数据库中的索引有哪些

A. MYSQL数据库索引类型都有哪些

在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的 SQL 有直接的关系，索引问题又是 SQL 问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。
1. SQL 执行流程看一个问题，在下面这个表 T 中，如果我要执行 select * from T where k between 3 and 5; 需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？mysql> create table T ( -> ID int primary key, -> k int NOT NULL DEFAULT 0, -> s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '', -> index k(k)) -> engine=InnoDB;mysql> insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'), (300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');
这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树。

这条 SQL 语句的执行流程：

1. 在 k 索引树上找到 k=3，获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录，对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5，ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4

5. 在 k 索引树去下一个值 k=6，不符合条件，循环结束

这个过程读取了 k 索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？
2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。

如果执行的语句是 select ID from T wherek between 3 and 5;，这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上，就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显着提升查询性能，是常用的性能优化手段。

但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2 最左前缀原则

B+ 树的数据项是复合的数据结构，比如 (name,sex，age) 的时候，B+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当 (张三,F,26) 这样的数据来检索的时候，B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向，如果 name 相同再依次比较 sex 和 age，最后得到检索的数据。

• # 有这样一个表 P

• mysql> create table P (id int primary key, name varchar(10) not null, sex varchar(1), age int, index tl(name,sex,age)) engine=IInnoDB;

• mysql> insert into P values(1,'张三','F',26),(2,'张三','M',27),(3,'李四','F',28),(4,'乌兹','F',22),(5,'张三','M',21),(6,'王五','M',28);

• # 下面的语句结果相同

• mysql> select * from P where name='张三' and sex='F'; ## A1

• mysql> select * from P where sex='F' and age=26; ## A2

• # explain 看一下

• mysql> explain select * from P where name='张三' and sex='F';

• +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

• | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |

• +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

• | 1 | SIMPLE | P | NULL | ref | tl | tl | 38 | const,const | 1 | 100.00 | Using index |

• +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

• mysql> explain select * from P where sex='F' and age=26;

• +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

• | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |

• +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

• | 1 | SIMPLE | P | NULL | index | NULL | tl | 43 | NULL | 6 | 16.67 | Using where; Using index |

• +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

• 可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 进行了全表扫描，虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现，但是没有使用到 name 列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给 a 单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有 b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name 和 age 的联合索引，name 字段比 age 字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。

2.3 索引下推

• 以人员表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL 语句是这么写的mysql> select * from tuser where name like '张%' and age=26 and sex=M;


• 通过最左前缀索引规则，会找到 ID1，然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID1 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。

2.4 隐式类型转化

• 隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：
• 修改表结构，修改字段数据类型。

• 修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

• 3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2 扫描行数

• MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。# 通过 show index 方法，查看索引的基数mysql> show index from t;+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| t | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 95636 | NULL | NULL | | BTREE | | || t | 1 | a | 1 | a | A | 96436 | NULL | NULL | YES | BTREE | | || t | 1 | b | 1 | b | A | 96436 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+


• MySQL 使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在 MySQL 中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择：

• on 表示统计信息会持久化存储。默认 N = 20，M = 10。

• off 表示统计信息只存储在内存中。默认 N = 8，M = 16。

• 由于是采样统计，所以不管 N 是 20 还是 8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL 选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用 analyze table 来重新统计索引信息，进行修正。

• ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...


• 3.3 索引选择异常和处理1. 采用 force index 强行选择一个索引。2. 可以考虑修改语句，引导 MySQL 使用我们期望的索引。3. 有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。

B. mysql数据库中的索引有那些，有什么用

索引可以理解为对数据的一个编码。如果把数据库比作一本书，那么索引就是页码，可以根据这个快速的去查询。比喻不恰当之处，还请大神高手多多指教。

C. 数据库表的索引有几种啊

1.普通索引、主键索引、唯一索引
2.并非所有的数据库都以相同的方式使用索引，作为通用规则，只有当经常查询列中的数据时才需要在表上创建索引。

D. 数据库中的索引是什么意思有什么用途

索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。

一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree,还有哈希表索引和R-tree）。索引是在表的列上创建。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点：索引是一种数据结构

