数据库测试的重要性：索引的有效性检验(数据库测试索引有效)
随着信息技术的快速发展，各种大小型企业数据库已成为每个企业中不可或缺的一部分。数据库的安全和稳定性对于企业而言至关重要，这意味着数据库测试的重要性在企业中变得越来越重要。作为数据库测试中的一个关键因素，索引检查对于确保数据库安全和稳定性非常重要。
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在实际应用中，许多企业都会面临数据库运行缓慢甚至崩溃的问题，其中最常见的原因之一就是索引失效。因此，索引检查不仅能保证数据库运行效率，还能帮助企业提高关键任务的响应速度。 在日常数据库管理中，索引检查应该是一个必须定期进行的工作。下面我们将从以下几个方面来探讨索引检查对于数据库测试的重要性。
一、什么是索引？
在数据库中，索引是一种能够加快数据查询和排序的数据结构。 索引中存储的数据根据特定的属性排序，并允许快速访问特定数据行。 安装索引可在访问数据时减少对磁盘的访问次数，提高查询效率，是关键字段的必备加速器。
二、索引的有效性
不正确的索引实现将会严重影响数据库性能，并导致企业环境的不稳定性。当数据表中的索引发生失效时，查询将变得缓慢甚至无法被执行，从而严重威胁到企业的效率和可靠性。索引的失效通常是由于数据表中的大量删除、插入或更新操作所造成的，如果数据库管理员忘了重建索引，便会导致索引的失效。
三、索引检查的作用
由于索引的失效会导致数据库查询的延迟和崩溃，因此企业需要经常检查数据库中的所有索引，以确保所有索引都是有效的，并能够为数据库查询提供高效的辅助工具。因此，索引检查对于保证公司数据库的高效运行是必须的，从而减少了数据库的运行中断时间和生产力损失等不必要的成本。
四、索引检查的实践操作
在索引检查中，首先应该检查磁盘空间的使用情况是否达到极限。若此处有问题，则必须立即清理掉一些不必要的数据以腾出磁盘空间。 接下来，检查数据表中所有索引的完整性和有效性，您可以利用DBCC命令来检查索引的有效性。在SQL Server中，您可以使用以下命令来检查索引的有效性和完整性：
DBCC CHECKTABLE (‘表明’) WITH ALLINDEXES, NOINDEX
其中表明是目标表的名称，ALLINDEXES将检查表中的所有索引，NOINDEX将检查表中的所有非聚集索引（clustered index）。此命令的结果将告诉您哪个索引失效或被修改，以便您可以及时修复损坏的索引。如果有多个聚集索引，则不应使用 ALLINDEXES。
还有一种常用的DBCC命令是DBCC CHECKDB。该命令是用于检查整个数据库中所有表的索引和完整性。在使用这个命令的过程中，如果存在错误，您将获得关于问题的信息，以及指定修复问题的方法。
五、结语
在数据库管理中，索引检查是一个关键的步骤。 在索引检查期间，您应该定期检查磁盘空间和数据表中的所有索引，以确保它们始终保持在有效和完整的状态。 如果您忽略了它们的故障，您的数据库将很快出现问题，这将对公司造成商业连锁反应，从而影响到企业的整体运营。
索引检查对于数据库测试的重要性在于减少数据库运行的故障，并保证数据库的高效运行。因此，企业管理员一定要经常检查公司中的数据库，并确保所有索引都有效，以提高公司的生产效率和数据安全。
相关问题拓展阅读：
- 数据库索引有什么作用和好处？
数据库索引有什么作用和好处？
容易查询, 速度快快, 容量大.以mysql为例子。 表结构:
mysql> desc demo;
+++——+—–+++
| Field | Type| Null | Key | Default | Extra |
+++——+—–+++
| id | int(11) | NO | PRI |||
| name | varchar(10) | YES | MUL | NULL ||
+++——+—–+++
索引状况:
show index in demo;
++++++++++——+++
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
++++++++++——+++
| demo || PRIMARY || id| A|| NULL | NULL | | REE ||
++++++++++——+++
查询计划:
explain select * from demo where name like ‘李%’;
+—-+++——+-+——++——+—–++
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref |rows | Extra|
+—-+++——+-+——++——+—–++
| 1 | SIMPLE | demo | ALL | NULL| NULL | NULL | NULL | 4 | Using where |
+—-+++——+-+——++——+—–++
注意到没有使用任何索引.
