网站首页 > 教程文章 正文
数据库索引解释
大多数数据库需要某种形式的索引来跟上性能基准。
当数据正确索引时,数据库搜索会变得更加简单,从而提高系统的整体性能。
数据库索引很像书背面的索引。它可以让您轻松找到所需内容,而无需翻阅每一页,从而节省您的时间和精力。
数据库索引的工作方式相同。索引是一个键值对,其中键用于搜索数据而不是相应的索引列,值是指向表中相关行的指针。
为了充分利用数据库,您应该为作业使用正确的索引类型。
B树索引
B 树是最常用的索引结构之一,其中键是分层排序的。搜索数据时,树会向下遍历到包含适当键和指向表中相关行的指针的叶节点。 B 树因其在存储和搜索有序数据方面的效率而最常用。它们的平衡结构意味着可以以相同的步骤数访问所有键,从而使性能保持一致。
哈希索引
当您搜索精确的值匹配时,最好使用哈希索引。哈希索引的关键组成部分是哈希函数。当搜索特定值时,搜索值通过返回哈希值的哈希函数传递。该哈希值告诉数据库键和指针在哈希表中的位置。
位图索引
位图索引用于具有很少唯一值的列。每个位图代表一个唯一的值。位图使用 1 和 0 指示数据集中是否存在某个值。对于现有值,位图中 1 的位置显示该行在表中的位置。位图索引在处理使用多列的复杂查询时非常有效。
索引总结
当您为表建立索引时,请务必根据 WHERE 子句中最常用的列仔细选择要建立索引的列。
当多个列经常一起在 WHERE 子句中使用时,可以使用复合索引。对于复合索引,两个或多个列的组合用于创建连接键。然后根据索引策略存储键,例如上面提到的选项。
索引可以是一把双刃剑。它显着加快了查询速度,但也占用了存储空间并增加了操作开销。平衡性能和最佳存储对于充分利用数据库而不造成效率低下至关重要。
- 上一篇: C++ B-tree:探索数据结构之美
- 下一篇: 深入解析MySQL索引高速查询的核心机制与原理
猜你喜欢
- 2025-03-07 深入解析MySQL索引高速查询的核心机制与原理
- 2025-03-07 C++ B-tree:探索数据结构之美
- 2025-03-07 Java面试核心技能全景解析:架构设计与编码能力的深度碰撞
- 2025-03-07 图文并茂 10分钟深度剖析数据库索引
- 2025-03-07 详细介绍一下MySQL中的复合索引?
- 2025-03-07 程序员必须掌握的8种数据结构: 1.数组: 数组
- 2025-03-07 PostgreSQL技术内幕25:时序数据库插件TimescaleDB
- 2025-03-07 为什么大厂不建议使用多表join?
- 2025-03-07 什么是算法?
- 2025-03-07 数据结构——第7章-查找
- 最近发表
-
- 一个可以用来练手的C++开源编译器!
- Linux开发工具使用指南(linux软件开发工具)
- Linux下Makefile文件的模式规则和自动化变量
- 程序员的副业秘籍!一款可以快速搭建各类系统的后台管理系统
- postgresql自定义函数实现,通过contrib模块进行扩展
- Linux GCC编译及Makefile使用(gcc makefile编写)
- wordpress独立站上线两周没收录?原来是robots.txt搞的鬼…
- make sure用法解析(make sure sth)
- 每天一个 Python 库:Django全能Web框架,一站式后台开发
- Makefile实践(makefile经典教程)
- 标签列表
-
- location.href (44)
- document.ready (36)
- git checkout -b (34)
- 跃点数 (35)
- 阿里云镜像地址 (33)
- qt qmessagebox (36)
- mybatis plus page (35)
- vue @scroll (38)
- 堆栈区别 (33)
- 什么是容器 (33)
- sha1 md5 (33)
- navicat导出数据 (34)
- 阿里云acp考试 (33)
- 阿里云 nacos (34)
- redhat官网下载镜像 (36)
- srs服务器 (33)
- pico开发者 (33)
- https的端口号 (34)
- vscode更改主题 (35)
- 阿里云资源池 (34)
- os.path.join (33)
- redis aof rdb 区别 (33)
- 302跳转 (33)
- http method (35)
- js array splice (33)