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Oracle数据库对象_索引,有关数据库的优化

首先这些优化全都是抛开所有的第三方来论述的,因为倘若你使用了第三方的ORM,那么通常他们都有自己的优化方式

查询是在表上进行的最频繁的访问。

查询是在表上进行的最频繁的访问。

首先我们要来认识一下索引,索引其实就是我们小时候查字段的时候,翻查某个单词的手看其首字母然后快速的定位到它的范围,而不用去翻正本字典去查,大大的节省了我们的查询时间

在查询数据时,很少有用户愿意查询表中的所有数据,除非要对整个表进行处理。
一般情况下用户总是查询表中的一部分数据。

在查询数据时,很少有用户愿意查询表中的所有数据,除非要对整个表进行处理。
一般情况下用户总是查询表中的一部分数据。

平衡二叉树

为了引出之后的B-和B 我们先来看下平衡二叉树

最多只有两个子节点的搜索树,左子节点<根节点<右子节点,这样我们查询一个数值,时间复杂度就是层数,比如查询9,我们只要从根节点开始比较三次就可以找到他的位置。

阶数:子节点的个数深度:就是层数,各个子节点的深度是不一样的

图片 1B树

在SELECT语句中,通常需要通过WHERE子句指定查询条件,以获得满足该条件的所有数据。
如果能够在很小的范围内查询需要的数据,而不是在全表范围内查询,那么将减少很多不必要的磁盘1/0 ,查询的速度无疑会大大加快。
提供这种快速查询的方法就是索引。

在SELECT语句中,通常需要通过WHERE子句指定查询条件,以获得满足该条件的所有数据。
如果能够在很小的范围内查询需要的数据,而不是在全表范围内查询,那么将减少很多不必要的磁盘1/0 ,查询的速度无疑会大大加快。
提供这种快速查询的方法就是索引。

B-树和B 树

我们通常使用的数据库都是基于这两种树的结

  • B-树首先B-树就是B树,与一般二叉树不同的是,它的节点上的子节点个数和节点内的关键字个数不同,这是一种一般用于磁盘文件系统的多叉平衡树每个节点的关键字个数至少为M/2 -1 个最多为M - 1,其实这个可以理解,比如孩子是3,5,7的三阶B树,阶数M = 3, 那么父节点里最多只有两个关键字4,6, M-1 = 2,最少为M/2 - 1 = 1个,要么4,要么6。根节点的儿子数最少2个最多M个依然符合的规则是左<根<右,只不过在一个节点中可能不只有两个指针,可能有多个指针。

    图片 2B-树/B树

  • B 树与B-树不同的是,B 树是自底向上插入

    图片 3B 树

    只需要遍历子节点即可,子节点中包含了所有父节点中的信息

* 大大的节省了搜索的时间* 使得表和表之间有连接,整个数据库完整性的到加强

* 占用了空间,因为我们需要为索引专门的去建立一张表* 创建索引需要时间,不过一般我们就只在开始的时候创建一次* 索引的维护成本比较高,因为随着数据库的不断更新,我们也需要去动态的维护索引。
  • 在经常需要搜索的列上建立索引
  • 对于TEXT和IMAGE等字段不建立索引,因为长短不定
  • 对于更新操作比查询操作来的更频繁的列不创建索引
  • 不应该使用在较小的表上

我们在创建数据库的时候,系统会为我们创建一个默认的隐式索引,我们可以根据自我的需要创建索引

单列索引是一个只基于表的一个列上创建的索引。基本语法如下:

CREATE INDEX index_nameON table_name (column_name);

使用唯一索引不仅是为了性能,同时也为了数据的完整性。唯一索引不允许任何重复的值插入到表中。基本语法如下:

CREATE UNIQUE INDEX index_nameon table_name (column_name);

组合索引是基于一个表的两个或多个列上创建的索引。基本语法如下:

CREATE INDEX index_nameon table_name (column1, column2);

DROP INDEX index_name;

比如我们想要在一张表中连续不断的去插入数值的话,我们会不断的去循环调用insert sql语句,但是这样会导致sql语句循环的进行编译,其实我们大可不必。我们可以选择复用SQLiteStatement

private void insertWithPreCompiledStatement(SQLiteDatabase db) { String sql = "INSERT INTO "   TableDefine.TABLE_RECORD   "( "   TableDefine.COLUMN_INSERT_TIME   ") VALUES"; SQLiteStatement statement = db.compileStatement; int count = 0; while (count < 100) { count  ; statement.clearBindings(); statement.bindLong(1, System.currentTimeMillis; statement.executeInsert(); }}

