深入淺出數(shù)據(jù)庫索引原理

參見:https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html

1.為什么給表加上主鍵？

• 1.平時創(chuàng)建表的時候，都會給表加上主鍵。如果沒有主鍵的表，數(shù)據(jù)會一行行的排列在磁盤上，查找一個數(shù)據(jù)需要一條條的進(jìn)行對比。而加上主鍵的表，會變成樹形（B樹/B+樹），這樣整個表就變成一個索引，即聚合索引

假如我們執(zhí)行一個SQL語句：

select * from table where id = 1256;

首先根據(jù)索引定位到1256這個值所在的葉結(jié)點，然后再通過葉結(jié)點取到id等于1256的數(shù)據(jù)行。

2.為什么索引后會使查詢變快？

• 假如一張表有一億條數(shù)據(jù) ，需要查找其中某一條數(shù)據(jù)，按照常規(guī)邏輯， 一條一條的去匹配的話， 最壞的情況下需要匹配一億次才能得到結(jié)果，用大O標(biāo)記法就是O(n)最壞時間復(fù)雜度，這是無法接受的，而且這一億條數(shù)據(jù)顯然不能一次性讀入內(nèi)存供程序使用， 因此， 這一億次匹配在不經(jīng)緩存優(yōu)化的情況下就是一億次IO開銷，以現(xiàn)在磁盤的IO能力和CPU的運(yùn)算能力， 有可能需要幾個月才能得出結(jié)果 。如果把這張表轉(zhuǎn)換成平衡樹結(jié)構(gòu)（一棵非常茂盛和節(jié)點非常多的樹），假設(shè)這棵樹有10層，那么只需要10次IO開銷就能查找到所需要的數(shù)據(jù)， 速度以指數(shù)級別提升，用大O標(biāo)記法就是O(log n)，n是記錄總樹，底數(shù)是樹的分叉數(shù)，結(jié)果就是樹的層次數(shù)。

3.為什么加索引后會使寫入、修改、刪除變慢？

• 事物都是有兩面的， 索引能讓數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)的速度上升， 而使寫入數(shù)據(jù)的速度下降，原因很簡單的， 因為平衡樹這個結(jié)構(gòu)必須一直維持在一個正確的狀態(tài)， 增刪改數(shù)據(jù)都會改變平衡樹各節(jié)點中的索引數(shù)據(jù)內(nèi)容，破壞樹結(jié)構(gòu)， 因此，在每次數(shù)據(jù)改變時， DBMS必須去重新梳理樹（索引）的結(jié)構(gòu)以確保它的正確，這會帶來不小的性能開銷，也就是為什么索引會給查詢以外的操作帶來副作用的原因。

4.什么情況下要同時在兩個字段上建索引？

4.1 非聚合索引

• 非聚集索引和聚集索引一樣， 同樣是采用平衡樹作為索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。索引樹結(jié)構(gòu)中各節(jié)點的值來自于表中的索引字段， 假如給user表的name字段加上索引 ， 那么索引就是由name字段中的值構(gòu)成，在數(shù)據(jù)改變時， DBMS需要一直維護(hù)索引結(jié)構(gòu)的正確性。如果給表中多個字段加上索引 ， 那么就會出現(xiàn)多個獨立的索引結(jié)構(gòu)，每個索引（非聚集索引）互相之間不存在關(guān)聯(lián)。 如下圖

• 每次給字段建一個新索引， 字段中的數(shù)據(jù)就會被復(fù)制一份出來， 用于生成索引。 因此， 給表添加索引，會增加表的體積， 占用磁盤存儲空間。

非聚集索引和聚集索引的區(qū)別在于， 通過聚集索引可以查到需要查找的數(shù)據(jù)， 而通過非聚集索引可以查到記錄對應(yīng)的主鍵值 ， 再使用主鍵的值通過聚集索引查找到需要的數(shù)據(jù)，如下圖

4.2 覆蓋索引

• 非聚合索引都會利用主鍵通過聚合索引來定位到數(shù)據(jù)，聚合索引（主鍵）是通往真實數(shù)據(jù)所在的唯一路徑，但是有一種例外是可以不使用聚合索引就能查詢到所需要的數(shù)據(jù)，這種辦法被稱為覆蓋索引。

先看下面這個SQL語句

//建立索引

create index index_birthday on user_info(birthday);

//查詢生日在1991年11月1日出生用戶的用戶名

select user_name from user_info where birthday = '1991-11-1'

