关系型数据库选择正确的索引类型

简介: 【5月更文挑战第20天】

image.png
在关系型数据库中,选择正确的索引类型对于优化查询性能至关重要。以下是关于如何选择正确索引类型的详细解答:

一、索引类型概述

  1. 主键索引(Primary Key):

    • 定义:以主键为索引,要求不可以重复,不允许为空值。
    • 特点:具有唯一性,且表中只能有一个主键索引。
  2. 唯一索引(Unique Key):

    • 定义:用来建立索引的列,值必须唯一,但是可以为NULL。
    • 特点:与主键索引类似,但允许空值,且表中可以有多个唯一索引。
  3. 普通索引(Key):

    • 定义:没有任何限制,允许关键字段有相同值。
    • 特点:在查询性能上可能不如唯一索引或主键索引,但适用于一对多关系的多方。
  4. 全文索引(Text/Fulltext):

    • 定义:用于全文搜索的索引,适用于大量文本数据的搜索。
    • 特点:创建速度较慢,查询效率也相对较低,但对于文本搜索非常有用。
  5. 组合索引(Composite Index):

    • 定义:用多个列组合构建的索引。
    • 特点:这多个列中的值不允许为空,可以提高涉及多个列的查询性能。

二、选择索引类型的考虑因素

  1. 查询需求

    • 根据查询的频繁程度和查询条件选择合适的索引类型。
    • 频繁被查询的字段和参与表连接的字段应该优先考虑添加索引。
  2. 数据特点

    • 数据的唯一性、空值情况、数据长度等都是选择索引类型的考虑因素。
    • 例如,对于唯一性要求高的字段,可以选择唯一索引或主键索引。
  3. 索引长度

    • 较长的索引长度会导致索引节点增大,从而影响查询性能。
    • 因此,在可能的情况下,应尽量保持索引字段较短。
  4. 索引顺序

    • 在多列索引的情况下,应根据查询需求和数据分布情况来确定列的顺序。
    • 一般来说,区分度较高的列应该放在前面,以便先过滤掉不符合条件的记录。
  5. 索引数量

    • 虽然索引可以提高查询性能,但过多索引也会导致索引维护的成本增加。
    • 因此,应根据具体情况评估查询需求,避免创建过多的索引。
  6. 定期维护

    • 数据库中的数据是不断变化的,因此索引也需要定期进行维护。
    • 维护索引可以通过重新组织索引、重建索引等方式进行,以提高查询性能。

三、总结

在选择关系型数据库的索引类型时,需要综合考虑查询需求、数据特点、索引长度、索引顺序、索引数量以及定期维护等因素。通过合理选择和配置索引类型,可以优化查询性能,提高数据库的整体性能。

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍如何基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
相关文章
|
7月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库索引的数据结构?
MySQL中默认使用B+tree索引,它是一种多路平衡搜索树,具有树高较低、检索速度快的特点。所有数据存储在叶子节点,非叶子节点仅作索引,且叶子节点形成双向链表,便于区间查询。
215 4
|
数据库 索引
深入探索数据库索引技术:回表与索引下推解析
【10月更文挑战第15天】在数据库查询优化的领域中,回表和索引下推是两个核心概念,它们对于提高查询性能至关重要。本文将详细解释这两个术语,并探讨它们在数据库操作中的作用和影响。
309 3
|
8月前
|
存储 算法 关系型数据库
数据库主键与索引详解
本文介绍了主键与索引的核心特性及其区别。主键具有唯一标识、数量限制、存储类型和自动排序等特点,用于确保数据完整性和提升查询效率;而索引通过特殊数据结构(如B+树、哈希)优化查询速度,适用于不同场景。文章分析了主键与索引的优劣、适用场景及工作原理,并对比两者在唯一性、数量限制、功能定位等方面的差异,为数据库设计提供指导。
|
11月前
|
存储 缓存 数据库
数据库索引采用B+树不采用B树的原因?
● B+树更便于遍历:由于B+树的数据都存储在叶子结点中,分支结点均为索引,方便扫库,只需要扫一遍叶子结点即可,但是B树因为其分支结点同样存储着数据,我们要找到具体的数据,需要进行一次中序遍历按序来扫,所以B+树更加适合在区间查询的情况,所以通常B+树用于数据库索引。 ● B+树的磁盘读写代价更低:B+树在内部节点上不包含数据信息,因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密,具有更好的空间局部性。因此访问叶子节点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。 ● B+树的查询效率更加稳定:由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条
|
12月前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
如何使用列索引一键加速慢查询?PolarDB AutoIndex大揭秘
如何使用列索引一键加速慢查询?PolarDB AutoIndex大揭秘
193 0
|
存储 缓存 数据库
数据库索引采用B+树不采用B树的原因?
B+树优化了数据存储和查询效率,数据仅存于叶子节点,便于区间查询和遍历,磁盘读写成本低,查询效率稳定,特别适合数据库索引及范围查询。
169 6
|
存储 缓存 数据库
数据库索引采用B+树不采用B树的原因
B+树相较于B树,在数据存储、磁盘读写、查询效率及范围查询方面更具优势。数据仅存于叶子节点,便于高效遍历和区间查询;内部节点不含数据,提高缓存命中率;查询路径固定,效率稳定;特别适合数据库索引使用。
196 1
|
数据库 索引
数据库索引
数据库索引 1、索引:建立在表一列或多列的辅助对象,目的是加快访问表的数据。 2、索引的优点: (1)、创建唯一性索引,可以确保数据的唯一性; (2)、大大加快数据检索速度; (3)、加速表与表之间的连接; (4)、在查询过程中,使用优化隐藏器,提高系统性能。 3、索引的缺点: (1)、创建和维护索引需要耗费时间,随数据量增加而增加; (2)、索引占用物理空间; (3)、对表的数据进行增删改时,索引需要动态维护,降低了数据的维护速度。
229 2
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
1195 1
|
存储 关系型数据库 数据库
Postgres数据库BRIN索引介绍
BRIN索引是PostgreSQL提供的一种高效、轻量级的索引类型,特别适用于大规模、顺序数据的范围查询。通过存储数据块的摘要信息,BRIN索引在降低存储和维护成本的同时,提供了良好的查询性能。然而,其适用场景有限,不适合随机数据分布或频繁更新的场景。在选择索引类型时,需根据数据特性和查询需求进行权衡。希望本文对你理解和使用PostgreSQL的BRIN索引有所帮助。
483 0