文章目录

  • 一、索引是什么?
  • 二、使用步骤
  • 1.如何在数据库创建索引
  • 2.实现索引方法的数据结构 B+树
  • 总结



提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、索引是什么?

定义:

索引是一种特殊的文件,包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引,并指定索引的类型,各类索引有各自的数据结构实现.

 作用:
数据库中的表、数据、索引之间的关系,类似于书架上的图书、书籍内容和书籍目录的关系。
索引所起的作用类似书籍目录,可用于快速定位、检索数据。
索引对于提高数据库的性能有很大的帮助.

 使用场景:
要考虑对数据库表的某列或某几列创建索引,需要考虑以下几点:
1. 数据量较大,且经常对这些列进行条件查询。
2. 该数据库表的插入操作,及对这些列的修改操作频率较低。
 

二、使用步骤

1.如何在数据库创建索引

代码如下(示例):

查看索引
案例:查看学生表已有的索引
show index from 表名;
show index from student;

创建索引
对于非主键、非唯一约束、非外键的字段,可以创建普通索引
案例:创建班级表中,name字段的索引
create index 索引名 on 表名(字段名);
create index idx_classes_name on classes(name);

删除索引
案例:删除班级表中name字段的索引
drop index 索引名 on 表名;
drop index idx_classes_name on classes;

2.实现索引方法的数据结构 B+树

Mysql索引下推 mysql 索引_机器学习

总结

创建索引要注意的方面:

索引会占用额外的磁盘空间,满足以上条件时,考虑对表中的这些字段创建索引,以提高查询效率。反之,如果非条件查询列,或经常做插入、修改操作,或磁盘空间不足时,不考虑创建索引。

 使用 B+ 树的原因有以下几点:

1. 在使用B+树查询的时候查找速度比较快,IO的次数比较少.

2. 在使用B+树查找时最后每个父树的值都会落到叶子节点上,并且每次IO的次数很稳定.

3.  最后的叶子节点在连接中是以类似链表的方式链接,并且查找时候可以根据例如 2<n<11 在这个范围查找.

4. 所有的数据最后都会放到叶子节点身上,非叶子节点只需要保留key值所以占用内存比较小,相对于来说不会太消耗太多内存.