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。
数据库索引
2024-11-16
123
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
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。
目录
相关文章
|
12天前
|
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。
70
0
0
|
7月前
|
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。
131
3
3
|
7月前
|
数据库
索引
深入理解数据库索引技术：回表与索引下推详解
【10月更文挑战第23天】
在数据库查询性能优化中，索引的使用是提升查询效率的关键。然而，并非所有的索引都能直接加速查询。本文将深入探讨两个重要的数据库索引技术：回表和索引下推，解释它们的概念、工作原理以及对性能的影响。
253
3
3
|
3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
58
7
7
|
6月前
|
存储
缓存
数据库
|
7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。
93
1
1
|
8月前
|
存储
关系型数据库
MySQL
Mysql(4)—数据库索引
数据库索引是用于提高数据检索效率的数据结构，类似于书籍中的索引。它允许用户快速找到数据，而无需扫描整个表。MySQL中的索引可以显著提升查询速度，使数据库操作更加高效。索引的发展经历了从无索引、简单索引到B-树、哈希索引、位图索引、全文索引等多个阶段。
146
3
3
|
7月前
|
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。
1003
1
1
|
7月前
|
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。
204
0
0
|
7月前
|
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26天】数据库作为现代应用系统的核心组件，其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引（如B-Tree、复合索引）和优化查询语句（如使用EXPLAIN、优化分页查询），可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志，持续优化性能。
891
0
0
热门文章
最新文章
1
基于neo4j数据库和dify大模型框架的rag模型搭建
2
基于neo4j数据库和dify大模型框架的rag模型搭建——后续补充
3
【瑶池数据库训练营及解决方案本周精选（探索PolarDB，参与RDS迁移、连接训练营）】（5.30-6.8）
4
PolarDB开源：云原生数据库的架构革命
5
【赵渝强老师】OceanBase数据库从零开始：MySQL模式
6
Redis数据库的键值过期和删除机制
7
阿里云《快速连接云数据库RDS》训练营，火热开营中！
8
Android数据库的使用（增删改查）
9
Android常用的room增删改查语句（外部数据库）
10
媒体声音｜从亚太到欧美，阿里云瑶池数据库凭何成为中企出海的技术底气？
1
PolarDB产品使用问题之如何将数据库从一个PolarDB实例导入到另一个PolarDB实例
135
2
PolarDB产品使用问题之底层是否会自动对数据库表进行分区分表
208
3
PolarDB产品使用问题之在部署PolarDB-Kubernetes时，如何设置数据库密码
203
4
比Coze AI工作流更简单，用AI数据库打造一个AI笑话大师应用
211
5
PolarDB产品使用问题之如何使用本地电脑连接PolarDB数据库
240
6
PolarDB产品使用问题之出现大量服务连不上数据库，是什么导致的
128
7
PolarDB产品使用问题之是否支持分库分表创建数据库
116
8
数据库数据恢复—SqlServer数据库无法被读取的数据恢复案例
94
9
mysql数据量很大的数据库迁移最优的方案
358
10
关系型数据库Oracle结束 RMAN 会话:
235