1.2

索引(index)与数组下标表示数组中元素的索引值相似数据库索引也表示了数据表中数据的引用指针这个指针指向数据表中对应的数据。

可以对数据表中的一列或多列数据创建索引。

索引起到类似“书籍目录”的作用可以用于快速定位和检索数据对提高数据库性能有较大帮助。

1.2

在不使用进行数据库查询时需要遍历数据来得到查询结果。

但是数据库存储介质是硬盘而不是内存硬盘的读写比内存慢很多。

因此如果需要提高数据库的查询速度那么使用索引查询搭配条件语句筛选数据减少数据规模减少硬盘的读写是一个有效的方式。

2索引本身也占据存储空间

索引本身也是数据存储索引也需要占用存储空间。

3会产生额外的开销

数据库数据在进行增、删、改时也需要针对索引进行更新这就会产生额外的开销。

1.3

如果数据表中的某列或多列符合以下条件则可以考虑创建索引以提高查询效率

如果不符合以上的条件创建索引反而可能会拖累数据库的运行效率此时则不考虑创建索引。

1.4

如果存在大量数据手动创建索引时则应考虑到触发大量硬盘IO的问题这将导致服务器在完成该创建语句之前无法响应其他的操作请求。

1.4.2

索引是通过额外的数据结构针对数据表中的数据进行重新组织。

索引保存的数据结构主要为B树及hash的方式。

2.1

B树的特点(1)B树是一棵N叉搜索树每个节点包含N个KEYN个KEY划分出N个区间(2)每个节点的N个KEY值中有区间内最大值(或最小值)(3)每个节点中的KEY都会在子树中重复出现(4)最终树的叶子节点之间会使用链式结构相连

由于每个节点中的KEY都会在子树中重复出现因此树的叶子节点就是数据的全集。

将数据全集使用链式结构连接。

此时对数据进行范围查找则只需要查询一次根节点到叶子节点再从叶子节点沿着链表向后查找即可避免了子节点回溯父节点这一复杂过程。

查询任何元素从根节点到叶子节点的距离是一致的。

这意味着每次查询调用硬盘IO的次数是固定的查询时间稳定。

数据行的数据只存储在叶子节点而非叶子节点中只保存了KEY值。

KEY值只是索引数据内存占用小通常可以缓存到内存中再进行内存比较。

内存比较要比调用硬盘IO进行比较效率高许多个数量级明显提高了查询效率降低了开销。

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