? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 數(shù)據(jù)庫索引怎么實現(xiàn)的

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目錄

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 數(shù)據(jù)庫索引怎么實現(xiàn)的

1 簡介

2索引是如何工作的

簡介

索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型

哈希表

有序數(shù)組

搜索樹

索引是怎么提升性能的？

3 優(yōu)缺點

4 如何合理的建立索引

應(yīng)該創(chuàng)建索引的

不應(yīng)該創(chuàng)建索引的

聯(lián)合索引是什么?為什么需要注意聯(lián)合索引中的順序

5 索引的類型

唯一索引?

主鍵索引

聚集索引

6 局部性原理與磁盤預讀

7 有關(guān)文章

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1 簡介

數(shù)據(jù)庫索引，是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中一個排序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以協(xié)助快速查詢、更新數(shù)據(jù)庫表中數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)之外，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)還維護著滿足特定查找算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以某種方式引用（指向）數(shù)據(jù)，這樣就可以在這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)高級查找算法。這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，就是索引。

索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和具體存儲引擎的實現(xiàn)有關(guān), 在MySQL中使用較多的索引有Hash索引,B+樹索引等,而我們經(jīng)常使用的InnoDB存儲引擎的默認索引實現(xiàn)為:B+樹索引.

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為表設(shè)置索引要付出代價的：一是增加了數(shù)據(jù)庫的存儲空間，二是在插入和修改數(shù)據(jù)時要花費較多的時間(因為索引也要隨之變動)。

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上圖展示了一種可能的索引方式。左邊是數(shù)據(jù)表，一共有兩列七條記錄，最左邊的是數(shù)據(jù)記錄的物理地址（注意邏輯上相鄰的記錄在磁盤上也并不是一定物理相鄰的）。為了加快Col2的查找，可以維護一個右邊所示的二叉查找樹，每個節(jié)點分別包含索引鍵值和一個指向?qū)?yīng)數(shù)據(jù)記錄物理地址的指針，這樣就可以運用二叉查找在O(log2n)的復雜度內(nèi)獲取到相應(yīng)數(shù)據(jù)。

2索引是如何工作的

簡介

首先明白為什么索引會增加速度，DB在執(zhí)行一條Sql語句的時候，默認的方式是根據(jù)搜索條件進行全表掃描，遇到匹配條件的就加入搜索結(jié)果集合。如果我們對某一字段增加索引，查詢時就會先去索引列表中一次定位到特定值的行數(shù)，大大減少遍歷匹配的行數(shù)，所以能明顯增加查詢的速度。那么在任何時候都應(yīng)該加索引么？

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使用索引的全部意義就是通過縮小一張表中需要查詢的記錄/行的數(shù)目來加快搜索的速度。一個索引是存儲的表中一個特定列的值數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（最常見的是B-Tree）。索引是在表的列上創(chuàng)建。所以，要記住的關(guān)鍵點是索引包含一個表中列的值，并且這些值存儲在一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。請記住記住這一點：索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 。

索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型

三種常見、也比較簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它們分別是哈希表、有序數(shù)組和搜索樹

哈希表

哈希表是一種以鍵-值（key-value）存儲數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，我們只要輸入待查找的值即key，就可以找到其對應(yīng)的值即Value。哈希的思路很簡單，把值放在數(shù)組里，用一個哈希函數(shù)把key換算成一個確定的位置，然后把value放在數(shù)組的這個位置。

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不可避免地，多個key值經(jīng)過哈希函數(shù)的換算，會出現(xiàn)同一個值的情況。處理這種情況的一種方法是，拉出一個鏈表。

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User2和User4根據(jù)身份證號算出來的值都是N，但沒關(guān)系，后面還跟了一個鏈表。假設(shè)，這時候你要查ID_card_n2對應(yīng)的名字是什么，處理步驟就是：首先，將ID_card_n2通過哈希函數(shù)算出N；然后，按順序遍歷，找到User2。

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圖中四個ID_card_n的值并不是遞增的，這樣做的好處是增加新的User時速度會很快，只需要往后追加。但缺點是，因為不是有序的，所以哈希索引做區(qū)間查詢的速度是很慢的。

