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  • 复合索引

    2018-05-27 23:31:23
    概要什么是单一索引,什么又是复合索引呢? 何时新建复合索引复合索引又需要注意些什么呢?本篇文章主要是对网上一些讨论的总结。一.概念单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上。用户可以...

    概要


    什么是单一索引,什么又是复合索引呢? 何时新建复合索引,复合索引又需要注意些什么呢?本篇文章主要是对网上一些讨论的总结。

    一.概念

    单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上。

    用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引)。复合索引的创建方法与创建单一索引的方法完全一样。但复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引。当表的行数远远大于索引键的数目时,使用这种方式可以明显加快表的查询速度。

    同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索引列为1-2列的索引,如果不特殊说明的话一般是指单一索引。宽索引也就是索引列超过2列的索引。

    设计索引的一个重要原则就是能用窄索引不用宽索引,因为窄索引往往比组合索引更有效。拥有更多的窄索引,将给优化程序提供更多的选择余地,这通常有助于提高性能。

    二.使用

    创建索引 

    create index idx1 on table1(col1,col2,col3)  

    查询

    select * from table1 where col1= A and col2= B and col3 = C

    这时候查询优化器,不在扫描表了,而是直接的从索引中拿数据,因为索引中有这些数据,这叫覆盖式查询,这样的查询速度非常快。   

    三.注意事项

    1.何时是用复合索引

    在where条件中字段用索引,如果用多字段就用复合索引。一般在select的字段不要建什么索引(如果是要查询select col1 ,col2, col3 from mytable,就不需要上面的索引了)。根据where条件建索引是极其重要的一个原则。注意不要过多用索引,否则对表更新的效率有很大的影响,因为在操作表的时候要化大量时间花在创建索引中.

    2.对于复合索引,在查询使用时,最好将条件顺序按找索引的顺序,这样效率最高。如:  

    IDX1:create   index   idx1   on   table1(col2,col3,col5)  

    select   *   from   table1   where   col2=A   and   col3=B   and   col5=D  

    如果是"select   *   from   table1   where   col3=B   and   col2=A   and   col5=D"

    或者是"select   *   from   table1   where   col3=B"将不会使用索引,或者效果不明显

    3.复合索引会替代单一索引么?

    很多人认为只要把任何字段加进聚集索引,就能提高查询速度,也有人感到迷惑:如果把复合的聚集索引字段分开查询,那么查询速度会减慢吗?带着这个问题,我们来看一下以下的查询速度(结果集都是25万条数据):(日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列,用户名neibuyonghu排在后列)

    IDX1:create   index   idx1   on   Tgongwen(fariqi,neibuyonghu)  

    (1)select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>'2004-5-5'

    查询速度:2513毫秒

    (2)select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>'2004-5-5' and neibuyonghu='办公室'

    查询速度:2516毫秒

    (3)select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu='办公室'

    查询速度:60280毫秒

    从以上试验中,我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的,甚至比用上全部的复合索引列还要略快(在查询结果集数目一样的情况下);而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话,这个索引是不起任何作用的。当然,语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样,如果复合索引的所有列都用上,而且查询结果少的话,这样就会形成“索引覆盖”,因而性能可以达到最优。同时,请记住:无论您是否经常使用聚合索引的其他列,但其前导列一定要是使用最频繁的列。

    [参考: 查询优化及分页算法方案 http://blog.csdn.net/chiefsailor/archive/2007/05/28/1628339.aspx]


    4.需要在同一列上同时建单一索引和复合索引么?

    试验: sysbase   5.0   表table1   字段:col1,col2,col3  

    试验步骤:  

    (1)建立索引idx1   on   col1  

      执行select   *   from   table1   where   col1=A     使用idx1  

      执行select   *   from   table1   where   col1=A   and   col2=B   也使用idx1  

    (2)删除索引idx1,然后建立idx2   on   (col1,col2)复合索引  执行以上两个查询,也都使用idx2  

    (3)如果两个索引idx1,idx2都存在  

      并不是   where   col1='A'用idx1;where   col1=A   and   col2=B  用idx2。  

      其查询优化器使用其中一个以前常用索引。要么都用idx1,要么都用idx2.  

