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在今天的數(shù)據(jù)爆炸時代，幾乎所有公司都會面臨數(shù)據(jù)定期存儲和查詢的問題。管理數(shù)據(jù)存儲和查詢的更佳實踐可以將數(shù)據(jù)庫的性能提高數(shù)倍。其中一個重要組成部分就是優(yōu)化數(shù)據(jù)庫索引以提升查詢速度。
什么是索引？
如果將數(shù)據(jù)庫比作一本書，那么索引就是這本書的目錄。當你打開一本書，要快速找到特定的章節(jié)或內容，你就需要查看目錄以快速定位到所需的位置。同樣的，當你使用數(shù)據(jù)庫時，如果要查找特定的數(shù)據(jù)，也需要索引來加速這個過程。
索引的優(yōu)缺點
使用索引可以提高數(shù)據(jù)庫的性能代碼。它們使得查詢數(shù)據(jù)的速度更快，因為查詢只需要搜索索引而不是整個數(shù)據(jù)表。盡管使用索引可以加速查詢數(shù)據(jù)的速度，但它們也有一些缺點：
– 索引會增加數(shù)據(jù)庫的存儲需求。這是因為索引會占用磁盤空間，因此，過多的索引可能導致存儲空間不足的問題。
– 創(chuàng)建和維護索引需要時間和工作量。它們需要監(jiān)測以確保索引保持最新和有效。如果你頻繁地更新大量數(shù)據(jù)，那么維護索引的成本會隨之增加。
因此，在創(chuàng)建和管理索引時需要根據(jù)具體情況進行權衡。如果索引會顯著加快查詢速度，那么將其應用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)表是完全值得的。
如何創(chuàng)建索引？
數(shù)據(jù)庫索引是表中一列或多個列的數(shù)據(jù)結構。它們用于增加查詢數(shù)據(jù)的速度。建立一個索引可以提高查詢性能，因為查詢請求只需要搜索索引而不是整個數(shù)據(jù)表。大多數(shù)數(shù)據(jù)庫都支持兩種索引類型：聚集索引和非聚集索引。
聚集索引是數(shù)據(jù)表的順序存儲。在聚集索引中，頁的順序與索引順序匹配，因此數(shù)據(jù)行按聚集索引順序排列。每個表只能有一個聚集索引，并且聚集索引的鍵值必須唯一。
非聚集索引不會改變物理排序，而只是提供邏輯排序。非聚集索引中，索引結構中的頁與數(shù)據(jù)表的頁不匹配。因此，在查詢數(shù)據(jù)時，非聚集索引仍然需要查詢數(shù)據(jù)表來檢索所需數(shù)據(jù)的完整行。
什么時候應該創(chuàng)建索引？
索引應該在需要加速讀取操作的列上創(chuàng)建。如果一個列只偶爾用于搜索，那么不必創(chuàng)建索引。另外，當數(shù)據(jù)表中只有少量的數(shù)據(jù)行時，也不需要索引。
在大型數(shù)據(jù)表中，創(chuàng)建索引是提高查詢性能的好方法。它們可以加速處理大量數(shù)據(jù)的查詢操作，而不必每次查詢搜索整個數(shù)據(jù)表。
應該避免創(chuàng)建過多的索引，因為它們會占用磁盤空間并增加數(shù)據(jù)表的管理負擔。此外，過多的索引可能會降低寫入和更新操作的性能。因此，要謹慎評估索引的需求，仔細規(guī)劃索引的創(chuàng)建和刪除。
如何優(yōu)化查詢？
雖然創(chuàng)建索引可以提高查詢性能，但它并不能解決所有性能問題。為了獲得更佳性能，必須了解如何優(yōu)化查詢語句。
以下是一些查詢優(yōu)化的建議：
– 縮小查詢范圍。只查詢你需要的行和列，而不是整個數(shù)據(jù)表。這可以通過使用WHERE子句限制查詢的行數(shù)來實現(xiàn)。
– 考慮查詢的順序。查詢的順序可能會影響查詢速度。例如，如果你先對大量數(shù)據(jù)進行過濾，然后對結果進行排序，查詢速度可能會更快。
– 減少JOIN查詢。JOIN可以使用索引進行加速，但是JOIN查詢可能會變得非常慢。因此，盡可能減少JOIN查詢的數(shù)量和復雜度。
通過創(chuàng)建索引和優(yōu)化查詢語句，可以顯著提高數(shù)據(jù)庫處理數(shù)據(jù)的速度。雖然創(chuàng)建索引需要一些額外的工作，但是當數(shù)據(jù)量很大時，它們可以成倍增加查詢性能。因此，在設計和管理數(shù)據(jù)庫時，優(yōu)化索引和查詢應該是考慮的重要因素之一。
相關問題拓展閱讀：
- mysql數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化方法？
- 啥算法優(yōu)化了查詢語句+可靠的提高了搜索速度？
mysql數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化方法？
我們都知道，服務器數(shù)據(jù)庫的開發(fā)一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現(xiàn)的，而為了提高我們數(shù)據(jù)庫的運行速度和效率，數(shù)據(jù)庫優(yōu)化也成為了我們每日的工作重點，今天，昌平IT培訓就一起來了解一下mysql服務器數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化方法。
