数据库基本原理与应用 第12章 索引结构
12章-数据库管理系统-数据库系统概论(第五版)
进程间总的通信开销上升
操作系统的负担增大，空间、时间效率不高
DBMS必须设立并维护若干后台进程，增加了进程切换
要访问的数据不在内存时会造成性能问题
临界区问题(Critical Section)
❖ 适用情况
用户数不庞大(非OLTP应用)：Oracle 7之前版本, Ingres,
Informix早期版本
12.2.1 N方案：DBMS与应用程序相融合的方案
❖ 优点
没有进程切换开销 实现比较简单
❖ 缺点
内存的需求量比较大：多DBMS副本 代码冗余使系统性能下降
❖ 适用情况
用户数少的小型DBMS
An Introduction to Database System
12.2 DBMS进程结构和多线索机制
An Introduction to Database System
12.2.2 2N方案：一个DBMS进程对应一个用户进程
❖ 解决N方案中DBMS代码段在内存中不能被共享
应用程序与DBMS副本分开 2N方案
❖ 一用户一进程（Shadow进程）
N个用户进程---N个DBMS进程（共2N个进程）
An Introduction to Database System
12.2.1 N方案：DBMS与应用程序相融合的方案 12.2.2 2N方案：一个DBMS进程对应一个用户进程 12.2.3 N+1方案：一个DBMS进程对应所有用户进程 12.2.4 N+M方案：M个DBMS进程对应N个用户进程 12.2.5 多线索(Multi_Threaded) DBMS的概念
12.2.3 N+1方案：一个DBMS进程对应所有用户进程
❖ 优点
数据库系统中的索引
数据库系统中的索引随着现代社会数据量和信息储存的爆炸式增长，存储、查找和处理这些数据的能力成为了一个关键的问题。
在这种情况下，正确使用数据库系统中的索引是最有效的数据查询和检索方法之一。
索引（Index）是一种特殊的数据结构，用于提高数据库系统的查询效率。
索引可以根据定义在表列上的顺序，对表中的数据行进行排序，使数据库用户可以快速地查询到所需的数据。
本文将讨论数据库系统中的索引原理、分类、实现方法和使用策略。
索引原理数据库中的索引是建立在表或视图列之上的一种数据结构。
对于包含大量数据的表，查询操作方式是从头到尾逐行扫描表中的每一行数据，直到找到所需条件的数据。
这种线性搜索方式，虽然可以确保我们能找到所需数据，但是对于庞大的数据表而言，查询消耗的时间和系统资源将是不可承受的。
数据库中的索引就是为了优化这种查询方式的性能而设计的一种数据结构。
索引的工作原理基于数据库中的一些基本数据结构，如B-树和哈希表等。
存储在B-树中的数据按照一定的规则排列，使得这种结构可以更快的进行查找和比较。
对于随机块访问，B- 树可以提供更快的速度。
而哈希表这种数据结构，可以对数据进行hash计算，使得查询出所需数据的速度非常快，尤其是对于大型数据集。
索引分类在数据库系统中，索引可以根据不同的基本结构或查找算法进行分类。
下面对索引的分类进行简要介绍。
1. B-树索引B-树索引是数据库中最常见的一种索引方式。
这种索引结构是一种平衡树，可以有效地支持多种查找方式，例如范围查找、模糊匹配等。
在B-树索引中，每个节点都包含一个或多个关键字，可以用来排序和对数据进行快速查找。
通常情况下，这种索引结构可以支持高效的查询和修改操作。
2. 哈希索引哈希索引是另一种广泛使用的索引结构。
这种索引可以使用哈希函数将表中的数据映射到具有固定大小的位置上。
当查询所需的数据时，哈希函数可以直接获取所需数据的位置，从而实现了非常高效的数据访问。
3. 全文索引全文索引是一种用于查找文本数据的索引结构。
简述数据库索引的的概念和作用
简述数据库索引的的概念和作用
数据库索引是一种数据结构，用于提高搜索和查询数据的效率。
它创建一个特定列或列组的副本，并按照特定的排序规则进行排序。
索引可以在查询时加速数据的访问，减少磁盘I/O操作
的次数，从而提高数据库的性能。
索引的作用主要体现在以下几个方面：
1. 加快数据的查询速度：索引能够快速定位到符合条件的记录，通过跳过大量的数据块，减少了磁盘的I/O操作次数。
2. 提高数据的唯一性和完整性：索引可以为某一或多个列设置唯一性约束，保证数据的唯一性。
另外，还可以为某一列设置非空约束，确保数据的完整性。
3. 优化表连接操作：当使用表连接进行复杂查询时，索引可以大大减少表进行全表扫描的操作，从而提高查询的效率。
4. 排序和分组操作的优化：在进行排序和分组操作时，索引可以减少排序所需的时间和空间，提高效率。
5. 减少磁盘空间的使用：索引可以减小数据的物理存储空间，从而降低磁盘空间的使用成本。
需要注意的是，索引也会带来一些额外的开销，如占用存储空间、增加数据更新的成本等。
因此，在设计数据库索引时，需
要综合考虑索引的使用频率、数据的更新频率以及存储空间的占用等因素。
《数据库原理与应用》目录索引