    由此可见,

    (1)对一张表来说,如果有一个复合索引 on   (col1,col2),就没有必要同时建立一个单索引 on col1。

    (2)如果查询条件需要,可以在已有单索引 on col1的情况下,添加复合索引on   (col1,col2),对于效率有一定的提高。

    (3)同时建立多字段(包含5、6个字段)的复合索引没有特别多的好处,相对而言,建立多个窄字段(仅包含一个,或顶多2个字段)的索引可以达到更好的效率和灵活性。

    5. 一定需要覆盖性查询么?

    覆盖性查询:select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行,换句话说查询列要被所建的索引覆盖。

    通常最好不要采用一个强调完全覆盖查询的策略。如果Select子句中的所有列都被一个非群集索引覆盖,优化程序会识别出这一点,并提供很好的性能。不过,这通常会导致索引过宽,并会过度依赖于优化程序使用该策略的可能性。通常,是用数量更多的窄索引,这对于大量查询来说可以提供更好的性能。

    总结:

    1.尽量使用窄索引。即时是在使用覆盖性查询的时候

    2.索引过多反而会降低数据库的性能

    3.除非在使用or条件时,需要在or之间的每个条件上使用单一索引,否则窄索引的复合索引和单一索引是没有明显区别的

    4.注意索引的使用顺序和建立顺序。无论您是否经常使用聚合索引的其他列,但其前导列一定要是使用最频繁的列。

    出处:http://www.cnblogs.com/wenly/articles/1240321.html




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  • MongoDB 复合索引

    万次阅读 2016-12-09 17:43:56
    MongoDB支持复合索引,即将多个键组合到一起创建索引。该方式称为复合索引,或者也叫组合索引,该方式能够满足多键值匹配查询使用索引的情形。其次复合索引在使用的时候,也可以通过前缀法来使用索引。MongoDB中的...

    MongoDB支持复合索引,即将多个键组合到一起创建索引。该方式称为复合索引,或者也叫组合索引,该方式能够满足多键值匹配查询使用索引的情形。其次复合索引在使用的时候,也可以通过前缀法来使用索引。MongoDB中的复合索引与关系型数据库基本上一致。在关系型数据库中复合索引使用的一些原则同样适用于MongoDB。本文主要描述MongoDB复合索引。

    一、复合索引相关概述

    1、复合索引创建语法
            db.collection.createIndex( { <field1>: <type>, <field2>: <type2>, ... } )
            同创建单键(列)索引一样,索引创建时需要指定每一个键索引的顺序
            多个键直接用逗号分隔
            索引创建语法可以参考:http://blog.csdn.net/leshami/article/details/53541978
    
    2、复合索引的一些特性
            复合索引可以支持要求匹配多个键的查询
            复合索引每一个键的顺序非常重要,这将决定该索引在查询过程中能否被使用到
            复合索引支持前导(缀)列索引查询
            不能够创建基于哈希索引类型的复合索引
            任意复合索引字段不能超过31

    二、复合索引示意图

    如下图所示,在集合的userid以及score列上创建一个复合索引,其中userid为升序,score为降序
    这里写图片描述

    三、复合索引示例

    1、演示环境

    > db.version()
    3.2.10
    > db.example.find({},{"_id":0})
    { "id" : 1, "ename" : "leshami", "blog" : "http://blog.csdn.net/leshami", "name" : "leshami" }
    
    演示集合数据,可以参考:http://blog.csdn.net/leshami/article/details/52672310
    
    //查看任意的一个文档
    > db.persons.find().limit(1).pretty()
    {
            "_id" : ObjectId("5812cbaaa129eed14b46458d"),
            "name" : "robinson.cheng",
            "age" : 25,
            "email" : "robinson.cheng@qq.com",
            "score" : {
                    "c" : 89,
                    "m" : 96,
                    "e" : 87
            },
            "country" : "USA",
            "books" : [
                    "JS",
                    "C++",
                    "EXTJS",
                    "MONGODB"
            ]
    }

    2、创建复合索引

    //如下示例,我们在集合persons上的name及age键上创建复合索引,且2个都为升序
    > db.persons.createIndex({name:1,age:1})
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 1,
            "numIndexesAfter" : 2,
            "ok" : 1
    }
    