使用索引的全部意义就是通过缩小一张表中需要查询的记录（行）的数目来加快搜索的速度。

假设有一张学生名单表，有一百条数据。要查询其中名字为 小明 的学生。

一般采取select * from students where name ='小明';由于我们想要得到每一个名字为小明的学生信息，在查询到第一个符合条件的行后，不能停止查询，因为可能还有其他符合条件的行。所以，必须一行一行的查找直到最后一行-这就意味数据库不得不检查上千行数据才能找到所以名字为小明的学生。这就是所谓的全表扫描。

假设我们在 name这一列上创建一个B-Tree索引。当我们用SQL查找名字是‘小明’的学生时，不需要再扫描全表。而是用索引查找去查找名字为‘小明’的学生，因为索引已经按照按字母顺序排序。索引已经排序意味着查询一个名字会快很多，因为名字首字母为‘小’的学生都是排列在一起的。另外重要的一点是，索引同时存储了表中相应行的指针以获取其他列的数据。

E. 数据库中的索引是什么意思

什么是索引：
索引是数据库存储引擎用于快速查找到指定数据的一种数据结构。
可以用新华字典做类比：如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录，那么按部首或拼音等排序的目录就是索引，使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。
在MySQL中，存储引擎也是用了类似的方法，先在索引中找到对应的值，然后再根据匹配的索引值找到对应表中记录的位置。
面试中为什么问索引：
之所以在索引在面试中经常被问到，就是因为：索引是数据库的良好性能表现的关键，也是对查询能优化最有效的手段。索引能够轻易地把查询性能提高几个数量级。
然而，糟糕的索引也同样会影响查询性能，当表中的数据量越来越多的时候，索引对性能的影响就越大。在数据量比较少并且负责比较低的时候，糟糕的索引对性能的影响可能不明显，但是当数据量逐渐增多的时候，性能会急剧下降。
索引的类型：
不同类型的索引，可以为不同场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层面实现的，而不是在服务器层面实现的。正如大家所知道，MySQL支持多种类型的存储引擎。所以，在不同存储引擎中索引的实现方式并不是一样的，也不是所有类型的索引都被所有存储引擎支持的，即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，它底层的实现也有可能是不相同的。

F. 什么是数据库索引 有哪些类型和特点

数据库索引的作用相当于书的目录，就是提高数据的查询速度，不同的数据库索引类型不用，比如SQL SERVER就有聚集索引和非聚集索引，聚集索引提高数据的查询速度，非聚集索引对提高查询速度不利，但可以提高数据的删除或插入速度，因为它的逻辑页面和物理页面不一致

G. 数据库索引的主要种类

数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引 是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。
根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。有关数据库所支持的索引功能的详细信息，请参见数据库文档。
提示：尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键或唯一约束。
唯一索引 唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。
当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。
主键索引
数据库表经常有一列或多列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。
在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。
聚集索引
在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。
如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。
索引列
可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引可以区分其中一列可能有相同值的行。
如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。
确定索引的有效性：
检查查询的WHERE和JOIN子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。
对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。
考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。
检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。
检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。

H. 数据库索引是什么，有什么用，怎么用

1、数据库索引是什么，有什么用

数据库索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。

索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。

2、数据库索引的用法

当表中有大量记录时，若要对表进行查询，第一种搜索信息方式是全表搜索，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录，这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O操作；

第二种就是在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索引中的ROWID（相当于页码）快速找到表中对应的记录。

索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识值的数据页的逻辑指针清单。

(8)数据库中的索引有哪些扩展阅读：

一、索引的原理：

对要查询的字段建立索引其实就是把该字段按照一定的方式排序；建立的索引只对该字段有用，如果查询的字段改变，那么这个索引也就无效了，比如图书馆的书是按照书名的第一个字母排序的，那么你想要找作者叫张三的就不能用改索引了；还有就是如果索引太多会降低查询的速度。