我们知道每一次的数据库操作都是一次事务,因此我们使用批量事务的方式来减少磁盘的读写次数

尽量不要通过多条查询语句才能够查询到结果,将多条SQL语句并成一条,当然一条SQL语句中如果包含过多,那么就会导致出现语句过长的错误。并且尽量增加查询的条件,比如增加limit = 1,可以让系统子啊查询到一条数据之后不继续往下查询。

提前将getColumnIndex这一步操作做完,可以大幅提高速度。

设计数据库的时候尽量做到不要为之后埋坑,出现大数据多表查询那是相当坑的一件事情,一定要做好关联表的结构,其实这个关联表本身也起到了索引的作用。

索引的基本概念

索引的基本概念

索引是一种建立在表上的数据库对象,它主要用于加快对表的查询操作。

索引是一种建立在表上的数据库对象,它主要用于加快对表的查询操作。

合理使用索引可以大大减少磁盘访问的次数,从而大大提高数据库的性能。
使用索引的主要目的是加快查询速度,另外,索引也可以作为唯一性约束。

合理使用索引可以大大减少磁盘访问的次数,从而大大提高数据库的性能。
使用索引的主要目的是加快查询速度,另外,索引也可以作为唯一性约束。

如果在表的一个列上建立了唯一性索引,那么系统将自动在这个列上建立唯一性约束,这样可以保证插入这个列的数据是唯一的。

如果在表的一个列上建立了唯一性索引,那么系统将自动在这个列上建立唯一性约束,这样可以保证插入这个列的数据是唯一的。

索引究竟是怎样加快查询速度的呢?

索引究竟是怎样加快查询速度的呢?

原来,索引是建立在表中的某个列或几个列上的,这样的列称为索引列。
在创建索引时,数据库服务器将对索引列的数据进行排序,并将排序的结果存储在索引所占用的存储空间中。
在查询数据时,数据库服务器首先在索引中查询,然后再到表中查询。
因为索引中的数据事先进行了排序,所以只需要很少的查找次数就可以找到需要的数据。

原来,索引是建立在表中的某个列或几个列上的,这样的列称为索引列。
在创建索引时,数据库服务器将对索引列的数据进行排序,并将排序的结果存储在索引所占用的存储空间中。
在查询数据时,数据库服务器首先在索引中查询,然后再到表中查询。
因为索引中的数据事先进行了排序,所以只需要很少的查找次数就可以找到需要的数据。

在索引中,不仅存储了索引列上的数据,而且还存储了一个ROWID 的值。
ROWID是表中的一个伪列,是数据库服务器自动添加的,表中的每一行数据都有一个ROWID值,它代表这一行的标识,即一行数据在存储空间的物理位置。
在访问表中的数据时,都要根据这个伪列的值找到数据的实际存储位置,然后再进行访问。
由于索引列上的数据已经进行了排序,在索引中很快就能找到这行数据,然后根据ROWID就能直接到表中找到这行数据了。

在索引中,不仅存储了索引列上的数据,而且还存储了一个ROWID 的值。
ROWID是表中的一个伪列,是数据库服务器自动添加的,表中的每一行数据都有一个ROWID值,它代表这一行的标识,即一行数据在存储空间的物理位置。
在访问表中的数据时,都要根据这个伪列的值找到数据的实际存储位置,然后再进行访问。
由于索引列上的数据已经进行了排序,在索引中很快就能找到这行数据,然后根据ROWID就能直接到表中找到这行数据了。

需要注意的是,表是独立于索引的,无论对在表上建立了多少索引,无论索引对表中的数据进行什么样的排序,表中的数据都不会有任何变化。

需要注意的是,表是独立于索引的,无论对在表上建立了多少索引,无论索引对表中的数据进行什么样的排序,表中的数据都不会有任何变化。

在查询一行数据时,首先在索引中查询该行的行标识,然后根据这个行标识找到表中的数据。
因为索引中的数据是经过排序的,所以采用了折半查找法查找数据,以达到快速查找的目的。

