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數據庫索引有什麽作用和好處?

數據庫索引是為了增加查詢速度而對表字段附加的壹種標識。見過很多人機械的理解索引的概念,認為增加索引只有好處沒有壞處。這裏想把之前的索引學習筆記總結壹下: 首先明白為什麽索引會增加速度,DB在執行壹條Sql語句的時候,默認的方式是根據搜索條件進行全表掃描,遇到匹配條件的就加入搜索結果集合。如果我們對某壹字段增加索引,查詢時就會先去索引列表中壹次定位到特定值的行數,大大減少遍歷匹配的行數,所以能明顯增加查詢的速度。那麽在任何時候都應該加索引麽?這裏有幾個反例:1、如果每次都需要取到所有表記錄,無論如何都必須進行全表掃描了,那麽是否加索引也沒有意義了。2、對非唯壹的字段,例如“性別”這種大量重復值的字段,增加索引也沒有什麽意義。3、對於記錄比較少的表,增加索引不會帶來速度的優化反而浪費了存儲空間,因為索引是需要存儲空間的,而且有個致命缺點是對於update/insert/delete的每次執行,字段的索引都必須重新計算更新。 那麽在什麽時候適合加上索引呢?我們看壹個Mysql手冊中舉的例子,這裏有壹條sql語句: SELECT c.companyID, c.companyName FROM Companies c, User u WHERE c.companyID = u.fk_companyID AND c.numEmployees >= 0 AND c.companyName LIKE '%i%' AND u.groupID IN (SELECT g.groupID FROM Groups g WHERE g.groupLabel = 'Executive') 這條語句涉及3個表的聯接,並且包括了許多搜索條件比如大小比較,Like匹配等。在沒有索引的情況下Mysql需要執行的掃描行數是77721876行。而我們通過在companyID和groupLabel兩個字段上加上索引之後,掃描的行數只需要134行。在Mysql中可以通過Explain Select來查看掃描次數。可以看出來在這種聯表和復雜搜索條件的情況下,索引帶來的性能提升遠比它所占據的磁盤空間要重要得多。 那麽索引是如何實現的呢?大多數DB廠商實現索引都是基於壹種數據結構——B樹。因為B樹的特點就是適合在磁盤等直接存儲設備上組織動態查找表。B樹的定義是這樣的:壹棵m(m>=3)階的B樹是滿足下列條件的m叉樹: 1、每個結點包括如下作用域(j, p0, k1, p1, k2, p2, ... ki, pi) 其中j是關鍵字個數,p是孩子指針 2、所有葉子結點在同壹層上,層數等於樹高h 3、每個非根結點包含的關鍵字個數滿足[m/2-1]<=j<=m-1 4、若樹非空,則根至少有1個關鍵字,若根非葉子,則至少有2棵子樹,至多有m棵子樹 看壹個B樹的例子,針對26個英文字母的B樹可以這樣構造: 可以看到在這棵B樹搜索英文字母復雜度只為o(m),在數據量比較大的情況下,這樣的結構可以大大增加查詢速度。然而有另外壹種數據結構查詢的虛度比B樹更快——散列表。Hash表的定義是這樣的:設所有可能出現的關鍵字集合為u,實際發生存儲的關鍵字記為k,而|k|比|u|小很多。散列方法是通過散列函數h將u映射到表T[0,m-1]的下標上,這樣u中的關鍵字為變量,以h為函數運算結果即為相應結點的存儲地址。從而達到可以在o(1)的時間內完成查找。

然而散列表有壹個缺陷,那就是散列沖突,即兩個關鍵字通過散列函數計算出了相同的結果。設m和n分別表示散列表的長度和填滿的結點數,n/m為散列表的填裝因子,因子越大,表示散列沖突的機會越大。

因為有這樣的缺陷,所以數據庫不會使用散列表來做為索引的默認實現,Mysql宣稱會根據執行查詢格式嘗試將基於磁盤的B樹索引轉變為和合適的散列索引以追求進壹步提高搜索速度。我想其它數據庫廠商也會有類似的策略,畢竟在數據庫戰場上,搜索速度和管理安全壹樣是非常重要的競爭點。