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  • Mysql索引有几种类型

    万次阅读 2019-02-27 10:35:15
    索引是一将数据库中单列或者多列的值进行排序的结构。应用索引可以大幅度提高查询的速度。 用户通过索引查询数据,不但可以提高查询速度,也可以降低服务器的负载。用户查询数据时,系统可以不必遍历表中的所有...

    索引是一种将数据库中单列或者多列的值进行排序的结构。应用索引可以大幅度提高查询的速度。

    用户通过索引查询数据,不但可以提高查询速度,也可以降低服务器的负载。用户查询数据时,系统可以不必遍历表中的所有记录,而是查询索引列。

    但是,凡事都有双面性。对于依赖关系的子表和附表之间的联合查询时,使用索引可以提高查询速度,并且可以提高整体的系统性能。但是创建索引和维护需要耗费时间,并且该耗费时间与数据量的大小成正比;另外,索引需要占用物理空间,给数据的维护造成很多麻烦。

    整体来说,索引可以提高查询的速度,但是会影响用户操作数据库的插入操作。因为向右索引的表中插入记录时,数据库系统会按照索引进行排序。所以,用户可以将索引删除后,插入数据,当数据插入操作完成后可以重新创建索引。

     

    正题:MySQL索引分类

    MySQL索引包括普通索引、唯一索引、全文索引、单列索引、多列索引、空间索引

    1、普通索引

    即不应用任何限制条件的索引,该索引可以在任何数据类型中创建。字段本身的约束条件可以判断其值是否为空或唯一。

    2、唯一索引

    使用UNIQUE参数可以设置唯一索引。创建该索引时,索引的值必须唯一。主键是一种特殊唯一索引。

    3、全文索引

    使用FULLTEXT参数可以设置全文索引。全文索引只能创建在CHAR、VARCHAR、TEXT类型的字段上。查询数据量较大的字符串类型字段时,使用全文索引可以提高查询速度。注意:全文索引在默认情况下是对大小写字母不敏感的,可以通过使用二进制对索引的列进行排序以执行大小写敏感的全文索引。MySQL中只有MyISAM存储引擎支持全文索引

    4、单列索引

    顾名思义,单列索引值对应一个字段的索引。可以包括上述的三种索引方式。应用该索引的条件只需要保证该索引值对应一个字段即可。

    5、多列索引

    多列索引是在表的多个字段上创建一个索引。该索引只想创建时对应的多个字段,可以通过这几个字段进行查询。要想应用该索引,用户必须使用这些字段中的第一个字段。

    6、空间索引

    使用SPATIAL参数可以设置控件索引。控件索引只能建立在控件数据类型(LINESTRING、POINT、GEOMETRY等)上,这样可以提高系统获取控件数据的效率。MySQL中只有MyISAM存储引擎支持空间索引,且该字段不能为空值。

     

    (存储引擎部分可以参考文章——常用的mysql存储引擎及其特点

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  • Python从列表中找出所有元素索引几种方法

    万次阅读 多人点赞 2019-03-31 09:35:11
    列表中使用index方法获取的只是第一个索引,比如想获取列表中的字符'A' >>> lst = ['A', 1, 4, 2, 'A', 3] >>> lst.index('A') 0 如果想获取所有'A'元素的索引列表,可以借助于下面的方法 ...

    在列表中使用index方法获取的只是第一个索引,比如想获取列表中的字符'A'

    >>> lst = ['A', 1, 4, 2, 'A', 3]
    >>> lst.index('A')
    0

    如果想获取所有'A'元素的索引列表,可以借助于下面的方法

    方法一: 常用方法

    >>> def get_index1(lst=None, item=''):
    ...     tmp = []
    ...     tag = 0
    ...     for i in lst:
    ...         if i == item:
    ...             tmp.append(tag)
    ...         tag += 1
    ...     return tmp
    >>> lst = ['A', 1, 4, 2, 'A', 3]
    >>> get_index1(lst, 'A')
    [0, 4]

    方法二: 借助enumerate函数来获取

    >>> def get_index1(lst=None, item=''):
    ...     return [index for (index,value) in enumerate(lst) if value == item]
    >>> lst = ['A', 1, 4, 2, 'A', 3]
    >>> get_index1(lst, 'A')
    [0, 4]

    方法三:借助range函数遍历获取

    >>> def get_index3(lst=None, item=''):
    ...     return [i for i in range(len(lst)) if lst[i] == item]
    >>> lst = ['A', 1, 4, 2, 'A', 3]
    >>> get_index1(lst, 'A')
    [0, 4]

     

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  • Oracle几种索引?