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你可以設(shè)想下，如果你現(xiàn)在要找身份證號在[ID_card_X, ID_card_Y]這個區(qū)間的所有用戶，就必須全部掃描一遍了。

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哈希表這種結(jié)構(gòu)適用于只有等值查詢的場景，比如Memcached及其他一些NoSQL引擎。

而有序數(shù)組在等值查詢和范圍查詢場景中的性能就都非常優(yōu)秀。還是上面這個根據(jù)身份證號查名字的例子，如果我們使用有序數(shù)組來實現(xiàn)的話，示意圖如下所示：

有序數(shù)組

有序數(shù)組在等值查詢和范圍查詢場景中的性能就都非常優(yōu)秀。還是上面這個根據(jù)身份證號查名字的例子，如果我們使用有序數(shù)組來實現(xiàn)的話，示意圖如下所示：

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數(shù)組就是按照身份證號遞增的順序保存的。這時候如果你要查ID_card_n2對應(yīng)的名字，用二分法就可以快速得到，這個時間復雜度是O(log(N))。

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同時很顯然，這個索引結(jié)構(gòu)支持范圍查詢。你要查身份證號在[ID_card_X, ID_card_Y]區(qū)間的User，可以先用二分法找到ID_card_X（如果不存在ID_card_X，就找到大于ID_card_X的第一個User），然后向右遍歷，直到查到第一個大于ID_card_Y的身份證號，退出循環(huán)。

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如果僅僅看查詢效率，有序數(shù)組就是最好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了。但是，在需要更新數(shù)據(jù)的時候就麻煩了，你往中間插入一個記錄就必須得挪動后面所有的記錄，成本太高。

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所以，有序數(shù)組索引只適用于靜態(tài)存儲引擎，比如你要保存的是2017年某個城市的所有人口信息，這類不會再修改的數(shù)據(jù)。

搜索樹

二叉搜索樹也是課本里的經(jīng)典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了。還是上面根據(jù)身份證號查名字的例子，如果我們用二叉搜索樹來實現(xiàn)的話，示意圖如下所示：

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B-Tree 是最常用的用于索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因為它們是時間復雜度低， 查找、刪除、插入操作都可以可以在對數(shù)時間內(nèi)完成。另外一個重要原因存儲在B-Tree中的數(shù)據(jù)是有序的。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）通常決定索引應(yīng)該用哪些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。但是，在某些情況下，你在創(chuàng)建索引時可以指定索引要使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

索引是怎么提升性能的？

因為索引基本上是用來存儲列值的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這使查找這些列值更加快速。如果索引使用最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-B-Tree-那么其中的數(shù)據(jù)是有序的。有序的列值可以極大的提升性能。下面解釋原因。

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假設(shè)我們在 Employee_Name這一列上創(chuàng)建一個B-Tree索引。這意味著當我們用之前的SQL查找姓名是‘Jesus’的雇員時，不需要再掃描全表。而是用索引查找去查找名字為‘Jesus’的雇員，因為索引已經(jīng)按照按字母順序排序。索引已經(jīng)排序意味著查詢一個名字會快很多，因為名字少字母為‘J’的員工都是排列在一起的。另外重要的一點是，索引同時存儲了表中相應(yīng)行的指針以獲取其他列的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫索引里究竟存的是什么？

你現(xiàn)在已經(jīng)知道數(shù)據(jù)庫索引是創(chuàng)建在表的某列上的，并且存儲了這一列的所有值。但是，需要理解的重點是數(shù)據(jù)庫索引并不存儲這個表中其他列（字段）的值。舉例來說，如果我們在Employee_Name列創(chuàng)建索引，那么列Employee_Age和Employee_Address上的值并不會存儲在這個索引當中。如果我們確實把其他所有字段也存儲在個這個索引中，那就成了拷貝一整張表做為索引-這樣會占用太大的空間而且會十分低效。