添加索引:
create index name_index_demo on demo;
现在的索引状况:
show index in demo;
+++—+++++++——+++
| Table | Non_unique | Key_name| Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+++—+++++++——+++
| demo || PRIMARY|| id| A|| NULL | NULL | | REE ||
| demo || name_index_demo || name| A|NULL | NULL | NULL | YES | REE ||
+++—+++++++——+++
新的查询的查询计划:
explain select * from demo where name like ‘李%’;
+—-++++—+—++——+——++
| id | select_type | table | type | possible_keys | key| key_len | ref | rows | Extra|
+—-++++—+—++——+——++
| 1 | SIMPLE | demo | range | name_index_demo | name_index_demo || NULL | 1 | Using where |
+—-++++—+—++——+——++
1 row in set (0.03 sec)
注意到查询已经使用了我们创建的索引.
数据库索引是为了增加查询速度而对表字段附加的一种标识。见过很多人机械的理解索引的概念，认为增加索引只有好处没有坏处。这里想把之前的索引学习笔记总结一下： 首先明白为什么索引会增加速度，DB在执行一条Sql语句的时候，默认的方式是根据搜索条件进行全表扫描，遇到匹配条件的就加入搜索结果。如果我们对某一字段增加索引，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增加查询的速度。那么在任何时候都应该加索引么？这里有几个反例：1、如果每次都需要取到所有表记录，无论如何都必须进行全表扫描了，那么是否加索引也没有意义了。2、对非唯一的字段，例如“性别”这种大量重复值的字段，增加索引也没有什么意义。3、对于记录比较少的表，增加索引不会带来速度的优化反而浪费了存储空间，因为索引是需要存储空间的，而且有个致命缺点是对于update/insert/搏坦芹delete的每次执行，字段的索引都必须重新计算更新。 那么在什么时候适合加上索引呢？我们看一个Mysql手册中举的例子，这里有一条sql语句： SELECT c.companyID, c.companyName FROM Companies c, User u WHERE c.companyID = u.fk_companyID AND c.numEmployees >= 0 AND c.companyName LIKE ‘%i%’ AND u.groupID IN (SELECT g.groupID FROM Groups g WHERE g.groupLabel = ‘Executive’) 这条语句涉及3个表的联接，并且包括了许多搜索条件比如大小比较，Like匹配等。在没有索引的情况下Mysql需要执行的扫描行数是行。而我们通过在companyID和groupLabel两个字段上加上索引之后，扫描的行数只需要134行。在Mysql中可以通过Explain Select来查看扫描次数。可以看出来在这种联表和复杂搜索条件的情况下，索引带来的性能提升远比它所占据的磁盘空间要重要得多。 那么索引是如何实现的呢？大多数DB厂商实现索引都是基于一种数据结构——B树。因为B树的特点就是适合在磁盘等直接存储设备上组织动态查找表。B树的定义是这样的：一棵m(m>=3)阶的B树是满足下列条件的m叉树： 1、每个结点包括如下作用域(j, p0, k1, p1, k2, p2, … ki, pi) 其中j是关键字个数，p是孩子指针 2、所有叶子结点在同一层上，层数等于树高h 3、每个非根结点包含的关键字个数满足的下标上，这样u中的关键字为变量，以h为函数运算结果即为相应结点的存储地址。从而达到可以在o(1)的时间内完成查找。
然而散列表有一个缺陷，那就是散列冲突，即两个关键字通过散列函数计算出了相同的结果。设m和n分别表示散列表的长度和填满的结点数，n/m为散列表的填装因子，因子越大，表示散列冲突的机会越大。
因为有这样的缺陷，所以数据库不会使用散列表来做为索引的默认实现，Mysql宣称会根据执行查询格式尝试将基于磁盘的B树索引转变为和合适的散列索引以追求进一步提高信含搜索速度。我想其它数据库厂商也会有类似的策略，毕竟在数据库战场上，搜索速度和管理安全一样是非常重要的竞争点。
数据库小的话体乱滚散现不出来，数据库大的话就体现的很优越了我有一个测试软件，可以让你看看索引的好处。不加索引的哗氏查找时备激间是100ms，加了之后是50ms。
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