    //在上面的示例中索引首先会按照name的值升序进行排列
    //其次是age键,在name之后也按照升序排列
    
    //下面过滤条件仅使用一个name键来查看执行计划
    > db.persons.find({name:"robinson.cheng"}).explain()
    {
       ......
       "stage" : "FETCH",
       "inputStage" : {
               "stage" : "IXSCAN",  //使用索引扫描
               "keyPattern" : {
                       "name" : 1,
                       "age" : 1
               },
               "indexName" : "name_1_age_1",
                 ......
               "direction" : "forward",
               "indexBounds" : {
                       "name" : [
                               "[\"robinson.cheng\", \"robinson.cheng\"]"
                       ],
                       "age" : [
                               "[MinKey, MaxKey]"
      .........
     "ok" : 1
    }
    
    //下面过滤条件仅使用name及age键来查看执行计划
    > db.persons.find({name:"robinson.cheng",age:25}).explain()
    {
                     ......... 
                     "stage" : "FETCH",
                     "inputStage" : {
                             "stage" : "IXSCAN",  //使用索引扫描
                             "keyPattern" : {
                                     "name" : 1,
                                     "age" : 1
                             },
                             "indexName" : "name_1_age_1",
                              .........
                             "direction" : "forward",
                             "indexBounds" : {
                                     "name" : [
                                             "[\"robinson.cheng\", \"robinson.cheng\"]"
                                     ],
                                     "age" : [
                                             "[25.0, 25.0]"
              ...........
     "ok" : 1
    }
    
    //下面过滤条件仅使用name及age键来查看执行计划,但是将age键放在name键之前
    > db.persons.find({age:25,name:"robinson.cheng"}).explain()
    {
     "queryPlanner" : {
          .....
             "winningPlan" : {
                     "stage" : "FETCH",
                     "inputStage" : {
                             "stage" : "IXSCAN",  //使用索引扫描
                             "keyPattern" : {
                                     "name" : 1,
                                     "age" : 1
                             },
                             "indexName" : "name_1_age_1",
                              ...........
                             "direction" : "forward",
                             "indexBounds" : {
                                     "name" : [
                                             "[\"robinson.cheng\", \"robinson.cheng\"]"
                                     ],
                                     "age" : [
                                             "[25.0, 25.0]"
           ........
     "ok" : 1
    }
    
    //下面单独基于age键作为过滤条件进行查询
    > db.persons.find({age:25}).explain()
    {
             ................
                    "winningPlan" : {
                            "stage" : "COLLSCAN",  //此处为使用集合扫描方式
                            "filter" : {
                                    "age" : {
                                            "$eq" : 25
                                    }
                            },
                            "direction" : "forward"
                    },
                    "rejectedPlans" : [ ]
             ..............
            "ok" : 1
    }

    3、复合索引与排序

    复合索引创建时按升序或降序来指定其排列方式。对于单键索引,其顺序并不是特别重要,因为MongoDB可以在任一方向遍历索引
    对于复合索引,按何种方式排序能够决定该索引在查询中能否被使用到。
    
    //以下内容基于前面在{name:1,age:1}键上创建的索引来考察这个复合索引在排序时被使用到的场景
    //基于{name:1,age:1}的排序
    > db.persons.find().sort({name:1,age:1}).explain()
    {
        "queryPlanner" : {
                ....
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "FETCH",
                        "inputStage" : {
                                "stage" : "IXSCAN",   //索引扫描
                                "keyPattern" : {
                                        "name" : 1,
                                        "age" : 1
                                },
                                "indexName" : "name_1_age_1",
                                 ..........
                                "direction" : "forward",
                                "indexBounds" : {
                                        "name" : [
                                                "[MinKey, MaxKey]"
                                        ],
                                        "age" : [
                                                "[MinKey, MaxKey]"
             ....
        "ok" : 1
    }
    
    //基于{name:1,age:-1}的排序
    > db.persons.find().sort({name:1,age:-1}).explain()
    {
        "queryPlanner" : {
          ....
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "SORT",
                        "sortPattern" : {
                                "name" : 1,
                                "age" : -1
                        },
                        "inputStage" : {
                                "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
                                "inputStage" : {
                                        "stage" : "COLLSCAN", //集合扫描
                                        "filter" : {
                                                "$and" : [ ]
                                        },
                                        "direction" : "forward"
           .........
        "ok" : 1
    }
    
