⑴ 数据库索引有哪几种怎样建立索引
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：
CREATEUNIUQE|BITMAPINDEX<schema>.<index_name>ON<schema>.<table_name>(<column_name>|<expression>ASC|DESC,<column_name>|<expression>ASC|DESC,...)TABLESPACE<tablespace_name>STORAGE<storage_settings>LOGGING||COMPRESS<nn>NOSORT|REVERSEPARTITION|GLOBALPARTITION<partition_setting>
使用USER_IND_COLUMNS查询某个TABLE中的相应字段索引建立情况
使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查询所有索引的具体设置情况。
在Oracle中的索引可以分为：B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、簇索引、全局索引、局部索引等，下面逐一讲解：
一、B树索引：
最常用的索引，各叶子节点中包括的数据有索引列的值和数据表中对应行的ROWID，简单的说，在B树索引中，是通过在索引中保存排过续的索引列值与相对应记录的ROWID来实现快速查询的目的。其逻辑结构如图：
可以保证无论用户要搜索哪个分支的叶子结点，都需要经过相同的索引层次，即都需要相同的I/O次数。
B树索引的创建示例：
create index ind_t on t1(id);
注1：索引的针对字段创建的，相同字段不能创建一个以上的索引；
注2：默认的索引是不唯一的，但是也可以加上unique，表示该索引的字段上没有重复值(定义unique约束时会自动创建)；
注3：创建主键时，默认在主键上创建了B树索引，因此不能再在主键上创建索引。
二、位图索引：
有些字段中使用B树索引的效率仍然不高，例如性别的字段中，只有“男、女”两个值，则即便使用了B树索引，在进行检索时也将返回接近一半的记录。
所以当字段的基数很低时，需要使用位图索引。(“低”的标准是取值数量 < 行数*1%)
反向键索引是一种特殊的B树索引，在存储构造中与B树索引完全相同，但是针对数值时，反向键索引会先反向每个键值的字节，然后对反向后的新数据进行索引。例如输入2008则转换为8002，这样当数值一次增加时，其反向键在大小中的分布仍然是比较平均的。
反向键索引的创建示例：
createindex ind_t on t1(id) reverse;
注：键的反转由系统自行完成。对于用户是透明的。
四、基于函数的索引：
有的时候，需要进行如下查询：select * from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';
但是即便在date字段上建立了索引，还是不得不进行全表扫描。在这种情况下，可以使用基于函数的索引。其创建语法如下：
create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));
注：简单来说，基于函数的索引，就是将查询要用到的表达式作为索引项。
五、全局索引和局部索引：
这个索引貌似很复杂，其实很简单。总得来说一句话，就是无论怎么分区，都是为了方便管理。
具体索引和表的关系有三种：
1、局部分区索引：分区索引和分区表1对1
2、全局分区索引：分区索引和分区表N对N
3、全局非分区索引：非分区索引和分区表1对N
创建示例：
首先创建一个分区表
createtable student
(
stuno number(5),
sname vrvhar2(10),
deptno number(5)
)
partition by hash (deptno)
(
partition part_01 tablespace A1,
partition part_02 tablespace A2
);
创建局部分区索引(1v1)：
create index ind_t on student(stuno)
local(
partition part_01 tablespace A2,
partition part_02 tablespace A1
);--local后面可以不加
创建全局分区索引(NvN)：
create index ind_t on student(stuno)
globalpartition by range(stuno)
(
partition p1 values less than(1000) tablespace A1,
partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2
);--只可以进行range分区
创建全局非分区索引(1vN)
createindex ind_t on student(stuno) GLOBAL;
⑵ 数据库索引的主要种类
数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。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。
根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。有关数据库所支持的索引功能的详细信息，请参见数据库文档。
提示：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。
主键索引
数据库表经常有一列或多列组合，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
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。
索引列
可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引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。
⑶ 数据库索引是什么，有什么用，怎么用
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。
(3)多级索引数据库扩展阅读：
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。
⑷ 谈谈数据库索引 用自己话说
索引是个大学问，三言两语还说不清楚，试试：
1. 为什么要索引？主要提高性能，如查询速度。
2.索引为什么能提高性能？ 这个简单，想想那种带标签的英文字典（注意不是指目录）。按26个字母分组。假设你要找friend这个词，你只要找到F标签页，再顺序找这个词。如果没有这个标签，你得从A一直找到F，再找到这个词。快速定位到F标签页，就是索引提高性能的原理。具体到数据库，标签也可以现象为为每个磁盘块建的索引块，里面表明了本磁盘块存储的数据范围（索引值范围）。
3. 索引的种类？用老师的点名册做例子，除了按学号排序，还可以按成绩排序。成绩也就成了一种索引。先按成绩，再按学号排序，也就多级索引。按不同的角度还可以区分好多类，建议学习专业书籍。
4. 索引的算法？数据库一般用B+树的索引算法。这个是个多叉的平衡的树，平衡的概念是每个分支上的叶子节点差不太多。此树一般高度（深度）不大，插入开销比较可控。查询性能优异。
5. 你再问吧。。
看我这么辛苦的码字，为了啥？为人民服务，耶！
⑸ 多级用户系统的数据库应该怎么设计
主要从几个不同方面设计ORACLE数据库优化方案： 一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 二、充分利用系统全局区域SGA（SYSTEM GLOBAL AREA) 三、数据库设计中的优化策略 数据应当按两种类别进行组织：频繁访问的数据和频繁修改的数据。对于频繁访问但是不频繁修改的数据，内部设计应当物理不规范化。对于频繁修改但并不频繁访问的数据，内部设计应当物理规范化。 四、合理设计和管理表 1、利用表分区 分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。 2、避免出现行连接和行迁移 3、控制碎片 4、别名的使用 别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。 5、回滚段的交替使用 五、索引Index的优化设计 1、管理组织索引 索引可以大大加快数据库的查询速度，索引把表中的逻辑值映射到安全的RowID，因此索引能进行快速定位数据的物理地址。 六、多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用 七、实施系统资源管理分配计划 ORACLE 提供了Database Resource Manager（DRM,数据库资源管理器）来控制用户的资源分配，DBA可以用它分配用户类和作业类的系统资源百分比。在一个OLDP系统中，可给联机用户分配75%的CPU资源，剩下的25%留给批用户。另外，还可以进行CPU的多级分配。除了进行CPU资源分配外，DRM还可以对资源用户组执行并行操作的限制。 八、使用最优的数据库连接和SQL优化方案 九、充分利用数据的后台处理方案减少网络流量 1、合理创建临时表或视图 2、数据库打包技术的充分利用 利用数据库描述语言编写数据库的过程或函数，然后把过程或函数打成包在数据库后台统一运行包即可。 3、数据复制、快照、视图，远程过程调用技术的运用
