資料庫查詢索引

㈠ 資料庫中的索引是什麼意思

什麼是索引：
索引是資料庫存儲引擎用於快速查找到指定數據的一種數據結構。
可以用新華字典做類比：如果新華字典中對每個字的詳細解釋是資料庫中表的記錄，那麼按部首或拼音等排序的目錄就是索引，使用它可以讓我們快速查找的某一個字詳細解釋的位置。
在Mysql中，存儲引擎也是用了類似的方法，先在索引中找到對應的值，然後再根據匹配的索引值找到對應表中記錄的位置。
面試中為什麼問索引：
之所以在索引在面試中經常被問到，就是因為：索引是資料庫的良好性能表現的關鍵，也是對查詢能優化最有效的手段。索引能夠輕易地把查詢性能提高幾個數量級。
然而，糟糕的索引也同樣會影響查詢性能，當表中的數據量越來越多的時候，索引對性能的影響就越大。在數據量比較少並且負責比較低的時候，糟糕的索引對性能的影響可能不明顯，但是當數據量逐漸增多的時候，性能會急劇下降。
索引的類型：
不同類型的索引，可以為不同場景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存儲引擎層面實現的，而不是在伺服器層面實現的。正如大家所知道，MySQL支持多種類型的存儲引擎。所以，在不同存儲引擎中索引的實現方式並不是一樣的，也不是所有類型的索引都被所有存儲引擎支持的，即使多個存儲引擎支持同一種類型的索引，它底層的實現也有可能是不相同的。

㈡ 資料庫查詢和索引有何區別

查詢就是在資料庫中找出需要的數據，在數據量大的情況下，查找的時間就會變長，所以為了加快查詢到需要數據的速度，為一些查詢條件的欄位加上索引，這樣可以快速找到需要的數據，索引就是為了提高查詢速度

