数据库索引是什么意思

时间: 2023-08-14 18:12:20 浏览: 86

数据库索引，到底是什么

• 数据库索引用于加速查询 • 虽然哈希索引是O(1)，树索引是O(log(n))，但SQL有很多“有序”需求，故数据库使用树型索引 • InnoDB不支持哈希索引 • 数据预读的思路是：磁盘读写并不是按需读取，而是按页预读，一次会读一页的数据，每次加载更多的数据，以便未来减少磁盘IO • 局部性原理：软件设计要尽量遵循“数据读取集中”与“使用到一个数据，大概率会使用其附近的数据”，这样磁盘预读能充分提高磁盘IO • 数据库的索引最常用B+树： (1)很适合磁盘存储，能够充分利用局部性原理，磁盘预读； (2)很低的树高度，能够存储大量数据； (3)索引本身占用的内存很小； (4)能够很好的支持单点查询，范围查询，有序性查询； ### 数据库索引详解 #### 一、为什么数据库需要索引？在理解数据库索引之前，我们先来看看索引存在的必要性。想象一下图书馆里有上百万本书籍，如果我们需要找到一本书，比如《架构师之路》，没有索引的情况下，我们需要一本本地查找，这将是一个非常耗时的过程。同样地，在数据库中，当我们需要从海量数据中查找特定的信息时，如果没有有效的索引机制，那么查询将会变得极其低效。以一个包含1000万条记录的数据库为例，如果需要找到其中某一条特定的记录（比如`name="shenjian"`），在没有索引的情况下，系统将不得不逐条记录地进行查找，这显然是不可接受的。因此，数据库索引的设计至关重要，它能极大地提高数据检索的速度。 #### 二、哈希与树型索引的选择在选择索引结构时，通常会考虑两种类型的数据结构：哈希表和树结构。哈希表提供了平均时间复杂度为O(1)的查询性能，而树结构（如平衡二叉搜索树）的时间复杂度为O(log(n))。理论上，哈希表似乎更胜一筹，但在实际应用中，数据库更多采用树型索引，原因在于SQL查询中经常涉及排序和范围查询等操作。例如，在执行`SELECT * FROM t WHERE name='shenjian'`这类单行查询时，哈希索引的表现的确更为优秀。然而，在执行分组(`GROUP BY`)、排序(`ORDER BY`)或者范围查询(`WHERE id > 100 AND id < 200`)时，哈希索引则无法提供有效的支持。此时，树型索引的优势就体现出来了——它们不仅能够保持数据的有序性，还能支持高效的范围查询，使得整体性能得到优化。值得注意的是，MySQL的InnoDB存储引擎目前不支持哈希索引，这意味着在大多数情况下，我们只能依赖于树型索引。 #### 三、B+树作为数据库索引的选择在多种树型结构中，B+树因其独特的性质成为了数据库索引的理想选择。接下来，我们将详细介绍B+树以及为什么它能够胜任这一角色。 **1. B+树的基本特性** - **非叶子节点与叶子节点**：B+树中的非叶子节点仅用于索引目的，而数据项（包括主键和其他字段）全部存储在叶子节点上。这种设计使得所有叶子节点都在同一层次，从而保证了查询的效率。 - **叶子节点之间的连接**：B+树中叶子节点之间通过双向链表相互连接，这使得范围查询变得更加高效。 - **高度较低**：B+树的高度较低，这是因为每个节点可以包含更多的子节点。这减少了查询时需要访问的层级数量，从而提高了查询速度。 **2. 利用局部性原理** - **磁盘预读**：磁盘预读是指当读取数据时，并非只读取当前所需的数据块，而是会一次性读取多个连续的数据块。这种做法可以显著减少磁盘I/O次数，提高效率。 - **B+树与局部性原理**：B+树充分利用了局部性原理，通过将一个节点设置为一页（例如4KB），并在每个节点上存储尽可能多的键值对（例如500个），这大大减少了磁盘I/O操作的次数，从而提高了数据访问的速度。 **3. B+树的优势总结** - **适合磁盘存储**：B+树能够充分利用磁盘预读的特性，减少磁盘I/O次数。 - **存储大量数据**：B+树的高度相对较低，可以存储大量数据。 - **占用内存小**：索引本身占用的内存很少。 - **支持各种查询**：B+树能够很好地支持单点查询、范围查询和有序性查询。 #### 四、B+树的量化分析为了更直观地理解B+树的高度如何降低，我们可以做一些简单的量化分析。假设一个节点的大小为一页（4KB），每个键值对占8字节，则每个节点可以存储大约500个键值对。考虑到这是一个m叉树，且m大约为1000，我们可以得出以下结论： - **一层树**：1个节点，存储1*500个键值对，总大小为4KB。 - **二层树**：1000个节点，存储1000*500个键值对，总大小为1000*4KB = 4MB。 - **三层树**：1000*1000个节点，存储1000*1000*500个键值对，总大小为1000*1000*4KB = 4GB。通过这种方式，即使在存储数十亿条记录的情况下，B+树的高度也能够保持在一个相对较小的范围内。这种结构有效地提高了查询性能，同时也减少了磁盘I/O次数，确保了数据库系统的高效运行。数据库索引对于提高查询效率至关重要。通过合理选择索引结构，如B+树，可以有效地支持各种复杂的SQL查询需求，从而大幅提升系统的整体性能。

数据库索引是数据库管理系统中的一种排序数据结构，用于加快对数据库表中数据的查询和更新操作。索引类似于书本或字典的目录，它可以帮助数据库系统快速定位和访问特定数据。通过使用索引，可以提高数据库的查询效率和程序性能。索引通常使用B树或B+树等数据结构来实现。它可以在查询时快速定位到满足特定条件的数据，而不需要遍历整个表。因此，合理使用索引可以提高数据库的查询速度。然而，索引也有一些缺点，例如占用额外的存储空间和对数据的插入、更新和删除操作的性能影响。 #### 引用[.reference_title] - *1* [数据库索引详解](https://blog.csdn.net/qq_44483424/article/details/121385545)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [数据库索引是什么](https://blog.csdn.net/u013093761/article/details/99311264)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [MySQL3：索引](https://blog.csdn.net/weixin_34334744/article/details/85771091)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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