首先明白為什么索引會(huì)增加速度，DB在執(zhí)行一條Sql語(yǔ)句的時(shí)候，默認(rèn)的方式是根據(jù)搜索條件進(jìn)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(duì)某一字段增加索引，查詢(xún)時(shí)就會(huì)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(xún)的速度。(推薦學(xué)習(xí)：MySQL視頻教程)

添加索引的話(huà)，首先去索引列表中查詢(xún)，而我們的索引列表是B類(lèi)樹(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，查詢(xún)的時(shí)間復(fù)雜度為O(log2N)，定位到特定值得行就會(huì)非常快，所以其查詢(xún)速度就會(huì)非常快。

為什么說(shuō)B+-tree比B 樹(shù)更適合實(shí)際應(yīng)用中操作系統(tǒng)的文件索引和數(shù)據(jù)庫(kù)索引？

1) B+-tree的磁盤(pán)讀寫(xiě)代價(jià)更低

B+-tree的內(nèi)部結(jié)點(diǎn)并沒(méi)有指向關(guān)鍵字具體信息的指針。因此其內(nèi)部結(jié)點(diǎn)相對(duì)B 樹(shù)更小。如果把所有同一內(nèi)部結(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵字存放在同一盤(pán)塊中，那么盤(pán)塊所能容納的關(guān)鍵字?jǐn)?shù)量也越多。一次性讀入內(nèi)存中的需要查找的關(guān)鍵字也就越多。相對(duì)來(lái)說(shuō)IO讀寫(xiě)次數(shù)也就降低了。

舉個(gè)例子，假設(shè)磁盤(pán)中的一個(gè)盤(pán)塊容納16bytes，而一個(gè)關(guān)鍵字2bytes，一個(gè)關(guān)鍵字具體信息指針2bytes。一棵9階B-tree(一個(gè)結(jié)點(diǎn)最多8個(gè)關(guān)鍵字)的內(nèi)部結(jié)點(diǎn)需要2個(gè)盤(pán)快。而B(niǎo)+ 樹(shù)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)只需要1個(gè)盤(pán)快。當(dāng)需要把內(nèi)部結(jié)點(diǎn)讀入內(nèi)存中的時(shí)候，B 樹(shù)就比B+ 樹(shù)多一次盤(pán)塊查找時(shí)間(在磁盤(pán)中就是盤(pán)片旋轉(zhuǎn)的時(shí)間)。

2) B+-tree的查詢(xún)效率更加穩(wěn)定

由于非終結(jié)點(diǎn)并不是最終指向文件內(nèi)容的結(jié)點(diǎn)，而只是葉子結(jié)點(diǎn)中關(guān)鍵字的索引。所以任何關(guān)鍵字的查找必須走一條從根結(jié)點(diǎn)到葉子結(jié)點(diǎn)的路。所有關(guān)鍵字查詢(xún)的路徑長(zhǎng)度相同，導(dǎo)致每一個(gè)數(shù)據(jù)的查詢(xún)效率相當(dāng)。

索引

使用索引可快速訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)表中的特定信息。索引是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)表中一列或多列的值進(jìn)行排序的一種結(jié)構(gòu)，例如 employee 表的姓(lname)列。如果要按姓查找特定職員，與必須搜索表中的所有行相比，索引會(huì)幫助您更快地獲得該信息。

注意：并非所有的數(shù)據(jù)庫(kù)都以相同的方式使用索引。

作為通用規(guī)則，只有當(dāng)經(jīng)常查詢(xún)索引列中的數(shù)據(jù)時(shí)，才需要在表上創(chuàng)建索引。索引占用磁盤(pán)空間，并且降低添加、刪除和更新行的速度。在多數(shù)情況下，索引用于數(shù)據(jù)檢索的速度優(yōu)勢(shì)大大超過(guò)它的。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的hive能加快MySQL查询速度吗_建立索引可以加快表中数据查询的速度吗的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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