    //基于{name:-1,age:1}的排序
    > db.persons.find().sort({name:-1,age:1}).explain()
    {
       "queryPlanner" : {
               .........
               "winningPlan" : {
               "stage" : "SORT",
               "sortPattern" : {
                       "name" : -1,
                       "age" : 1
               },
               "inputStage" : {
                       "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
                       "inputStage" : {
                               "stage" : "COLLSCAN",  //集合扫描
                               "filter" : {
                                       "$and" : [ ]
                               },
                               "direction" : "forward"
          .........
       "ok" : 1
    }
    
    //基于{age:1,name:1}的排序
    > db.persons.find().sort({age:1,name:1}).explain()
    {
              ....
             "inputStage" : {
              "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
              "inputStage" : {
                      "stage" : "COLLSCAN",  //集合扫描
                      "filter" : {
                              "$and" : [ ]
                      },
                      "direction" : "forward"
             ..........
      "ok" : 1
    }
    
    //基于{age:-1,name:1}的排序
    > db.persons.find().sort({age:-1,name:1}).explain()
    {
       ..........
       "inputStage" : {
               "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
               "inputStage" : {
                       "stage" : "COLLSCAN",    //集合扫描
                       "filter" : {
                               "$and" : [ ]
                       },
                       "direction" : "forward"
       ..........
      "ok" : 1
    }
    
    //基于{name:-1,age:-1}的排序
    > db.persons.find().sort({name:-1,age:-1}).explain()
    {
          .........
          "inputStage" : {
                  "stage" : "IXSCAN",      //索引扫描
                  "keyPattern" : {
                          "name" : 1,
                          "age" : 1
                  },
                  "indexName" : "name_1_age_1",
                  ............ 
                  "direction" : "backward", //注意,这里的方向为向后扫描
                  "indexBounds" : {
                          "name" : [
                                  "[MaxKey, MinKey]"
                          ],
                          "age" : [
                                  "[MaxKey, MinKey]"
        ......
     "ok" : 1
    }
    
    通过上面的不同场景,得出如下:
    排序使用到索引的情形
            db.persons.find().sort({name:1,age:1})
            db.persons.find().sort({name:-1,age:-1})
    
    排序未使用到索引的情形
            db.persons.find().sort({name:1,age:-1})
            db.persons.find().sort({name:-1,age:1})
            db.persons.find().sort({age:1,name:1})
            db.persons.find().sort({age:-1,name:1})

    4、复合索引与索引前缀

        索引前缀指的是复合索引的子集
        假如存在如下索引
    
        { "item": 1, "location": 1, "stock": 1 }
    
        那存在下列索引前缀
        { item: 1 }
        { item: 1, location: 1 }
    
        在MongoDB中,下列查询过滤条件情形中,索引将会被使用到
                item字段
                item字段 + location字段
                item字段 + location字段 + stock字段
                item字段 + location字段(尽管索引被使用,但不高效)
    
        以下过滤条件查询情形,索引将不会被使用到
                location字段
            stock字段
            location + stock字段  
    

    5、小结
    a、复合索引是基于多个键(列)上创建的索引
    b、复合索引在创建的时候可以为其每个键(列)来指定排序方法
    c、索引键列的排序方法影响查询在排序时候的操作,方向一致或相反的才能被匹配
    d、复合索引与前缀索引通常在匹配的情形下才能被使用

    DBA牛鹏社(SQL/NOSQL/LINUX)

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  • 复合索引什么情况下使用

    千次阅读 2012-01-05 18:01:49
    1、复合索引使用的目的是什么? :能形成索引覆盖,提高where语句的查询效率 2、一个复合索引是否可以代替多个单一索引? :复合索引的使用原则是第一个条件应该是复合索引的第一列,依次类推,否则复合索引不会...

     http://topic.csdn.net/t/20060813/16/4946416.html

    1、复合索引使用的目的是什么?
    :能形成索引覆盖,提高where语句的查询效率

    2、一个复合索引是否可以代替多个单一索引?
    :复合索引的使用原则是第一个条件应该是复合索引的第一列,依次类推,否则复合索引不会被使用
    所以,正常情况下复合索引不能替代多个单一索引

