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数据库索引设计与优化?什么是数据库索引,如何设计索引以优化数据库查询性能

编程之家2023-10-21122次浏览

今天给各位分享数据库索引设计与优化的知识,其中也会对什么是数据库索引,如何设计索引以优化数据库查询性能进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

数据库索引设计与优化?什么是数据库索引,如何设计索引以优化数据库查询性能

数据库索引是什么,有什么用,怎么用

下面是关于数据库索引的相关知识:

简单来说,数据库索引就是数据库的数据结构!进一步说则是该数据结构中存储了一张表中某一列的所有值,也就是说索引是基于数据表中的某一列创建的。总而言之:一个索引是由表中某一列上的数据组成,并且这些数据存储在某个数据结构中。

2.索引的作用。举个例子,假设有一张数据表Emplyee,该表有三列:

表中有几万条记录。现在要执行下面这条查询语句,查找出所有名字叫“Jesus”的员工的详细信息

3.如果没有数据库索引功能,数据库系统会逐行的遍历整张表,对于每一行都要检查其Employee_Name字段是否等于“Jesus”。因为我们要查找所有名字为“Jesus”的员工,所以当我们发现了一条名字是“Jesus”的记录后,并不能停止继续查找,因为可能有其他员工也叫“Jesus”。这就意味着,对于表中的几万条记录,数据库每一条都要检查。这就是所谓的“全表扫描”(full table scan)

4.而数据库索引功能索引的最大作用就是加快查询速度,它能从根本上减少需要扫表的记录/行的数量。

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5.如何创建数据库索引。可以基于Employee表的两列创建索引即可:

拓展资料:

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。

2.索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法,亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。

3.索引是对数据库表中一个或多个列(例如,employee表的姓名(name)列)的值进行排序的结构。

4.例如这样一个查询:select* from table1 where id=10000。如果没有索引,必须遍历整个表,直到ID等于10000的这一行被找到为止;有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引),即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的,因而查找次数要少的多。可见,索引是用来定位的。

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5.从数据搜索实现的角度来看,索引也是另外一类文件/记录,它包含着可以指示出相关数据记录的各种记录。其中,每一索引都有一个相对应的搜索码,字符段的任意一个子集都能够形成一个搜索码。这样,索引就相当于所有数据目录项的一个集合,它能为既定的搜索码值的所有数据目录项提供定位所需的各种有效支持

参考资料:数据库索引-百度百科

谁知道数据库优化设计方案有哪些

本文首先讨论了基于第三范式的数据库表的基本设计,着重论述了建立主键和索引的策略和方案,然后从数据库表的扩展设计和库表对象的放置等角度概述了数据库管理系统的优化方案。

关键词:优化(Optimizing)第三范式(3NF)冗余数据(Redundant Data)索引(Index)数据分割(Data Partitioning)对象放置(Object Placement)

1引言

数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈、减少CPU利用率和减少资源竞争。为了便于读者阅读和理解,笔者参阅了Sybase、Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料,基于多年的工程实践经验,从基本表设计、扩展设计和数据库表对象放置等角度进行讨论,着重讨论了如何避免磁盘I/O瓶颈和减少资源竞争,相信读者会一目了然。

2基于第三范式的基本表设计

在基于表驱动的信息管理系统(MIS)中,基本表的设计规范是第三范式(3NF)。第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性。基于第三范式的数据库表设计具有很多优点:一是消除了冗余数据,节省了磁盘存储空间;二是有良好的数据完整性限制,即基于主外键的参照完整限制和基于主键的实体完整性限制,这使得数据容易维护,也容易移植和更新;三是数据的可逆性好,在做连接(Join)查询或者合并表时不遗漏、也不重复;四是因消除了冗余数据(冗余列),在查询(Select)时每个数据页存的数据行就多,这样就有效地减少了逻辑I/O,每个Cash存的页面就多,也减少物理I/O;五是对大多数事务(Transaction)而言,运行性能好;六是物理设计(Physical Design)的机动性较大,能满足日益增长的用户需求。

在基本表设计中,表的主键、外键、索引设计占有非常重要的地位,但系统设计人员往往只注重于满足用户要求,而没有从系统优化的高度来认识和重视它们。实际上,它们与系统的运行性能密切相关。现在从系统数据库优化角度讨论这些基本概念及其重要意义:

