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    MySQL支持的全部索引

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  • Oracle索引原理

    千次阅读 2017-10-23 17:17:18
    索引原理 oracle中的索引与mysql中的索引不一样,oracle中索引是存储了索引列的值以及rowid值。而mysql索引分为聚集索引,非聚集索引。其中聚集索引只能有一个。 oracle中索引的主要分为根,茎,叶子三部分。索引列...

    索引原理

    1. oracel中索引类型很多,默认采用B树索引。
    2. oracle中的索引与mysql中的索引不一样,oracle中索引是存储了索引列的值以及rowid值。而mysql索引分为聚集索引,非聚集索引。其中聚集索引只能有一个。
    3. oracle中索引的主要分为根,茎,叶子三部分。索引列值都是存放在叶子节点上,茎只是存放了叶子节点的相关信息。
    4. oracle中的索引反应的是逻辑结构,不是物理结构。索引创建的时候,是先创建叶子节点,然后再创建茎,最后创建根。从索引的创建过程分析可以看出来。
    5. oracle中数据单位是以块为单位的,数据存储满一个数据块block,再去存储下一个数据块block。

    索引特点

    1. 索引高度一般比较低
    2. 索引是按照有序排列的。
    3. 索引存储列值及rowid值

    如何建索引

    1. oracle会在主键上创建索引
    2. oracle会在非空唯一索引列上创建索引。
    3. 经常出现的谓词,即出现在执行频率很高的SQL查询的where条件中的列上。
    4. 索引最好有单独的表空间,有利于备份和维护

    索引缺点

    1. 索引需要占据存储空间,索引能提供查询速度,但是维护和更新却浪费空间。因为索引是有序排列的。

    影响性能缘由

    1. oracle中sql语句,在查询时影响性能主要有逻辑读,排序,花费时间time代价cost(cpu)全表扫描等多个因素。

    索引应用

    1. order by
      1.1 order by 列名。会对order by 后面的列进行排序,
    2. distinct
      2.1 distinct 会进行排序

    索引压缩

    1. 在索引列中(一列或者多列),如果有多行数值相同,为了提供查询数据速度,可以将索引进行压缩存储。索引最终也是要存储在数据块上,压缩索引是为了减少扫描数据块的个数。
    2. 可以采用compress N子句方式创建压缩索引。
    3. create index index_name on tableName(col1,col2) compress N。
      3.1 如果N为1,则会对第一列进行压缩存储,N为2,则会对第一列和第二列压缩存储。

    组合索引设计

    1. 适当场合尽量避免回表读
    2. 组合索引中的列数越少越高效
    3. 组合索引中有2列时,情况又不一样:
      3.1 组合索引中,等值查询时,无论哪列在前在后都无所谓。
      3.2 组合索引的2列中,如果一列是范围查询,一列是等值查询,则一定要把等值查询放在前面,范围查询列放在后面才能使索引高效。这里是创建索引的时候,等值查询列在组合索引的最前面,范围列在最后面,不是sql语句中的书写顺序。
    4. 如果单列的查询与组合索引的前置列查询一样,则单列可以不用创建索引,直接利用组合索引来检索数据。最好将该列放在组合索引的第一列
    5. 经常一起出现在where字句中的列可以创建索引

    函数索引

    1. 在SQL查询中,如果where条件中的列上创建了索引,但是在该索引列上使用了函数,则oracle函数会使当前列上的索引失效。
    2. 对于上述情况,需要创建函数索引。
    3. 创建函数索引需要在创建语句中指定使用的函数和列。create index index_name on table_name(函数(列名))
    4. 如果创建了函数索引,则不能直接修改。需要先删除索引,再修改列,然后重建。

    不可见索引

    1. 有时候想增加一个索引而又不影响线上应用的性能,即通知SQL优化器默认不使用该索引。需要在创建索引的时候,设置为不可见。
    2. create index index_Name on table_name(col1,col2) invisible。
    3. 创建完索引后,需要确保optimizer_use_invisible_indexes的值为true。可以使用alter system set optimizer_use_invisible_indexes= true
    4. 使用hit提示,可以显示通知优化器使用该索引。

    查看表中索引方式

    1. 可以在表user_indexes中查看索引方式 。
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  • 数据库索引Oracle和Mysql)学习总结

    千次阅读 2018-07-04 14:08:19
    索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象,主要目的是加快数据的读取速度完整性检查。建立索引是一项技术性要求高的工作。一般在数据库设计阶段的与数据库结构一道考虑。应用系统的性能直接与索引的合理...