㈢ 資料庫索引的實現原理

資料庫索引的實現原理
一、概述資料庫索引，是資料庫管理系統中一個排序的數據結構，以協助快速查詢、更新資料庫表中數據。索引的實現通常使用B樹及其變種B+樹。在數據之外，資料庫系統還維護著滿足特定查找演算法的數據結構，這些數據結構以某種方式引用(指向)數據，這樣就可以在這些數據結構上實現高級查找演算法。這種數據結構，就是索引。其實說穿了，索引問題就是一個查找問題。二、索引的原理當我們的業務產生了大量的數據時，查找數據的效率問題也就隨之而來，所以我們可以通過為表設置索引，而為表設置索引要付出代價的：一是增加了資料庫的存儲空間，二是在插入和修改數據時要花費較多的時間(因為索引也要隨之變動)。
上圖展示了一種可能的索引方式。左邊是數據表，一共有兩列七條記錄，最左邊的是數據記錄的物理地址(注意邏輯上相鄰的記錄在磁碟上也並不是一定物理相鄰的)。為了加快Col2的查找，可以維護一個右邊所示的二叉查找樹，每個節點分別包含索引鍵值和一個指向對應數據記錄物理地址的指針，這樣就可以運用二叉查找在O(log2n)的復雜度內獲取到相應數據。索引是建立在資料庫表中的某些列的上面。在創建索引的時候，應該考慮在哪些列上可以創建索引，在哪些列上不能創建索引。一般來說，應該在這些列上創建索引：在經常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;在作為主鍵的列上，強制該列的唯一性和組織表中數據的排列結構;在經常用在連接的列上，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度;在經常需要根據范圍進行搜索的列上創建索引，因為索引已經排序，其指定的范圍是連續的;在經常需要排序的列上創建索引，因為索引已經排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間;在經常使用在WHERE子句中的列上面創建索引，加快條件的判斷速度。創建索引可以大大提高系統的性能第一，通過創建唯一性索引，可以保證資料庫表中每一行數據的唯一性。第二，可以大大加快數據的檢索速度，這也是創建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之間的連接，特別是在實現數據的參考完整性方面特別有意義。第四，在使用分組和排序子句進行數據檢索時，同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。第五，通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優化隱藏器，提高系統的性能。也許會有人要問：增加索引有如此多的優點，為什麼不對表中的每一個列創建一個索引呢?因為，增加索引也有許多不利的方面。創建索引的弊端第一，創建索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著數據量的增加而增加。第二，索引需要佔物理空間，除了數據表占數據空間之外，每一個索引還要佔一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那麼需要的空間就會更大。第三，當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，這樣就降低了數據的維護速度。同樣，對於有些列不應該創建索引。一般來說，不應該創建索引的的這些列具有下列特點：第一，對於那些在查詢中很少使用或者參考的列不應該創建索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，並不能提高查詢速度。相反，由於增加了索引，反而降低了系統的維護速度和增大了空間需求。第二，對於那些只有很少數據值的列也不應該增加索引。這是因為，由於這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的數據行佔了表中數據行的很大比例，即需要在表中搜索的數據行的比例很大。增加索引，並不能明顯加快檢索速度。第三，對於那些定義為text, image和bit數據類型的列不應該增加索引。這是因為，這些列的數據量要麼相當大，要麼取值很少。第四，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引。這是因為，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因此，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引。三、索引的類型根據資料庫的功能，可以在資料庫設計器中創建三種索引：唯一索引、主鍵索引和聚集索引。唯一索引唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。當現有數據中存在重復的鍵值時，大多數資料庫不允許將新創建的唯一索引與表一起保存。資料庫還可能防止添加將在表中創建重復鍵值的新數據。例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上創建了唯一索引，則任何兩個員工都不能同姓。