(1)主键(Primary Key):主键被用于复杂的SQL语句时,频繁地在数据访问中被用到。一个表只有一个主键。主键应该有固定值(不能为Null或缺省值,要有相对稳定性),不含代码信息,易访问。把常用(众所周知)的列作为主键才有意义。短主键最佳(小于25bytes),主键的长短影响索引的大小,索引的大小影响索引页的大小,从而影响磁盘I/O。主键分为自然主键和人为主键。自然主键由实体的属性构成,自然主键可以是复合性的,在形成复合主键时,主键列不能太多,复合主键使得Join*作复杂化、也增加了外键表的大小。人为主键是,在没有合适的自然属性键、或自然属性复杂或灵敏度高时,人为形成的。人为主键一般是整型值(满足最小化要求),没有实际意义,也略微增加了表的大小;但减少了把它作为外键的表的大小。

(2)外键(Foreign Key):外键的作用是建立关系型数据库中表之间的关系(参照完整性),主键只能从独立的实体迁移到非独立的实体,成为后者的一个属性,被称为外键。

(3)索引(Index):利用索引优化系统性能是显而易见的,对所有常用于查询中的Where子句的列和所有用于排序的列创建索引,可以避免整表扫描或访问,在不改变表的物理结构的情况下,直接访问特定的数据列,这样减少数据存取时间;利用索引可以优化或排除耗时的分类*作;把数据分散到不同的页面上,就分散了插入的数据;主键自动建立了唯一索引,因此唯一索引也能确保数据的唯一性(即实体完整性);索引码越小,定位就越直接;新建的索引效能最好,因此定期更新索引非常必要。索引也有代价:有空间开销,建立它也要花费时间,在进行Insert、Delete和Update*作时,也有维护代价。索引有两种:聚族索引和非聚族索引。一个表只能有一个聚族索引,可有多个非聚族索引。使用聚族索引查询数据要比使用非聚族索引快。在建索引前,应利用数据库系统函数估算索引的大小。

①聚族索引(Clustered Index):聚族索引的数据页按物理有序储存,占用空间小。选择策略是,被用于Where子句的列:包括范围查询、模糊查询或高度重复的列(连续磁盘扫描);被用于连接Join*作的列;被用于Order by和Group by子句的列。聚族索引不利于插入*作,另外没有必要用主键建聚族索引。

②非聚族索引(Nonclustered Index):与聚族索引相比,占用空间大,而且效率低。选择策略是,被用于Where子句的列:包括范围查询、模糊查询(在没有聚族索引时)、主键或外键列、点(指针类)或小范围(返回的结果域小于整表数据的20%)查询;被用于连接Join*作的列、主键列(范围查询);被用于Order by和Group by子句的列;需要被覆盖的列。对只读表建多个非聚族索引有利。索引也有其弊端,一是创建索引要耗费时间,二是索引要占有大量磁盘空间,三是增加了维护代价(在修改带索引的数据列时索引会减缓修改速度)。那么,在哪种情况下不建索引呢?对于小表(数据小于5页)、小到中表(不直接访问单行数据或结果集不用排序)、单值域(返回值密集)、索引列值太长(大于20bitys)、容易变化的列、高度重复的列、Null值列,对没有被用于Where子语句和Join查询的列都不能建索引。另外,对主要用于数据录入的,尽可能少建索引。当然,也要防止建立无效索引,当Where语句中多于5个条件时,维护索引的开销大于索引的效益,这时,建立临时表存储有关数据更有效。

批量导入数据时的注意事项:在实际应用中,大批量的计算(如电信话单计费)用C语言程序做,这种基于主外键关系数据计算而得的批量数据(文本文件),可利用系统的自身功能函数(如Sybase的BCP命令)快速批量导入,在导入数据库表时,可先删除相应库表的索引,这有利于加快导入速度,减少导入时间。在导入后再重建索引以便优化查询。

(4)锁:锁是并行处理的重要机制,能保持数据并发的一致性,即按事务进行处理;系统利用锁,保证数据完整性。因此,我们避免不了死锁,但在设计时可以充分考虑如何避免长事务,减少排它锁时间,减少在事务中与用户的交互,杜绝让用户控制事务的长短;要避免批量数据同时执行,尤其是耗时并用到相同的数据表。锁的征用:一个表同时只能有一个排它锁,一个用户用时,其它用户在等待。若用户数增加,则Server的性能下降,出现“假死”现象。如何避免死锁呢?从页级锁到行级锁,减少了锁征用;给小表增加无效记录,从页级锁到行级锁没有影响,若在同一页内竞争有影响,可选择合适的聚族索引把数据分配到不同的页面;创建冗余表;保持事务简短;同一批处理应该没有网络交互。