為什么磨局要了解索引
真實案例
案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數(shù)據(jù)，存儲到mysql數(shù)據(jù)中。那時不了解索引，一條簡單的“根據(jù)用戶名搜索全部回答的sql“需要執(zhí)行半分鐘左右，完全滿足不了正常的使用。
案例二：近線上應用的數(shù)據(jù)庫頻頻出現(xiàn)多條慢sql風險提示，而工作以來，對數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方面所知甚少。例如一個用戶數(shù)據(jù)頁面需要執(zhí)行很多次數(shù)據(jù)庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優(yōu)化。
索引的優(yōu)點
合適的索引，可以大大減小mysql服務器掃描的數(shù)據(jù)量，避免內存排序和臨時表，提高兄稿應用程序的查詢性能。
索引的類型
mysql數(shù)據(jù)中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但瞎塵讓底層存儲的數(shù)據(jù)結構都是REE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。
REE是常見的優(yōu)化要面對的索引結構，都是基于REE的討論。
B-TREE
查詢數(shù)據(jù)簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數(shù)據(jù)不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找算法來查詢，大大提高查詢性能。而REE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數(shù)據(jù)的插入、刪除、更新更快。
現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫的索引文件和文件系統(tǒng)的文件塊都被組織成REE。
btree的每個節(jié)點都包含有key，data和只想子節(jié)點指針。
btree有度的概念d>=1。假設btree的度為d，則每個內部節(jié)點可以有n=。
索引和文件系統(tǒng)中，B-TREE的節(jié)點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁盤扇區(qū)大小)，且樹的度非常大。這樣磁盤I/O的次數(shù)，就等于樹的高度h。假設b=100，一百萬個節(jié)點的樹，h將只有3層。即，只有3次磁盤I/O就可以查找完畢，性能非常高。
索引查詢
建立索引后，合適的查詢語句才能大發(fā)揮索引的優(yōu)勢。
啥算法優(yōu)化了查詢語句+可靠的提高了搜索速度？
一種優(yōu)化查詢語句并可靠提高搜索速度的算法是索引算法。索引是一種數(shù)據(jù)結構，可以加速數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的查找和檢索操作。通過索引，可以快速地定位符合特定查詢條件的數(shù)據(jù)記錄，從而提高查詢的效巖判橘率和速度。
具體來說，索引算法可以將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則進行組織和排序，并生成索引表。當進行數(shù)據(jù)查詢時，系統(tǒng)會首先查詢索引表，定位到符合查詢條件的數(shù)據(jù)記錄所在的位置，然后再直接訪問對應的數(shù)據(jù)記錄，從而避免全表粗團掃描和大量的數(shù)據(jù)比對操作，提沖明高了搜索速度和效率。
索引算法可以應用于各種不同的數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)類型，例如B樹索引、哈希索引、全文索引等。不同的索引算法具有不同的適用場景和優(yōu)缺點，需要根據(jù)實際應用需求進行選擇和使用。
需要注意的是，索引算法雖然可以提高數(shù)據(jù)庫查詢的效率和速度，但是也會占用一定的存儲空間和計算資源，并且在頻繁的數(shù)據(jù)更新和插入操作中，可能會導致索引表的維護和更新變得復雜和耗時，從而影響系統(tǒng)的性能。因此，在使用索引算法時，需要綜合考慮存儲空間、查詢效率、數(shù)據(jù)更新等因素，權衡利弊，進行適當?shù)膬?yōu)化和調整。
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本文名稱：優(yōu)化數(shù)據(jù)庫索引提升查詢速度(提高數(shù)據(jù)庫索引利用率)
標題來源：http://www.dlmjj.cn/article/dpscgip.html