二、数据库索引的特点：

1、避免进行数据库全表的扫描，大多数情况，只需要扫描较少的索引页和数据页，而不是查询所有数据页。而且对于非聚集索引，有时不需要访问数据页即可得到数据。

2、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面。

3、在某些情况下，索引可以避免排序操作。

I. 数据库索引有哪几种怎样建立索引

• 种类：

1、按照索引列值的唯一性，索引可分为唯一索引和非唯一索引；

• 非唯一索引：

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace表空间名；

• 唯一索引：

建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引；

2、索引列的个数：单列索引和复合索引；

3、按照索引列的物理组织方式。

• 索引的创建格式：

CREATEUNIUQE|BITMAPINDEX<schema>.<index_name>ON<schema>.<table_name>(<column_name>|<expression>ASC|DESC,<column_name>|<expression>ASC|DESC,...)TABLESPACE<tablespace_name>STORAGE<storage_settings>LOGGING||COMPRESS<nn>NOSORT|REVERSEPARTITION|GLOBALPARTITION<partition_setting>

使用USER_IND_COLUMNS查询某个TABLE中的相应字段索引建立情况

使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查询所有索引的具体设置情况。

在Oracle中的索引可以分为：B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、簇索引、全局索引、局部索引等，下面逐一讲解：

一、B树索引：

最常用的索引，各叶子节点中包括的数据有索引列的值和数据表中对应行的ROWID，简单的说，在B树索引中，是通过在索引中保存排过续的索引列值与相对应记录的ROWID来实现快速查询的目的。其逻辑结构如图：

可以保证无论用户要搜索哪个分支的叶子结点，都需要经过相同的索引层次，即都需要相同的I/O次数。

B树索引的创建示例：

create index ind_t on t1(id);

注1：索引的针对字段创建的，相同字段不能创建一个以上的索引；

注2：默认的索引是不唯一的，但是也可以加上unique，表示该索引的字段上没有重复值(定义unique约束时会自动创建)；

注3：创建主键时，默认在主键上创建了B树索引，因此不能再在主键上创建索引。

二、位图索引：

有些字段中使用B树索引的效率仍然不高，例如性别的字段中，只有“男、女”两个值，则即便使用了B树索引，在进行检索时也将返回接近一半的记录。

所以当字段的基数很低时，需要使用位图索引。(“低”的标准是取值数量 < 行数*1%)

反向键索引是一种特殊的B树索引，在存储构造中与B树索引完全相同，但是针对数值时，反向键索引会先反向每个键值的字节，然后对反向后的新数据进行索引。例如输入2008则转换为8002，这样当数值一次增加时，其反向键在大小中的分布仍然是比较平均的。

反向键索引的创建示例：

createindex ind_t on t1(id) reverse;

注：键的反转由系统自行完成。对于用户是透明的。

四、基于函数的索引：

有的时候，需要进行如下查询：select * from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';

但是即便在date字段上建立了索引，还是不得不进行全表扫描。在这种情况下，可以使用基于函数的索引。其创建语法如下：

create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));

注：简单来说，基于函数的索引，就是将查询要用到的表达式作为索引项。

五、全局索引和局部索引：

这个索引貌似很复杂，其实很简单。总得来说一句话，就是无论怎么分区，都是为了方便管理。

具体索引和表的关系有三种：

1、局部分区索引：分区索引和分区表1对1

2、全局分区索引：分区索引和分区表N对N

3、全局非分区索引：非分区索引和分区表1对N

创建示例：

首先创建一个分区表

createtable student

(

stuno number(5),

sname vrvhar2(10),

deptno number(5)

)

partition by hash (deptno)

(

partition part_01 tablespace A1,

partition part_02 tablespace A2

);

创建局部分区索引(1v1)：

create index ind_t on student(stuno)

local(

partition part_01 tablespace A2,

partition part_02 tablespace A1

);--local后面可以不加

创建全局分区索引(NvN)：

create index ind_t on student(stuno)

globalpartition by range(stuno)

(

partition p1 values less than(1000) tablespace A1,

partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2

);--只可以进行range分区

创建全局非分区索引(1vN)

createindex ind_t on student(stuno) GLOBAL;