数据库建立索引的一般依据

本文介绍了数据库索引的优化规则,包括何时应创建索引、如何选择合适的字段以及复合索引的设计原则等。通过遵循这些规则,可以提高数据库查询效率并减少不必要的性能损耗。

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建立索引常用的规则如下:

1、表的主键、外键必须有索引;

2、数据量超过300的表应该有索引;

3、经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引;

4、经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引;

5、索引应该建在选择性高的字段上;

6、索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引;

7、复合索引的建立需要进行仔细分析;尽量考虑用单字段索引代替:

   A、正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段;

   B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中?单字段查询是否极少甚至没有?如果是,则可以建立复合索引;否则考虑单字段索引;

   C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中,则分解为多个单字段索引;

   D、如果复合索引所包含的字段超过3个,那么仔细考虑其必要性,考虑减少复合的字段;

   E、如果既有单字段索引,又有这几个字段上的复合索引,一般可以删除复合索引;

8、频繁进行数据操作的表,不要建立太多的索引;

9、删除无用的索引,避免对执行计划造成负面影响;

   以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之,索引的建立必须慎重,对每个索引的必要性都应该经过仔细分析,要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处:在表上建立的每个索引都会增加存储开销,索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外,过多的复合索引,在有单字段索引的情况下,一般都是没有存在价值的;相反,还会降低数据增加删除时的性能,特别是对频繁更新的表来说,负面影响更大。

### 创建索引的最佳实践及语法示例 #### 什么是索引? 在关系型数据库中,索引类似于一本书的目录,它可以帮助数据库管理系统更快地定位所需的数据记录。通过减少扫描整个表的时间开销,索引能显著提升查询性能[^3]。 #### 索引的类型 常见的索引类型包括单列索引、复合索引(多列索引)、唯一索引和全文索引等。其中,复合索引特别适用于涉及多个字段的复杂查询场景[^2]。 #### 如何创建索引? 以下是几种主流关系型数据库中创建索引的标准 SQL 语句: 1. **MySQL** 下面是一个为 `users` 表中的 `email` 列创建索引的例子: ```sql CREATE INDEX idx_email ON users(email); ``` 2. **PostgreSQL** PostgreSQL 支持多种类型的索引,默认情况下会创建 B-Tree 类型的索引: ```sql CREATE INDEX idx_username ON users USING BTREE (username); ``` 3. **SQLite** SQLite 中也可以轻松创建索引,例如为 `products` 表的 `price` 和 `category` 字段建立复合索引: ```sql CREATE INDEX idx_price_category ON products(price, category); ``` 4. **Oracle** Oracle 数据库支持复杂的索引功能,以下是在 `employees` 表上基于 `last_name` 的索引创建命令: ```sql CREATE INDEX emp_last_name_idx ON employees(last_name); ``` #### 复合索引的应用 当查询条件涉及到多个字段时,建议使用复合索引来优化查询速度。例如,在一个电商系统的订单表中,如果经常按 `(customer_id, order_date)` 进行过滤操作,则可以考虑如下方式定义索引: ```sql CREATE INDEX idx_customer_orderdate ON orders(customer_id, order_date); ``` 这有助于加速联合查询并降低 I/O 成本。 #### 注意事项 虽然索引能够改善读取效率,但它也会增加写入操作的成本(如 INSERT/UPDATE),因为每次修改数据都需要同步更新对应的索引树结构。因此,在实际应用过程中需权衡利弊,并依据具体业务需求决定是否需要添加某个特定的索引。 ---
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