    索引概念:

        索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象,主要目的是加快数据的读取速度和完整性检查。建立索引是一项技术性要求高的工作。一般在数据库设计阶段的与数据库结构一道考虑。应用系统的性能直接与索引的合理直接有关。

    一、Oracle索引

    1、索引类型

    列出常见常用的几种索引类型,如下:

      非唯一索引(最常用) NonUnique
      唯一索引  Unique
      位图索引  Bitmap
      分区索引  Partitioned
      非分区索引  NonPartitioned  
      正常型B树 Normal
      基于函数的索引  Function-based

    2、索引结构

    B-tree:
    适合与大量的增、删、改(OLTP); 
    不能用包含OR操作符的查询; 
    适合高基数的列(唯一值多) 
    典型的树状结构; 
    每个结点都是数据块; 
    大多都是物理上一层、两层或三层不定,逻辑上三层; 
    叶子块数据是排序的,从左向右递增; 
    在分支块和根块中放的是索引的范围;

    Bitmap:
    适合与决策支持系统; 
    做UPDATE代价非常高; 
    非常适合OR操作符的查询; 

    基数比较少的时候才能建位图索引;

    树型结构:
    索引头 
    开始ROWID,结束ROWID(先列出索引的最大范围)

    BITMAP
    每一个BIT对应着一个ROWID,它的值是1还是0,如果是1,表示着BIT对应的ROWID有值

    1. b-tree索引
    Oracle数据库中最常见的索引类型是b-tree索引,也就是B-树索引,以其同名的计算科学结构命名。CREATE INDEX语句时,默认就是在创建b-tree索引。没有特别规定可用于任何情况。

    2. 位图索引(bitmap index)
    位图索引特定于该列只有几个枚举值的情况,比如性别字段,标示字段比如只有0和1的情况。

    3. 基于函数的索引
    比如经常对某个字段做查询的时候是带函数操作的,那么此时建一个函数索引就有价值了。

    4. 分区索引和全局索引
    这2个是用于分区表的时候。前者是分区内索引,后者是全表索引

    5. 反向索引(REVERSE)
    这个索引不常见,但是特定情况特别有效,比如一个varchar(5)位字段(员工编号)含值(10001,10002,10033,10005,10016..) 
    这种情况默认索引分布过于密集,不能利用好服务器的并行 
    但是反向之后10001,20001,33001,50001,61001就有了一个很好的分布,能高效的利用好并行运算。

    6.HASH索引
    HASH索引可能是访问数据库中数据的最快方法,但它也有自身的缺点。集群键上不同值的数目必须在创建HASH集群之前就要知道。需要在创建HASH集群的时候指定这个值。使用HASH索引必须要使用HASH集群。

    3、索引原理

    若没有索引,搜索某个记录时(例如查找name='wish')需要搜索所有的记录,因为不能保证只有一个wish,必须全部搜索一遍
    若在name上建立索引,oracle会对全表进行一次搜索,将每条记录的name值哪找升序排列,然后构建索引条目(name和rowid),存储到索引段中,查询name为wish时即可直接查找对应地方
    创建了索引并不一定就会使用,oracle自动统计表的信息后,决定是否使用索引,表中数据很少时使用全表扫描速度已经很快,没有必要使用索引

    4、建立索引的原则

    1.如果有两个或者以上的索引,其中有一个唯一性索引,而其他是非唯一,这种情况下oracle将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引
      2. 至少要包含组合索引的第一列(即如果索引建立在多个列上,只有它的第一个列被where子句引用时,优化器才会使用该索引)
      3. 小表不要简历索引
      4. 对于基数大的列适合建立B树索引,对于基数小的列适合简历位图索引
      5. 列中有很多空值,但经常查询该列上非空记录时应该建立索引
      6. 经常进行连接查询的列应该创建索引
      7. 使用create index时要将最常查询的列放在最前面
      8. LONG(可变长字符串数据,最长2G)和LONG RAW(可变长二进制数据,最长2G)列不能创建索引
      9.限制表中索引的数量(创建索引耗费时间,并且随数据量的增大而增大;索引会占用物理空间;当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,降低了数据的维护速度)

    5、索引使用原则

    经常检索排序大表中40%或非排序表7%的行,建议建索引;
    为了改善多表关联,索引列用于联结;
    列中的值相对比较唯一;
    取值范围(大:B*树索引,小:位图索引);
    Date型列一般适合基于函数的索引;
    列中有许多空值,不适合建立索引