(5)查询优化规则:在访问数据库表的数据(Access Data)时,要尽可能避免排序(Sort)、连接(Join)和相关子查询*作。经验告诉我们,在优化查询时,必须做到:

①尽可能少的行;

②避免排序或为尽可能少的行排序,若要做大量数据排序,最好将相关数据放在临时表中*作;用简单的键(列)排序,如整型或短字符串排序;

③避免表内的相关子查询;

④避免在Where子句中使用复杂的表达式或非起始的子字符串、用长字符串连接;

⑤在Where子句中多使用“与”(And)连接,少使用“或”(Or)连接;

⑥利用临时数据库。在查询多表、有多个连接、查询复杂、数据要过滤时,可以建临时表(索引)以减少I/O。但缺点是增加了空间开销。

除非每个列都有索引支持,否则在有连接的查询时分别找出两个动态索引,放在工作表中重新排序。

3基本表扩展设计

基于第三范式设计的库表虽然有其优越性(见本文第一部分),然而在实际应用中有时不利于系统运行性能的优化:如需要部分数据时而要扫描整表,许多过程同时竞争同一数据,反复用相同行计算相同的结果,过程从多表获取数据时引发大量的连接*作,当数据来源于多表时的连接*作;这都消耗了磁盘I/O和CPU时间。

尤其在遇到下列情形时,我们要对基本表进行扩展设计:许多过程要频繁访问一个表、子集数据访问、重复计算和冗余数据,有时用户要求一些过程优先或低的响应时间。

如何避免这些不利因素呢?根据访问的频繁程度对相关表进行分割处理、存储冗余数据、存储衍生列、合并相关表处理,这些都是克服这些不利因素和优化系统运行的有效途径。

3.1分割表或储存冗余数据

分割表分为水平分割表和垂直分割表两种。分割表增加了维护数据完整性的代价。

水平分割表:一种是当多个过程频繁访问数据表的不同行时,水平分割表,并消除新表中的冗余数据列;若个别过程要访问整个数据,则要用连接*作,这也无妨分割表;典型案例是电信话单按月分割存放。另一种是当主要过程要重复访问部分行时,最好将被重复访问的这些行单独形成子集表(冗余储存),这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要;但在分割表以后,增加了维护难度,要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新,这也会增加额外的磁盘I/O开销。

垂直分割表(不破坏第三范式),一种是当多个过程频繁访问表的不同列时,可将表垂直分成几个表,减少磁盘I/O(每行的数据列少,每页存的数据行就多,相应占用的页就少),更新时不必考虑锁,没有冗余数据。缺点是要在插入或删除数据时要考虑数据的完整性,用存储过程维护。另一种是当主要过程反复访问部分列时,最好将这部分被频繁访问的列数据单独存为一个子集表(冗余储存),这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要;但这增加了重叠列的维护难度,要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新,这也会增加额外的磁盘I/O开销。垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。

总之,为主要过程分割表的方法适用于:各个过程需要表的不联结的子集,各个过程需要表的子集,访问频率高的主要过程不需要整表。在主要的、频繁访问的主表需要表的子集而其它主要频繁访问的过程需要整表时则产生冗余子集表。

注意,在分割表以后,要考虑重新建立索引。

3.2存储衍生数据

对一些要做大量重复性计算的过程而言,若重复计算过程得到的结果相同(源列数据稳定,因此计算结果也不变),或计算牵扯多行数据需额外的磁盘I/O开销,或计算复杂需要大量的CPU时间,就考虑存储计算结果(冗余储存)。现予以分类说明:

若在一行内重复计算,就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时,必须要用触发器更新这个新列。

若对表按类进行重复计算,就增加新表(一般而言,存放类和结果两列就可以了)存储相关结果。但若参与计算的列被更新时,就必须要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新这个新表。

若对多行进行重复性计算(如排名次),就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时,必须要用触发器或存储过程更新这个新列。

总之,存储冗余数据有利于加快访问速度;但违反了第三范式,这会增加维护数据完整性的代价,必须用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新,以维护数据的完整性。