索引存儲了指向表中某一行的指針

如果我們在索引里找到某一條記錄作為索引的列的值，如何才能找到這一條記錄的其它值呢？這是很簡單 - 數(shù)據(jù)庫索引同時存儲了指向表中的相應(yīng)行的指針。指針是指一塊內(nèi)存區(qū)域， 該內(nèi)存區(qū)域記錄的是對硬盤上記錄的相應(yīng)行的數(shù)據(jù)的引用。因此，索引中除了存儲列的值，還存儲著一個指向在行數(shù)據(jù)的索引。也就是說，索引中的Employee_Name這列的某個值（或者節(jié)點）可以描述為 (“Jesus”, 0x82829)， 0x82829 就是包含 “Jesus”那行數(shù)據(jù)在硬盤上的地址。如果沒有這個引用，你就只能訪問到一個單獨的值（“Jesus”），而這樣沒有意義，因為你不能獲取這一行記錄的employee的其他值-例如地址（address）和年齡（age）。

3 優(yōu)缺點

創(chuàng)建索引可以大大提高系統(tǒng)的性能。

第一，通過創(chuàng)建唯一性索引，可以保證數(shù)據(jù)庫表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性。

第二，可以大大加快數(shù)據(jù)的檢索速度，這也是創(chuàng)建索引的最主要的原因。

第三，可以加速表和表之間的連接，特別是在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的參考完整性方面特別有意義。

第四，在使用分組和排序子句進行數(shù)據(jù)檢索時，同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。

第五，通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優(yōu)化隱藏器，提高系統(tǒng)的性能。

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也許會有人要問：增加索引有如此多的優(yōu)點，為什么不對表中的每一個列創(chuàng)建一個索引呢？因為，增加索引也有許多不利的方面。

第一，創(chuàng)建索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加。（時間）

第二，索引需要占物理空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間之外，每一個索引還要占一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那么需要的空間就會更大。（空間）

第三，當對表中的數(shù)據(jù)進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態(tài)的維護，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護速度。（維護）

4 如何合理的建立索引

應(yīng)該創(chuàng)建索引的

索引是建立在數(shù)據(jù)庫表中的某些列的上面。在創(chuàng)建索引的時候，應(yīng)該考慮在哪些列上可以創(chuàng)建索引，在哪些列上不能創(chuàng)建索引。一般來說，應(yīng)該在這些列上創(chuàng)建索引：

1 在經(jīng)常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；（字段的使用頻率）

2 在作為主鍵的列上，強制該列的唯一性和組織表中數(shù)據(jù)的排列結(jié)構(gòu)；在經(jīng)常用在連接的列上，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度；

3 在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進行搜索的列上創(chuàng)建索引，因為索引已經(jīng)排序，其指定的范圍是連續(xù)的；

4 在經(jīng)常需要排序的列上創(chuàng)建索引，因為索引已經(jīng)排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間；

5在經(jīng)常使用在WHERE子句中的列上面創(chuàng)建索引，加快條件的判斷速度。

6 在經(jīng)常用在連接的列上，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度；

不應(yīng)該創(chuàng)建索引的

同樣，對于有些列不應(yīng)該創(chuàng)建索引。一般來說，不應(yīng)該創(chuàng)建索引的的這些列具有下列特點：

1于那些在查詢中很少使用或者參考的列不應(yīng)該創(chuàng)建索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，并不能提高查詢速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系統(tǒng)的維護速度和增大了空間需求。

2對于那些只有很少數(shù)據(jù)值的列也不應(yīng)該增加索引。這是因為，由于這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結(jié)果中，結(jié)果集的數(shù)據(jù)行占了表中數(shù)據(jù)行的很大比例，即需要在表中搜索的數(shù)據(jù)行的比例很大。增加索引，并不能明顯加快檢索速度。

3對于那些定義為text, image和bit數(shù)據(jù)類型的列不應(yīng)該增加索引。這是因為，這些列的數(shù)據(jù)量要么相當大，要么取值很少。

4當修改性能遠遠大于檢索性能時，不應(yīng)該創(chuàng)建索引。這是因為，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因此，當修改性能遠遠大于檢索性能時，不應(yīng)該創(chuàng)建索引。

聯(lián)合索引是什么?為什么需要注意聯(lián)合索引中的順序

MySQL可以使用多個字段同時建立一個索引,叫做聯(lián)合索引.在聯(lián)合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引時的字段順序挨個使用,否則無法命中索引.

