设计模式--索引

本文介绍了设计模式中的23种核心模式,并将其分为创建型、结构型和行为型三类。重点探讨了创建型模式中的单例模式和抽象工厂模式。

TerryLee 的笔记,以下为索引:


设计模式共23种,可以分为3类:

1. 创建型;

2. 结构型;

3. 行为型;


以下为对详细每个模式的理解:

创建型:

1. 单例模式

2. 抽象工厂


### E-R图中的索引设计方法与最佳实践 在数据库设计中,E-R(实体-关系)模型是描述数据结构的重要工具。索引设计作为优化查询性能的关键部分,在E-R图的转换和实现阶段尤为重要。以下是关于E-R图中索引设计的方法与最佳实践: #### 1. 确定主键和外键 在E-R图中,每个实体通常对应一个表,而主键是唯一标识表中记录的关键字段。为所有主键创建索引是基本的最佳实践[^2]。此外,外键用于表示实体之间的关系,应根据查询模式评估是否需要为其创建索引。 #### 2. 分析查询模式 索引的设计应基于实际的查询需求。通过分析用户的查询模式,可以确定哪些字段最常用于过滤、排序或连接操作。对于频繁出现在WHERE子句中的字段,建议创建索引以加速查询。例如,在空间数据检索中,如果经常使用地理范围筛选,则可以考虑使用GiST或B-Tree索引结合geohash技术[^1]。 #### 3. 选择合适的索引类型 不同的数据库管理系统支持多种索引类型,如B-Tree、Hash、GiST、GIN等。每种索引类型都有其适用场景: - **B-Tree**:适用于范围查询、精确匹配和排序操作。它是大多数数据库系统默认的索引类型。 - **Hash**:仅适用于等值查询,不支持范围查询或排序。 - **GiST**:适用于多维数据,如空间数据和全文搜索。 - **GIN**:适用于数组和全文搜索等复杂数据类型。 在Greenplum中,若GiST索引引入的数据导入开销过高,可以考虑使用geohash的B-Tree索引来替代[^1]。 #### 4. 避免过度索引 虽然索引能够提升查询性能,但过多的索引会增加写操作(INSERT、UPDATE、DELETE)的开销,并占用额外的存储空间。因此,在设计索引时,应权衡读写性能的需求,避免为不必要的字段创建索引。 #### 5. 定期维护索引 随着数据的增长,索引可能会变得碎片化,从而影响查询性能。定期重建或优化索引有助于保持数据库的最佳性能。此外,监控索引的使用情况,移除那些从未被使用的索引,也是重要的维护工作。 #### 6. 使用复合索引 当查询涉及多个字段时,可以考虑创建复合索引。复合索引的顺序应基于查询频率和选择性。例如,如果查询条件中某个字段的选择性较高,则应将其放在复合索引的前面。 ```sql CREATE INDEX idx_composite ON table_name (column1, column2); ``` #### 7. 考虑分区表的索引策略 在大规模数据环境中,分区表是一种常见的设计模式。对于分区表,可以选择全局索引或局部索引。全局索引适用于跨分区查询,而局部索引则更适合于分区内的查询。 ---
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