数据库索引的作用与优化技巧(数据库索引b)

数据库索引是数据库管理系统的一个关键组成部分,具有重要的作用。它是用来快速访问数据库中数据的一种数据结构,能够提升访问速度、提高查询效率。本文将从数据库索引的基本知识出发,探讨它的作用和优化技巧。

一、数据库索引基本知识

1. 什么是数据库索引

数据库索引是一种数据结构,它以某个列或某组列为索引值,通过提供快速的数据访问路径,能够快速地查询数据。数据库索引的目的是为了提高查询效率,缩短查询时间,降低服务器的负担。

2. 数据库索引的种类

数据库索引种类有很多,根据索引的类型可以分为以下几种:

(1)唯一索引

唯一索引是一个索引值只能对应一个数据记录。它可以用来保证数据的唯一性,避免重复数据的插入。

(2)聚集索引

聚集索引可以按照固定的顺序来存储数据,在一个表中只能有一个聚集索引。

(3)非聚集索引

非聚集索引建立在数据的聚集索引之外,允许数据的顺序任意。

(4)复合索引

复合索引是一个由多个列组成的索引。在使用复合索引的情况下,通过组合多个列来建立索引,能够提高查询效率。

3. 数据库索引的优势和弊端

数据库索引的优势和弊端如下:

(1)优势

提高查询效率。建立索引之后,可以快速地访问数据,减少查询时间。

保证数据的一致性和完整性。唯一索引可以防止重复数据的插入。

减少服务器的负担。当数据库数据很大时,通过建立索引可以快速定位数据,降低服务器的负担。

(2)弊端

索引会占用磁盘空间。随着索引的增加,磁盘空间的占用也会增加。

索引的更新、删除等操作需要的时间也比较长。

建立索引时的成本比较高。如果建立索引的列不是查询频率高的列,建立索引的成本就会比较高。

二、数据库索引的作用

1. 提高查询效率

建立索引之后,可以快速地访问数据,减少查询时间。索引能够帮助数据库系统快速定位数据行,提高查询效率。当数据规模非常大的时候,通过建立索引可以有效地减少查询时间,降低服务器负荷。

2. 保证数据的一致性和完整性

唯一索引可以防止重复数据的插入,保证数据的一致性和完整性。可以避免出现重复数据的情况,确保数据的正确性。

3. 减少服务器的负担

数据库索引可以提高数据检索的速度,快速定位数据行,降低服务器的负担。通过建立索引,可以让系统更快地获取数据,从而减轻服务器的负担。

三、数据库索引的优化技巧

1. 选择正确的索引类型

根据业务需求选择适当的索引类型,建立索引。如果要确保数据的唯一性,可选择唯一索引,如果需要根据某个列来排序和检索数据时,可以选择B-Tree索引,如果需要对一个范围进行查找,可以选择哈希索引。评估业务需求,选择正确的索引类型会优化查询速度。

2. 限制索引的数量

虽然建立索引可以提高查询效率,但是过多的索引会增加系统的负担,降低性能。评估查询的情况,选择建立必要的索引,限制索引的数量,从而提高性能。

3. 为大表建立索引

大表的查询速度比小表慢,因此为大表建立索引可以提高查询效率。为主键建立唯一索引,对经常查询的列建立普通索引,可以减少查询时间。

4. 使用前缀索引

如果需要对一个较长的字符串类型列建立索引,可以使用前缀索引。前缀索引只对列的前几位进行索引,可以显著减少索引的大小,提高查询效率。

5. 避免使用过多的表连接

表连接是数据库中常用的查询方法,但是当连接的表过多的时候,会降低查询效率。合理设计表结构,避免冗余数据和过多的表连接,可以提高查询效率。

结论

数据库索引是数据库应用中非常关键的组成部分,它能够加速数据检索、提高数据一致性和完整性、降低服务器的负载。为了提高数据库的性能,需要选择正确的索引类型、限制索引的数量、为大表建立索引、使用前缀索引、避免过多的表连接等优化技巧。通过合理的优化,可以提高数据库的查询效率,减少系统的负担。

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为什么有关MongoDB采用B树索引,以及Mysql B+树做索引

事实上,在MySQL数据库中,诸多存储引擎使用的是B+树,即便其名字看上去是REE。

4.1 innodb的索引机制

先以innodb存储引擎为例,说明innodb引擎是如何利用B+树建立索引的

首先创建一张表:zodiac,并插入一些数据

对于innodb来说,只有一个数据文件,这个数据文件本身就是用B+树形式组织,B+树每个节点的关键字就是表的主键,因此innode的数据文件本身就是主索引文件,如下图所示,主索引中的叶子页(leaf page)包含了数据记录,但非叶子节点只包含了主键,术语“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起,因此这种索引被称为聚簇索引,或聚集索引。

这种索引方式,可以提高数据访问的速度,因为索引和数据是保存在同一棵B树之中,从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

所以可以说,innodb的数据文件是依靠主键组织起来的,这也就是为什么innodb引擎下创建的表,必须指定主键的原因,如果没有显式指定主键,innodb引擎仍然会对该表隐式地定义一个主键作为聚簇索引。

同样innodb的辅助索引,如下图所示,假设这些字符是按照生肖的顺序排列的(其实我也不知道具体怎么实现,不要在意这些细节,就是举个例子),其叶子节点中也包含了记录的主键,因此innodb引擎在查询辅助索引的时候会查询两次,首先通过辅助索引得到主键值,然后再查询主索引,略微有点啰嗦

先从数据结构的角度来答。

题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域。

这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据。

从Mysql(Inoodb)的角度来看,B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上。

那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了就少磁盘IO次数,当查询数据的时候,更好的情况就是很快找到目标索引,然后读取数据,使用B+树就能很好的完成这个目的,但是B-树的每个节点都有data域(指针),这无疑增大了节点大小,说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的,单个数据变大,每次读出的就少,IO次数增多,一次IO多耗时啊!),而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据,节点小,磁盘IO次数就少。这是优点之一。

另一个优点是什么,B+树所有的Data域在叶子节点,一般来说都会进行一个优化,就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据,这样就能进行区间访问啦。

至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树,可以从它的设计角度来考虑,它并不是传统的关系性数据库,而是以Json格式作为存储的nosql,目的就是高性能,高可用,易扩展。首先它摆脱了关系模型,上面所述的优点2需求就没那么强烈了,其次Mysql由于使用B+树,数据都在叶节点上,每次查询都需要访问到叶节点,而MongoDB使用B-树,所有节点都有Data域,只要找到指定索引就可以进行访问,无疑单次查询平均快于Mysql(但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多)。

总体来说,Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。

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