关系数据库中的索引是什么

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关系数据库中的索引是什么

起源

索引最早起源于西方，主要是中世纪欧洲宗教著作的索引。18世纪以后，西方开始有主题索引，至19世纪末，内容分析索引被广泛使用。 中国古代早就有类似索引的翻检、查阅书刊资料的方法，当时称为“通检”、“检目”、“备检”、“韵编”等。明末傅山所编的《两汉书姓名韵》被认为是现存最早的人名索引。

定义

在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的存储结构，用于对数据库表中一列或多列的值进行排序。它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。数据库使用索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。

分类

根据索引的存储结构，常见的索引主要有B树索引、哈希索引、位图索引等。 根据索引的列数，索引可以分为单列索引和复合索引。 根据索引是否唯一，索引可以分为唯一索引和非唯一索引。 根据索引是否聚集，索引可以分为聚集索引和非聚集索引。

利弊

数据库索引在数据库设计中扮演着至关重要的角色，它们可以显著提高查询性能，但同时也带来了一些潜在的问题。以下是数据库索引的利弊分析：

利（优点）：

加快查询速度：索引的主要作用是加速数据的检索。通过索引，数据库系统可以快速定位到数据在磁盘上的位置，从而避免了全表扫描，显著提高了查询性能。 支持排序和分组：通过索引，数据库可以更容易地对数据进行排序和分组操作，因为索引本身就是按照一定顺序排列的。 保证数据的唯一性：通过创建唯一索引，可以确保数据库表中每一行数据的某列或多列组合是唯一的，从而防止了重复数据的插入。 可以加速表和表之间的连接：在执行连接操作时，如果连接条件列已经被索引，那么连接速度会大大加快。 使用索引可以优化磁盘I/O：通过减少需要读取的数据量，索引可以减少磁盘I/O操作，从而进一步提高查询性能。

弊（缺点）：

占用额外的磁盘空间：索引本身需要占用一定的磁盘空间，而且随着数据量的增加，索引的大小也会相应增加。因此，在磁盘空间有限的情况下，过多的索引可能会导致磁盘空间不足。 降低写操作的性能：在插入、更新和删除数据时，数据库系统需要同时更新索引，这会增加写操作的开销。特别是在高并发的写操作场景下，过多的索引可能会导致写性能下降。 维护索引需要成本：当对表进行增删改操作时，索引也需要相应地进行更新。这种维护索引的成本可能会降低数据库的性能，特别是在大量数据频繁变动的情况下。 可能导致查询优化器选择错误的执行计划：在某些情况下，即使存在合适的索引，查询优化器也可能由于各种原因（如统计信息不准确、查询条件复杂等）而选择不使用索引，从而导致查询性能下降。 不是所有列都适合建立索引：如果经常需要查询的数据列很少，那么为该列建立索引可能并不会带来太大的性能提升。此外，对于频繁更新的列，过多的索引可能会导致写性能下降。 因此，在设计数据库索引时，需要根据实际业务需求和数据特点进行权衡和选择，以最大化索引带来的性能提升并最小化其带来的负面影响。

原理

索引在数据库中的具体工作原理主要基于一种数据结构，通常是B树（B-tree）或其变种B+树（B+-tree）。以下是索引工作原理的简要描述：

数据结构

索引使用一种树形数据结构来存储数据，其中最常见的是B树和B+树。这些树形结构能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。树的每个节点通常可以包含多个关键字和指向子节点的指针。

索引构建

当在数据库的表上创建索引时，数据库管理系统（DBMS）会遍历表中的数据，并根据指定的列（或列的组合）提取关键字值。然后，这些关键字值被插入到索引树形结构中，形成一个排序的列表。