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 第十一章 第十二章 数据库基础 关系数据库的基本理论 数据库设计 关系数据库标准语言SQL 关系数据库标准语言SQL Access数据库设计 Access数据库设计 Access数据库实例开发——人力资源管理系统 数据库实例开发 Access数据库实例开发 人力资源管理系统 SQL Server 2000语法基础 2000语法基础 2000数据库操作 SQL Server 2000数据库操作 查询和视图 存储过程和触发器 Server实例开发 SQL Server实例开发 关系数据库提供的应用程序接口
Байду номын сангаас
数据库索引详解
数据库索引详解什么是索引索引是对数据库中⼀列或者多列的值进⾏排序的⼀中结构，使⽤索引可以快速访问数据库中表的特定信息。
索引的⼀个主要的⽬的就是加快检索表中数据，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录的辅助数据结构。
简单来说索引就是数据库的⽬录。
索引有什么作⽤索引的最⼤作⽤就是加快数据库的查询速度。
索引为什么会加快查询速度数据库在执⾏⼀条SQL语句的时候，默认的⽅式是根据搜索条件进⾏全表扫描，遇到匹配条件的就加⼊搜索结果集合。
但若是遇到⼤数据量的查询时，直接全表匹配的⽅式太慢了，这时候就需要⽤到索引。
我们对某⼀字段增加索引，查询的时候就会先去索引列表中⼀次定位到特定值得⾏数，⼤⼤减少遍历匹配的⾏数，所以可以明显的增加查询的速度。
索引的种类主键索引：数据记录⾥⾯不能有null，数据内容不能重复，在⼀张表⾥⾯不能有多个主键索引。
普通索引：使⽤字段关键字建⽴的索引，主要是提⾼查询速度。
唯⼀索引：字段数据是唯⼀的，数据内容⾥⾯能否为null，在⼀张表⾥⾯，是可以添加多个唯⼀索引。
全⽂索引：在早起版本中只有myisam引擎⽀持全⽂索引，在innodb5.6后也⽀持全⽂索引，在MySQL中全⽂索引不⽀持中⽂。
我们⼀般使⽤sphinx集合coreseek来实现中⽂的全⽂索引。
索引的创建(索引的例⼦)执⾏Create Table语句时可以创建索引，也可以单独⽤Create index或者 Alter Table来为表增加索引。
1. ALTER TABLEALTER TABLE⽤来创建普通索引、unique索引或者primary key索引。
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column_list)ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE(column_list)ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY(column_list)table_name:是要增加索引的表名。
数据库基本原理-索引
• 使用唯一性高的字段创建索引，切不可在性别这 样的低唯一性的字段上创建索引； • 在SQL语句中，尽量不要在Where条件中使用函 数、运算符或表达式计算，会造成索引无法正常 使用； • 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判 断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫 描； • 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符， 否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
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• 在数据页上，数据行紧接着页头（标头） 按顺序放置；页头包含标识值，如页码或 对象数据的对象ID；数据行持有实际的数 据；最后，页的末尾是行偏移表，对于页 中的每一行，每个行偏移表都包含一个条 目，每个条目记录对应行的第一个字节与 页头的距离，行偏移表中的条目的顺序与 页中行的顺序相反。
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• 因此聚集索引的的重要性不言而喻，一般 来说，大多会对主键建立聚集索引，大多 数普通情况这么做也可以。但实际应用应 该遵从一个原则就是“频繁使用的、排序 的字段上创建聚集索引”
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非聚集索引
• 除了聚集索引以外的其他索引，都称之为 非聚集索引，非聚集索引一般都是为了优 化特定的查询效率而创建的。非聚集索引 也是B树（B+树和B-树）的结构，与非聚集 索引的存储结构唯一不一样的，就是非聚 集索引中不存储真正的数据行，因为在聚 集索引中已经存放了所有数据，非聚集索 引只包含一个指向数据行的指针即可。
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区和页
• 如图2所示，文件是由区组成的，而区由八 个物理上连续的页组成，由于区的大小为 64K，所以每当增加一个区文件就增加64K.