這句SQL語句的執(zhí)行過程如下

首先，通過非聚集索引index_birthday查找birthday等于1991-11-1的所有記錄的主鍵ID值

然后，通過得到的主鍵ID值執(zhí)行聚集索引查找，找到主鍵ID值對就的真實數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)行）存儲的位置

最后， 從得到的真實數(shù)據(jù)中取得user_name字段的值返回， 也就是取得最終的結(jié)果

我們把birthday字段上的索引改成雙字段的覆蓋索引

create index index_birthday_and_user_name on user_info(birthday, user_name);

這句SQL語句的執(zhí)行過程就會變?yōu)?/p>

通過非聚集索引index_birthday_and_user_name查找birthday等于1991-11-1的葉節(jié)點的內(nèi)容，然而， 葉節(jié)點中除了有user_name表主鍵ID的值以外， user_name字段的值也在里面， 因此不需要通過主鍵ID值的查找數(shù)據(jù)行的真實所在， 直接取得葉節(jié)點中user_name的值返回即可。 通過這種覆蓋索引直接查找的方式， 可以省略不使用覆蓋索引查找的后面兩個步驟， 大大的提高了查詢性能，如下圖

一、為什么要創(chuàng)建索引呢（優(yōu)點）？

這是因為，創(chuàng)建索引可以大大提高系統(tǒng)的性能。

第一， 通過創(chuàng)建唯一性索引，可以保證數(shù)據(jù)庫表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性。

第二， 可以大大加快數(shù)據(jù)的檢索速度，這也是創(chuàng)建索引的最主要的原因。

第三， 可以加速表和表之間的連接，特別是在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的參考完整性方面特別有意義。

第四， 在使用分組和排序子句進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索時，同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。

第五， 通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優(yōu)化隱藏器，提高系統(tǒng)的性能。

二、建立方向索引的不利因素（缺點）

也許會有人要問：增加索引有如此多的優(yōu)點，為什么不對表中的每一個列創(chuàng)建一個索引呢？這種想法固然有其合理性，然而也有其片面性。雖然，索引有許多優(yōu)點，但是，為表中的每一個列都增加索引，是非常不明智的。這是因為，增加索引也有許多不利的一個方面。

第一， 創(chuàng)建索引和維護(hù)索引要耗費(fèi)時間，這種時間隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加。

第二， 索引需要占物理空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間之外，每一個索引還要占一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那么需要的空間就會更大。

第三， 當(dāng)對表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態(tài)的維護(hù)，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。

三、創(chuàng)建方向索引的準(zhǔn)則

索引是建立在數(shù)據(jù)庫表中的某些列的上面。因此，在創(chuàng)建索引的時候，應(yīng)該仔細(xì)考慮在哪些列上可以創(chuàng)建索引，在哪些列上不能創(chuàng)建索引。

一般來說，應(yīng)該在這些列上創(chuàng)建索引。

第一， 在經(jīng)常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；

第二， 在作為主鍵的列上，強(qiáng)制該列的唯一性和組織表中數(shù)據(jù)的排列結(jié)構(gòu)；

第三， 在經(jīng)常用在連接的列上，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度；

第四， 在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進(jìn)行搜索的列上創(chuàng)建索引，因為索引已經(jīng)排序，其指定的范圍是連續(xù)的；

第五， 在經(jīng)常需要排序的列上創(chuàng)建索引，因為索引已經(jīng)排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間；

第六， 在經(jīng)常使用在WHERE子句中的列上面創(chuàng)建索引，加快條件的判斷速度。

同樣，對于有些列不應(yīng)該創(chuàng)建索引。一般來說，不應(yīng)該創(chuàng)建索引的的這些列具有下列特點：

第一， 對于那些在查詢中很少使用或者參考的列不應(yīng)該創(chuàng)建索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，并不能提高查詢速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系統(tǒng)的維護(hù)速度和增大了空間需求。

第二， 對于那些只有很少數(shù)據(jù)值的列也不應(yīng)該增加索引。這是因為，由于這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結(jié)果中，結(jié)果集的數(shù)據(jù)行占了表中數(shù)據(jù)行的很大比例，即需要在表中搜索的數(shù)據(jù)行的比例很大。增加索引，并不能明顯加快檢索速度。

第三， 對于那些定義為text, image和bit數(shù)據(jù)類型的列不應(yīng)該增加索引。這是因為，這些列的數(shù)據(jù)量要么相當(dāng)大，要么取值很少。

第 四， 當(dāng)修改性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于檢索性能時，不應(yīng)該創(chuàng)建索引。這是因為，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當(dāng)增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當(dāng)減少 索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因此，當(dāng)修改性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于檢索性能時，不應(yīng)該創(chuàng)建索引。

總結(jié)

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