网站建设制作哪家好,网站开发前端和后端怎么连接,免费发布信息网,带会员中心WordPress免费主题1.索引了解吗#xff1f;简单介绍一下 索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。
索引的作用
数据库中数据存储在磁盘#xff0c;磁盘的顺序查询速度是很慢的#xff0c;所以的顺序查找指的是读取磁盘中的数据⼀条⼀条的进⾏查找。索引就是为了避免顺序查询#xf…1.索引了解吗简单介绍一下 索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。
索引的作用
数据库中数据存储在磁盘磁盘的顺序查询速度是很慢的所以的顺序查找指的是读取磁盘中的数据⼀条⼀条的进⾏查找。索引就是为了避免顺序查询提高查询速度的。
数据库索引是一种数据结构用于加速数据库中数据的检索操作。它类似于书中的目录可以帮助数据库系统快速定位并访问存储在表中的数据。
为什么使用数据库索引 使用数据库索引有几个重要的理由 1. 加速数据检索索引可以显著提高数据库查询的速度特别是在大型表中进行检索操作时因为索引使数据库引擎能够更快速地定位所需的数据。 2. 减少数据读取量通过使用索引数据库引擎只需读取索引中的元数据而不是整个表的数据从而减少了读取的数据量提高了查询性能。 3. 优化排序和分组索引可以使数据库在进行排序和分组操作时更加高效因为数据库可以利用索引的排序顺序来避免额外的排序操作。 4. 加速连接操作当在多个表之间进行连接查询时索引可以提高连接操作的性能因为它们可以帮助数据库引擎快速定位连接条件匹配的数据。 介绍一下索引优缺点及使用场景
优点
创建索引可以提高系统的性能具体体现在以下几个方面 1通过创建唯一索引时可以确保每一行数据的唯一性 2当创建索引后可以大大提高检索的速度同时在分组和对数据排序后使用索引可以减少排序和分组的时间 3在表和表之间连接时在保证数据的完整性有很大作用 另外通过使用索引可以在查询的过程中使用优化隐藏器提高系统的性能 缺点 (1)创建索引和维护索引需要耗费许多时间。插入、更新和删除操作需要维护索引可能会影响性能。索引创建后它的维护成本很高因为它所使用的是B树每次在添加删除时都会整理树结构将这些操作写入到索引文件中 (2)索引要占用磁盘空间。通常情况下这个问题不是很突出。但是如果你创建每一种可能列组合的索引索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件 (3)过多的索引可能导致查询优化器选择不恰当的索引影响性能。创建过多的索引对优化器也会造成很多负担 4范围查询和排序操作可能受到索引的限制。 使用场景 (1)当数据库中的数据量比较大时可以创建 (2)创建索引去查询经常用到的列 注意事项 (1)索引会占用额外的磁盘空间或磁盘空间不足时不考虑创建索引,如果是不常使用的列或经常做插入、修改操作的列不适合加索引 (2)不要在线上环境去创建索引也就是再有用户在使用此系统时创建索引会锁表线上数量大会导致其他所有接口不可用导致系统性崩溃 如何优化索引性能 优化索引性能的方法包括 选择合适的索引根据查询需求选择创建适当的索引避免创建过多或不必要的索引。考虑索引顺序复合索引的顺序对于查询性能影响很大应根据查询频率和过滤条件进行选择。定期维护索引定期重建或重新组织索引减少碎片化保持查询性能。考虑覆盖索引创建覆盖索引以避免回表操作减少磁盘I/O。监控性能使用性能监控工具分析查询执行计划找出潜在的索引性能问题。 索引分类 (1)主键索引(聚簇/聚集索引⼀种特殊的唯⼀索引用于唯一标识数据表中的每一行数据不允许有空值⼀般是在建表的时候同时创建主键索引通过 primary key 在 MySQL 的 InnoDB 的表中当没有显示的指定表的主键时InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引且不允许存在null值的字段如果有则选择该字段为默认的主键否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。 (2)非主键索引(二级索引又称为辅助索引除了主键索引之外的索引唯一索引普通索引前缀索引等索引属于二级索引。二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说通过二级索引可以定位主键的位置。 (3)唯一索引唯一索引也是一种约束。