什么是数据库索引及其作用是什么
什么是数据库索引及其作用是什么在当今数字化的时代，数据就如同宝藏，而数据库则是存放这些宝藏的宝库。
在数据库的世界里，索引就像是一把神奇的钥匙，能够帮助我们更快速、更高效地找到所需的数据。
那么，究竟什么是数据库索引？它又有着怎样至关重要的作用呢？让我们先来理解一下数据库索引的概念。
想象一下，数据库就像是一个巨大的图书馆，里面存放着海量的书籍（数据）。
如果没有索引，要找到一本特定的书，你可能需要逐行逐架地去查找，这无疑是一项极其耗时费力的工作。
而索引呢，就相当于图书馆里的目录卡片，它为数据库中的数据提供了一种快速定位和访问的途径。
更具体地说，数据库索引是一种数据结构，它基于数据库表中的一列或多列的值进行创建。
这些被选作索引的列，通常是在查询、排序或连接操作中经常被使用的列。
通过对这些列建立索引，数据库系统能够更快地定位和检索到相关的数据行。
那么，数据库索引是如何实现快速查找的呢？这要归功于它所采用的数据结构。
常见的数据库索引数据结构包括 B 树（BTree）和 B+树（B+Tree）。
以B+树为例，它是一种平衡的多路搜索树。
在B+树中，所有的数据都存储在叶子节点上，并且叶子节点之间通过链表相连。
这样的结构使得在进行查找操作时，能够快速地从根节点向下搜索，直到找到对应的叶子节点，从而大大提高了查找的效率。
接下来，让我们深入探讨一下数据库索引的作用。
首先，最显著的作用就是提高数据的查询速度。
当我们对一个经常用于查询条件的列创建索引后，数据库系统在执行查询操作时，就不需要对整个表进行全表扫描，而是可以直接通过索引快速定位到符合条件的数据行。
这就好比在图书馆里，有了目录卡片，我们可以直接找到对应的书架，而不用在整个图书馆里漫无目的地寻找。
其次，数据库索引有助于提高排序的效率。
当我们需要对数据进行排序时，如果相关列已经建立了索引，数据库系统可以直接利用索引的有序性来完成排序操作，而不必在内存中对大量的数据进行排序，从而节省了时间和系统资源。
数据库索引的应用
数据库索引的应用数据库索引是关系型数据库中的重要组成部分。
它是一种提高数据库查询效率的手段，通过对一定范围内的数据进行特定规则的分类和排序，提高查询的速度。
本文将从数据库索引的基本原理和应用场景出发，探讨数据库索引的优缺点及其对查询效率的影响，并将结合实例进行阐述，以期让读者更好地理解和应用数据库索引。
一、数据库索引的基本原理索引是数据库中一个提高数据查询性能的重要数据结构，是一种特殊的数据结构，其本质上是一张表，其中每一行都包含了索引列的值和对应的数据行指针，使用户可以更快地获取数据。
索引的建立是在关系数据库表的字段上，建立一个符合B树数据结构的数据结构，目的是以提高检索的效率。
关系型数据库中，B树数据结构是最常用的数据结构之一，因为它能够有效地支持插入、删除、查找等各种操作。
在实际应用中，建立索引可以增加数据库查询速度，特别是体量较大的数据库，索引可有效减少查询时比对记录的数量，提高查询速度。
数据库索引有多种类型，如B+树、哈希表、全文索引等，其中B+树最为常见。
B+树索引以表格的形式存储，其中存储了表的主键以及对应的数据位置，这样用户在查询数据记录时，只需要定位到主键即可快速查找到目标数据记录。
二、数据库索引的应用场景不同场景下，数据库的查询需求也会有所不同。
索引的应用场景主要在以下几个方面：1.数据量较大的数据库当数据库中的数据量较大时，查询效率会变得比较低。
建立索引可以减少遍历整个数据库的操作，大大提高查询速度。
特别是在需要频繁进行增删改查操作时，建立索引可以减少数据的扫描量，从而大大提高操作效率。
2.数据量较少但需要频繁查询的数据库如果数据量较少而且需要频繁查询，那么建立索引可以加快查询速度，节省时间和资源。
特别是对于某些需要高效响应请求的应用场景（如电商网站的商品搜索，社交网络的数据检索等），索引的优化效果尤为明显。
3.需要对数据库进行排序或分组的场景/涉及联合查询当需要在数据库中进行排序、分组或联合查询时，可以事先建立索引以提高查询效率。
数据库原理与应用教程(尹志宇著)课后习题答案下载
数据库原理与应用教程（尹志宇著）课后习题答案下载尹志宇的著作《数据库原理与应用教程》是xx年清华大学出版社出版的图书，作者是尹志宇。
今天要与大家分享的是数据库原理与应用教程（尹志宇著），希望对大家有帮助!点击此处下载数据库原理与应用教程（尹志宇著）课后习题《数据库原理与应用教程:SQLServer》全面讲述数据库的基本原理和SQLServerxx的应用，全书以理论够用、实用，以实践为重点的原则，使读者能够快速、轻松地掌握SQLServer数据库技术与应用。
数据库原理与应用教程中第1～5章讲述数据库的基本理论知识，其内容包括数据库系统概述、数据模型、关系数据库、关系规范化基础、数据库设计。
第6～14章讲述数据库管理系统SQLSetverxx的应用，其内容包括SQLSetverxx数据库基础，Transact-SQL语言基础，数据库和表，数据库查询，索引和视图，存储过程、触发器和游标，事务与并发控制，数据库的备份与还原，数据库的安全管理;第15章利用一个实例介绍基于C#.NET的SQLServer数据库系统开发过程。
为便于学习，每章还配有丰富的习题。
《数据库原理与应用教程:SQLServer》可作为大学本科生“SQLServer数据库”课程的教学用书，也可以作为培养数据库系统工程师的培训教材，还可以作为数据库管理人员及数据库应用系统开发人员的参考用书。
