数据库查询建索引

‘壹’ 在数据表中索引有什么用，怎么建立索引

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多。建立索引的操作步骤如下：

1、首先我们打开一个要操作的数据表，如下图所示，我们需要给name字段添加索引。

‘贰’ 为什么要为数据库建立索引

首先索引存在的目的是让你快速检索到你想要的数据。
举一个大家都经常使用的例子。你小学的时候使用的字典。如果你想查询一个字的详细信息：读音、释义、组词等信息。你会根据它的偏旁部首或者拼音的首字母这样先在字典的前面索引页面查到这个字在字典的第几页，然后直接翻到对应的页面就可以查询到你想要查询的字。相比上面的步骤，如果你没有索引页，字典中的汉字都是随机存放的，没有任何顺序可言，而此时如果你直接去翻字典中的每一页，挨个的查找，直到找到你想要的字，犹如大海捞针，很慢很费劲。
不知道这样的例子你能否理解。
集合上面的例子，你可以把汉字的读音、释义、组词等信息看做数据表中多个列中的值。汉字呢就相当于是表中数据的主键值。
有的时候，索引并不能存储很多的数据内容，比如汉字，你当然可以把汉字的读音、释义、祖册等各种信息全部放在索引页面中，但是这样就导致了你此时的索引页面会比正常只存储偏旁或者拼音的索引页，多存储很多信息，此时的索引页就会比较庞大，多出很多的存储页。这样你去查询索引页的时候，原本翻1-3页就可以定位到要查询的汉字在第几页，现在你可能要翻10-30页才能查询到你的汉字信息。效率没有比索引页面中单独只存储偏旁部首或者拼音，具体信息单独存在字典后面的某一个页面中的方式高。所以，索引和数据分开。
上面的例子中，汉字只是有读音、释义、词组三个信息。如果有更多的信息呢？比如一个汉字的解释需要一页纸或者两页值。此时的信息如果都放在索引页面中存放，那么将导致索引页更大。
以上就是基本的原理。为什么要用索引，索引中为什么不都存放所有的信息。

‘叁’ 数据库索引有哪几种,怎样建立索引

数据库索引的种类：

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：B树索引

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

B树索引

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;

位图索引

create bitmap index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;

反向键索引

create index 索引名 on 表名（列名） reverse tablespace 表空间名;

函数索引

create index 索引名 on 表名（函数名(列名)） tablespace 表空间名;

删除索引

drop index 索引名

重建索引

alter index 索引名 rebuild

索引的创建格式：

CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema>.<index_name>
ON <schema>.<table_name>
(<column_name> | <expression> ASC | DESC,
<column_name> | <expression> ASC | DESC,...)
TABLESPACE <tablespace_name>
STORAGE <storage_settings>
LOGGING | NOLOGGING
COMPUTE STATISTICS
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>
NOSORT | REVERSE
PARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>

UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE为唯一值索引，BITMAP为位图索引，省略为B-Tree索引。
<column_name> | <expression> ASC | DESC：可以对多列进行联合索引，当为expression时即“基于函数的索引”
TABLESPACE：指定存放索引的表空间(索引和原表不在一个表空间时效率更高)
STORAGE：可进一步设置表空间的存储参数
LOGGING | NOLOGGING：是否对索引产生重做日志(对大表尽量使用NOLOGGING来减少占用空间并提高效率)
COMPUTE STATISTICS：创建新索引时收集统计信息
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>：是否使用“键压缩”(使用键压缩可以删除一个键列中出现的重复值)
NOSORT | REVERSE：NOSORT表示与表中相同的顺序创建索引，REVERSE表示相反顺序存储索引值
PARTITION | NOPARTITION：可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区

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：

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;

‘肆’ 数据库表如何建立索引

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着提高查询速度。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。

‘伍’ oracle 数据库如何建立索引 如何用索引

创建索引语法：

CREATE [UNIQUE] | [BITMAP] INDEX index_name

--unique表示唯一索引

ON table_name([column1 [ASC|DESC],column2

--bitmap，创建位图索引

[ASC|DESC],…] | [express])[TABLESPACE tablespace_name][PCTFREE n1]