    二、MySQL索引

    1、索引类型

    单列索引(普通索引,唯一索引,主键索引)、组合索引、全文索引、空间索引

    单列索引:一个索引只包含单个列,但一个表中可以有多个单列索引。

    普通索引:MySQL中基本索引类型,没有什么限制,允许在定义索引的列中插入重复值和空值,纯粹为了查询数据更快一点。

    唯一索引:索引列中的值必须是唯一的,但是允许为空值。

       主键索引:是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。

      组合索引:在表中的多个字段组合上创建的索引,只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时,索引才会被使用,使用组合索引时遵循最左前缀集合。这个如果还不明白,等后面举例讲解时在细说 
     

      全文索引,只有在MyISAM引擎上才能使用,只能在CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上使用全文索引,介绍了要求,说说什么是全文索引,就是在一堆文字中,通过其中的某个关键字等,就能找到该字段所属的记录行,比如有"你是个大煞笔,二货 ..." 通过大煞笔,可能就可以找到该条记录。这里说的是可能,因为全文索引的使用涉及了很多细节,我们只需要知道这个大概意思,如果感兴趣进一步深入使用它,那么看下面测试该索引时,会给出一个博文,供大家参考。

      空间索引:空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引,MySQL中的空间数据类型有四种,GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。在创建空间索引时,使用SPATIAL关键字。要求,引擎为MyISAM,创建空间索引的列,必须将其声明为NOT NULL。

    2、索引原理

    在MySQL中,存储引擎用类似的方法使用索引,其先在索引中查找对应的值,然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行,最后将数据结果集返回给客户端。

    3、索引使用原则

    最左前缀匹配原则
    mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4,如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

    =和in可以乱序
    比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

    尽量选择区分度高的列作为索引
    区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录。

    索引列不能参与计算,保持列“干净”
    比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

    尽量的扩展索引,不要新建索引
    比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。

    4、高性能索引列

    独立的列

    前缀索引和索引的选择性

    多列索引

    选择合适的索引列顺序

    聚簇索引

    覆盖索引

    使用索引扫描来做排序

    冗余和重复索引

    未使用的索引

    同名原创公众号:程序大视界

     

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  • Oracle是大型数据库,Mysql是中小型数据库之王,Oracle市场占有率达40%,Mysql只有20%左右,左右逢源学习两大数据库视频。 配合WEB端开发,优势多多,值得学习!!!
  • oracle索引原理

    千次阅读 2006-06-02 11:46:00
    [1] 基本的索引概念查询DBA_INDEXES视图可得到表中所有索引的列表,注意只能通过USER_INDEXES的方法来检索模式(schema)的索引。...在 Oracle9i引入跳跃式扫描的索引访问方法之前,查询只能在有限条件下

