索引的基本原理&意义

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#mysql #数据库

于 2022-10-01 21:35:23 首次发布

索引的基本原理&意义

  • 索引用来快速地寻找那些具有特定值地记录
    如果没有索引，一般来说执行查询时遍历整张表。

  • 索引的原理：就是把无序地数据变为有序地查询

  • 建立索引通常也就意味着要消耗一部分内存来存储索引表
    所以，通常是给where后面出现频率最高的字段建立索引
    但是，不建议建立太多索引，因为会影响性能

  • 索引的基本原理&意义，请按图片中1.2.3.4的顺序查看
    在这里插入图片描述

补充

  • 主键索引 ：
    • 表中只能出现一次，不能为空，不能为重复
    • 但可以是多个列的组合，列的组合不能完全相同
  • 唯一索引
    • 表中只能出现多次，可以为空，但只能为空一次，不能为重复
  • 非空索引
    • 非空索引的列不能为空
  • 普通索引
    • 建议给where后面出现频率最高的属性建立索引
    • 但是，不建议建立太多索引，会影响性能
Phoenix二级索引原理与代码实例讲解
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12-04 851
《Phoenix二级索引原理与代码实例讲解》 摘要 本文将深入探讨Phoenix二级索引的原理、实现机制、性能优化策略及其在实际应用中的使用场景。通过详细的代码实例和解读，读者将能够全面了解如何在实际项目中有效地使用Phoenix二级索引来提升查询性能。文章还将涉及高级应用，包括自定义
HBase二级索引原理与代码实例讲解
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10-05 1579
HBase是一个分布式、可扩展、支持实时读/写访问的开源非关系型数据库，常用于存储大型结构化数据。HBase底层基于HDFS存储，其数据模型为键值对，键由行键、列族和列限定符组成。然而，这种简单的数据模型在查询效率上存在一定局限性，尤其是在进行多列查询或范围查询时，需要遍历整个行键，效率较低。为了解决这一问题，HBase引入了二级索引机制。通过二级索引，可以快速定位到特定列族或列限定符下的数据，从而提高查询效率。
数据库索引的设计原理以及意义
u012454924的博客
09-06 2610
本文内容主要来源于互联网上主流文章，只是按照个人理解稍作整合，后面附有参考链接。一、摘要本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的
sql-索引的意义及使用
weisian的博客
05-06 8402
1、索引存在的意义： 索引主要用来提升数据检索速度,在数据量很大的时候很有用.索引相当于图书馆的图书目录,你要找本书可以在图书目录上找到这本书在哪个书架第几本,这样明显比到书架去找书要快得多,索引就是这个道理. 2、索引提升查询效率的实际原理： 索引是表示数据的另一种方式，它提供的数据顺序不同于数据在磁盘上的物理存储顺序。索引的特殊作用是在表内重新排列...
数据库索引的作用及原理
weixin_39398540的博客
03-16 816
数据库索引是为了增加查询速度而对表字段附加的一种标识。很多人机械的理解索引的概念，认为增加索引只有好处没有坏处。其实远不是那样的，这里将其介绍尽量详细些。首先明白为什么索引会增加速度，DB在执行一条Sql语句的时候，默认的方式是根据搜索条件进行全表扫描，遇到匹配条件的就加入搜索结果集合。如果我们对某一字段增加索引，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增...
详解Oracle数据库索引范围扫描原理和优化方法
专注于数据库技术分享，包含但不限于Oracle，MySQL，PostgreSQL，ElasticSearch及国产数据库等
04-01 2509
Oracle数据库索引范围扫描（Index Range Scan）是一种常见的索引访问路径，它主要用于处理涉及索引列范围查询的SQL语句。
数据库索引的实现原理以及优缺点
z956281507的博客
09-05 3257
数据库索引，在数据库管理系统中是一个排序形式的数据结构，以协助快速查询和更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。 那么为什么要用B+树来实现索引而不使用二叉搜索树或者平衡树或者红黑树呢？要知道原因首先需要了解B树的性质： 一个 m 阶的B树满足以下条件： 每个结点至多拥有m棵子树； 根结点如果是非空节点则至少拥有两颗子树； 除了根结点以外，其余每个分支结点至少拥有 m/...
C#中的索引器原理
12-22
索引器的基本形式如下： ```csharp public 数据类型 this[索引类型 index] { get { // 获取属性的代码 } set { // 设置属性的代码 } } ``` 这里的`this`关键字用于表示当前对象，`index`是索引参数，`数据...
ElasticSearch倒排索引原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-05 1377
ElasticSearch倒排索引原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着互
MySQL的索引原理及使用
糖拌西红柿
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关于数据库表索引的作用以及意义
SeaFly_2006的专栏
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什么是索引？ 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描 整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任 何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描
索引介绍
qq_38665017的博客
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什么是索引 索引（在MySQL中也叫“键key”）是存储引擎快速找到记录的一种数据结构 ——《高性能MySQL》 查看索引(只适用于MYSQL) SHOW INDEX FROM table_name 主键索引 PRIMARY KEY 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。注意：一个表只能有一个主键 唯一索引 UNIQUE(适用于MYSQL ...
MySQL数据库--索引（索引的含义、索引的作用和分类及详细介绍）
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文章目录一、 什么是索引？1.1 索引概述（了解）1.1.1 索引的作用1.1.2 索引的查找过程（了解）二、索引的分类 一、 什么是索引？ 索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，可以大大加快查询的速度，使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。索引的作用类似于书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。 1.1 索引概述（了解） 当数据保存在磁盘类存储介质上时，它是作为数据块存放。这些数据块
[转载]-索引的作用(超详细)