第1章数据库系统概述第2章数据模型第3章关系数据库第4章关系规范化基础第5章数据库设计第6章SQLServerxx基础第7章Transact-SQL语言基础第8章数据库和表第9章数据库查询第10章视图和索引第11章存储过程、触发器和游标第12章事务与并发控制第13章数据库的备份与还原第14章数据库的安全管理第15章基于C#、NET的数据库系统开发参考文献1.数据库原理及应用教程试题及答案2.数据库答案-阳光大学生网3.数据库原理与实践教程模拟试题及参考答案4.数据库原理及应用教程试题及答案。
简述索引的概念及作用
简述索引的概念及作用
索引是一种用于提高数据库查询效率的数据结构。
它类似于书籍的目录，可以帮助我们快速找到特定数据所在的位置。
数据库中的索引通常是通过对表中的一个或多个列进行预排序或分组来实现的。
索引的作用主要体现在以下几个方面：
1. 提高查询速度：通过使用索引，数据库可以快速定位到存储特定数据的位置，从而加快查询速度。
当查询语句中包含索引列时，数据库会首先搜索索引，然后再根据索引找到对应的数据行。
相比于遍历整个表进行线性搜索，使用索引可以大大缩短查询时间。
2. 优化排序和分组：索引可以将表中的数据按照特定的列进行排序或分组。
当查询需要按照某个列排序或分组时，索引可以提供已经排序或分组的数据，从而减少数据库的运算量，提高查询效率。
3. 约束数据完整性：索引还可以用于实现数据完整性的约束。
通过在索引列上定义唯一约束，可以确保该列中的值是唯一的，避免了重复数据的出现。
此外，还可以在索引列上定义外键约束，用于维护数据表之间的关联关系。
4. 减少磁盘IO操作：索引可以减少数据库对磁盘的IO操作次数。
数据库通常将索引存储在磁盘上，当需要查询数据时，先搜索索引，然后再根据索引找到对应的数据。
相比于直接从磁盘读取整个表的数据，使用索引可以减少磁盘IO操作次数，提高查询效率。
需要注意的是，索引并非越多越好，过多的索引会增加数据库的存储空间和维护成本。
因此，在创建索引时需要根据实际需求进行选择，对于经常进行查询的列或用于连接多个表的列，可以考虑创建索引。
同时，还需要根据数据库的实际情况进行索引的定期维护和优化，以保证索引的有效性和性能。
数据库索引底层原理
数据库索引底层原理
数据库索引是数据库中非常重要的组成部分，其作用是加快数据的检索速度。
为了更好地理解数据库索引，我们需要了解其底层原理。
数据库索引的底层原理可以分为两个方面，一个是索引的数据结构，另一个是索引的实现方式。
索引的数据结构包括B+树、哈希表、红黑树等。
其中，B+树是最常用的索引数据结构，它是一种多路平衡查找树，可以保证平均查找次数为O(log n)。
哈希表是另一种常用的索引结构，其查找速度非常快，但是对于范围查找和排序操作则不太适合。
红黑树是一种自平衡二叉查找树，其插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)，但是相比于B+树，其在范围查询上的效率不如B+树。
索引的实现方式包括聚集索引和非聚集索引。
聚集索引是按照主键顺序来存储记录的，因此在进行主键查询时非常快，但是对于非主键查询则会变慢；非聚集索引则是按照索引列的顺序来存储记录的，因此在进行非主键查询时非常快，但是对于主键查询则会变慢。
综上所述，数据库索引的底层原理包括索引的数据结构和实现方式。
了解这些原理可以帮助我们更好地理解数据库索引的工作原理，从而优化数据库的性能。
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mysql 的索引原理
mysql 的索引原理MySQL索引原理MySQL是一款常用的关系型数据库，而索引则是数据库中用来提高查询效率的一种重要机制。
在MySQL的使用中，了解索引的原理对于优化数据库性能至关重要。
什么是索引？简单来说，索引就是对数据的快速访问。
在MySQL中，索引是一种数据结构，其目的是提高数据的查询效率。
和书的目录一样，索引能够帮助查询优化程序快速定位查询对象，对于大型的数据库系统而言，它能极大地提高数据的查询效率。
为什么需要索引？由于数据库系统存储着大量的数据，如果没有索引，查询数据就会变得极其缓慢。
数据库查询的过程，本质上就是让查询程序在所有数据中去查找目标数据的过程，而不使用索引，查询程序需要逐行扫描所有数据才能找到目标信息，会消耗大量的计算资源，增加响应时间。
索引如何工作？MySQL数据库的索引结构是B-Tree。
B-Tree索引是一种多层节点的树状结构，其中每个节点都包含一个关键字，并向下延伸若干个指针。
B-Tree索引按照一定的规则存储数据并提供快速访问和查找。
当数据库系统接收一个查询请求时，它会为查询请求创建一个执行计划。
该计划会告诉查询处理器从何处查找数据。
如果查询包含WHERE子句，查询器就需要在索引树上转换查找键的值，以取得必要的指针，并追溯到存储实际数据的ページ。
在查询的过程中，索引能够快速定位到数据存储的位置，并返回给用户所需的数据。
MySQL索引的分类MySQL的常见索引类型有聚簇索引和非聚簇索引。
1.聚簇索引根据数据的主键索引来对表进行排序存储，能够强制保证表中数据的物理顺序和索引顺序一致。
使用聚簇索引能够提高查询效率，但同时也会降低插入和更新操作的效率。
2.非聚簇索引由于查询数据会根据某个列进行筛选，因此数据库会根据这个列值创建一个包含指向数据行的指针的索引。
非聚簇索引与数据行是分离的独立行。
当使用非聚簇索引进行查询操作时，MySQL数据库首先查找索引，然后再根据查找到的数据指针找到数据行。
对于索引的基本原理
对于索引的基本原理
索引是一种定义在数据库系统中的数据结构，它用于提高数据的访问效率。
在实际应用中，索引是一种必不可少的技术手段，能够大大地简化数据库查询处理过程，快速地定位需要的数据。
