论文索引数据库有哪些特点和优点
索引类似于咱们日常生活中的字典。它是储存在块里，储存每行数据的物理地址，与被创建的索引列的数据一一对应，用来快速定位，最快找到数据。但是并不是说用索引就一定可以提高性能。
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。见过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。这里想把之前的索引学习笔记总结一下：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，所以能明显增加查询的速度。那么在任何时候都应该加索引么？这里有几个反例：1、如果每次都需要取到所有表记录，无论如何都必须进行全表扫描了，那么是否加索引也没有意义了。2、对非唯一的字段，例如“性别”这种大量重复值的字段，增加索引也没有什么意义。3、对于记录比较少的表，增加索引不会带来速度的优化反而浪费了存储空间，因为索引是需要存储空间的，而且有个致命缺点是对于update/insert/delete的每次执行，字段的索引都必须重新计算更新。那么在什么时候适合加上索引呢？我们看一个Mysql手册中举的例子，这里有一条sql语句：SELECTpanyID，panyNameFROMCompaniesc，UseruWHEREpanyID=fk_companyIDANDumEmployees>=0ANDpanyNameLIKE'%i%'ANDupIDIN(SELECTupIDFROMGroupsgWHEREupLabel='Executive')这条语句涉及3个表的联接，并且包括了许多搜索条件比如大小比较，Like匹配等。在没有索引的情况下Mysql需要执行的扫描行数是77721876行。而我们通过在companyID和groupLabel两个字段上加上索引之后，扫描的行数只需要134行。在Mysql中可以通过ExplainSelect来查看扫描次数。可以看出来在这种联表和复杂搜索条件的情况下，索引带来的性能提升远比它所占据的磁盘空间要重要得多。那么索引是如何实现的呢？大多数DB厂商实现索引都是基于一种数据结构——B树。因为B树的特点就是适合在磁盘等直接存储设备上组织动态查找表。B树的定义是这样的：一棵m(m>=3)阶的B树是满足下列条件的m叉树：1、每个结点包括如下作用域(j，p0，k1，p1，k2，p2，ki，pi)其中j是关键字个数，p是孩子指针2、所有叶子结点在同一层上，层数等于树高h3、每个非根结点包含的关键字个数满足[m/2-1]<=j<=m-14、若树非空，则根至少有1个关键字，若根非叶子，则至少有2棵子树，至多有m棵子树看一个B树的例子，针对26个英文字母的B树可以这样构造：可以看到在这棵B树搜索英文字母复杂度只为o(m)，在数据量比较大的情况下，这样的结构可以大大增加查询速度。然而有另外一种数据结构查询的虚度比B树更快——散列表。Hash表的定义是这样的：设所有可能出现的关键字集合为u，实际发生存储的关键字记为k，而|k|比|u|小很多。散列方法是通过散列函数h将u映射到表T[0，m-1]的下标上，这样u中的关键字为变量，以h为函数运算结果即为相应结点的存储地址。从而达到可以在o(1)的时间内完成查找。然而散列表有一个缺陷，那就是散列冲突，即两个关键字通过散列函数计算出了相同的结果。设m和n分别表示散列表的长度和填满的结点数，n/m为散列表的填装因子，因子越大，表示散列冲突的机会越大。因为有这样的缺陷，所以数据库不会使用散列表来做为索引的默认实现，Mysql宣称会根据执行查询格式尝试将基于磁盘的B树索引转变为和合适的散列索引以追求进一步提高搜索速度。我想其它数据库厂商也会有类似的策略，毕竟在数据库战场上，搜索速度和管理安全一样是非常重要的竞争点。
聚集索引 非聚集索引 索引的好处是为了增加查询速度 建的不好的话会导致查询非常的慢
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，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 增加索引也有许多不利的方面:第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 第三，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，这样就降低了数据的维护速度。 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引，例如： 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 在经常用在连接的列上，这 些列主要是一些外键，可以加快连接的速度； 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 在经常需要排序的列上创 建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
论文索引数据库有哪些特点
1、数据库索引是什么，有什么用数据库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。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。2、数据库索引的用法当表中有大量记录时，若要对表进行查询，第一种搜索信息方式是全表搜索，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录，这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O操作；第二种就是在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索引中的ROWID（相当于页码）快速找到表中对应的记录。 索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识值的数据页的逻辑指针清单。扩展资料：一、索引的原理：对要查询的字段建立索引其实就是把该字段按照一定的方式排序；建立的索引只对该字段有用，如果查询的字段改变，那么这个索引也就无效了，比如图书馆的书是按照书名的第一个字母排序的，那么你想要找作者叫张三的就不能用改索引了；还有就是如果索引太多会降低查询的速度。二、数据库索引的特点：1、避免进行数据库全表的扫描，大多数情况，只需要扫描较少的索引页和数据页，而不是查询所有数据页。而且对于非聚集索引，有时不需要访问数据页即可得到数据。2、聚集索引可以避免数据插入操作，集中于表的最后一个数据页面。3、在某些情况下，索引可以避免排序操作。参考资料：百度百科-数据库索引
