网站建设公司 深圳信科,网站维护计划,关键词wordpress,创业融资平台一、首先深入浅出理解索引结构
来自聚集索引和非聚集索引 实际上我们可以将索引理解为一种目录#xff0c;索引可分为聚类索引和非聚类索引。 我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如#xff0c;我们要查“安”字#xff0c;就会很自然地翻开字典的前几页索引可分为聚类索引和非聚类索引。 我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如我们要查“安”字就会很自然地翻开字典的前几页因为“安”的拼音是“an”而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字那么就说明您的字典中没有这个字同样的如果查“张”字那您也会将您的字典翻到最后部分因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说字典的正文部分本身就是一个目录您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。 如果您认识某个字您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字不知道它的发音这时候您就不能按照刚才的方法找到您要查的字而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法比如您查“张”字我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页检字表中“张”的上面是“驰”字但页码却是63页“张”的下面是“弩”字页面是390页。很显然这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字但它需要两个过程先找到目录中的结果然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。 通过以上例子我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下我们可以很容易的理解每个表只能有一个聚集索引因为字典只能按照一种方法进行排序。
二、索引的原理
一文总结分析聚类索引非聚类索引和覆盖索引 想要理解索引原理必须清楚一种数据结构「平衡树」(非二叉)也就是b tree或者 b tree重要的事情说三遍“平衡树平衡树平衡树”。当然 有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构 然而 主流的RDBMS(关系型数据库)都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。 假如一张表有一亿条数据 需要查找其中某一条数据按照常规逻辑 一条一条的去匹配的话 最坏的情况下需要匹配一亿次才能得到结果用大O标记法就是O(n)最坏时间复杂度这是无法接受的而且这一亿条数据显然不能一次性读入内存供程序使用 因此 这一亿次匹配在不经缓存优化的情况下就是一亿次IO开销以现在磁盘的IO能力和CPU的运算能力 有可能需要几个月才能得出结果 。 如果把这张表转换成平衡树结构一棵非常茂盛和节点非常多的树假设这棵树有10层那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据 速度以指数级别提升用大O标记法就是O(log n)n是记录总树底数是树的分叉数结果就是树的层次数。 然而 事物都是有两面的 索引能让数据库查询数据的速度上升 而使写入数据的速度下降原因很简单的 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容破坏树结构 因此在每次数据改变时 DBMS必须去重新梳理树索引的结构以确保它的正确这会带来不小的性能开销也就是为什么索引会给查询以外的操作带来副作用的原因。
三、关于索引的物理结构和逻辑结构问题
1、建立聚类索引后数据不仅在逻辑上紧密相连在物理存储上同样相连类似数据结构中线性数组的概念。 2、建立非聚类索引后数据只在逻辑上紧密相连而在物理结构上不一定相连类似数据结构中的链式存储。
四、覆盖索引
如果一个索引覆盖所有需要查询的字段的值我们就称之为“覆盖索引“ 举例
//建立索引
create index index_birthday on user_info(birthday);
//查询生日在1991年11月1日出生用户的用户名
select user_name from user_info where birthday 1991-11-1这句SQL语句的执行如下 1、首先通过非聚类索引index_birthday查找birthday等于1991-11-1的所有记录的主键ID值。 2、然后通过得到的主键ID值执行聚集索引查找找到主键ID值对就的真实数据数据行存储的位置 3、最后 从得到的真实数据中取得user_name字段的值返回 也就是取得最终的结果
若将建立索引语句改为
create index index_birthday_and_user_name on user_info(birthday,user_name);通过非聚集索引index_birthday_and_user_name查找birthday等于1991-11-1的叶节点的内容然而 叶节点中除了有user_name表主键ID的值以外 user_name字段的值也在里面 因此不需要通过主键ID值的查找数据行的真实所在 直接取得叶节点中user_name的值返回即可。 在此再次感谢上文所引用文章的作者 引用文章 https://developer.aliyun.com/article/283464 https://juejin.cn/post/6844904117081473031