主鍵索引資料庫表經常有一列或列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱為表的主鍵。在資料庫關系圖中為表定義主鍵將自動創建主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定類型。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。當在查詢中使用主鍵索引時，它還允許對數據的快速訪問。聚集索引在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯(索引)順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數據訪問速度。四、局部性原理與磁碟預讀由於存儲介質的特性，磁碟本身存取就比主存慢很多，再加上機械運動耗費，磁碟的存取速度往往是主存的幾百分分之一，因此為了提高效率，要盡量減少磁碟I/O。為了達到這個目的，磁碟往往不是嚴格按需讀取，而是每次都會預讀，即使只需要一個位元組，磁碟也會從這個位置開始，順序向後讀取一定長度的數據放入內存。這樣做的理論依據是計算機科學中著名的局部性原理：當一個數據被用到時，其附近的數據也通常會馬上被使用。程序運行期間所需要的數據通常比較集中。由於磁碟順序讀取的效率很高(不需要尋道時間，只需很少的旋轉時間)，因此對於具有局部性的程序來說，預讀可以提高I/O效率。預讀的長度一般為頁(page)的整倍數。頁是計算機管理存儲器的邏輯塊，硬體及操作系統往往將主存和磁碟存儲區分割為連續的大小相等的塊，每個存儲塊稱為一頁(在許多操作系統中，頁得大小通常為4k)，主存和磁碟以頁為單位交換數據。當程序要讀取的數據不在主存中時，會觸發一個缺頁異常，此時系統會向磁碟發出讀盤信號，磁碟會找到數據的起始位置並向後連續讀取一頁或幾頁載入內存中，然後異常返回，程序繼續運行。五、B樹和B+樹數據結構1、B樹B樹中每個節點包含了鍵值和鍵值對於的數據對象存放地址指針，所以成功搜索一個對象可以不用到達樹的葉節點。成功搜索包括節點內搜索和沿某一路徑的搜索，成功搜索時間取決於關鍵碼所在的層次以及節點內關鍵碼的數量。在B樹中查找給定關鍵字的方法是：首先把根結點取來，在根結點所包含的關鍵字K1,…,kj查找給定的關鍵字(可用順序查找或二分查找法)，若找到等於給定值的關鍵字，則查找成功;否則，一定可以確定要查的關鍵字在某個Ki或Ki+1之間，於是取Pi所指的下一層索引節點塊繼續查找，直到找到，或指針Pi為空時查找失敗。2、B+樹B+樹非葉節點中存放的關鍵碼並不指示數據對象的地址指針，非也節點只是索引部分。所有的葉節點在同一層上，包含了全部關鍵碼和相應數據對象的存放地址指針，且葉節點按關鍵碼從小到大順序鏈接。如果實際數據對象按加入的順序存儲而不是按關鍵碼次數存儲的話，葉節點的索引必須是稠密索引，若實際數據存儲按關鍵碼次序存放的話，葉節點索引時稀疏索引。B+樹有2個頭指針，一個是樹的根節點，一個是最小關鍵碼的葉節點。所以 B+樹有兩種搜索方法：一種是按葉節點自己拉起的鏈表順序搜索。一種是從根節點開始搜索，和B樹類似，不過如果非葉節點的關鍵碼等於給定值，搜索並不停止，而是繼續沿右指針，一直查到葉節點上的關鍵碼。所以無論搜索是否成功，都將走完樹的所有層。B+ 樹中，數據對象的插入和刪除僅在葉節點上進行。這兩種處理索引的數據結構的不同之處：1、B樹中同一鍵值不會出現多次，並且它有可能出現在葉結點，也有可能出現在非葉結點中。而B+樹的鍵一定會出現在葉結點中，並且有可能在非葉結點中也有可能重復出現，以維持B+樹的平衡。2、因為B樹鍵位置不定，且在整個樹結構中只出現一次，雖然可以節省存儲空間，但使得在插入、刪除操作復雜度明顯增加。B+樹相比來說是一種較好的折中。3、B樹的查詢效率與鍵在樹中的位置有關，最大時間復雜度與B+樹相同(在葉結點的時候)，最小時間復雜度為1(在根結點的時候)。而B+樹的時候復雜度對某建成的樹是固定的。六、B/+Tree索引的性能分析到這里終於可以分析B-/+Tree索引的性能了。上文說過一般使用磁碟I/O次數評價索引結構的優劣。先從B-Tree分析，根據B-Tree的定義，可知檢索一次最多需要訪問h個節點。資料庫系統的設計者巧妙利用了磁碟預讀原理，將一個節點的大小設為等於一個頁，這樣每個節點只需要一次I/O就可以完全載入。為了達到這個目的，在實際實現B-Tree還需要使用如下技巧：每次新建節點時，直接申請一個頁的空間，這樣就保證一個節點物理上也存儲在一個頁里，加之計算機存儲分配都是按頁對齊的，就實現了一個node只需一次I/O。B-Tree中一次檢索最多需要h-1次I/O(根節點常駐內存)，漸進復雜度為O(h)=O(logdN)。一般實際應用中，出度d是非常大的數字，通常超過100，因此h非常小(通常不超過3)。而紅黑樹這種結構，h明顯要深的多。由於邏輯上很近的節點(父子)物理上可能很遠，無法利用局部性，所以紅黑樹的I/O漸進復雜度也為O(h)，效率明顯比B-Tree差很多。綜上所述，用B-Tree作為索引結構效率是非常高的。

