数据库索引文件一般采用什么数据结构?
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发布时间:2022-04-23 11:03
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时间:2022-04-07 23:59
关于数据库索引的数据结构,大多数数据库都是采用B树。
1、非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间,所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身,还要更新非主键索引,更新内容更多了,所以导致速度降低。反过来,如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储,更新的时候就没有额外的开销。
2、非主键索引对提高查询速度来讲,主要的方面是:检索的条件(where...)如果命中对应的非主键索引的话,就不需要对数据表做全表扫描,效率肯定是大大提高。(索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分,是一个数据库程序员的必修课,不同数据库系统的语法不同,但是原理基本相同)。
3、如果检索结果的字段包含在非主键索引中,即使对非主键索引做全扫描,也比对整表字段做全扫描快,因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存,节约了IO时间。
扩展资料:
1、选择唯一性索引 唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如,学生表中学号是具有唯 一性的字 段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话,可能存 在同名现象, 从而降低查询速度。
2、尽量使用数据量少的索引 如果索引的值很长,那么查询的速度会受到影响。例如,对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索 需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。
3、尽量使用前缀来索引 如果索引字段的值很长,最好使用值的前缀来索引。例如,TEXT和BLOG类型的字段,进行全文检 索会很浪费时 间。如果只检索字段的前面的若干个字符,这样可以提高检索速度。
热心网友
时间:2022-04-08 01:17
数据库索引文件采用数据结构概述:
1、非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间,所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身,还要更新非主键索引,更新内容更多了,所以导致速度降低。反过来,如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储,更新的时候就没有额外的开销。
非主键索引对提高查询速度来讲,主要的方面是:检索的条件(where...)如果命中对应的非主键索引的话,就不需要对数据表做全表扫描,效率肯定是大大提高。(索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分,是一个数据库程序员的必修课,不同数据库系统的语法不同,但是原理基本相同);
2、如果检索结果的字段包含在非主键索引中,即使对非主键索引做全扫描,也比对整表字段做全扫描快,因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存,节约了IO时间。
3、不过一般说索引对查询速度的影响,主要指第一种情况。
关于数据库索引的数据结构,大多数数据库都是采用B树。可参照文章:
非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间,所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身,还要更新非主键索引,更新内容更多了,所以导致速度降低。反过来,如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储,更新的时候就没有额外的开销。
非主键索引对提高查询速度来讲,主要的方面是:检索的条件(where...)如果命中对应的非主键索引的话,就不需要对数据表做全表扫描,效率肯定是大大提高。(索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分,是一个数据库程序员的必修课,不同数据库系统的语法不同,但是原理基本相同);
另一方面,也有如下的可能:如果检索结果的字段包含在非主键索引中,即使对非主键索引做全扫描,也比对整表字段做全扫描快,因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存,节约了IO时间。
不过一般说索引对查询速度的影响,主要指第一种情况。
热心网友
时间:2022-04-08 02:51
关于数据库索引的数据结构,大多数数据库都是采用B树。可参照文章:
http://blog.csdn.net/Ant_Yan/archive/2008/09/15/2932068.aspx
非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间,所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身,还要更新非主键索引,更新内容更多了,所以导致速度降低。反过来,如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储,更新的时候就没有额外的开销。
非主键索引对提高查询速度来讲,主要的方面是:检索的条件(where...)如果命中对应的非主键索引的话,就不需要对数据表做全表扫描,效率肯定是大大提高。(索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分,是一个数据库程序员的必修课,不同数据库系统的语法不同,但是原理基本相同);
另一方面,也有如下的可能:如果检索结果的字段包含在非主键索引中,即使对非主键索引做全扫描,也比对整表字段做全扫描快,因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存,节约了IO时间。
不过一般说索引对查询速度的影响,主要指第一种情况。
热心网友
时间:2022-04-08 04:43
B*树
跳表
红黑树
哈希表
布隆过滤器
.如果数据是动态的,则每次变动都会同步更新索引。推荐B*树,听说增删改查效率都很高,其次红黑树,效率也挺好,再其次哈希表,数据量多且碰撞较多时查询,删,改的效率会变差
.如果数据是静态的,有序数组也可以,位图也可以
.如果数据是结构化的,则可字段组合索引
.如果数据是非结构化的,则提取关键字作索引进行交集并集差集操作
热心网友
时间:2022-04-08 06:51
数据结构使用:B*树
建立索引后,查询时,先去查找索引,索引就像书的目录,然后根据索引中的位置信息(就像书中的页数),直接定位到要查找的那条记录。当更新时,不仅要更新表,还要更新索引,速度会降低