在查询一行数据时,首先在索引中查询该行的行标识,然后根据这个行标识找到表中的数据。
因为索引中的数据是经过排序的,所以采用了折半查找法查找数据,以达到快速查找的目的。

利用折半查找法在索引中查找数据的过程类似于遍历一棵二叉树,首先与根节点比较,如果与查找的数据相同,则一次访问就完成查询。
如果要查找的数据小于根节点,则在根节点的左子树中查找,否则在右子树中查找,这样查找的范围将缩小一半。
按照这种方法,每次将查找范围缩小一半,然后在剩下的节点中继续查找,直到找到所需的数据。

利用折半查找法在索引中查找数据的过程类似于遍历一棵二叉树,首先与根节点比较,如果与查找的数据相同,则一次访问就完成查询。
如果要查找的数据小于根节点,则在根节点的左子树中查找,否则在右子树中查找,这样查找的范围将缩小一半。
按照这种方法,每次将查找范围缩小一半,然后在剩下的节点中继续查找,直到找到所需的数据。

按照索引列的值是否允许重复,索引可以分为唯一性索引和非唯一性索引,其中唯一性索引可以保证索引列的值是唯一的。
按照索引列中列的数目,索引可以分为单列索引和复合索引。
按照索引列的数据的组织方式,索引可以分为B 树索引、位图索引、反向索引和基于函数的索引,这里仅介绍B 树索引的用法。

按照索引列的值是否允许重复,索引可以分为唯一性索引和非唯一性索引,其中唯一性索引可以保证索引列的值是唯一的。
按照索引列中列的数目,索引可以分为单列索引和复合索引。
按照索引列的数据的组织方式,索引可以分为B 树索引、位图索引、反向索引和基于函数的索引,这里仅介绍B 树索引的用法。

合理地使用索引固然可以大大提高数据库的查询性能,但是不合理的索引反而会降低数据库的性能,尤其是在进行DML操作时。
在创建索引时,表中的数据将被排序,如果对表进行了DML操作,表中的数据发生了变化,这时索引中的数据也将被重新排序,如果在表上建立了多个索引,那么每个索引中的数据都要被重新进行排序。

合理地使用索引固然可以大大提高数据库的查询性能,但是不合理的索引反而会降低数据库的性能,尤其是在进行DML操作时。
在创建索引时,表中的数据将被排序,如果对表进行了DML操作,表中的数据发生了变化,这时索引中的数据也将被重新排序,如果在表上建立了多个索引,那么每个索引中的数据都要被重新进行排序。

这种排序的开销是很大的,尤其是表非常大时。

这种排序的开销是很大的,尤其是表非常大时。

索引是关系型数据库系统用来提高性能的有效方法之一,索引的使用可以减少磁盘访问的次数,从而大大提高了系统的性能。
但是在设计索引时必须全面考虑在表上所进行的操作,如果在表上进行的主要操作是查询操作,那么可以考虑在表上建立索引,如果在表上要进行频繁
的DML操作,那么索引反而会引起更多的系统开销。

索引是关系型数据库系统用来提高性能的有效方法之一,索引的使用可以减少磁盘访问的次数,从而大大提高了系统的性能。
但是在设计索引时必须全面考虑在表上所进行的操作,如果在表上进行的主要操作是查询操作,那么可以考虑在表上建立索引,如果在表上要进行频繁
的DML操作,那么索引反而会引起更多的系统开销。

一般来说,创建索引要遵循以下原则:
·如果每次查询仅选择表中的少量行,应该建立索引。

一般来说,创建索引要遵循以下原则:
·如果每次查询仅选择表中的少量行,应该建立索引。

·如果在表上需要进行频繁的DML操作,不要建立索引。
·尽量不要在有很多重复值的列上建立索引。
·不要在太小的表上建立索引。

·如果在表上需要进行频繁的DML操作,不要建立索引。
·尽量不要在有很多重复值的列上建立索引。
·不要在太小的表上建立索引。

在一个小表中查询数据时,速度可能已经足够快,如果建立索引,对查询速度不仅没有多大帮助,反而需要一定的系统开销。

在一个小表中查询数据时,速度可能已经足够快,如果建立索引,对查询速度不仅没有多大帮助,反而需要一定的系统开销。

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