㈣ 資料庫建立索引怎麼利用索引查詢

1.合理使用索引
索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。
索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：
在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。
在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。
在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。
如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。
使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而 使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量 數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。
(1)在下面兩條select語句中:
SELECT * FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0;
SELECT * FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;
如果數據表中的數據field1都>=0,則第一條select語句要比第二條select語句效率高的多，因為第二條select語句的第一個條件耗費了大量的系統資源。
第一個原則：在where子句中應把最具限制性的條件放在最前面。
(2)在下面的select語句中:
SELECT * FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;
若有索引index(a,b,c)，則where子句中欄位的順序應和索引中欄位順序一致。
第二個原則：where子句中欄位的順序應和索引中欄位順序一致。
——————————————————————————
以下假設在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。
——————————————————————————
(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快
SELECT * FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]
因為後者在索引掃描後要多一步ROWID表訪問。
(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢
因為前者可以迅速定位索引。
(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢，
因為後者不使用索引。
(6) 使用函數如：
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。
如果一個表有兩萬條記錄，建議不使用函數；如果一個表有五萬條以上記錄，嚴格禁止使用函數！兩萬條記錄以下沒有限制。
(7) 空值不在索引中存儲，所以
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。
(8) 不等式如
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。
相似地，
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。
(9) 多列索引，只有當查詢中索引首列被用於條件時，索引才能被使用。
(10) MAX，MIN等函數，使用索引。
SELECT max(field2) FROM tb 所以，如果需要對欄位取max，min，sum等，應該加索引。
一次只使用一個聚集函數，如：
SELECT 「min」=min(field1), 「max」=max(field1) FROM tb
不如：SELECT 「min」=(SELECT min(field1) FROM tb) , 「max」=(SELECT max(field1) FROM tb)
(11) 重復值過多的索引不會被查詢優化器使用。而且因為建了索引，修改該欄位值時還要修改索引，所以更新該欄位的操作比沒有索引更慢。
(12) 索引值過大（如在一個char(40)的欄位上建索引），會造成大量的I/O開銷（甚至會超過表掃描的I/O開銷）。因此，盡量使用整數索引。 Sp_estspace可以計算表和索引的開銷。
(13) 對於多列索引，ORDER BY的順序必須和索引的欄位順序一致。
(14) 在sybase中，如果ORDER BY的欄位組成一個簇索引，那麼無須做ORDER BY。記錄的排列順序是與簇索引一致的。
(15) 多表聯結（具體查詢方案需要通過測試得到）
where子句中限定條件盡量使用相關聯的欄位，且盡量把相關聯的欄位放在前面。
SELECT a.field1,b.field2 FROM a,b WHERE a.field3=b.field3
field3上沒有索引的情況下:
對a作全表掃描，結果排序
對b作全表掃描，結果排序
結果合並。
對於很小的表或巨大的表比較合適。
field3上有索引
按照表聯結的次序，b為驅動表，a為被驅動表
對b作全表掃描
對a作索引范圍掃描
如果匹配，通過a的rowid訪問
(16) 避免一對多的join。如：
SELECT tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1.field2=tb2.field2 AND tb1.field2=『BU1032』 AND tb2.field2= 『aaa』
不如：
declare @a varchar(80)
SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=『aaa』
SELECT tb1.field3,tb1.field4,@a FROM tb1 WHERE field2= 『aaa』
(16) 子查詢
用exists/not exists代替in/not in操作
比較：
SELECT a.field1 FROM a WHERE a.field2 IN(SELECT b.field1 FROM b WHERE b.field2=100)
SELECT a.field1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.field2=b.field1 AND b.field2=100)
SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)
SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE b.field2=a.field1)
(17) 主、外鍵主要用於數據約束，sybase中創建主鍵時會自動創建索引，外鍵與索引無關，提高性能必須再建索引。
(18) char類型的欄位不建索引比int類型的欄位不建索引更糟糕。建索引後性能只稍差一點。
(19) 使用count(*)而不要使用count(column_name)，避免使用count(DISTINCT column_name)。
(20) 等號右邊盡量不要使用欄位名，如：
SELECT * FROM tb WHERE field1 = field3
(21) 避免使用or條件，因為or不使用索引。
2.避免使用order by和group by字句。
因為使用這兩個子句會佔用大量的臨時空間(tempspace),如果一定要使用，可用視圖、人工生成臨時表的方法來代替。
如果必須使用，先檢查memory、tempdb的大小。
測試證明，特別要避免一個查詢里既使用join又使用group by，速度會非常慢！
3.盡量少用子查詢，特別是相關子查詢。因為這樣會導致效率下降。
一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。
4．消除對大型錶行數據的順序存取
在 嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。
比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢 10億行數據。
避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。
例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個 表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。
還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。
下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
這樣就能利用索引路徑處理查詢。
5．避免困難的正規表達式
MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」
即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。
另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。
6．使用臨時表加速查詢
把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>「98000」
ORDER BY cust.name
如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>;0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然後以下面的方式在臨時表中查詢：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>「98000」
臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。
7．用排序來取代非順序存取
非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。

㈤ 資料庫中的索引是什麼意思有什麼用途

索引是一種單獨的、物理的對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種存儲結構，它是某個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識這些值的數據頁的邏輯指針清單。索引的作用相當於圖書的目錄，可以根據目錄中的頁碼快速找到所需的內容。