查询过程

当执行查询操作时，DBMS首先查看查询条件是否可以使用索引。如果可以，它会从索引的根节点开始，沿着树形结构向下搜索，直到找到匹配关键字值的叶子节点。这个过程通常比对整个表进行扫描要快得多。 一旦在索引中找到匹配的关键字值，DBMS就可以使用存储在索引节点中的指针来快速定位到包含该值的数据行在磁盘上的位置。

维护

当表中的数据发生变化（如插入、删除或更新）时，索引也需要相应地更新以保持其有效性。DBMS负责自动执行这些更新操作，但这也可能增加写操作的开销。

原则

在选择数据库中是否需要创建索引时，需要考虑多个因素以确保索引的使用能够带来性能提升，同时避免不必要的开销。以下是一些指导原则，帮助你决定是否创建索引：

查询频率

如果某个列或列组合经常用于查询条件（WHERE子句）、连接（JOIN）条件或排序（ORDER BY）操作，那么应该考虑在该列或列组合上创建索引。

数据量

对于小表（包含少量数据行），全表扫描通常比索引查找更快，因为索引查找需要额外的磁盘I/O操作。因此，在数据量较小的情况下，可能不需要创建索引。 然而，当数据量增加到一定程度时，索引的加速效果会变得更加显著。因此，在大数据表上创建索引通常是值得的。

更新频率

索引会加速查询，但会减慢数据的插入、更新和删除操作，因为每次数据变动时都需要更新索引。因此，如果表中的数据更新非常频繁，创建索引可能会降低写操作的性能。 在这种情况下，需要权衡查询和更新的性能需求，以确定是否创建索引。

选择性

选择性是指索引列中不同值的数量与总行数的比率。选择性高的列（即不同值较多的列）更适合创建索引，因为它们能够更有效地过滤数据并减少需要扫描的行数。

列的唯一性

如果某个列包含大量重复值，那么在该列上创建索引可能不太有效，因为索引无法显著减少需要扫描的行数。然而，如果该列是唯一的或几乎唯一的（例如主键或具有唯一约束的列），那么创建索引是非常有意义的。

覆盖索引

如果查询只需要访问索引中的信息，而不需要访问表中的数据行（即覆盖索引），那么查询性能会得到显著提升。在这种情况下，应该考虑创建覆盖索引。

查询优化器的行为

数据库查询优化器负责决定如何使用索引来执行查询。有时，即使存在合适的索引，优化器也可能选择不使用它，这取决于多种因素（如统计信息、查询的复杂性等）。因此，在决定是否创建索引时，需要考虑查询优化器的行为，并可能需要调整查询或更新统计信息以引导优化器选择正确的执行计划。

硬件和存储考虑

索引会占用额外的磁盘空间，并且可能会影响I/O性能。因此，在选择是否创建索引时，需要考虑服务器的硬件和存储配置。如果磁盘空间有限或I/O性能是瓶颈，那么需要谨慎选择创建的索引。

维护成本

索引需要定期维护以确保其有效性和性能。这包括重新构建索引、更新统计信息等操作。在选择是否创建索引时，需要考虑这些维护成本，并确定是否有足够的资源和时间来管理这些索引。

测试

在决定是否创建索引之前，最好在实际的数据集上进行测试，以评估索引对查询性能的影响。通过比较有索引和无索引的查询性能，可以更准确地判断索引是否对特定查询有益。

注意事项

虽然索引可以显著提高查询性能，但它们也会占用额外的磁盘空间，并可能增加写操作的开销。因此，在创建索引时需要权衡其带来的好处和代价。 选择合适的列（或列的组合）来创建索引是关键。通常，经常用于搜索、排序和连接的列是创建索引的好候选。 不同类型的索引（如唯一索引、聚集索引和非聚集索引）具有不同的特性和用途。在设计数据库时，需要根据实际需求选择适当的索引类型。 总之，索引通过树形数据结构来存储和检索数据，从而加速数据库查询操作。然而，索引的创建和维护也需要考虑其带来的额外开销和潜在的性能问题。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-05-23，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看数据库数据索引性能优化