3.3消除昂贵结合

对于频繁同时访问多表的一些主要过程,考虑在主表内存储冗余数据,即存储冗余列或衍生列(它不依赖于主键),但破坏了第三范式,也增加了维护难度。在源表的相关列发生变化时,必须要用触发器或存储过程更新这个冗余列。当主要过程总同时访问两个表时可以合并表,这样可以减少磁盘I/O*作,但破坏了第三范式,也增加了维护难度。对父子表和1:1关系表合并方法不同:合并父子表后,产生冗余表;合并1:1关系表后,在表内产生冗余数据。

4数据库对象的放置策略

数据库对象的放置策略是均匀地把数据分布在系统的磁盘中,平衡I/O访问,避免I/O瓶颈。

⑴访问分散到不同的磁盘,即使用户数据尽可能跨越多个设备,多个I/O运转,避免I/O竞争,克服访问瓶颈;分别放置随机访问和连续访问数据。

⑵分离系统数据库I/O和应用数据库I/O。把系统审计表和临时库表放在不忙的磁盘上。

⑶把事务日志放在单独的磁盘上,减少磁盘I/O开销,这还有利于在障碍后恢复,提高了系统的安全性。

⑷把频繁访问的“活性”表放在不同的磁盘上;把频繁用的表、频繁做Join*作的表分别放在单独的磁盘上,甚至把把频繁访问的表的字段放在不同的磁盘上,把访问分散到不同的磁盘上,避免I/O争夺;

⑸利用段分离频繁访问的表及其索引(非聚族的)、分离文本和图像数据。段的目的是平衡I/O,避免瓶颈,增加吞吐量,实现并行扫描,提高并发度,最大化磁盘的吞吐量。利用逻辑段功能,分别放置“活性”表及其非聚族索引以平衡I/O。当然最好利用系统的默认段。另外,利用段可以使备份和恢复数据更加灵活,使系统授权更加灵活。

数据库索引的优化作用是什么

优点:

1、大大加快数据的检索速度;

2、创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性;

3、加速表和表之间的连接;

4、在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间。

缺点:

1、索引需要占物理空间。

2、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,降低了数据的维护速度。

扩展资料:

发展历史:

索引最早出现于西方,主要是中世纪欧洲宗教著作的索引。18世纪以后西方开始有主题索引,至19世纪末,内容分析索引被广泛使用。中国的索引出现较晚。一般认为,明末傅山所编的《两汉书姓名韵》是现存最早的人名索引。清代乾嘉时期,章学诚曾力倡编纂群书综合索引。

20世纪20年代,随着西方索引理论与编制技术的传入,中国现代意义上的索引编制与研究才蓬勃展开。1930年钱亚新发表《索引和索引法》,1932年洪业发表《引得说》,标志着具有中国特色的现代索引理论、技术已迅速发展起来。

20世纪50年代,计算机技术被运用于索引编制。此后,机编索引的大量出现,使索引编制理论、技术、索引载体形式发生了深刻变革。

SQL标准中没有涉及索引,但商用关系数据库管理系统一般都支持索引机制,只是不同的关系数据库管理系统支持的索引类型不尽相同。

索引已经成为关系数据库非常重要的部分。它们被用作包含所关心数据的表指针。通过一个索引,能从表中直接找到一个特定的记录,而不必连续顺序扫描这个表,一次一个地去查找。对于大的表,索引是必要的。没有索引,要想得到一个结果要等好几个小时、好几天,而不是几秒钟。

什么是数据库索引,如何设计索引以优化数据库查询性能

1、主键就是聚集索引

2、只要建立索引就能显著提高查询速度

3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引,以提高查询速度

(四)其他书上没有的索引使用经验总结

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快,特别是在小数据量情况下

3、使用聚合索引内的时间段,搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少,而无论聚合索引使用了多少个

4、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度

(五)其他注意事项

1.不要索引常用的小型表

2.不要把社会保障号码(SSN)或身份证号码(ID)选作键

3.不要用用户的键

4.不要索引 memo/notes字段和不要索引大型文本字段(许多字符)

5.使用系统生成的主键

二、改善SQL语句

1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型

2、or会引起全表扫描

3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句

4、IN的作用相当与OR

5、尽量少用NOT

6、exists和 in的执行效率是一样的

7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样

8、union并不绝对比or的执行效率高

9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则,避免“select*”

10、count(*)不比count(字段)慢

11、order by按聚集索引列排序效率最高

12、高效的TOP

好了,文章到此结束,希望可以帮助到大家。

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