一個索引是存儲的表中一個特定列的值數據結構（最常見的是B-Tree,還有哈希表索引和R-tree）。索引是在表的列上創建。所以，要記住的關鍵點是索引包含一個表中列的值，並且這些值存儲在一個數據結構中。請記住記住這一點：索引是一種數據結構

使用索引的全部意義就是通過縮小一張表中需要查詢的記錄（行）的數目來加快搜索的速度。

假設有一張學生名單表，有一百條數據。要查詢其中名字為 小明 的學生。

一般採取select * from students where name ='小明';由於我們想要得到每一個名字為小明的學生信息，在查詢到第一個符合條件的行後，不能停止查詢，因為可能還有其他符合條件的行。所以，必須一行一行的查找直到最後一行-這就意味資料庫不得不檢查上千行數據才能找到所以名字為小明的學生。這就是所謂的全表掃描。

假設我們在 name這一列上創建一個B-Tree索引。當我們用SQL查找名字是『小明』的學生時，不需要再掃描全表。而是用索引查找去查找名字為『小明』的學生，因為索引已經按照按字母順序排序。索引已經排序意味著查詢一個名字會快很多，因為名字首字母為『小』的學生都是排列在一起的。另外重要的一點是，索引同時存儲了表中相應行的指針以獲取其他列的數據。

㈥ 在SQL中怎樣用指定索引查詢

一般來說在條件中使用索引對應的第一個欄位就可能會用到該索引。

微軟的SQL SERVER提供了兩種索引：聚集索引（clustered index，也稱聚類索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也稱非聚類索引、非簇集索引）。

索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。

數據搜索實現角度

索引也是另外一類文件/記錄，它包含著可以指示出相關數據記錄的各種記錄。其中，每一索引都有一個相對應的搜索碼，字元段的任意一個子集都能夠形成一個搜索碼。這樣，索引就相當於所有數據目錄項的一個集合，它能為既定的搜索碼值的所有數據目錄項提供定位所需的各種有效支持。

以上內容參考：網路-資料庫索引

㈦ 怎麼查看錶的索引mysql

查看索引的語法格式如下：
SHOW INDEX FROM <表名> [ FROM <資料庫名>]
語法說明如下：
<表名>：指定需要查看索引的數據表名。
<資料庫名>：指定需要查看索引的數據表所在的資料庫，可省略。比如，SHOW INDEX FROM student FROM test; 語句表示查看 test 資料庫中 student 數據表的索引。
示例
使用 SHOW INDEX 語句查看《MySQL創建索引》一節中 tb_stu_info2 數據表的索引信息，SQL 語句和運行結果如下所示。
mysql> SHOW INDEX FROM tb_stu_info2\G
1. row
Table: tb_stu_info2
Non_unique: 0
Key_name: height
Seq_in_index: 1
Column_name: height
Collation: A
Cardinality: 0
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null: YES
Index_type: BTREE
Comment:
Index_comment:
1 row in set (0.03 sec)
其中各主要參數說明如下：
參數 說明
Table 表示創建索引的數據表名，這里是 tb_stu_info2 數據表。
Non_unique 表示該索引是否是唯一索引。若不是唯一索引，則該列的值為 1；若是唯一索引，則該列的值為 0。
Key_name 表示索引的名稱。
Seq_in_index 表示該列在索引中的位置，如果索引是單列的，則該列的值為 1；如果索引是組合索引，則該列的值為每列在索引定義中的順序。
Column_name 表示定義索引的列欄位。
Collation 表示列以何種順序存儲在索引中。在 MySQL 中，升序顯示值「A」（升序），若顯示為 NULL，則表示無分類。
Cardinality 索引中唯一值數目的估計值。基數根據被存儲為整數的統計數據計數，所以即使對於小型表，該值也沒有必要是精確的。基數越大，當進行聯合時，MySQL 使用該索引的機會就越大。
Sub_part 表示列中被編入索引的字元的數量。若列只是部分被編入索引，則該列的值為被編入索引的字元的數目；若整列被編入索引，則該列的值為 NULL。
Packed 指示關鍵字如何被壓縮。若沒有被壓縮，值為 NULL。
Null 用於顯示索引列中是否包含 NULL。若列含有 NULL，該列的值為 YES。若沒有，則該列的值為 NO。
Index_type 顯示索引使用的類型和方法（BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE）。
Comment 顯示評注。