    千次阅读 2020-02-09 09:43:32
    单列索引与复合索引 单列索引是基于单列所创建的索引,复合索引是基于两列或者多列所创建的索引 唯一索引与非唯一索引 唯一索引索引列值不能重复的索引,非唯一索引索引列可以重复的索引。都允许取 NULL 值,...
    • 单列索引与复合索引

    单列索引是基于单列所创建的索引,复合索引是基于两列或者多列所创建的索引

     

    • 唯一索引与非唯一索引

    唯一索引是索引列值不能重复的索引,非唯一索引是索引列可以重复的索引。都允许取 NULL 值,默认 Oracle 创建的索引是不唯一索引

     

    • B 树索引

    B 树索引是按 B 树算法组织并存放索引数据的,B 树索引主要依赖其组织并存放索引数据的算法来实现快速检索功能

     

    • 位图索引

    它采用位图偏移方式来与表的行 ROWID 号对应,通过位图索引中的映射函数完成位到行的 ROWID 的转换

    主要用于节省空间,减少oracle对数据块的访问

    采用位图索引一般是重复值太多、只有几个枚举值的表字段

     

    • 函数索引

    Oracle 对包含列的函数或表达式创建的索引

     

     

     


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  • Mysql几种索引类型的区别及适用情况

    万次阅读 多人点赞 2013-07-30 18:39:38
    如大家所知道的,Mysql目前主要以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER...

    如大家所知道的,Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。

    那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢?

    FULLTEXT

    即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。

    全文索引并不是和MyISAM一起诞生的,它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前,这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的,可见,在数据量较大时是极其的耗时的,如果没有异步IO处理,进程将被挟持,很浪费时间,当然这里不对异步IO作进一步讲解,想了解的童鞋,自行谷哥。

    全文索引的使用方法并不复杂:

    创建ALTER TABLE table ADD INDEX `FULLINDEX` USING FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);

    使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE );

    其中, MODE为搜寻方式(IN BOOLEAN MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION)。

    关于这三种搜寻方式,愚安在这里也不多做交代,简单地说,就是,布尔模式,允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求,如+表示一定要有,-表示一定没有,*表示通用匹配符,是不是想起了正则,类似吧;自然语言模式,就是简单的单词匹配;含表达式的自然语言模式,就是先用自然语言模式处理,对返回的结果,再进行表达式匹配。

    对搜索引擎稍微有点了解的同学,肯定知道分词这个概念,FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中,大部分为字母文字,分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显,中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢?这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft,有了它,就可以对中文进行分词,想了解的同学请移步Mysqlcft,当然还有其他的分词插件可以使用。

    HASH

    Hash这个词,可以说,自打我们开始码的那一天起,就开始不停地见到和使用到了。其实,hash就是一种(key=>value)形式的键值对,如数学中的函数映射,允许多个key对应相同的value,但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性,hash很适合做索引,为某一列或几列建立hash索引,就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值,对应一行或几行数据(这里在概念上和函数映射有区别,不要混淆)。在java语言中,每个类都有自己的hashcode()方法,没有显示定义的都继承自object类,该方法使得每一个对象都是唯一的,在进行对象间equal比较,和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种,足可以保证hash码的唯一性,例如在MongoDB中,每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID(包含时间戳,主机散列值,进程PID,和自增ID)也是一种hash的表现。额,我好像扯远了-_-!

    由于hash索引可以一次定位,不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢?

    在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章:来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别

    (1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询。
    由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。
    (2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
    由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算;
    (3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。
    对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。
    (4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
    前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。
    (5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。
    对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。

     

    愚安我稍作补充,讲一下HASH索引的过程,顺便解释下上面的第4,5条:

    当我们为某一列或某几列建立hash索引时(目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引),会在硬盘上生成类似如下的文件:

    hash值  存储地址    
    1db54bc745a1 77#45b5 
    4bca452157d4 76#4556,77#45cc…

    hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来,磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址(也有可能是其他存储地址,其实MEMORY会将hash表导入内存)。

    这样,当我们进行WHERE age = 18 时,会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据

    所以,每次查询时都要遍历hash表,直到找到对应的hash值,如(4),数据量大了之后,hash表也会变得庞大起来,性能下降,遍历耗时增加,如(5)。

    BTREE

    BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法,存入一个树形的数据结构中,相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新,反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番,不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样,每次查询都是从树的入口root开始,依次遍历node,获取leaf。

    BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同

    在 Innodb里,有两种形态:一是primary key形态,其leaf node里存放的是数据,而且不仅存放了索引键的数据,还存放了其他字段的数据。二是secondary index,其leaf node和普通的BTREE差不多,只是还存放了指向主键的信息.

    而在MyISAM里,主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里,leaf node里存放的不是主键的信息,而是指向数据文件里的对应数据行的信息.

    RTREE

    RTREE在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

    相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找.

    各种索引的使用情况

    (1)对于BTREE这种Mysql默认的索引类型,具有普遍的适用性

    (2)由于FULLTEXT对中文支持不是很好,在没有插件的情况下,最好不要使用。其实,一些小的博客应用,只需要在数据采集时,为其建立关键字列表,通过关键字索引,也是一个不错的方法,至少愚安我是经常这么做的。

    (3)对于一些搜索引擎级别的应用来说,FULLTEXT同样不是一个好的处理方法,Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的,而且效率不是很高,即便是使用了中文分词插件,对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题,Apache的Lucene或许是你的选择。

    (4)正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势,所以hash索引很适合做缓存(内存数据库)。如mysql数据库的内存版本Memsql,使用量很广泛的缓存工具Mencached,NoSql数据库redis等,都使用了hash索引这种形式。当然,不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。

    (5)至于RTREE,愚安我至今还没有使用过,它具体怎么样,我就不知道了。有RTREE使用经历的同学,到时可以交流下!


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空空如也

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列表的索引有几种