一家专门做特卖的网站是什么,辽宁网站建设熊掌号,西安网站快速排名提升,企业门户网站中国燃气一、索引的概念 索引是一种特殊的文件#xff0c;包含着对数据表里所有记录的引用(指针/地址)。可以对表中的一列或多列创建索引#xff0c; 并指定索引的类型#xff0c;各类索引有各自的数据结构实现。 二、索引是什么#xff0c;用来干嘛 数据库中的表、数据、索引之间的…一、索引的概念 索引是一种特殊的文件包含着对数据表里所有记录的引用(指针/地址)。可以对表中的一列或多列创建索引 并指定索引的类型各类索引有各自的数据结构实现。 二、索引是什么用来干嘛 数据库中的表、数据、索引之间的关系类似于书架上的 图书(表)、书籍内容(数据)、书籍目录(索引) 的关系索引的作用类似书籍的目录可以用于快速定位、检索数据索引对数据库的性能有很大的帮助 三、使用索引的代价 需要额外的存储空间对于大部分情况而言并没有什么大的影响除非是一些空间较小的嵌入式计算机索引可能会造成增删改的效率下降但为什么说索引会对数据库的性能有很大的帮助因为大部分情况查询比增删改的次数多。但为什么右说是可能会造成效率下降呢因为有时候查询速度差不多有时候更慢、有时候更快 所以总体来说是利大于弊的 四、索引的使用场景 要考虑对数据库表的某列或某几列创建索引需要考虑几点 数据量大且经常对这些列进行条件查询。(只会提升有索引列的查询速度)该数据库表的插入操作及对这些列的修改操作频率较低。在存储空间非常吃紧的情况下不太推荐使用索引会占用额外空间 满足以上条件考虑对表中经常用来查询条件的列创建索引 五、使用案列
1.查看表中的索引
语法show index from 表名; 如何查看
比较重要的信息 可以自动创建索引的数据库约束 primary keyforeign keyunion 那么可以看到上图自动创建的索引名会在索引名这一列显示由什么操作创建的。如果是我们手动创建的就是我们自己指定的索引名。 2.创建索引
语法create index 索引名 on 表名(列名); 值得注意的是创建索引是一种危险的操作如果表中数据量大 千万级……此时创建索引操作可能会触发硬盘大量IO直接把机器搞挂了 最好还是在刚开始设计表的时候就把结果设计好 如果实在是要改了再用一个数据库把数据都拷贝过去再进行更改索引 再次提醒 只有有索引的这一列是可以通过条件查询提升查询速度的如果用其他列的查询是不会有性能提升的。 3.删除索引
语法drop index 索引名 on 表名; 此时我们创建的索引就被删除了。 但是需要注意只有手动创建的索引才是可以删除的如果是在约束一些条件自动创建的索引是不能够被删除的。 其次删除索引和创建索引一样是一种危险的操作 六、 索引背后的数据结构 其实所谓的添加索引就是引入一些数据结构。 那能大大提升查询速度的数据结构是哪个 我其实第一时间想到的是Hash但是有Hash有个问题 值1 值2 但是 并不代表 hash(值1) hash(值2) 所以其实Hash并不适合范围内的查询Hash适合 等于 这样的查询操作 那博主也是在学习之后才知道B数这是一个量身为数据库打造的数据结构。 在了解B树前我们先了解一下B树 1.B数
B树是一个N叉搜索树每个节点有N个元素最大可以有N1个子树 当我们查询数据的时候就依次遍历节点中的值去查找范围 此时虽然高度降低了但是每个节点的比较次数变多了有区别吗 其实优势还是很大的每个节点访问的时候一次硬盘IO就可以了。 如果某个节点进行比较的时候我们只需要一次硬盘IO把所有的这个节点内容都读取出来接下来的比较是在内存中进行的所以是比较快的。 所以我们最主要的目的是减少硬盘IO在内存中比较数据是非常快的。 2.B树
于B树不同B树也是N个节点但它是N个子节点少了最后一个元素后的子树。 B树存储数据 查询操作都会在叶子节点进行操作 查询 key 5 and key 13 的情况 所以B树对范围的查询是非常方便的 B树的特点 N叉搜索树每个节点上包含N个key值万分出N个子区间每个父亲节点中的元素都会下沉到子节点中分别作为该孩子节点中的最大值叶子节点包含了表中的所有元素使用类双向链表的结构把叶子结点串起来 B树的优势 B树是N叉搜索树高度比较低硬盘IO就少叶子节点包含了所有元素并且用双向链表结构连接起来非常便于查询B树所有的查询都是落到叶子结点上完成的经历的IO次数都差不多查询的开销稳定由于B树叶子结点是全集非叶子节点上不必存储“数据行”只需要存储索引列的Key值即可如果非叶子节点里的值有1000w个每个key值类型为int一个int4个字节4000万个字节也才差不多40M个数据 补充 每个单位的值代表多大 kb - 千mb - 百万gb - 十亿