索引的基本原理是以类似于字典的结构来组织存储数据，根据某种键值（如主键、索引键等）进行排序，并把相同的键值所对应的记录存放在一起形成一个索引块。
当需要查询时，根据查询条件在相应的索引块中进行查找，可以快速地定位到需要的数据记录。
在数据库中，索引通常有两种类型：聚簇索引和非聚簇索引。
聚簇索引是把数据存储在索引中，而非聚簇索引则是把数据记录与索引分开存储。
聚簇索引的优点是存储空间紧凑且查询速度快，不足之处是当表的记录发生频繁的变动时，需要频繁地进行索引重建，会对系统性能产生较大的影响。
非聚簇索引则是不需要频繁地重建索引，但查询速度相对较慢。
对于索引的设计，需要考虑到数据库的实际应用情况，包括在表中具有唯一性的键值或频繁查询的键值等，以此来为建立索引提供依据。
同时，需要通过一定的策略来控制索引的数量和类型，以避免出现过多的索引导致系统性能下降。
在实际应用中，索引的使用需要注意一些问题，例如索引的创建和删除需要谨慎进行，避免出现错误；同时，对于频繁更新的表，应
该适当减少索引的数量，避免出现索引重建频繁的情况。
此外，还应该充分利用索引，避免进行全表扫描等低效的查询方式。
总之，索引是数据库系统中重要的组成部分，对于数据库的查询效率和性能有着重要的作用。
掌握索引的基本原理和应用技巧，能够对有效地管理和优化数据库系统产生积极的影响。
mysql的索引原理
mysql的索引原理
####一、什么是MySQL索引
MySQL索引是一种结构，它可以大幅度提高数据查询的效率。
MySQL 索引可以利用索引字段来快速定位数据，并加快查询的速度。
MySQL索引可以用来支持排序，控制字段的唯一性，以及对视图和子查询进行优化。
MySQL索引是MySQL数据库中一种被广泛使用的结构，它可以大大提高查询的效率，并节省存储空间。
####二、MySQL索引的工作原理
MySQL索引的工作原理是，首先在索引表上建立一个索引，索引字段可以是一个或多个字段；然后MySQL会根据索引字段的值索引表，并且找到索引表中的记录；最后，MySQL通过索引表中的记录，数据表，从而返回所需要的数据。
MySQL使用索引的方式，大大改善了数据检索的效率。
它可以使查询语句更加高效，返回结果更快。
MySQL索引也可以用来加快排序等操作。
MySQL也支持多个索引，也就是在一个表上可以有多个索引，这样可以更好的满足针对不同字段的查询需求。
####三、MySQL索引的类型
MySQL支持多种索引类型，包括普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引、哈希索引等。
普通索引是MySQL中最常用的索引，它会在被索引的字段上建立一个索引，而且可以同时建立多个索引。
唯一索引是一种特殊的普通索引。
数据库管理系统中的索引和视
数据库管理系统中的索引和视数据库管理系统中的索引和视图随着信息时代的到来，数据库的应用越来越广泛，成为企业管理和决策的重要工具。
而数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）就是针对数据库进行管理、组织、存储和查询的软件系统。
在DBMS中，索引和视图是两个重要的概念和技术，本文将重点介绍数据库管理系统中的索引和视图。
一、索引索引是一种数据结构，用于加快数据库中数据的检索速度。
它可以理解为数据库中存储了某一列或多列的值，并按照某种顺序进行排序，以便快速定位相应的数据。
在实际应用中，索引可以大大提高数据库查询的效率，减少系统的响应时间。
常见的索引类型包括B树索引、哈希索引和全文索引等。
B树索引是一种常用的索引类型，它采用了平衡树的结构，可以快速定位到目标数据。
哈希索引则采用散列算法，将索引值映射到哈希表中，以实现快速查找。
全文索引则专门用于对文本类型的数据进行搜索和匹配。
在创建索引时，需要考虑到索引的选择性和开销。
选择性指的是索引中不同值的重复度，选择性越高，索引的效果越好；开销则包括索引的维护和存储成本，开销越低，系统性能越好。
因此，在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据特点来选择适合的索引类型和字段。
二、视图视图是基于表或其他视图的虚拟表，是一种逻辑上的组织方式。
通过视图，可以将若干个表中的数据进行组合、过滤和计算，形成一个新的临时表。
视图可以实现数据的抽象和封装，简化用户的操作，提高数据的安全性。
视图在DBMS中的作用主要有两个方面：数据过滤和数据联接。
通过视图，可以将原始表中的数据进行筛选和过滤，只显示符合特定条件的记录。
这样可以简化用户的查询操作，提高查询效率。
同时，视图也可以实现多个表之间的关联和联接，便于用户进行复杂的数据分析和统计。
在实际应用中，视图还可以用于权限管理和数据保护。
通过定义不同的视图，可以对不同的用户开放不同的数据内容，实现数据的隔离和权限控制。
数据库索引的实现原理
数据库索引的实现原理数据库索引，是数据库管理系统中⼀个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。
索引的实现通常使⽤B_TREE。
B_TREE索引加速了数据访问，因为存储引擎不会再去扫描整张表得到需要的数据；相反，它从根节点开始，根节点保存了⼦节点的指针，存储引擎会根据指针快速寻找数据。
这张图不错上图显⽰了⼀种索引⽅式。
左边是数据库中的数据表，有col1和col2两个字段，⼀共有15条记录；右边是以col2列为索引列的B_TREE索引，每个节点包含索引的键值和对应数据表地址的指针，这样就可以都过B_TREE在O(logn)的时间复杂度内获取相应的数据，这样明显地加快了检索的速度。
