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 数据库索引是为了增加查询速度而对表字段附加的一种标识。见过很多人机械的理解索引的概念,认为增加索引只有好处没有坏处。这里想把之前的索引学习笔记总结一下:

    首先明白为什么索引会增加速度,DB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。如果我们对某一字段增加索引,查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数,大大减少遍历匹配的行数,所以能明显增加查询的速度。那么在任何时候都应该加索引么?这里有几个反例:1、如果每次都需要取到所有表记录,无论如何都必须进行全表扫描了,那么是否加索引也没有意义了。2、对非唯一的字段,例如“性别”这种大量重复值的字段,增加索引也没有什么意义。3、对于记录比较少的表,增加索引不会带来速度的优化反而浪费了存储空间,因为索引是需要存储空间的,而且有个致命缺点是对于update/insert/delete的每次执行,字段的索引都必须重新计算更新。

    那么在什么时候适合加上索引呢?我们看一个Mysql手册中举的例子,这里有一条sql语句:

    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')

    这条语句涉及3个表的联接,并且包括了许多搜索条件比如大小比较,Like匹配等。在没有索引的情况下Mysql需要执行的扫描行数是77721876行。而我们通过在companyID和groupLabel两个字段上加上索引之后,扫描的行数只需要134行。在Mysql中可以通过Explain Select来查看扫描次数。可以看出来在这种联表和复杂搜索条件的情况下,索引带来的性能提升远比它所占据的磁盘空间要重要得多。

 

    那么索引是如何实现的呢?大多数DB厂商实现索引都是基于一种数据结构——B树。因为B树的特点就是适合在磁盘等直接存储设备上组织动态查找表。B树的定义是这样的:一棵m(m>=3)阶的B树是满足下列条件的m叉树:

    1、每个结点包括如下作用域(j, p0, k1, p1, k2, p2, ... ki, pi) 其中j是关键字个数,p是孩子指针

    2、所有叶子结点在同一层上,层数等于树高h

    3、每个非根结点包含的关键字个数满足[m/2-1]<=j<=m-1

    4、若树非空,则根至少有1个关键字,若根非叶子,则至少有2棵子树,至多有m棵子树

    看一个B树的例子,针对26个英文字母的B树可以这样构造:

    可以看到在这棵B树搜索英文字母复杂度只为o(m),在数据量比较大的情况下,这样的结构可以大大增加查询速度。然而有另外一种数据结构查询的虚度比B树更快——散列表。Hash表的定义是这样的:设所有可能出现的关键字集合为u,实际发生存储的关键字记为k,而|k|比|u|小很多。散列方法是通过散列函数h将u映射到表T[0,m-1]的下标上,这样u中的关键字为变量,以h为函数运算结果即为相应结点的存储地址。从而达到可以在o(1)的时间内完成查找。
    然而散列表有一个缺陷,那就是散列冲突,即两个关键字通过散列函数计算出了相同的结果。设m和n分别表示散列表的长度和填满的结点数,n/m为散列表的填装因子,因子越大,表示散列冲突的机会越大。
    因为有这样的缺陷,所以数据库不会使用散列表来做为索引的默认实现,Mysql宣称会根据执行查询格式尝试将基于磁盘的B树索引转变为和合适的散列索引以追求进一步提高搜索速度。我想其它数据库厂商也会有类似的策略,毕竟在数据库战场上,搜索速度和管理安全一样是非常重要的竞争点。

http://blog.csdn.net/Ant_Yan/archive/2008/09/15/2932068.aspx

posted on 2009-03-30 21:26 渠上月 阅读(296) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: sql (sqlServer)

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