㈧ 資料庫索引怎麼建立

right © 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved

程序員必備的瀏覽器插件
登錄

越來越好ing
關注
資料庫索引是什麼，有什麼用，怎麼用 轉載
2018-12-04 23:30:36
5點贊

越來越好ing

碼齡2年

關注
下面是關於資料庫索引的相關知識：

簡單來說，資料庫索引就是資料庫的數據結構！進一步說則是該數據結構中存儲了一張表中某一列的所有值，也就是說索引是基於數據表中的某一列創建的。總而言之：一個索引是由表中某一列上的數據組成，並且這些數據存儲在某個數據結構中。

2.索引的作用。舉個例子，假設有一張數據表Emplyee，該表有三列：

表中有幾萬條記錄。現在要執行下面這條查詢語句，查找出所有名字叫「Jesus」的員工的詳細信息

3.如果沒有資料庫索引功能，資料庫系統會逐行的遍歷整張表，對於每一行都要檢查其Employee_Name欄位是否等於「Jesus」。因為我們要查找所有名字為「Jesus」的員工，所以當我們發現了一條名字是「Jesus」的記錄後，並不能停止繼續查找，因為可能有其他員工也叫「Jesus」。這就意味著，對於表中的幾萬條記錄，資料庫每一條都要檢查。這就是所謂的「全表掃描」（ full table scan）

4.而資料庫索引功能索引的最大作用就是加快查詢速度，它能從根本上減少需要掃表的記錄/行的數量。

5.如何創建資料庫索引。可以基於Employee表的兩列創建索引即可：

拓展資料：

索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，使用索引可快速訪問資料庫表中的特定信息。如果想按特定職員的姓來查找他或她，則與在表中搜索所有的行相比，索引有助於更

㈨ sql中怎麼查看有無索引

直接登錄資料庫，然後使用命令 show index，即可查看該資料庫的索引了。
如果沒有索引，需要新建，則可以使用create index的命令進行新建。

㈩ 資料庫索引是什麼，有什麼用，怎麼用

1、資料庫索引是什麼，有什麼用

資料庫索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，使用索引可快速訪問資料庫表中的特定信息。如果想按特定職員的姓來查找他或她，則與在表中搜索所有的行相比，索引有助於更快地獲取信息。

索引的一個主要目的就是加快檢索表中數據的方法，亦即能協助信息搜索者盡快的找到符合限制條件的記錄ID的輔助數據結構。

2、資料庫索引的用法

當表中有大量記錄時，若要對表進行查詢，第一種搜索信息方式是全表搜索，是將所有記錄一一取出，和查詢條件進行一一對比，然後返回滿足條件的記錄，這樣做會消耗大量資料庫系統時間，並造成大量磁碟I/O操作；

第二種就是在表中建立索引，然後在索引中找到符合查詢條件的索引值，最後通過保存在索引中的ROWID（相當於頁碼）快速找到表中對應的記錄。

索引是一個單獨的、物理的資料庫結構，它是某個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識值的數據頁的邏輯指針清單。

(10)資料庫查詢索引擴展閱讀：

一、索引的原理：

對要查詢的欄位建立索引其實就是把該欄位按照一定的方式排序；建立的索引只對該欄位有用，如果查詢的欄位改變，那麼這個索引也就無效了，比如圖書館的書是按照書名的第一個字母排序的，那麼你想要找作者叫張三的就不能用改索引了；還有就是如果索引太多會降低查詢的速度。

二、資料庫索引的特點：

1、避免進行資料庫全表的掃描，大多數情況，只需要掃描較少的索引頁和數據頁，而不是查詢所有數據頁。而且對於非聚集索引，有時不需要訪問數據頁即可得到數據。

2、聚集索引可以避免數據插入操作，集中於表的最後一個數據頁面。

3、在某些情況下，索引可以避免排序操作。