==============================================================================================================================数据库索引，是数据库管理系统中⼀个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。
索引的实现通常使⽤ B 树及其变种 B+ 树。
在数据之外，数据库系统还维护着满⾜特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种⽅式引⽤（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现⾼级查找算法。
这种数据结构，就是索引。
为表设置索引要付出代价的：⼀是增加了数据库的存储空间，⼆是在插⼊和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
上图展⽰了⼀种可能的索引⽅式。
左边是数据表，⼀共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是⼀定物理相邻的）。
为了加快 Col2 的查找，可以维护⼀个右边所⽰的⼆叉查找树，每个节点分别包含索引键值和⼀个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运⽤⼆叉查找在 O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。
创建索引可以⼤⼤提⾼系统的性能。
数据库索引一索引结构表结构
数据库索引⼀索引结构表结构 有很长时间没有更新博客了，再过⼏天都2⽉分了，如果再不更新⼀篇，我1⽉分都没有更新，保持连续，今天更新⼀篇。
最近没有什么看技术⽅⾯的东西，游戏，画画搞这些去了。
我发现我每年⼀到年底就是搞这些东西，其实平时技术也搞得少。
昨天看了⼀篇园友博客写的为什么要在⾃增列，时间上⾯建聚集索引，我今天更新⼀篇关于索引的东西。
我翻出以前讲关于索引和创建索引的ppt复习⼀篇，下⾯就是关于索引的内容。
1.先从字⾯，定义来理解⼀下索引。
百度百科是这样来说的“将⽂献中具有检索意义的事项（可以是⼈名、地名、词语、概念、或其他事项）按照⼀定⽅式有序编排起来，以供检索的⼯具书”，从这⼀点可以看出索引是将⼀些关键的名词，项按⼀定的⽅式排起来，以供检索的⼯具，他不是内容，只是⼯具书。
其实这些定义完全符合数据库中所说的索引。
我⽬前在⽹上也没有找到对数据库中索引的定义，其实⽤上⾯的定义已经能解释数据库中的索引了。
a.她不是内容，⽽是⼯具；b.她是将⼀些特殊的列（项）排⼀定的⽅式排起来的东西（后⾯会说到，这个东西就是B树）;c.她是⽤来⽀持检索的; 2.B树,说索引不能不说⼀下B树，B树是平衡树Balanced Tree.也就是叶⼦节点分布⼤致匀称（平衡）的树。
有⼀种定义说的是：没有⼀个叶⼦节点到根节点的距离远得多的树。
上⾯所说的东西，就是B树,可以说索引就是B树（当然说的是数据库中的索引，你说⽬录也是索引，但是他不是索，他可以是⼀个序列）。
B树的查找很快，⽐如你想像⼀棵平衡⼆叉树，从根节点查找下来，⼀次就分成两部分，⾛⼀个分⽀，这样锁定⽬标就很快，当然数据库⾥⾯的B树不是⼆叉，是N叉，他的⼀个节点是⼀个页，所以这个数据层次不会很⾼，取数据也是⼀页⼀页的取数。
我们了解⼀B树查找快以后，就知道为什么索引要组织成B树的结构了。
3.上⾯了解了索引，B树，当然到⽬前可能还不是很清析，我们现在再来看看数据库表的结构。
索引基本概念作用
索引基本概念作用索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。
它在计算机科学中被广泛应用于数据库系统、引擎、文件系统等领域，其主要作用是提高数据检索的效率和速度。
在数据库系统中，索引是一种帮助数据库管理系统快速定位和访问数据的数据结构。
它通过存储数据的一些列（通常是关键列）的索引，将数据按照其中一种特定的顺序组织起来。
这种组织方式可以大大减少数据访问所需的时间和资源，提高数据库的性能。
索引的作用主要体现在以下几个方面：1.提高数据检索效率：通过使用索引，可以快速定位和访问数据库中的数据。
数据库系统可以利用索引来跳过大部分的数据行，直接定位到所需数据，从而加快了数据检索的速度。
2.优化数据库的性能：索引可以减少数据库系统的I/O操作，减少硬盘的访问次数，从而大大提高了数据库的性能。
它可以提高查询速度，减少查询时间，提高并发性能和吞吐量。
3.加速排序和分组操作：索引可以帮助数据库系统快速排序和分组数据，从而提高排序和分组操作的效率。
通过利用索引，可以按照指定的顺序快速排序数据，或者按照一些条件将数据进行分组。
4.保证数据的完整性和一致性：索引可以通过强制唯一性约束保证数据的完整性和一致性。
它可以通过在索引上创建唯一性约束，确保数据库中的数据不会存在重复的情况。
5.支持快速更新操作：索引可以加快数据的更新操作，提高数据库的更新性能。
它可以通过使用辅助数据结构，快速定位和更新数据，减少更新操作所需的时间和资源。
然而，索引也有一些不足之处：1.占用额外的存储空间：索引本身也需要占用存储空间，增加了数据库的存储开销。
较大的索引可能会占用大量的磁盘空间。
2.增加了数据的修改复杂性：当数据发生修改时，索引需要实时更新。
如果更新操作频繁，索引的维护成本可能会很高。
3.可能引发性能问题：索引的选择和使用需要权衡多个因素，不当的索引选择和使用可能导致性能下降。
过多或不必要的索引可能增加查询的时间和成本。