    [1] 基本的索引概念
    查询DBA_INDEXES视图可得到表中所有索引的列表,注意只能通过USER_INDEXES的方法来检索模式(schema)的索引。访问USER_IND_COLUMNS视图可得到一个给定表中被索引的特定列。
    [2] 组合索引
    当某个索引包含有多个已索引的列时,称这个索引为组合(concatented)索引。在 Oracle9i引入跳跃式扫描的索引访问方法之前,查询只能在有限条件下使用该索引。比如:表emp有一个组合索引键,该索引包含了empno、ename和deptno。在Oracle9i之前除非在where之句中对第一列(empno)指定一个值,否则就不能使用这个索引键进行一次范围扫描。
    特别注意:在Oracle9i之前,只有在使用到索引的前导索引时才可以使用组合索引!
    [3] ORACLE ROWID
    通过每个行的ROWID,索引Oracle提供了访问单行数据的能力。ROWID其实就是直接指向单独行的线路图。如果想检查重复值或是其他对ROWID本身的引用,可以在任何表中使用和指定rowid列。   
    [4] 限制索引
    限制索引是一些没有经验的开发人员经常犯的错误之一。在SQL中有很多陷阱会使一些索引无法使用。下面讨论一些常见的问题:
    4.1 使用不等于操作符(<>、!=)
    下面的查询即使在cust_rating列有一个索引,查询语句仍然执行一次全表扫描。
           select cust_Id,cust_name
           from   customers
           where  cust_rating <> 'aa';
    把上面的语句改成如下的查询语句,这样,在采用基于规则的优化器而不是基于代价的优化器(更智能)时,将会使用索引。
           select cust_Id,cust_name
           from   customers
           where  cust_rating < 'aa' or cust_rating > 'aa';
    特别注意:通过把不等于操作符改成OR条件,就可以使用索引,以避免全表扫描。
    4.2 使用IS NULL 或IS NOT NULL
    使用IS NULL 或IS NOT NULL同样会限制索引的使用。因为NULL值并没有被定义。在SQL语句中使用NULL会有很多的麻烦。因此建议开     发人员在建表时,把需要索引的列设成NOT NULL。如果被索引的列在某些行中存在NULL值,就不会使用这个索引(除非索引是一个位图索     引,关于位图索引在稍后在详细讨论)。
    4.3 使用函数
    如果不使用基于函数的索引,那么在SQL语句的WHERE子句中对存在索引的列使用函数时,会使优化器忽略掉这些索引。
    下面的查询不会使用索引(只要它不是基于函数的索引)
            select empno,ename,deptno
            from   emp
            where  trunc(hiredate)='01-MAY-81';
            把上面的语句改成下面的语句,这样就可以通过索引进行查找。
            select empno,ename,deptno
            from   emp
            where  hiredate<(to_date('01-MAY-81')+0.9999);
    4.4 比较不匹配的数据类型
    比较不匹配的数据类型也是比较难于发现的性能问题之一。注意下面查询的例子,account_number是一个VARCHAR2类型,在account_number字段上有索引。下面的语句将执行全表扫描。
           select bank_name,address,city,state,zip
           from   banks
           where  account_number = 990354;
    Oracle可以自动把where子句变成to_number(account_number)=990354,这样就限制了索引的使用,改成下面的查询就可以使用索引:
           select bank_name,address,city,state,zip
           from   banks
           where  account_number ='990354';
    特别注意:不匹配的数据类型之间比较会让Oracle自动限制索引的使用,即便对这个查询执行Explain Plan也不能让您明白为什么做了一 次“全表扫描”。
    5] 选择性
    使用USER_INDEXES视图,该视图中显示了一个distinct_keys列。比较一下唯一键的数量和表中的行数,就可以判断索引的选择性。选择性越高,索引返回的数据就越少。
    [6] 群集因子(Clustering Factor)
    Clustering Factor位于USER_INDEXES视图中。该列反映了数据相对于已索引的列是否显得有序。如果Clustering Factor列的值接近于索引中的树叶块(leaf block)的数目,表中的数据就越有序。如果它的值接近于表中的行数,则表中的数据就不是很有序。
    [7] 二元高度(Binary height)
    索引的二元高度对把ROWID返回给用户进程时所要求的I/O量起到关键作用。在对一个索引进行分析后,可以通过查询DBA_INDEXES的B-level列查看它的二元高度。二元高度主要随着表的大小以及被索引的列中值的范围的狭窄程度而变化。索引上如果有大量被删除的行,它的二元高度也会增加。更新索引列也类似于删除操作,因为它增加了已删除键的数目。重建索引可能会降低二元高度。
    [8] 快速全局扫描
    在Oracle7.3后就可以使用快速全局扫描(Fast Full Scan)这个选项。这个选项允许Oracle执行一个全局索引扫描操作。快速全局扫描读取B-树索引上所有树叶块。初始化文件中的DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT参数可以控制同时被读取的块的数目。
    [9] 跳跃式扫描
    从Oracle9i开始,索引跳跃式扫描特性可以允许优化器使用组合索引,即便索引的前导列没有出现在WHERE子句中。索引跳跃式扫描比全索引扫描要快的多。下面的程序清单显示出性能的差别:
      create index skip1 on emp5(job,empno);
      index created.
      select count(*)
      from emp5
      where empno=7900;
      Elapsed:00:00:03.13
      Execution Plan
      0     SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE(Cost=4 Card=1 Bytes=5)
      1  0    SORT(AGGREGATE)
      2  1      INDEX(FAST FULL SCAN) OF 'SKIP1'(NON-UNIQUE)
      Statistics
      6826 consistent gets
      6819 physical   reads
      select /*+ index(emp5 skip1)*/ count(*)
      from emp5
      where empno=7900;
      Elapsed:00:00:00.56
      Execution Plan
      0     SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE(Cost=6 Card=1 Bytes=5)
      1  0    SORT(AGGREGATE)
      2  1      INDEX(SKIP SCAN) OF 'SKIP1'(NON-UNIQUE)
      Statistics
      21 consistent gets
      17 physical   reads
    [10] 索引的类型
    B-树索引
       位图索引
       HASH索引
       索引编排表
       反转键索引
       基于函数的索引
       分区索引
       本地和全局索引

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    2015-10-16 22:26:34
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空空如也

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oracle和mysql索引原理

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