只是来提高他的查询速度，向是引导你是的
具有以下特点：1、基本不收录纯理论的研究内容，偏重工程应用。2、收录类型分为期刊和会议两类 《工程索引》（The Engineering Index，简称EI）创刊于1884年，是美国工程信息公司（Engineering information I）出版的著名工程技术类综合性检索工具。收录文献几乎涉及工程技术各个领域。例如：动力、电工、电子、自动控制、矿冶、金属工艺、机械制造、土建、水利等。
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，例如 employee 表的姓（name）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。 索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引的方式与您使用书籍中的索引的方式很相似：它搜索索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。 在数据库关系图中，您可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表，或保存该表所在的关系图时，索引将保存在数据库中。 可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引使您可以区分其中一列可能有相同值的行。 如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。 确定索引的有效性： 检查查询的 WHERE 和 JOIN 子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。 对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。 考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。 检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。 检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。建立索引的优点： 大大加快数据的检索速度; 创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性; 加速表和表之间的连接; 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。索引类型： 根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建四种索引：唯一索引、非唯一索引、主键索引和聚集索引。 尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键或唯一约束。 唯一索引： 唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。 当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。 非唯一索引： 非唯一索引是相对唯一索引，允许其中任何两行具有相同索引值的索引。 当现有数据中存在重复的键值时，数据库是允许将新创建的索引与表一起保存。这时数据库不能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。 主键索引： 数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。 聚集索引（也叫聚簇索引）：在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。 如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。
论文索引数据库有哪些特点和作用
索引类似于咱们日常生活中的字典。它是储存在块里，储存每行数据的物理地址，与被创建的索引列的数据一一对应，用来快速定位，最快找到数据。但是并不是说用索引就一定可以提高性能。
数据库索引好比是一本书后的索引，能加快数据库的查询速度。 例如这样一个查询：SELECT * FROM TABLE1 WHERE ID=44。如果没有索引，必须遍历整个表，直到ID等于44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)，直接在索引里面找44，就可以得知这一行的位置，也就是找到了这一行。可见，索引是用来定位的。 索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。