总结来说，索引是一种用于提高数据检索效率和加速数据库操作的数据结构。
数据库管理与应用索引(知识链接)
索引1. 了解索引为了帮助用户快速找到表中的特定信息，需要建立索引。
索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。
以及映射到指定存储位置的指针。
设计良好的索引可以减少磁盘I/O 操作，并且消耗的系统资源也较少，从而可以提高查询性能。
索引是一个物理的数据库结构。
数据库的表存储由两部分组成：一是放数据的页面，另一是放索引的的页面。
数据库执行查询时，查询优化器评估检索数据的每个方法，然后选择最有效的方法。
可能采用的方法包括扫描表和扫描一个或多个索引（如果有）。
通常，搜索索引比搜索表要快很多，因为索引与表不同，一般每行包含的列非常少，且行遵循排序顺序。
在按索引查找数据时，先搜索索引页面，找到对应的指针，再通过指针找到数据页面对应的数据。
根据索引的顺序与数据表的物理顺序是否相同，可以把索引分成两种类型，聚集索引和非聚集索引。
（1）聚集索引聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行。
每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序排序。
（2）非聚集索引非聚集索引具有独立于数据行的结构。
非聚集索引包含非聚集索引键值，并且每个键值项都有指向包含该键值的数据行的指针。
聚集索引和非聚集索引都可以是唯一的。
这意味着任何两行都不能有相同的索引键值。
另外，索引也可以不是唯一的，即多行可以共享同一键值。
每当修改了表数据后，都会自动维护表或视图的索引。
索引虽然有许多优点，但设计索引时，应考虑以下数据库准则：一个表如果建有大量索引会影响INSERT、UPDATE和DELETE语句的性能，因为当表中的数据更改时，所有索引都须进行适当的调整。
对小表进行索引可能不会产生优化效果，因为查询优化器在遍历用于搜索数据的索引时，花费的时间可能比执行简单的表扫描还长。
因此，小表的索引可能从来不用，但仍必须在表中的数据更改时进行维护。
不要总是将索引的使用等同于良好的性能，或者将良好的性能等同于索引的高效使用。
事实上，不正确的索引选择并不能获得最佳性能。
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10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
索引块数量通常比数据块数量少。 由于键被排序，可使用二分查找法来查找K 索引文件可能足够小，可以永久存放在主存缓冲区中。
7
稀疏索引(Sparse index)
稠密索引太大时，可使用稀疏索引
稀疏索引节省存储空间，但查找给定值的记录 需更多的时间
10 30 50 70 90 110 130 150 170 190 210 230
10 20
30 40
50 60 70 80
90 100ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
9
多级索引(Multi-level index)
索引文件本身可能占据多个存储块，要是这些存
储块不能很快找到的某个地方，就可能需要另一
种数据结构来找到这些索引存储块。
的最大整数值
大小为4096的块中，可以放下341个索引指针，340
个键
参数n可以取值为 341
25
半满至全满的限制
任意时刻存储块都处于半满和全满之间
各个结点 半满和全 满的标准 容纳的指针数 容纳的键值数
最多
n n
最少
2
[n/2]上
最多
n-1 n-1
最少
1
[n/2]上-1
根结点 内结点
K
i
n-1,K n-1,P n
：搜索键值 Pi : 指向子项的指针 键值按非降序排列，i<j , K i < K j
（具有稀疏索引的优点）
21
B树 和 B+树
B 树
一般指二叉树，每一父 节点有两个子节点
B+ 树 父节点有不止两个的 子节点（索引中常用 ）
22
B+树索引文件 (续)
B+-树是满足下列性质的树:
B+-树索引的缺点: 额外的插入与删除开销,空 间开销。
B+-树的优点超过了缺点, 因此被广泛使用。
20
一棵具体的B+树
N=4
100
根结点
120 150 180
内结点
30
参数n K
150 156 179 180 200
3
5
11
30 35
100 101 110
120 130
P 叶结点
典型结点 P1,K1,P2,K2,P3,K3 ~ P
稀疏索引只为每个存储块设一个键-指针对，键 值是每个数据块中第一个记录的对应值。
稀疏索引要求文件按索引键排序
8
右图所示为建立在顺序 文件上的稀疏索引。要 找出键值为K的记录， 我们得在索引中查找键 值小于或等于K的最大 键值。由于索引文件已 经按键排序，我们可以 使用二分查找法来定位 这个索引项，然后根据 它的指针找到相应的数 据块。
2
索引结构
索引的数据结构：它以记录的特征（通常是一 个或多个字段的值）为输入，并能“快速地” 找出具有该特征的记录。具体来说，索引使我 们只需察看所有可能记录中的一小部分就能找 到所需记录。建立索引的字段（组合）称为查 找键，在索引时不言而喻也可称“键”。
值
索引
包含记 录的块
对应的 记录
3
顺序文件上的索引
非叶节点形成了对叶节点的多级稀疏索引. 对具有m个指 针的非叶节点:
P1指向的子树中的所有搜索键都小于K1 Pi 指向的子树中的所有搜索键都大于等于Ki-1小于Ki (i<>1) 对2 i n – 1, Pi 指向的子树中的所有搜索键都大于等于Ki–1小于
Km–1
30
非叶结点的特点图示
