索引使用规则:
(1)让限制条件更大的索引放在前面(根据“匹配索引扫描”效率更高)
(2)在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
(3)索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
什么是索引
在数据库中,索引的含义与日常意义上的“索引”一词并无多大区别(想想小时候查字典),它是用于提高数据库表数据访问速度的数据库对象 A)索引可以避免全表扫描。多数查询可以仅扫描少量索引页及数据页,而不是遍历所有数据页。 B)对于非聚集索引,有些查询甚至可以不访问数据页 C)聚集索引可以避免数据插入操作集中于表的最后一个数据页 D)一些情况下,索引还可用于避免排序操作。
当然,众所周知,虽然索引可以提高查询速度,但是它们也会导致数据库系统更新数据的性能下降,因为大部分数据更新需要同时更新索引。
2.索引的存储
一条索引记录中包含的基本信息包括:键值(即你定义索引时指定的所有字段的值)+逻辑指针(指向数据页或者另一索引页)。
当你为一张空表创建索引时,数据库系统将为你分配一个索引页,该索引页在你插入数据前一直是空的。此页此时既是根结点,也是叶结点。每当你往表中插入一行数据,数据库系统即向此根结点中插入一行索引记录。当根结点满时,数据库系统大抵按以下步骤进行分裂: A)创建两个儿子结点 B)将原根结点中的数据近似地拆成两半,分别写入新的两个儿子结点 C)根结点中加上指向两个儿子结点的指针
通常状况下,由于索引记录仅包含索引字段值(以及4-9字节的指针),索引实体比真实的数据行要小许多,索引页相较数据页来说要密集许多。一个索引页可以存储数量更多的索引记录,这意味着在索引中查找时在I/O上占很大的优势,理解这一点有助于从本质上了解使用索引的优势。
3.索引的类型
A)聚集索引,表数据按照索引的顺序来存储的。对于聚集索引,叶子结点即存储了真实的数据行,不再有另外单独的数据页。 B)非聚集索引,表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引,叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针,该层紧邻数据页,其行数量与数据表行数据量一致。
在一张表上只能创建一个聚集索引,因为真实数据的物理顺序只可能是一种。如果一张表没有聚集索引,那么它被称为“堆集”(Heap)。这样的表中的数据行没有特定的顺序,所有的新行将被添加的表的末尾位置。
4.聚集索引
在聚集索引中,叶结点也即数据结点,所有数据行的存储顺序与索引的存储顺序一致。
1)聚集索引与查询操作
如上图,我们在名字字段上建立聚集索引,当需要在根据此字段查找特定的记录时,数据库系统会根据特定的系统表查找的此索引的根,然后根据指针查找下一个,直到找到。例如我们要查询“Green”,由于它介于[Bennet,Karsen],据此我们找到了索引页1007,在该页中“Green”介于[Greane, Hunter]间,据此我们找到叶结点1133(也即数据结点),并最终在此页中找以了目标数据行。
此次查询的IO包括3个索引页的查询(其中最后一次实际上是在数据页中查询)。这里的查找可能是从磁盘读取(Physical Read)或是从缓存中读取(Logical Read),如果此表访问频率较高,那么索引树中较高层的索引很可能在缓存中被找到。所以真正的IO可能小于上面的情况。
5.非聚集索引
非聚集索引与聚集索引相比: A)叶子结点并非数据结点 B)叶子结点为每一真正的数据行存储一个“键-指针”对 C)叶子结点中还存储了一个指针偏移量,根据页指针及指针偏移量可以定位到具体的数据行。 D)类似的,在除叶结点外的其它索引结点,存储的也是类似的内容,只不过它是指向下一级的索引页的。
聚集索引是一种稀疏索引,数据页上一级的索引页存储的是页指针,而不是行指针。而对于非聚集索引,则是密集索引,在数据页的上一级索引页它为每一个数据行存储一条索引记录。
对于根与中间级的索引记录,它的结构包括: A)索引字段值 B)RowId(即对应数据页的页指针+指针偏移量)。在高层的索引页中包含RowId是为了当索引允许重复值时,当更改数据时精确定位数据行。 C)下一级索引页的指针
对于叶子层的索引对象,它的结构包括: A)索引字段值 B)RowId
1)非聚集索引与查询操作
针对上图,如果我们同样查找“Green”,那么一次查询操作将包含以下IO:3个索引页的读取+1个数据页的读取。同样,由于缓存的关系,真实的IO实际可能要小于上面列出的。
6.索引覆盖
索引覆盖是这样一种索引策略:当某一查询中包含的所需字段皆包含于一个索引中,此时索引将大大提高查询性能。
包含多个字段的索引,称为复合索引。索引最多可以包含31个字段,索引记录最大长度为600B。如果你在若干个字段上创建了一个复合的非聚集索引,且你的查询中所需Select字段及Where,Order By,Group By,Having子句中所涉及的字段都包含在索引中,则只搜索索引页即可满足查询,而不需要访问数据页。由于非聚集索引的叶结点包含所有数据行中的索引列值,使用这些结点即可返回真正的数据,这种情况称之为“索引覆盖”。
在索引覆盖的情况下,包含两种索引扫描: A)匹配索引扫描
B)非匹配索引扫描
1)匹配索引扫描
此类索引扫描可以让我们省去访问数据页的步骤,当查询仅返回一行数据时,性能提高是有限的,但在范围查询的情况下,性能提高将随结果集数量的增长而增长。
针对此类扫描,索引必须包含查询中涉及的的所有字段,另外,还需要满足:Where子句中包含索引中的“引导列”(Leading Column),例如一个复合索引包含A,B,C,D四列,则A为“引导列”。如果Where子句中所包含列是BCD或者BD等情况,则只能使用非匹配索引扫描。
2)非配置索引扫描
正如上述,如果Where子句中不包含索引的导引列,那么将使用非配置索引扫描。这最终导致扫描索引树上的所有叶子结点,当然,它的性能通常仍强于扫描所有的数据页。