--指定索引在数据块中空闲空间

[STORAGE (INITIAL n2)][NOLOGGING]

--表示创建和重建索引时允许对表做DML操作，默认情况下不应该使用

[NOLINE][NOSORT];

--表示创建索引时不进行排序，默认不适用，如果数据已经是按照该索引顺序排列的可以使用

(5)数据库查询建索引扩展阅读：

1、如果有两个或者以上的索引，其中有一个唯一性索引，而其他是非唯一，这种情况下oracle将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引

2、至少要包含组合索引的第一列（即如果索引建立在多个列上，只有它的第一个列被where子句引用时，优化器才会使用该索引）

3、小表不要简历索引

4、对于基数大的列适合建立B树索引，对于基数小的列适合简历位图索引

5、列中有很多空值，但经常查询该列上非空记录时应该建立索引

6、经常进行连接查询的列应该创建索引

7、使用create index时要将最常查询的列放在最前面

8、LONG（可变长字符串数据，最长2G）和LONG RAW（可变长二进制数据，最长2G）列不能创建索引

9、限制表中索引的数量（创建索引耗费时间，并且随数据量的增大而增大；索引会占用物理空间；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）

‘陆’ 数据库系统概论简答题创建索引的必要性和作用

数据库中建立索引的必要性和作用是：
1、加快数据检索速度；
2、通过创建唯一索引，可以保证每一行数据的唯一性；
3、加速表与表之间的连接，特别是在实现数据的参照完整性方面具有特别的意义；
4、在使用order和group by子句进行数据检索时，可以显着减少查询中分组和排序的时间；
5、通过使用索引，可以在查询过程中使用查询优化器，提高系统性能。

‘柒’ 数据库索引怎么建立

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数据库索引是什么，有什么用，怎么用 转载
2018-12-04 23:30:36
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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。

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

‘捌’ 怎么建立数据库的索引

PS:索引不是给你使用的，而是数据库本身使用，索引只是为了让你的查询更加快速而已

SQL CREATE INDEX 语法
在表上创建一个简单的索引。允许使用重复的值：
CREATE INDEX index_name
ON table_name (column_name)

注释：”column_name” 规定需要索引的列。
SQL CREATE UNIQUE INDEX 语法
在表上创建一个唯一的索引。唯一的索引意味着两个行不能拥有相同的索引值。
CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name (column_name)

CREATE INDEX 实例
本例会创建一个简单的索引，名为 “PersonIndex”，在 Person 表的 LastName 列：
CREATE INDEX PersonIndex
ON Person (LastName)

如果您希望以降序索引某个列中的值，您可以在列名称之后添加保留字 DESC：
CREATE INDEX PersonIndex
ON Person (LastName DESC)

假如您希望索引不止一个列，您可以在括号中列出这些列的名称，用逗号隔开：
CREATE INDEX PersonIndex
ON Person (LastName, FirstName)12

‘玖’ 在数据库写出建立索引的操作步骤

首先打开SQL2005 管理平台。连接好数据库。

打开目录：数据库-->系统数据库-->master-- >表-->系统表-->dbo.student-->索引。。这里我只是拿student来举例。你可以选择其他表方法一样的。右击索引选择新建索引。弹出新建索引的窗口。

首先要填好索引的名称。可以选择聚集，非聚集，主XML三种索引类型。这里就选择非聚集。
还有添加列，不添加就建立不了的。我们就添加《学号》这一列吧。选择确定

我们刷新一下目录，索引 kk 已经建立好了。ok

第二种方法是通过代码来实现：
首先单击新建查询进入编写代码的窗口。

编写下面的代码：
create nonclustered index kk on student(姓名)
语句 nonclustered index：就是索引的类型为非聚集索引。
kk：索引的名称。
on student：在表student里。
括号里的：姓名是字段的意思。
编译执行代码。

刷新查看索引，已经建立好了。

‘拾’ 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。