杨尉的微空间
03-29 453
转自 https://www.cnblogs.com/hyd1213126/p/5828937.html （一）深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和...
数据库--索引的基本概念及作用
也许不会看见的博客
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视图和索引的基本概念及作用
数据库索引原理
qq_33807380的博客
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一、什么时数据库索引？ 数据库索引是数据库管理系统中一个排序的数据结构，这种数据结构主要以「平衡树」(非二叉)，也就是b tree或者 b+ tree为主，当然有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构。 二、数据库索引的作用？ 1、快速的查找数据。如果没有索引，通常会全表扫描数据，如果表的数据非常大的话，一条一条的去匹配的话，最坏的情况下需要匹配O(n)最坏时间复杂度；而通过索引的话，不需要全表扫描，一般只需要O(log n)次就可以定位到具体的数据，大大减少了查询速度。 2、管理数据库约束。索引通常还会用
Mysql索引的应用
DTY9999的博客
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为什么要创建索引呢？这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。  第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。  第二，可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。  第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。  第四，在使用分组和排序 子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。  第五，通过使用索引，可以在查...
全文索引的原理
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10-25
<think>好的，用户问的是“全文索引的原理”，我需要详细解释这个概念。首先，我得确定用户可能的背景。可能是一个开发者或者数据库管理员，想要了解全文索引是如何工作的，或者在优化搜索功能时遇到了问题。 用户之前的问题涉及PostgreSQL的会话管理和Oracle的PDB信息查看，现在转向全文索引，可能是在处理数据库性能优化或者搜索功能实现。需要解释清楚全文索引的基本原理，包括分词、倒排索引等关键概念，同时可能需要比较不同数据库的实现差异。 首先，我需要从基本概念讲起，说明全文索引和普通索引的区别。普通索引适用于精确匹配，而全文索引处理文本中的关键词。然后，分步骤解释创建和使用全文索引的过程，比如分词、构建倒排索引、权重计算等。还要提到常见的算法，比如TF-IDF，以及可能的优化技术，如停用词过滤和词干提取。 用户可能想知道全文索引的实际应用，比如在MySQL或PostgreSQL中是如何实现的，或者如何提升搜索效率。需要举例子，比如在文章表中创建全文索引后，搜索“数据库”如何快速定位记录。 另外，用户可能对性能优化感兴趣，所以需要提到全文索引的优缺点，比如占用存储空间大，但查询速度快。还要注意应用场景，比如适用于大文本字段的模糊匹配，而不是小规模数据或精确查询。 最后，相关问题要涵盖实现细节、优化方法、停用词作用、中文分词挑战以及与普通索引的区别。确保问题能引导用户深入理解全文索引的应用和注意事项。</think>全文索引（Full-Text Index）是一种专门用于快速检索文本数据的索引结构，其核心原理是通过 **分词（Tokenization）** 和 **倒排索引（Inverted Index）** 技术实现高效模糊匹配。以下是其核心原理和实现步骤： --- ### **1. 分词（Tokenization）** - **目的**：将连续文本拆分为有意义的关键词（词项，Term）。 - **实现方式**： - **按语言规则拆分**：如英文按空格分词（`"Hello world"` → `["Hello", "world"]`），中文使用分词工具（如结巴分词）拆分词语。 - **过滤停用词（Stop Words）**：去除无意义词汇（如“的”、“是”、“the”、“a”）。 - **词干提取（Stemming）**：将单词还原为词根（如 `"running"` → `"run"`）。 --- ### **2. 倒排索引（Inverted Index）** - **核心结构**：将关键词映射到包含该词的文档（或记录）列表。 - **示例**： ```plaintext 关键词 | 文档ID列表 ------------------------- 数据库 | [1, 3, 5] 索引 | [2, 3, 4] 优化 | [1, 4, 5] ``` - **优势**：通过关键词直接定位文档，避免全表扫描。 --- ### **3. 权重计算与排序** - **词频（TF, Term Frequency）**：关键词在文档中出现的次数。 - **逆文档频率（IDF, Inverse Document Frequency）**：衡量关键词的稀缺性（文档覆盖率越低，IDF值越高）。 - **TF-IDF 公式**： $$ \text{TF-IDF} = \text{TF} \times \log\left(\frac{\text{总文档数}}{\text{包含该词的文档数}}\right) $$ - **应用场景**：搜索时按 TF-IDF 权重排序，优先返回相关性高的结果。 --- ### **4. 全文索引的构建流程** 1. **预处理**：去除标点、HTML标签、转换大小写等。 2. **分词**：将文本拆分为词项。 3. **建立倒排表**：记录每个词项对应的文档ID及位置。 4. **压缩存储**：对倒排表进行编码压缩（如差值编码、Golomb编码）。 5. **更新机制**：支持动态添加/删除文档（如使用增量索引合并）。 --- ### **5. 典型应用场景** - **搜索引擎**：如 Elasticsearch、Solr。 - **数据库**：如 MySQL 的 `FULLTEXT` 索引、PostgreSQL 的 `tsvector`。 - **代码实现示例（MySQL）**： ```sql -- 创建全文索引 CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON articles(content); -- 执行全文搜索 SELECT * FROM articles WHERE MATCH(content) AGAINST('数据库优化' IN NATURAL LANGUAGE MODE); ``` --- ### **6. 优缺点对比** | **优点** | **缺点** | |---------|---------| | 支持模糊匹配（如近义词、部分匹配） | 构建和维护成本高（存储空间大） | | 高效处理大规模文本检索 | 对短文本效果较差（如标题） | | 支持多语言分词 | 中文分词依赖词库质量 | --- ### **7. 中文分词的挑战** - **歧义消除**：如“结婚的和尚未结婚的” → 分词结果需结合上下文判断。 - **新词识别**：如“元宇宙”、“区块链”等新兴词汇需动态更新词库。 - **性能优化**：海量数据下分词效率和内存占用控制。 ---
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