优化数据库索引提升查询速度(提高数据库索引利用率)

在今天的数据爆炸时代，几乎所有公司都会面临数据定期存储和查询的问题。管理数据存储和查询的更佳实践可以将数据库的性能提高数倍。其中一个重要组成部分就是优化数据库索引以提升查询速度。

什么是索引？

如果将数据库比作一本书，那么索引就是这本书的目录。当你打开一本书，要快速找到特定的章节或内容，你就需要查看目录以快速定位到所需的位置。同样的，当你使用数据库时，如果要查找特定的数据，也需要索引来加速这个过程。

索引的优缺点

使用索引可以提高数据库的性能代码。它们使得查询数据的速度更快，因为查询只需要搜索索引而不是整个数据表。尽管使用索引可以加速查询数据的速度，但它们也有一些缺点：

– 索引会增加数据库的存储需求。这是因为索引会占用磁盘空间，因此，过多的索引可能导致存储空间不足的问题。

– 创建和维护索引需要时间和工作量。它们需要监测以确保索引保持最新和有效。如果你频繁地更新大量数据，那么维护索引的成本会随之增加。

因此，在创建和管理索引时需要根据具体情况进行权衡。如果索引会显著加快查询速度，那么将其应用于大规模的数据表是完全值得的。

如何创建索引？

数据库索引是表中一列或多个列的数据结构。它们用于增加查询数据的速度。建立一个索引可以提高查询性能，因为查询请求只需要搜索索引而不是整个数据表。大多数数据库都支持两种索引类型：聚集索引和非聚集索引。

聚集索引是数据表的顺序存储。在聚集索引中，页的顺序与索引顺序匹配，因此数据行按聚集索引顺序排列。每个表只能有一个聚集索引，并且聚集索引的键值必须唯一。

非聚集索引不会改变物理排序，而只是提供逻辑排序。非聚集索引中，索引结构中的页与数据表的页不匹配。因此，在查询数据时，非聚集索引仍然需要查询数据表来检索所需数据的完整行。

什么时候应该创建索引？

索引应该在需要加速读取操作的列上创建。如果一个列只偶尔用于搜索，那么不必创建索引。另外，当数据表中只有少量的数据行时，也不需要索引。

在大型数据表中，创建索引是提高查询性能的好方法。它们可以加速处理大量数据的查询操作，而不必每次查询搜索整个数据表。

应该避免创建过多的索引，因为它们会占用磁盘空间并增加数据表的管理负担。此外，过多的索引可能会降低写入和更新操作的性能。因此，要谨慎评估索引的需求，仔细规划索引的创建和删除。

如何优化查询？

虽然创建索引可以提高查询性能，但它并不能解决所有性能问题。为了获得更佳性能，必须了解如何优化查询语句。

以下是一些查询优化的建议：

– 缩小查询范围。只查询你需要的行和列，而不是整个数据表。这可以通过使用WHERE子句限制查询的行数来实现。

– 考虑查询的顺序。查询的顺序可能会影响查询速度。例如，如果你先对大量数据进行过滤，然后对结果进行排序，查询速度可能会更快。

– 减少JOIN查询。JOIN可以使用索引进行加速，但是JOIN查询可能会变得非常慢。因此，尽可能减少JOIN查询的数量和复杂度。

通过创建索引和优化查询语句，可以显著提高数据库处理数据的速度。虽然创建索引需要一些额外的工作，但是当数据量很大时，它们可以成倍增加查询性能。因此，在设计和管理数据库时，优化索引和查询应该是考虑的重要因素之一。

相关问题拓展阅读：

• mysql数据库的优化方法？
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mysql数据库的优化方法？

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，昌平IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么磨局要了解索引

真实案例

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高兄稿应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但瞎尘让底层存储的数据结构都是REE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

REE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于REE的讨论。

B-TREE

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而REE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成REE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

啥算法优化了查询语句+可靠的提高了搜索速度？

一种优化查询语句并可靠提高搜索速度的算法是索引算法。索引是一种数据结构，可以加速数据库中数据的查找和检索操作。通过索引，可以快速地定位符合特定查询条件的数据记录，从而提高查询的效岩判橘率和速度。

具体来说，索引算法可以将数据库中的数据按照一定的规则进行组织和排序，并生成索引表。当进行数据查询时，系统会首先查询索引表，定位到符合查询条件的数据记录所在的位置，然后再直接访问对应的数据记录，从而避免全表粗团扫描和大量的数据比对操作，提冲明高了搜索速度和效率。

索引算法可以应用于各种不同的数据结构和数据类型，例如B树索引、哈希索引、全文索引等。不同的索引算法具有不同的适用场景和优缺点，需要根据实际应用需求进行选择和使用。

需要注意的是，索引算法虽然可以提高数据库查询的效率和速度，但是也会占用一定的存储空间和计算资源，并且在频繁的数据更新和插入操作中，可能会导致索引表的维护和更新变得复杂和耗时，从而影响系统的性能。因此，在使用索引算法时，需要综合考虑存储空间、查询效率、数据更新等因素，权衡利弊，进行适当的优化和调整。

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