找到一个大于b的键，停止查找
35
13
范围查询(3)
7 23 31 43
2
3
5
7
11
13
17 19
23 29
31 37 41
43
47
查找键值范围在(10，25)之间的记录
从根结点开始找，找到第二个叶结点，他的第一个键值小
6
右图为建立在顺序文件上的 10 稠密索引。假定每个索引存 20 储块只可存放4个键-指针对。 30 40 稠密索引支持按给定键值查 找相应记录的查询。给定一 50 个键值K，先在索引块中查 60 找K。当找到K后，按照K所 70 80 对应的指针到数据文件中寻 找相应的记录。 90
100 以下几个因素使基于索引的 110 查找更有效: 120
顺序文件
稠密索引
稀疏索引 多级索引 重复查找键的索引 数据修改期间的索引维护
4
顺序文件(Index sequential file)
一种最简单的索引结构要求文件按 索引的属性排序，这样的文件称为 顺序文件。当查找键是关系的主键 时这种结构特别有用。 右图所示为一个用顺序文件表示的 关系。在这个文件中，元组按主键 排序。假定主键是整数且每个存储 块中只可存放两个记录，这里只列 出了主键字段。
如
SELECT *
FROM R
WHERE R.K>40 AND R.K<=58
34
范围查询(2)
查找在范围[a,b]值键的所有键值
先查键值为a的键，当a不存在时，找到大于a的
最小值
向右对b键值进行搜索。直到
到达叶结点(的末尾)，通过从叶结点指向下
一个叶结点的指针，到达下一个叶结点，重 复这一过程
数据库系统
上海交通大学计算机系
张忠能
zhang-zn@
1
第12章: 索引结构
本章中，考虑下面几种设计和实现索引的方法：
排序文件上的简单索引(主索引)
非排序文件上的辅助索引
B树，一种可在任何文件上建立索引的常用方法
散列表，另一种有用而重要的索引结构
网格与位图
设n=4
N=4
第1个指针指向
键
57
81
95
值<57结点
第2个指针指向 57<=键值
<81的结点
第3个指针指向 81<=键值
<95的结点
第4个指针指向 95<=键值
键值>=95 键值<57 81<=键值<95
的结点
57<=键值<81
31
对B+-树的若干观察
由于内节点通过指针相连, “逻辑上”相近的块在“物 理上”不必靠近.
18
常用的索引结构
B+树和B树
可以用于任何文件上的索引
散列表
另一种有用而重要的索引
19
B+树索引文件
B+-树索引是相对于索引顺序文件的另一选择.
索引顺序文件的缺点: 当文件增大时性能降低 , 因为可能创建许多溢出块。需要对整个文件 进行周期性的重组。 B+-树索引文件的优点: 插入与删除时仅以较少 的局部的变化来自动重组。不需要整个文件重 组来维持性能。
制片厂的索引
17 年的索引
主索引和辅助索引
辅助索引必须是稠密索引 索引为查找记录提供了很大的方便 文件被修改时，它的索引也必须被更新。修改 数据库的代价也包括更新索引。 使用主索引的顺序查找是高效率的，但使用辅 助索引的顺序查找要花费很大的代价（每访问 一条记录都可能要读入新的磁盘块）。(课堂讨 论，为什么)
从根结点开始，17>13，记录叶结点在右子结点
17<23，在第一个结点 找到键值17，指向键值17的记录也被找到
33
范围查询(1)
B+树不仅对搜索单个查找键的查询有用 对查找键值在某个范围内的查询也很有用 一维的范围查询在Where语句中有一项，可以用
除了“=”和“<>”以外的比较操作符
28
叶结点的特点图示
设n=4 第1个指向键值=57 的结点 第2个指向键值=81 的结点 第3个指向键值=95 的结点 第4个指针指向同 一层上的下一个叶 结点
N=4 57 81 95 下一 个叶 结点 指向键值81 的纪录 指向键值95 指向键值57 的纪录 的纪录
29
B+-树中的非叶节点
B+-树的非叶层形成对叶节点的稀疏索引层. B+-树包含较少的层数(是主文件大小的对数), 因此可 高效搜索. 对主文件的插入和删除可高效处理, 因为索引可在对数 时间内重构.
32
一个查找实例
13
7
23
31 43
2
3
5
7 11
13
17 19
23
29
31 37 41
43
47
要查找键值为17的记录
每个查找键 K 有一个键-指针对，指针指向一
个桶文件，该文件中存放K的桶。从这个位置开 始，直到索引指向的下一个位置，其间指针指 向索引键值为K的所有记录。
14
例 查找键值为40的记录
10 20 30 40
50 60 ... 20 10 20 40
10 40
10 40 30 40 桶
15
在辅助索引上使用间接有一个重要好处： 通常可以在不访问数据文件记录的前提下 利用桶的指针来帮助回答一些查询。特别 是当查询有多个条件，而每个条件都有一 个可用的辅助索引时，可以通过在主存中 对指针集合求交来找到满足所有条件的指 针，然后只需要检索交集中指针指向的记 录。这样就节省了检索满足部分条件而非 所有条件的记录所需的I/O开销。
16
例 关系Movie(title,year,length,studioName) 假定在studioName和year上都建立了有间接桶的辅助索引 执行如下查询： SELECT title FROM Movie WHERE studioName=‘Disney’ AND year=1995 即找出Disney在1995年制作的所有电影 Movie元组 year的桶 1. 通过studioName上的索 studio的桶 引,找出所有指向Disney 制作的电影的指针 2. 通过year上的索引,找出 所有指向1995年制作的 电影的指针 3. 求两个指针集的交集 Disney 1995 4. 检索磁盘