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。见过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。这里想把之前的索引学习笔记总结一下：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，所以能明显增加查询的速度。那么在任何时候都应该加索引么？这里有几个反例：1、如果每次都需要取到所有表记录，无论如何都必须进行全表扫描了，那么是否加索引也没有意义了。2、对非唯一的字段，例如“性别”这种大量重复值的字段，增加索引也没有什么意义。3、对于记录比较少的表，增加索引不会带来速度的优化反而浪费了存储空间，因为索引是需要存储空间的，而且有个致命缺点是对于update/insert/delete的每次执行，字段的索引都必须重新计算更新。那么在什么时候适合加上索引呢？我们看一个Mysql手册中举的例子，这里有一条sql语句：SELECTpanyID，panyNameFROMCompaniesc，UseruWHEREpanyID=fk_companyIDANDumEmployees>=0ANDpanyNameLIKE'%i%'ANDupIDIN(SELECTupIDFROMGroupsgWHEREupLabel='Executive')这条语句涉及3个表的联接，并且包括了许多搜索条件比如大小比较，Like匹配等。在没有索引的情况下Mysql需要执行的扫描行数是77721876行。而我们通过在companyID和groupLabel两个字段上加上索引之后，扫描的行数只需要134行。在Mysql中可以通过ExplainSelect来查看扫描次数。可以看出来在这种联表和复杂搜索条件的情况下，索引带来的性能提升远比它所占据的磁盘空间要重要得多。那么索引是如何实现的呢？大多数DB厂商实现索引都是基于一种数据结构——B树。因为B树的特点就是适合在磁盘等直接存储设备上组织动态查找表。B树的定义是这样的：一棵m(m>=3)阶的B树是满足下列条件的m叉树：1、每个结点包括如下作用域(j，p0，k1，p1，k2，p2，ki，pi)其中j是关键字个数，p是孩子指针2、所有叶子结点在同一层上，层数等于树高h3、每个非根结点包含的关键字个数满足[m/2-1]<=j<=m-14、若树非空，则根至少有1个关键字，若根非叶子，则至少有2棵子树，至多有m棵子树看一个B树的例子，针对26个英文字母的B树可以这样构造：可以看到在这棵B树搜索英文字母复杂度只为o(m)，在数据量比较大的情况下，这样的结构可以大大增加查询速度。然而有另外一种数据结构查询的虚度比B树更快——散列表。Hash表的定义是这样的：设所有可能出现的关键字集合为u，实际发生存储的关键字记为k，而|k|比|u|小很多。散列方法是通过散列函数h将u映射到表T[0，m-1]的下标上，这样u中的关键字为变量，以h为函数运算结果即为相应结点的存储地址。从而达到可以在o(1)的时间内完成查找。然而散列表有一个缺陷，那就是散列冲突，即两个关键字通过散列函数计算出了相同的结果。设m和n分别表示散列表的长度和填满的结点数，n/m为散列表的填装因子，因子越大，表示散列冲突的机会越大。因为有这样的缺陷，所以数据库不会使用散列表来做为索引的默认实现，Mysql宣称会根据执行查询格式尝试将基于磁盘的B树索引转变为和合适的散列索引以追求进一步提高搜索速度。我想其它数据库厂商也会有类似的策略，毕竟在数据库战场上，搜索速度和管理安全一样是非常重要的竞争点。
一楼明显百度的，简单来说一般常用的有唯一索引，例如用户名字段，不想有重复的用户名，或者QQ号码，不允许有重复的QQ号码，这时给字段加上唯一索引。明白了么
论文索引数据库有哪些特点和功能
索引类似于咱们日常生活中的字典。它是储存在块里，储存每行数据的物理地址，与被创建的索引列的数据一一对应，用来快速定位，最快找到数据。但是并不是说用索引就一定可以提高性能。
数据库索引好比是一本书后的索引，能加快数据库的查询速度。 例如这样一个查询：SELECT * FROM TABLE1 WHERE ID=44。如果没有索引，必须遍历整个表，直到ID等于44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)，直接在索引里面找44，就可以得知这一行的位置，也就是找到了这一行。可见，索引是用来定位的。 索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。
你真的懂数据库索引了吗？
只是来提高他的查询速度，向是引导你是的
论文索引数据库有哪些类型和特点
索引类似于咱们日常生活中的字典。它是储存在块里，储存每行数据的物理地址，与被创建的索引列的数据一一对应，用来快速定位，最快找到数据。但是并不是说用索引就一定可以提高性能。
种类：1、按照索引列值的唯一性，索引可分为唯一索引和非唯一索引；非唯一索引：create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名；唯一索引：建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引；2、索引列的个数：单列索引和复合索引；3、按照索引列的物理组织方式。索引的创建格式： CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX
数据库表中的时间字段是否可以建立索引？可以建立索引的；至于建立聚集索引或者是非聚集索引，那要看你这个时间字段的具体情况以及使用或变更频繁程度。 一般来说，适合建立聚集索引的要求：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。 先说说一个误区：有人认为：只要建立索引就能显著提高查询速度。这个想法是很错误的。建立非聚集索引，确实，一般情况下可以提高速度，但是一般并不会达到你想要的速度。只有在适当的列建立适当的（聚集）索引，才能达到满意的效果。 下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。 动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引 列经常被分组排序 应 应 返回某范围内的数据 应 不应 一个或极少不同值 不应 不应 小数目的不同值 应 不应 大数目的不同值 不应 应 频繁更新的列 不应 应 外键列 应 应 主键列 应 应 频繁修改索引列 不应 应 别的就要看你的理解了。