唯一索引的属性列不能出现重复的数据但是允许数据为 NULL一张表允许创建多个唯一索引。 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性而不是为了查询效率。 (4)普通索引普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据一张表允许创建多个普通索引并允许数据重复和 NULL。外键索引也是 (5)前缀索引前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引相比普通索引建立的数据更小 因为只取前几个字符。 什么是复合索引Composite Index 复合索引是基于多个列的索引它可以包含两个或更多列的值。复合索引可以在多个列上加快联合查询的性能但需要注意选择索引列的顺序因为复合索引只能在索引列的最左前缀部分进行匹配。 什么是最左前缀原则Leftmost Prefix Rule 最左前缀原则是指复合索引中的多个列可以从左到右按顺序使用但不能跳过中间的列。例如如果有一个复合索引 (A, B, C)那么查询中可以只使用列 A 或者使用列 A 和 B但不能只使用列 B 或只使用列 C。这个原则影响复合索引在查询中的有效性。 什么是外键索引 外键索引是用于连接两个数据表的索引它在一个表中创建指向另一个表的主键列。外键索引用于维护表之间的关系完整性确保一个表中的外键值必须存在于另一个表的主键中。 聚簇索引和二级索引的区别 1.聚簇索引存储的是行数据也就是对应的地址只要查到相对应的id就可以查到主键对应的行数据但二级索引中非叶子节点存储的是二级索引的值叶子节点存储的是主键id 2.执行效率聚簇索引查询速度更快因为聚簇索引存储的是数据而非聚簇索引存储的是主键 ID需要进⾏回表查询性能低 3.数量上聚簇索引⼀个表只能有⼀个⽽⾮聚簇索引可以有多个 解释一下聚集索引和非聚集索引的区别。 聚集索引Clustered Index和非聚集索引Non-clustered Index是数据库中两种不同类型的索引它们在物理存储和查询性能方面有着不同的工作方式和影响。 1. 聚集索引 聚集索引定义了表的物理存储顺序。表中的数据行按照聚集索引的顺序进行存储。一个表只能有一个聚集索引通常是主键。当你创建聚集索引时实际上重新组织了表中的数据以便它们按照索引的顺序进行存储。因此表的物理存储顺序与聚集索引的顺序一致。聚集索引可以提高范围查询的性能因为相关数据在物理上相邻存储但插入和更新操作可能会影响性能因为数据的物理位置可能需要调整。 2. 非聚集索引 非聚集索引是独立于数据行的附加数据结构用于加速数据的查找和检索。一个表可以有多个非聚集索引。非聚集索引中存储了索引的键值及其对应的指向实际数据行的指针因此查询时需要先通过索引找到数据行的位置然后再获取实际数据。非聚集索引适用于提高查找性能但对于范围查询的性能可能相对较差。 聚集索引
聚集索引即索引结构和数据行数据一起存放的索引。主键索引属于聚集索引。 聚集索引的优点: 聚集索引的查询速度非常的快因为整个 B树本身就是一颗多叉平衡树叶子节点也都是有序的定位到索引的节点就相当于定位到了数据。 聚集索引的缺点 依赖于有序的数据 因为 B树是多路平衡树如果索引的数据不是有序的那么就需要在插入时排序如果数据是整型还好否则类似更新代价大 如果对索引列的数据被修改时那么对应的索引也将会被修改 而且聚集索引的叶子节点还存放着数据修改代价肯定是较大的 所以对于主键索引来说主键一般都是不可被修改的。 非聚集索引 非聚集索引即索引结构和数据行数据分开存放的索引。二级索引属于非聚集索引。 非聚集索引的优点 更新代价比聚集索引要小 。非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了非聚集索引的叶子节点是不存放数据的 非聚集索引的缺点 跟聚集索引一样非聚集索引也依赖于有序的数据可能会二次查询(回表) :这应该是非聚集索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。 非聚集索引一定回表查询吗? 非聚集索引不一定回表查询。如果查询的字段刚好是索引字段(即覆盖索引)不需要回表查询。 什么是覆盖索引 覆盖索引需要查询的字段正好是索引的字段那么直接根据该索引就可以查到数据了 而无需回表查询。 覆盖索引是一种特殊的索引它包含了查询中所需的所有列从而使查询可以直接从索引中获取所需的数据而不需要回到数据表中查找。