数据库索引方法知识点笔记
2022-10-27 21:43:02 0 举报
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数据库索引方法知识点笔记
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大纲/内容
InnoDB使用聚集索引
MyISAM使用非聚集索引
MySql的索引实现
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。
叶子结点并非数据结点
叶子结点存储一个指针偏移量,根据页指针及指针偏移量可以定位到数据行。
叶子结点为每一真正的数据行存储一个“键-指针”对
叶子节点包括:
 1.索引字段值;
 2.RowId;
非叶子节点:
 1.索引字段值;
 2.RowId;
 3.下一级索引页指针
内部节点指针指向的是索引页,叶子节点指向数据行
聚集索引是稀疏索引,叶子节点指向数据页;非聚集索引是密集索引,叶子节点指向数据行
与聚集索引的对比
n-1次索引页的查询;1次数据页查询
访问频率较高时,缓存会保存高层索引
查询有可能是从磁盘读取,也可能是缓存读取
查询
聚集索引用于查找新数据行插入位置
聚集索引和非聚集索引更新
表包含聚集索引
插入到最末的数据页中
非聚集索引将被更新
表不包含聚集索引
插入
Where子句中包含的列上,建有非聚集索引,那么该非聚集索引将被用于查找数据行的位置
位于索引叶子上的对应记录也将被删除
如果该表上有其它非聚集索引,则它们叶子结点上的相应数据也要删除。
如果删除的数据是该数所页中的唯一一条,则该页也被回收,同时需要更新各个索引树上的指针。
由于没有自动的合并功能,如果应用程序中有频繁的随机删除操作,最后可能导致表包含多个数据页,但每个页中只有少量数据。
删除
非聚集索引
定义: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。
 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。
m次数据页查询
在该使用的数据段(extent)上分配新的数据页,如果数据段已满,分配新段。
调整索引指针,这需要将相应的索引页读入内存并加锁。
大约有一半的数据行被归入新的数据页中。
如果表还有非聚集索引,则需要更新这些索引指向新的数据页。
一般情况
插入的记录很大,分配两个数据页,(1)存储新纪录,(2)存储拆分出来的数据
通常数据库系统中会将重复的数据记录存储于相同的页中
类似于自增列为聚集索引的,可能并不拆分数据页,只是简单的新添数据页。
特殊情况
数据页已满,则需要新增和拆分数据页
插入操作根据索引找到对应的数据页,然后挪动已有记录,最后插入数据。
下方的数据行向上移动以填充删除记录造成的空白
无其他数据行,那么该数据页将被回收,相应的索引页中的记录将被删除
所在数据段有其他数据页,之后会被利用
所在数据段无其他数据页,该数据段会被回收
可能导致索引页中仅有一条记录,这时,该记录可能会被移至邻近的索引页中,原索引页将被回收,即所谓的“索引合并”。
说明
索引合并
聚集索引
多叉树(B数的衍生结构,B最可能代表平衡的意思)
常见于数据库与档案系统之中
拥有均匀的对数处理时间的插入和删除动作
最大化在每个内部节点内的子节点的数目减少树的高度
节点数目上的低和高边界是固定的
B+Tree
包含键值和逻辑指针(指向数据页或另一个索引页)
以B+Tree为数据结构,每个节点是一个索引页
由于存储密集,索引中查找时在I/O上占很大的优势
分为聚集索引和非聚集索引
索引定义
定义:SQL所涉及的字段在复合非聚集索引所包含范围内时,由于非聚集索引的叶子节点包含所有数据行的索引列值,使用这些节点即可返回真正数据。
匹配索引扫描:Where子句包含引导列
非匹配索引扫描:Where子句不包含引导列
索引覆盖情况下,包含两种索引扫描
索引覆盖
数据库索引文章详解.doc
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