數據庫索引相關問題點

數據庫索引相關問題點

1.爲何要給表加上主鍵？

沒有建立主鍵的表,他的數據是無序的放在磁盤中,一行行的排列很整齊,查詢時也要一行行的掃描。

 建立了主鍵的表，在磁盤中的存儲結構，由整齊的結構變成樹狀結構，也就是平衡樹（B-Tree，B+Tree）結構。整個變成一個索引，也就是所謂的「彙集索引」。

 固然，也有使用哈希結構的索引，主流的關係型數據庫仍是默認平衡樹做爲索引數據結構的。

不一樣的數據庫存儲引擎，建立的索引結構也不一樣。

2.爲何一個表只能有一個主鍵？

一個表只能有一個「彙集索引」，由於主鍵的做用是把表的數據格式轉化爲樹形結構放置，因此一個表只有一個主鍵。

聯合主鍵是主鍵的一種,是由多個字段組成的主鍵,主鍵並不必定只有一個字段,這裏要搞清楚。

3.爲何加索引後會使查詢變快？

select * from table where id=82；

假如一張他table表有一億條數據 ，須要查找id爲82的數據，沒建立索引的狀況，多是一條一條的去匹配，最差的打算是須要匹配一億次，一億次匹配查詢，就是一億次IO開銷，按照服務器的I/O能力與CPU的運算能力，須要幾個月才能得出結果。

往table表中添加id爲主鍵，表的數據結構變化爲平衡樹結構。

樹形結構：由根節(root)、分支(branches)、葉(leaves)三級節點組成，其中分支節點能夠有多層。

下圖展現定位id爲82的過程：

算法步驟：

1.讀取root節點，判斷82大於在0-120之間，走左邊分支；

2.讀取左邊branch節點，判斷82大於80且小於等於120，走右邊分支；

3.讀取右邊leaf節點，在該節點中找到數據82及對應的id；

4.使用rowid去物理表中讀取記錄數據塊。

在整個索引中，只進行了三次I/O操做，就定位到了id。

對於一億的數據量最多要查詢多少次呢？

樹形結構，數據每增長一層，數據量就是成指數級的增加。

若是有2個分支,一億條數據,最多查詢27次就能夠定位到數據,若是樹結構是4個分叉,最多15次就能查到.

4.爲何加索引後會使寫入、修改、刪除變慢？

緣由很簡單，刪改數據都會改變平衡樹各節點中的索引數據內容，破壞樹結構，每次數據改變時，數據庫管理系統都要從新梳理樹結構，還會帶來不小的性能開銷。索引會給查詢之外的操做帶來反作用。

5.非彙集索引是怎樣的呢？

非彙集索引，就是咱們平時使用的向某個字段添加索引，非彙集索引和彙集索引同樣，一樣能夠採用平衡樹做爲索引數據結構，索引樹各節點中的值，來自於表中字段的值，若是給字段建立一個索引，字段的值就會被複製出來，用於建立索引。給表添加索引，就會增長表的體積，佔用更多的磁盤存儲空間。非彙集索引都是獨立存在的，每一個索引之間不存在關聯。

6.彙集索引和非彙集索引的區別？

經過彙集索引能夠查到須要查找到的是每行的數據，經過非彙集索引查到的是記錄對應的主鍵，再經過主鍵查找相應的值。無論任何查表的方式，都會經過主鍵定位到數據，彙集索引（主鍵）是通往數據的惟一途徑。

7.什麼狀況下要同時在兩個字段上建索引？

可能還有一種特殊狀況，能夠不經過彙集索引就獲得須要的數據，這種非主流的方法 稱之爲「覆蓋索引」查詢。也就是平時建立的複合索引或者多字段索引查詢。爲一個索引指定兩個字段，那麼兩個字段的內容就同步到索引中。若是經過其中的一個字段查另外一個字段時，正好在索引中有存儲，就不用經過彙集索引啦。

//建立用戶的index_name_and_age 索引

create index index_name_and_age on user_info(name, age);

//經過用戶名查找年齡

select age from user where name = '科比';

這種狀況,能夠建立複合索引了。