云开发，如何建立嵌套索引

假设两张表t1(c1 int,c2 int),t2(d1 int,d2 int)，查询语句为select c1,d1 from t1 inner join t2 on c1=d1。如果数据库没有实现散列连接、合并连接的话，只能选择使用嵌套循环。从上篇文章中我们可以得到，对于t1的每一条记录，都需要遍历t2的每一条记录。因此，当t1的记录数数为m,t2的记录数为n，那么该查询语句访问的记录次数为mn。当m=10000、n=10000时，那么mn=100000000（1亿）。这是比较夸张的浪费时间。如果m是100万，n是100万，那么mn就是1万亿次，读一万亿次记录，这是不能忍受的。 这里需要提到的一点是：我们不以读取记录的多少作为评价标准，在实际代价评估中，采用数据页（也可称为数据块，I/O的基本单位）。但是两者之间又是有联系的，假设每个页存放100个数据，那么t1的数据页为100页(10000/100)，t2的数据页为100页，那么对于t1中的每一条记录，需要遍历t2的100页，加上该记录在t1中也属于一个数据页。因此，对于t1中的每一个记录，需要访问101个数据页。那么该查询的I/O量为：10000（100+1）=1010000页。如果考虑到数据页的缓冲，情况会更加复杂。代价评估是个很复杂的课题，可能需要单独写个系列来阐述数据库查询优化系统的代价评估模型。这里我们不考虑数据页缓冲，也就相当于假设数据库缓冲区的大小仅仅为1个页。 好了，继续前面的话题。 如果t1(c1)上建立有唯一索引iut1c1，那么可以将t2作为外表，对于t2的每一条记录，使用d1的值去命中索引iut1c1对应的B树。假设该B树的高度为3层，那么对于t2的每一条记录，需要访问t1表索引iut1c1中三个页（B树的高度），加上本身在t2中属于一个页。所以，在这种情况下，查询代价为：10000*(3+1)=40000页。 我们来对比一下，没有索引与有索引，两者之间的代价对比约等于25:1（比值1010000：40000）。也可以这么认为，假设没有索引的时候执行需要25s，那么有索引的情况下只需要1s。 这里我们把话题再延展下，如果m,n都为1000000，占用的块都为10000页（1000000/100）。没有索引的情况的I/O量为：1000000*(10000+1)=10001000000页。在t1(c1)有索引，该索引的高度对应的高度为4的情况下，假设I/O量为：100000*(4+1)=5000000。对比一下，没有索引与有索引，两者之间的代价比约等于2000:1。相等于，假设没有索引的情况下执行需要2000s，那么有索引的情况下只需要1s。 从上面的对比当中，我们可以发现索引的重要性，在实际应用当中，80%的查询性能问题来源于没有创建索引或者没有创建合适的索引