    3、在进行哪些类型的查询时,使用复合索引会比较有效?
    :如果一个表中的数据在查询时有多个字段总是同时出现则这些字段就可以作为复合索引,形成索引覆盖可以提高查询的效率

    4、符合索引中索引列的排序原则是什么?
    :复合索引的使用原则是第一个条件应该是复合索引的第一列,依次类推

    5、什么情况下不适合使用复合索引?
    :建立索引的目的就是帮助查询,如果查寻用不到则索引就没有必要建立,另外如果数据表过大(5w以上)则有些字段(字符型长度超过(40))不适合作为索引,另外如果表是经常需要更新的也不适合做索引

     

    根据你的where条件选择符合索引.如果查询是根据多个列,如where   Name= 'aa '   and   class= 'bb ',那么在Name和Class上建立符合索引会比较好.

    create   index   idx_test   on   表(Name,Class)

    但是符合索引的顺序一定要和查询的顺序相同才有效,如果顺序不同,那就没有效果了.

    是否建立符合索引要根据查询的需要,如果很多查询都是where   Name= 'aa '   and   class= 'bb '这样的形式,那建立符合索引就非常好.如果有一部分查询是where   class= 'cc '   那么你就应该在class上边建立单索引.所以最重要的是根据查询的条件.

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  • 1.什么是复合索引? 顾名思义,复合索引的意识就是,将数据库中的多个字段组合起来形成的一个索引就是复合索引。创建复合索引的方式如下图所示: (1)使用Navicat创建 (2)使用SQL语句创建 UNIQUE key 'idex_test'...

    1.什么是复合索引?

    顾名思义,复合索引的意识就是,将数据库中的多个字段组合起来形成的一个索引就是复合索引。创建复合索引的方式如下图所示:
    (1)使用Navicat创建
    在这里插入图片描述(2)使用SQL语句创建

    UNIQUE key 'idex_test'('bid','bnumber','bname') USING BTREE.
    

    2.什么是最左原则

    最左原则说是,在SQL语句中,复合索引的第一个字段必须出现查询语句中,这样索引才能够被使用。
    (1)比如下面的查询语句,就会使用到复合索引:

    select * from book where book.bid='1'
    

    我们使用explain关键字来查看一下:

    explain select * from book where book.bid='1'
    

    在这里插入图片描述
    我们可以看到这条SQL使用到了索引。
    (2) 但是如果我们使用复合索引的除第一个字段以外的其它字段进行查询的时候,则不会走索引,如下面的SQL:

    select * from book where book.bnumber='10001'
    

    在这里插入图片描述我们可以看到这条SQL并没有走索引。因为‘bnumber’这个字段并不是索引的第一个字段,所以索引失效!

    2.1 为什么会出现这样的情况?

    好,如果你也有这样的疑问,说明你是个爱动脑筋、爱思考的小朋友。我们接着往下走。

    索引,其实就是相当于一本厚厚字典的目录,如果你想要找到一个字,在没有目录的情况下你需要手动的从第一页开始找直到找到那个字为止(当然这里只是举这个例子,有些人查字典真的不用目录的~)如果有了目录的话我们可以从目录中轻松的把我们想要找的字找出来

    这和复合索引有什么关系呢?比如来说你需要查“胡”这个字,他的部首是“月”,我们去部首检字表中找到“月”,然后我们数“古”有5画,最后,我们就成功的在“月”所在的部首检字表中,找到了“胡”字所在的页。

    复合索引的道理和上面的例子是一样的,“胡”字的部首“月”相当于复合索引中的第一个字段“bid”,然后“古”字有几画就相当于复合索引中的第二个字段“bnumber”,在查找的过程中我们是通过部首定位到部首检字表,再通过“古”字有5画从部首检字表定位到具体的字。如果我们连“胡”字的部首都不知道,那么我们如何找到部首检字表所在的位置呢?,所以这就是为什么复合索引的除第一个字段以外的其它字段进行查询的时候,不会走索引的原因。这就是最左原则。

    3.使用复合索引的目的?

    • 能够形成索引覆盖,提高where查询的效率

    4. 复合索引的列越多越好吗?

    • 索引并不是越多越好,恰恰相反,因为在新增数据时,会更新索引影响写入的效率。
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