创建数据库索引
❶ 数据库中建立索引的目的是为了
这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能。最主要的原因是可以大大加快数据的检索速度;而创建的唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。另外,索引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。在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显着减少分组和排序的时间。
❷ 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
❸ 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。
❹ 怎样在数据库文件中创建索引文件
1、打开需要创建索引文件的数据库表,打开菜单栏显示——表设计器。
2、选择你要的索引字段,点击索引选项卡,按照自己的需要选择一个升序或降序,这是把索引默认设置成普通索引。
3、在“表设计器”中选择“索引”选项卡,与“字段”选项卡并列着呢。在“类型”这里选自己需要的比如唯一索引,后选索引等。表达式
表示可以设置多字段的索引,但要注意它们的字段类型,如果不同,要进行转换设置。
4、创建完成,点击保存。关闭表设计器。OK!
5、索引文件的修改、删除都可以在表设计器里进行。很容易呢~~
❺ 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
❻ mongo数据库是怎么创建索引
2种方式:
(1)mongo shell
db.yourCollectionName.createIndex({fieldName: 1})
举例:
db.gameShortLink.createIndex({shortLink: 1})
(2)pymongo代码
indexKeyList = [
("fieldName", pymongo.ASCENDING),
]
mongoCollection.create_index(indexKeyList)
注:
一次性创建多个索引,举例:
import pymongo
from pymongo import IndexModel
# from pymongo import ASCENDING, DESCENDING
indexShortLink = IndexModel([("shortLink", pymongo.ASCENDING)], name="shortLink")
indexIsParseOk = IndexModel([("parsedLink.isParseOk", pymongo.ASCENDING)], name="parsedLink_isParseOk")
indexErrType = IndexModel([("parsedLink.errType", pymongo.ASCENDING)], name="parsedLink_errType")
indexRealGameName = IndexModel([("parsedGame.realGameName", pymongo.ASCENDING)], name="parsedGame_realGameName")
indexGameTheme = IndexModel([("parsedGame.gameTheme", pymongo.ASCENDING)], name="parsedGame_gameTheme")
indexModelList = [
indexShortLink,
indexIsParseOk,
indexErrType,
indexRealGameName,
indexGameTheme,
]
mongoCollectionShortlink.create_indexes(indexModelList)
详见:(网络搜)
【已解决】用mongo的shell给MongoDB创建索引以提高查询速度
【已解决】PyMongo中如何一次性创建多个index索引
❼ 数据库建索引是建在那些列上 查询结果还是 查询条件上
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,便于查询的话当然是建立在条件 City,如果说后续还有其他条件或者多个条件,是可以根据查询条件的频率创建联合索引。
❽ 在关系数据库中创建索引的目的是
1、通过唯一性索引(unique)可确保数据的唯一性;
2、加快数据的检索速度;
3、加快表之间的连接;
4、减少分组和排序时间;
5、使用优化隐藏器提高系统性能。
❾ 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;