数据库索引方法知识点笔记
2022-10-27 21:43:02 0 举报AI智能生成
数据库索引方法知识点笔记
作者其他创作
大纲/内容
MySql的索引实现
InnoDB使用聚集索引
MyISAM使用非聚集索引
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。
与聚集索引的对比
叶子结点并非数据结点
叶子结点为每一真正的数据行存储一个“键-指针”对
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。
内部节点指针指向的是索引页，叶子节点指向数据行
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
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
查询
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
插入
表包含聚集索引
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
表不包含聚集索引
插入到最末的数据页中
非聚集索引将被更新
删除
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。
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。
查询
m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
插入
数据页已满，则需要新增和拆分数据页
一般情况
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。
特殊情况
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。
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。
删除
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
索引合并
说明
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”。
B+Tree
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
索引定义
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
索引覆盖
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。
索引覆盖情况下，包含两种索引扫描
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
数据库索引文章详解.doc
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