关系数据库中的索引是什么

起源

索引最早起源于西方，主要是中世纪欧洲宗教著作的索引。18世纪以后，西方开始有主题索引，至19世纪末，内容分析索引被广泛使用。 中国古代早就有类似索引的翻检、查阅书刊资料的方法，当时称为“通检”、“检目”、“备检”、“韵编”等。明末傅山所编的《两汉书姓名韵》被认为是现存最早的人名索引。

定义

在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的存储结构，用于对数据库表中一列或多列的值进行排序。它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。数据库使用索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。

分类

根据索引的存储结构，常见的索引主要有B树索引、哈希索引、位图索引等。 根据索引的列数，索引可以分为单列索引和复合索引。 根据索引是否唯一，索引可以分为唯一索引和非唯一索引。 根据索引是否聚集，索引可以分为聚集索引和非聚集索引。

利弊

数据库索引在数据库设计中扮演着至关重要的角色，它们可以显著提高查询性能，但同时也带来了一些潜在的问题。以下是数据库索引的利弊分析：

利（优点）：

加快查询速度：索引的主要作用是加速数据的检索。通过索引，数据库系统可以快速定位到数据在磁盘上的位置，从而避免了全表扫描，显著提高了查询性能。 支持排序和分组：通过索引，数据库可以更容易地对数据进行排序和分组操作，因为索引本身就是按照一定顺序排列的。 保证数据的唯一性：通过创建唯一索引，可以确保数据库表中每一行数据的某列或多列组合是唯一的，从而防止了重复数据的插入。 可以加速表和表之间的连接：在执行连接操作时，如果连接条件列已经被索引，那么连接速度会大大加快。 使用索引可以优化磁盘I/O：通过减少需要读取的数据量，索引可以减少磁盘I/O操作，从而进一步提高查询性能。

弊（缺点）：

占用额外的磁盘空间：索引本身需要占用一定的磁盘空间，而且随着数据量的增加，索引的大小也会相应增加。因此，在磁盘空间有限的情况下，过多的索引可能会导致磁盘空间不足。 降低写操作的性能：在插入、更新和删除数据时，数据库系统需要同时更新索引，这会增加写操作的开销。特别是在高并发的写操作场景下，过多的索引可能会导致写性能下降。 维护索引需要成本：当对表进行增删改操作时，索引也需要相应地进行更新。这种维护索引的成本可能会降低数据库的性能，特别是在大量数据频繁变动的情况下。 可能导致查询优化器选择错误的执行计划：在某些情况下，即使存在合适的索引，查询优化器也可能由于各种原因（如统计信息不准确、查询条件复杂等）而选择不使用索引，从而导致查询性能下降。 不是所有列都适合建立索引：如果经常需要查询的数据列很少，那么为该列建立索引可能并不会带来太大的性能提升。此外，对于频繁更新的列，过多的索引可能会导致写性能下降。 因此，在设计数据库索引时，需要根据实际业务需求和数据特点进行权衡和选择，以最大化索引带来的性能提升并最小化其带来的负面影响。

原理

索引在数据库中的具体工作原理主要基于一种数据结构，通常是B树（B-tree）或其变种B+树（B+-tree）。以下是索引工作原理的简要描述：

数据结构

索引使用一种树形数据结构来存储数据，其中最常见的是B树和B+树。这些树形结构能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。树的每个节点通常可以包含多个关键字和指向子节点的指针。

索引构建

当在数据库的表上创建索引时，数据库管理系统（DBMS）会遍历表中的数据，并根据指定的列（或列的组合）提取关键字值。然后，这些关键字值被插入到索引树形结构中，形成一个排序的列表。

查询过程

当执行查询操作时，DBMS首先查看查询条件是否可以使用索引。如果可以，它会从索引的根节点开始，沿着树形结构向下搜索，直到找到匹配关键字值的叶子节点。这个过程通常比对整个表进行扫描要快得多。 一旦在索引中找到匹配的关键字值，DBMS就可以使用存储在索引节点中的指针来快速定位到包含该值的数据行在磁盘上的位置。

