免费自助建站软件,王烨辉,天津网站建设制作软件,谷歌账号注册入口官网1、什么是数据库中的索引#xff1f;索引有什么作用#xff1f;引入索引的目的是为了加快查询速度。如果数据量很大#xff0c;大的查询要从硬盘加载数据到内存当中。2、InnoDB中的索引原理是怎么样的#xff1f;InnoDB是MySQL的默认存储引擎,InnoDB有两种索引#xff1a;…1、什么是数据库中的索引索引有什么作用引入索引的目的是为了加快查询速度。如果数据量很大大的查询要从硬盘加载数据到内存当中。2、InnoDB中的索引原理是怎么样的InnoDB是MySQL的默认存储引擎,InnoDB有两种索引B树索引和哈希索引其中哈希索引是自适应性的存储引擎会根据表的使用情况自动创建哈希索引不能人为的干涉。B树、B-树、B树、B*树四种数据结构在索引中的运用这四种数据结构的顺序必须是这样的。分别阐述如下B树二叉树每个结点只存储一个关键字等于则命中小于走左结点大于走右结点B-树多路搜索树每个结点存储M/2到M个关键字非叶子结点存储指向关键字范围的子结点所有关键字在整颗树中出现且只出现一次非叶子结点可以命中B树在B-树基础上为叶子结点增加链表指针所有关键字都在叶子结点中出现非叶子结点作为叶子结点的索引B树总是到叶子结点才命中B*树在B树基础上为非叶子结点也增加链表指针将结点的最低利用率从1/2提高到2/3首先B树也叫作二叉搜索树字如其义。B树有如下三个特点所有非叶子节点至多拥有两个儿子所有节点存储一个关键字非叶子节点的左指针指向小于其关键字的子树右指针指向大于其关键字的子树。B树的搜索从根结点开始如果查询的关键字与结点的关键字相等那么就命中否则如果查询关键字比结点关键字小就进入左儿子如果比结点关键字大就进入右儿子如果左儿子或右儿子的指针为空则报告找不到相应的关键字。如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡)那么B树的搜索性能逼近二分查找但它比连续内存空间的二分查找的优点是改变B树结构(插入与删除结点)不需要移动大段的内存数据甚至通常是常数开销。最右边也是一个B树但它的搜索性能已经是线性的了同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引所以使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构和避免右图的结构也就是所谓的“平衡”问题实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法即“平衡二叉树”如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略其次B-树。数据量越大B树的高度会越高之所以会越高主要是因为二叉引起的。所以在此基础上我们定义了B-树的规范如下B-树不是二叉的所以又叫作多路搜索树。B-树是一种多路搜索树(并不是二叉的)1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子且M22.根结点的儿子数为[2, M]除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]3.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字(至少2个关键字)4.非叶子结点的关键字个数指向儿子的指针个数-15.非叶子结点的关键字K[1], K[2], …, K[M-1]且K[i] K[i1]6.非叶子结点的指针P[1], P[2], …, P[M]其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树7.所有叶子结点位于同一层如图所示中(M3)B-树的搜索从根结点开始对结点内的关键字(有序)序列进行二分查找如果命中则结束否则进入查询关键字所属范围的儿子结点重复直到所对应的儿子指针为空或已经是叶子结点。B-树的特性1.关键字集合分布在整颗树中2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中3.搜索有可能在非叶子结点结束4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找5.自动层次控制由于限制了除根结点以外的非叶子结点至少含有M/2个儿子确保了结点的至少利用率其最底搜索性能如图其中M为设定的非叶子结点最多子树个数N为关键字总数所以B-树的性能总是等价于二分查找(与M值无关)也就没有B树平衡的问题由于M/2的限制在插入结点时如果结点已满需要将结点分裂为两个各占M/2的结点删除结点时需将两个不足M/2的兄弟结点合并其次B树。B树、B-树、B树、B*树。B树是二叉搜索树B-树、B树、B*树都是多路搜索树。B-树定义了基本的规范它有个特点关键字出现在非叶子节点或者叶子节点子树的指针比关键字个数大一个。B树在这两方面分别做了升级定义如下B树是B-树的变体也是一种多路搜索树1.其定义基本与B-树同除了2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同3.非叶子结点的子树指针P[i]指向关键字值属于[K[i], K[i1])的子树(B-树是开区间)5.为所有叶子结点增加一个链指针6.所有关键字都在叶子结点出现B的搜索与B-树也基本相同区别是B树只有达到叶子结点才命中(B-树可以在非叶子结点命中)其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找B的特性1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引)且链表中的关键字恰好是有序的2.不可能在非叶子结点命中3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层4.更适合文件索引系统最后B*树它是B树的变体在B树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针。B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M即块的最低使用率为2/3(代替B树的1/2)B树的分裂当一个结点满时分配一个新的结点并将原结点中1/2的数据复制到新结点最后在父结点中增加新结点的指针B树的分裂只影响原结点和父结点而不会影响兄弟结点所以它不需要指向兄弟的指针B*树的分裂当一个结点满时如果它的下一个兄弟结点未满那么将一部分数据移到兄弟结点中再在原结点插入关键字最后修改父结点中兄弟结点的关键字(因为兄弟结点的关键字范围改变了)如果兄弟也满了则在原结点与兄弟结点之间增加新结点并各复制1/3的数据到新结点最后在父结点增加新结点的指针所以B*树分配新结点的概率比B树要低空间使用率更高3、如何在Navicat中对表添加索引#删除表DROP TABLE test.idc_work_order_main# 创建表结构idc_work_order_mainCREATE TABLE idc_work_order_main (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键ID,creator varchar(128) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 创建人,gmt_create timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT 创建时间,modifier varchar(128) DEFAULT 0 COMMENT 修改人,gmt_modified timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT 修改时间,title varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 工单标题,category varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 工单类别,subject varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 工单类型,demander varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT 需求方,is_atomic char(1) DEFAULT y COMMENT 是否原子工单,atomic_id int(11) DEFAULT NULL COMMENT 当前原子工单在列表中ID,site varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 工单所在机房,operationer varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 当前处理人,operation_role varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 当前处理角色,state varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 工单状态,sub_state varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 工单子状态,expect_time timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT 预期结单时间,sla bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT sla,evaluation varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 评价,create_source varchar(32) DEFAULT TBOSS COMMENT 创建源,source_key varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 创建源唯一标示,is_deleted char(1) DEFAULT n COMMENT 是否已删除y,n,remark varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT 备注,parent_id int(11) DEFAULT 0 COMMENT 父工单ID,asset_total int(11) DEFAULT 0 COMMENT 设备总数,sla_standard double DEFAULT NULL COMMENT 标准时间,sla_unit char(1) DEFAULT NULL COMMENT sla 单位,effective_date timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT 提单时间(生效时间),is_timeout char(1) DEFAULT n COMMENT 是否超时‘y’超时‘n’未超时,statement_date timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT 结单的时间,source_creator varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 第三方创建人信息(域账号),atomic_order_id int(11) DEFAULT NULL COMMENT 当前原子工单编号,order_device_type varchar(50) DEFAULT SERVER COMMENT 工单设备类型(server服务器,network_serve等),finish_asset_total int(11) DEFAULT 0 COMMENT 完成设备数,PRIMARY KEY (id),KEY idx_statement_date (statement_date),KEY idx_parent_id (parent_id),KEY idx_gmt_modified (gmt_modified),KEY idx_gmt_create (gmt_create)) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT182431 DEFAULT CHARSETutf8 COMMENT工单主表;#显示建表信息SHOW CREATE TABLE idc_work_order_main#添加索引ALTER TABLE idc_work_order_main ADD INDEX atomic_order_id (atomic_order_id)SHOW INDEX FROM idc_work_order_mainEXPLAIN SELECT * FROM idc_work_order_main WHERE atomic_order_id 9956#添加主键 (唯一)ALTER TABLE idc_work_order_main ADD PRIMARY KEY source_creator (source_creator)#添加唯一索引ALTER TABLE idc_work_order_main ADD UNIQUE source_creator (source_creator)SHOW INDEX FROM idc_work_order_main#添加联合索引ALTER TABLE idc_work_order_main ADD INDEX id_source_parent_create_atomic (id,source_creator,parent_id,gmt_create,atomic_order_id)SHOW INDEX FROM idc_work_order_main关于索引1.一本书光目录就占半本书目录(索引)还有意义吗索引过多一定情况下会导致索引文件过大(指数增长)系统在寻址时查询时间增长。2.性别字段就男女两个加索引纯浪费。一个索引会在 update 或 insert 时增加一次 I/O对于操作系统底层来说是非常损耗性能的。3.首先mysql是B树索引这种作为索引的好处是可以对有序的记录作logN级的查找不过对于没有大小之分的数据来说还是建立哈希索引更好因为哈希索引的时间复杂度基本是log1的。(注意此处有序和无序的概念)。4.索引的命名规则表名_字段名需要加索引的字段要在where条件中数据量少的字段不需要加索引如果where条件中是OR关系加索引不起作用符合最左原则。4、索引中的index和key的使用key 是数据库的物理结构处于模型层面的它包含两层意义和作用一是约束(偏重于约束和规范数据库的结构完整性)二是索引(辅助查询用的)。包括primary key, unique key, foreign key 等。primary key 有两个作用一是约束作用(constraint)用来规范一个存储主键和唯一性但同时也在此key上建立了一个indexunique key 也有两个作用一是约束作用(constraint)规范数据的唯一性但同时也在这个key上建立了一个indexforeign key也有两个作用一是约束作用(constraint)规范数据的引用完整性但同时也在这个key上建立了一个index可见mysql的key是同时具有constraint和index的意义这点和其他数据库表现的可能有区别。index是数据库的物理结构处于实现层面的它只是辅助查询的它创建时会在另外的表空间(mysql中的innodb表空间)以一个类似目录的结构存储。索引只是索引它不会去约束索引的字段的行为(那是key要做的事情)。Mysql常见索引有主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引。