这可以大大提高查询性能减少I/O操作。 索引和约束的区别 (1)定义和作用不同约束是保证数据的可靠性的索引是加速查询的不是⼀回事 (2)可以相互创建当创建了主键、外键、唯⼀约束也就创建了相应的索引当创建了唯⼀索引也就创建了唯⼀约束 什么样的字段适合创建索引 不为 NULL 的字段 索引字段的数据应该尽量不为 NULL因为对于数据为 NULL 的字段数据库较难优化。如果字段频繁被查询但又避免不了为 NULL建议使用 0,1,true,false 这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。被频繁查询的字段 我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。被作为条件查询的字段 被作为 WHERE 条件查询的字段应该被考虑建立索引。频繁需要排序的字段 索引已经排序这样查询可以利用索引的排序加快排序查询时间。被经常频繁用于连接的字段 经常用于连接的字段可能是一些外键列对于外键列并不一定要建立外键只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段可以考虑建立索引提高多表连接查询的效率。 索引选择注意事项 1.被频繁更新的字段应该慎重建立索引 虽然索引能带来查询上的效率但是维护索引的成本也是不小的。 如果一个字段不被经常查询反而被经常修改那么就更不应该在这种字段上建立索引了 2.尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引 因为索引是需要占用磁盘空间的可以简单理解为每个索引都对应着一颗 B树。如果一个表的字段过多索引过多那么当这个表的数据达到一个体量后索引占用的空间也是很多的且修改索引时耗费的时间也是较多的。如果是联合索引多个字段在一个索引上那么将会节约很大磁盘空间且修改数据的操作效率也会提升。 3.注意避免冗余索引 冗余索引指的是索引的功能相同能够命中索引(a, b)就肯定能命中索引(a) 那么索引(a)就是冗余索引。如name,city 和name 这两个索引就是冗余索引能够命中前者的查询肯定是能够命中后者的 在大多数情况下都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。 4.考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引 前缀索引仅限于字符串类型较普通索引会占用更小的空间所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。 如何在大数据量表中选择适当的索引 在大数据量表中选择适当的索引需要考虑查询的类型、频率和数据模式。一般原则是 选择经常使用于查询的列作为索引列。考虑复合索引但不要过多。对于范围查询如排序和范围过滤考虑使用覆盖索引。监控查询性能使用数据库性能分析工具找出潜在问题。 什么时候应该避免使用索引 应避免使用索引的情况包括 数据表很小对于小数据表索引可能不会带来明显的性能提升而且会增加维护成本。频繁的数据修改如果表中的数据频繁地进行插入、更新或删除操作索引维护会增加系统开销。查询性能不重要在一些特定场景中查询性能可能不是首要考虑因素而是数据的写入速度。 如何在插入大量数据时维护索引的性能 在插入大量数据时可以采取以下措施来维护索引性能 关闭自动提交使用批量插入事务减少提交次数。使用延迟索引维护即先插入数据再创建索引。考虑禁用或延迟非必要的索引在大批量插入之后再重新创建。 如何在删除或更新操作时处理索引维护 在删除或更新操作时可以采取以下策略来处理索引维护 对于大批量操作可以先禁用索引执行操作然后重新创建索引。使用延迟索引维护在删除或更新操作后再进行索引维护。 MySQL InnoDB 为什么设计B树而不是B树Hash二叉树红黑树 B树所有的数据行都存储在叶节点中而这些叶节点可以通过指针依次按顺序连接当我们在如下所示的 B 树遍历数据时可以直接在多个子节点之间进行跳转这样能够节省大量的磁盘 I/O 时间。 1哈希索引能够以 O(1) 的速度处理单个数据行的增删改查哈希算法有个 Hash 冲突 问题也就是说多个不同的 key 最后得到的 index 相同。通常情况下我们常用的解决办法是 链地址法。