维护

当表中的数据发生变化（如插入、删除或更新）时，索引也需要相应地更新以保持其有效性。DBMS负责自动执行这些更新操作，但这也可能增加写操作的开销。

原则

在选择数据库中是否需要创建索引时，需要考虑多个因素以确保索引的使用能够带来性能提升，同时避免不必要的开销。以下是一些指导原则，帮助你决定是否创建索引：

查询频率

如果某个列或列组合经常用于查询条件（WHERE子句）、连接（JOIN）条件或排序（ORDER BY）操作，那么应该考虑在该列或列组合上创建索引。

数据量

对于小表（包含少量数据行），全表扫描通常比索引查找更快，因为索引查找需要额外的磁盘I/O操作。因此，在数据量较小的情况下，可能不需要创建索引。 然而，当数据量增加到一定程度时，索引的加速效果会变得更加显著。因此，在大数据表上创建索引通常是值得的。

更新频率

索引会加速查询，但会减慢数据的插入、更新和删除操作，因为每次数据变动时都需要更新索引。因此，如果表中的数据更新非常频繁，创建索引可能会降低写操作的性能。 在这种情况下，需要权衡查询和更新的性能需求，以确定是否创建索引。

选择性

选择性是指索引列中不同值的数量与总行数的比率。选择性高的列（即不同值较多的列）更适合创建索引，因为它们能够更有效地过滤数据并减少需要扫描的行数。

列的唯一性

如果某个列包含大量重复值，那么在该列上创建索引可能不太有效，因为索引无法显著减少需要扫描的行数。然而，如果该列是唯一的或几乎唯一的（例如主键或具有唯一约束的列），那么创建索引是非常有意义的。

覆盖索引

如果查询只需要访问索引中的信息，而不需要访问表中的数据行（即覆盖索引），那么查询性能会得到显著提升。在这种情况下，应该考虑创建覆盖索引。

查询优化器的行为

数据库查询优化器负责决定如何使用索引来执行查询。有时，即使存在合适的索引，优化器也可能选择不使用它，这取决于多种因素（如统计信息、查询的复杂性等）。因此，在决定是否创建索引时，需要考虑查询优化器的行为，并可能需要调整查询或更新统计信息以引导优化器选择正确的执行计划。

硬件和存储考虑

索引会占用额外的磁盘空间，并且可能会影响I/O性能。因此，在选择是否创建索引时，需要考虑服务器的硬件和存储配置。如果磁盘空间有限或I/O性能是瓶颈，那么需要谨慎选择创建的索引。

维护成本

索引需要定期维护以确保其有效性和性能。这包括重新构建索引、更新统计信息等操作。在选择是否创建索引时，需要考虑这些维护成本，并确定是否有足够的资源和时间来管理这些索引。

测试

在决定是否创建索引之前，最好在实际的数据集上进行测试，以评估索引对查询性能的影响。通过比较有索引和无索引的查询性能，可以更准确地判断索引是否对特定查询有益。

注意事项

虽然索引可以显著提高查询性能，但它们也会占用额外的磁盘空间，并可能增加写操作的开销。因此，在创建索引时需要权衡其带来的好处和代价。 选择合适的列（或列的组合）来创建索引是关键。通常，经常用于搜索、排序和连接的列是创建索引的好候选。 不同类型的索引（如唯一索引、聚集索引和非聚集索引）具有不同的特性和用途。在设计数据库时，需要根据实际需求选择适当的索引类型。 总之，索引通过树形数据结构来存储和检索数据，从而加速数据库查询操作。然而，索引的创建和维护也需要考虑其带来的额外开销和潜在的性能问题。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-05-23，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看数据库数据索引性能优化

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