具體原因為:

MySQL使用索引時需要索引有序,假設(shè)現(xiàn)在建立了"name,age,school"的聯(lián)合索引,那么索引的排序為: 先按照name排序,如果name相同,則按照age排序,如果age的值也相等,則按照school進行排序.

當進行查詢時,此時索引僅僅按照name嚴格有序,因此必須首先使用name字段進行等值查詢,之后對于匹配到的列而言,其按照age字段嚴格有序,此時可以使用age字段用做索引查找,,,以此類推.因此在建立聯(lián)合索引的時候應(yīng)該注意索引列的順序,一般情況下,將查詢需求頻繁或者字段選擇性高的列放在前面.此外可以根據(jù)特例的查詢或者表結(jié)構(gòu)進行單獨的調(diào)整.

5 索引的類型

根據(jù)數(shù)據(jù)庫的功能，可以在數(shù)據(jù)庫設(shè)計器中創(chuàng)建三種索引：唯一索引、主鍵索引和聚集索引。

唯一索引?

唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。

當現(xiàn)有數(shù)據(jù)中存在重復的鍵值時，大多數(shù)數(shù)據(jù)庫不允許將新創(chuàng)建的唯一索引與表一起保存。數(shù)據(jù)庫還可能防止添加將在表中創(chuàng)建重復鍵值的新數(shù)據(jù)。例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上創(chuàng)建了唯一索引，則任何兩個員工都不能同姓。

主鍵索引

數(shù)據(jù)庫表經(jīng)常有一列或列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱為表的主鍵。

在數(shù)據(jù)庫關(guān)系圖中為表定義主鍵將自動創(chuàng)建主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定類型。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。當在查詢中使用主鍵索引時，它還允許對數(shù)據(jù)的快速訪問。

聚集索引

在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯（索引）順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。

如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數(shù)據(jù)訪問速度。

6 局部性原理與磁盤預讀

由于存儲介質(zhì)的特性，磁盤本身存取就比主存慢很多，再加上機械運動耗費，磁盤的存取速度往往是主存的幾百分分之一，因此為了提高效率，要盡量減少磁盤I/O。為了達到這個目的，磁盤往往不是嚴格按需讀取，而是每次都會預讀，即使只需要一個字節(jié)，磁盤也會從這個位置開始，順序向后讀取一定長度的數(shù)據(jù)放入內(nèi)存。這樣做的理論依據(jù)是計算機科學中著名的局部性原理：當一個數(shù)據(jù)被用到時，其附近的數(shù)據(jù)也通常會馬上被使用。程序運行期間所需要的數(shù)據(jù)通常比較集中。

由于磁盤順序讀取的效率很高（不需要尋道時間，只需很少的旋轉(zhuǎn)時間），因此對于具有局部性的程序來說，預讀可以提高I/O效率。

預讀的長度一般為頁（page）的整倍數(shù)。頁是計算機管理存儲器的邏輯塊，硬件及操作系統(tǒng)往往將主存和磁盤存儲區(qū)分割為連續(xù)的大小相等的塊，每個存儲塊稱為一頁（在許多操作系統(tǒng)中，頁得大小通常為4k），主存和磁盤以頁為單位交換數(shù)據(jù)。當程序要讀取的數(shù)據(jù)不在主存中時，會觸發(fā)一個缺頁異常，此時系統(tǒng)會向磁盤發(fā)出讀盤信號，磁盤會找到數(shù)據(jù)的起始位置并向后連續(xù)讀取一頁或幾頁載入內(nèi)存中，然后異常返回，程序繼續(xù)運行。

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數(shù)據(jù)庫索引到底是什么，是怎樣工作的？

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据库索引怎么实现的的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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