⑹ 数据库建立索引怎么利用索引查询
1.合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而 使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量 数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
(1)在下面两条select语句中:
SELECT * FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0;
SELECT * FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;
如果数据表中的数据field1都>=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多，因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。
第一个原则：在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。
(2)在下面的select语句中:
SELECT * FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;
若有索引index(a,b,c)，则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
第二个原则：where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
——————————————————————————
以下假设在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。
——————————————————————————
(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快
SELECT * FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]
因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。
(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢
因为前者可以迅速定位索引。
(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢，
因为后者不使用索引。
(6) 使用函数如：
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。
如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。
(7) 空值不在索引中存储，所以
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。
(8) 不等式如
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。
相似地，
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。
(9) 多列索引，只有当查询中索引首列被用于条件时，索引才能被使用。
(10) MAX，MIN等函数，使用索引。
SELECT max(field2) FROM tb 所以，如果需要对字段取max，min，sum等，应该加索引。
一次只使用一个聚集函数，如：
SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb
不如：SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)
(11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引，修改该字段值时还要修改索引，所以更新该字段的操作比没有索引更慢。
(12) 索引值过大（如在一个char(40)的字段上建索引），会造成大量的I/O开销（甚至会超过表扫描的I/O开销）。因此，尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。
(13) 对于多列索引，ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。
(14) 在sybase中，如果ORDER BY的字段组成一个簇索引，那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。
(15) 多表联结（具体查询方案需要通过测试得到）
where子句中限定条件尽量使用相关联的字段，且尽量把相关联的字段放在前面。
SELECT a.field1,b.field2 FROM a,b WHERE a.field3=b.field3
field3上没有索引的情况下:
对a作全表扫描，结果排序
对b作全表扫描，结果排序
结果合并。
对于很小的表或巨大的表比较合适。
field3上有索引
按照表联结的次序，b为驱动表，a为被驱动表
对b作全表扫描
对a作索引范围扫描
如果匹配，通过a的rowid访问
(16) 避免一对多的join。如：
SELECT tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1.field2=tb2.field2 AND tb1.field2=‘BU1032’ AND tb2.field2= ‘aaa’
不如：
declare @a varchar(80)
SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’
SELECT tb1.field3,tb1.field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’
(16) 子查询
用exists/not exists代替in/not in操作
比较：
SELECT a.field1 FROM a WHERE a.field2 IN(SELECT b.field1 FROM b WHERE b.field2=100)
SELECT a.field1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.field2=b.field1 AND b.field2=100)
SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)
SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE b.field2=a.field1)
(17) 主、外键主要用于数据约束，sybase中创建主键时会自动创建索引，外键与索引无关，提高性能必须再建索引。
(18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。
(19) 使用count(*)而不要使用count(column_name)，避免使用count(DISTINCT column_name)。
(20) 等号右边尽量不要使用字段名，如：
SELECT * FROM tb WHERE field1 = field3
(21) 避免使用or条件，因为or不使用索引。
2.避免使用order by和group by字句。
因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用，可用视图、人工生成临时表的方法来代替。
如果必须使用，先检查memory、tempdb的大小。
测试证明，特别要避免一个查询里既使用join又使用group by，速度会非常慢！
3.尽量少用子查询，特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
4．消除对大型表行数据的顺序存取
在 嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询 10亿行数据。
避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个 表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。
下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>;0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。