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中为了减少链表过长的时候搜索时间过长引入了红黑树。 Hash 索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点 假如我们要对表中的数据进行排序或者进行范围查询那 Hash 索引可就不行了。面对范围查询或者排序时就会导致全表扫描的结果。 2B树可以在非叶结点中存储数据由于所有的节点都可能包含目标数据我们总是要从根节点向下遍历子树查找满足条件的数据行这个特点带来了大量的随机 I/O造成性能下降。 3二叉树树的高度不均匀不能自平衡查找效率跟数据有关树的高度并且IO代价高。 4红黑树树的高度随着数据量增加而增加IO代价高。 什么是B树索引 B树Balanced Tree是一种自平衡搜索树用于在数据库中建立索引。它具有以下特点 每个节点可以有多个子节点通常称为阶order。所有叶子节点位于相同的层级使得树保持平衡。节点中的键值按照顺序排列。B树可以支持范围查询、等值查询等多种查询操作。 什么是B树索引 B树是在B树基础上发展而来的索引结构在数据库中广泛应用。B树与B树的不同之处在于 所有键值都在叶子节点上内部节点只存储索引信息。叶子节点通过链表连接使范围查询更加高效。B树更适合范围查询和顺序遍历等操作常用于数据库索引。 B 树 B树两者有何异同呢 节点作用差异B 树的所有节点既存放键(key) 也存放 数据(data)而 B树只有叶子节点存放 key 和 data其他内节点只存放 key。叶子节点差异B 树的叶子节点都是独立的;B树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。检索效率差异B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找可能还没有到达叶子节点检索就结束了。而 B树的检索效率就很稳定了任何查找都是从根节点到叶子节点的过程叶子节点的顺序检索很明显。 什么是索引选择性 索引的选择性是指索引列不同值的唯一性比例。选择性越高索引在查询时的过滤效果越好。高选择性索引可以大大减少需要检索的数据行数提高查询性能。相反低选择性索引可能导致查询优化器选择全表扫描而不使用索引。选择性影响了查询计划的选择从而直接影响查询性能。高选择性的索引通常对于查询性能的提升更为有效因为查询结果更容易被过滤出来减少了需要检索的数据行数。选择性的范围通常从0到1越接近1表示越高的选择性。 什么是索引碎片化 索引碎片化是指索引文件中的数据页或块不是连续存储的而是被分散在磁盘上。这可能导致查询性能下降因为数据库引擎需要进行更多的磁盘I/O操作来获取数据。定期进行索引维护操作如重建或重新组织索引可以减少碎片化。 什么是全文索引 全文索引是一种用于在文本数据中进行全文搜索的索引。与传统索引只匹配精确值不同全文索引允许模糊搜索和匹配关键字、短语、同义词等。全文索引在处理大量文本数据的应用中非常有用例如搜索引擎、博客、新闻网站等。 什么是哈希索引 哈希索引使用哈希函数将索引列的值映射到存储桶以加速数据检索。但是哈希索引对于范围查询和排序等操作效果较差适用于等值查询。哈希索引的典型应用是在内存数据库中以快速检索数据。 什么是自适应索引 自适应索引是指根据查询模式自动调整索引结构的概念。它可以根据查询频率和类型动态地选择适合的索引类型以提供更好的查询性能。这样的索引可以减少人工干预自动优化查询性能。 什么是倒排索引Inverted Index 倒排索引是一种用于全文搜索的索引结构用于关键词检索。它将文档中的单词映射到出现该单词的文档列表。这种索引结构允许快速查找包含特定关键字的文档常用于搜索引擎和文本检索系统中 什么是索引优化器 索引优化器是数据库管理系统中的一部分负责选择最优索引以及执行查询的计划。当你提交一个查询时数据库系统会通过索引优化器来决定如何使用现有索引、哪些索引适合查询以及如何在查询计划中选择合适的操作顺序。 什么是索引下推Index Pushdown 索引下推是指数据库优化器在执行查询时尽量将过滤条件推到索引层面进行筛选从而减少不必要的数据访问。这意味着只有满足查询条件的数据行会被检索到而不是检索所有数据后再进行过滤。 索引和分区表之间有什么联系 索引和分区表是两种优化数据库性能的方法它们可以结合使用。分区表将大表拆分为更小的分区每个分区可以有自己的索引从而提高查询性能。分区表的分区键通常也可以作为索引的列以进一步加速特定分区的查询操作。
