我局 负责 建设 网站,域名 空间 网站,一个数据库两个网站wordpress登陆,动漫设计制作专业学什么索引的优缺点 索引是一种支持快速查找特定行的数据结构#xff0c;如果没有索引#xff0c;就需要遍历整个表进行查找。用于提高数据检索的速度和效率。 好处#xff1a; 提高检索速度#xff1a; 索引可以加快数据的检索速度#xff0c;因为它们允许数据库系统直接定位到… 索引的优缺点 索引是一种支持快速查找特定行的数据结构如果没有索引就需要遍历整个表进行查找。用于提高数据检索的速度和效率。 好处 提高检索速度 索引可以加快数据的检索速度因为它们允许数据库系统直接定位到存储数据的位置而不必遍历整个数据表。 优化数据访问路径 索引可以优化数据访问路径使得查询更加高效。 坏处 占用存储空间 索引会占用额外的存储空间特别是对于大型数据集来说索引可能会占用相当大的空间。 影响写操作的性能 当执行插入、更新和删除等写操作时数据库系统需要更新索引这可能会影响写操作的性能。 维护成本高昂 维护索引需要额外的系统资源和时间成本。随着数据库的增长和索引的数量增加维护成本可能会变得很高。 数据库索引的底层数据结构 B树。在数据库中B树的高度一般都在24层效率很高。 B树中所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点各叶子节点通过指针进行链接。 非叶子节点只存储与搜索有关的key 叶子节点存储数据。从小到大有序并且使用指针连接在一起。 B树索引在数据库中的一个特点就是高扇出性。B-tree将数据库拆分成了固定大小的块通常为4K,块是内部读写的最小单元。这种设计更接近底层硬件因为磁盘也是以固定大小的块排列的。问题如果固定大小的块已经满了该怎么办、 答案分裂多个块解决空的空间使用空闲空间。 聚簇索引和非聚簇索引 两者主要区别是数据和索引是否分离。 聚簇索引是将数据与索引存储到一起找到索引也就找到了数据 叶子节点存储真实数据 非叶子节点存储查询需要的key 一个表有且仅有一个聚簇索引并且该索引是建立在主键上的如果没有主键会建立在unique列上而非聚簇索引是将数据和索引存储分离开索引树的叶子节点存储了数据行的地址。 其他索引项都是非聚簇索引 叶子节点存储聚簇索引的key 非叶子节点存储查询需要的key 查找会先找到叶子节点拿叶子节点的聚簇索引的key再去搜索聚簇索引 索引为什么不用哈希表而用 B 树 哈希表的查询效率的确最高时间复杂度O(1)但是它要求将所有数据载入内存而数据库存储的数据量级可能会非常大全部载入内存基本上是不可能实现的 索引为什么不用红黑树而用 B 树 索引的底层用的并不是二叉树和红黑树。因为二叉树和红黑树在某些场景下都会暴露出一些缺陷。二叉树在某些场景下会退化成链表而链表的查找需要从头部开始遍历而这就失去了加索引的意义。红黑树当数据表很多时会导致索引树的层数很高。索引从根节点开始查找而如果我们需要查找的数据在底层的叶子节点上那么树的高度是多少就要进行多少次查找并且数据存在磁盘上访问还需要进行磁盘IO这会导致效率过低。 提高查询效率的方法 提高查询效率的方法有很多以下是一些常见的方法 索引优化 通过在经常查询的列上创建索引可以加快查询速度。 优化查询语句 编写高效的查询语句是提高查询效率的关键。避免使用SELECT *只选择需要的列避免使用不必要的子查询等。 内存缓存 使用缓存技术将热点数据存储在内存中可以减少数据库访问次数提高查询速度。 合适的数据类型 使用合适的数据类型可以减少存储空间并提高查询效率。例如选择整数型而不是字符串型存储数字数据。 定期优化数据库 定期清理无用数据、重建索引以及收集统计信息等可以提高数据库性能。
