion, sparse index case
– insert record 34
10 30 40 60
10 20
30 34
40 50
• our lucky day! we have free space where we need it!
chapter 4
60
36
Insertion, sparse index case
Indexing & Hashing
//利用索引
value
?
File Block Record
value
chapter 4
3
3.1 顺序文件上的索引
3.1.1 Sequential File