数据库外键索引

① 主键、外键和索引的区别

你说主键和索引有什么区别，个人认为没区别，因为主键是索引的一种，而且是最严格的一种索引，所以个人认为主键和索引没什么区别。
唯一让人感觉有区别的就是主键有约束性（也就是非空和唯一），一般的索引没有约束性。但是也有唯一索引，这些索引也有约束性，所以个人感觉如果非要说主键和索引的区别那么可能就是非空了，不过因为数据库的不同，有些数据库产品在唯一索引上也不允许为空，所以这样二者就没什么区别了。
当然，如果非要说主键和一般索引的区别，那么个人认为就在于主键的约束性上。
外键，外键是依存于主键存在的，没有主键也就没有外键。外键是两张表建立的一种约束与联系，是“强制约束”，类似于“A表有B表才能有，A表没有B表不能有”。外键更多的偏向于约束，并不是索引（个人理解）
至于索引的概念那就多了，有约束（比如非空就是一种约束，但是在某些数据库上将这类约束也作为一个索引单独保存），有一般索引（也就是查询索引），也有索引+约束（比如主键），还有位图索引（oracle有，其他数据库不知道），分区（其实oracle的分区也是一种索引），还有合并索引（这个名字忘记了，类似两张表何用一个字段的那种，好像叫这个）以及反索引等等，这些都叫做索引。
综上个人认为，主键和索引的区别一般来说是体现在约束上，当然索引不能被引用为外键，主键可以，这个是在应用上的一个区别。而外键则不是索引，仅仅是依存于主键的一种便捷检查（约束）方式。

② 数据库中什么是主键，什么是外键

主键（Primary key）： 也称为主码或主关键字，用于惟一地确定一个元组的属性或属性组(复合主码)。每个关系都有一个并且只有一个主码。

外键（Foreign Key）：也称为外码或外部关键字。如果一个属性集不是所在关系的关键字，但是是其他关系的关键字，则该属性集称为外部关键字。

在关系数据库中可以通过外键使两个关系关联，这种联系通常是一对多（1：n）的，其中主（父）关系（1方）称为被参照关系，从（子）关系（n方）称为参照关系。

(2)数据库外键索引扩展阅读：

数据库主键作用:

1、保证实体的完整性

2、加快数据库的操作速度

3、在表中添加新记录时，DBMS会自动检查新记录的主键值，不允许该值与其他记录的主键值重复。

4、DBMS自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键，则按输入记录的顺序显示表中的记录。

在有些数据库中，虽然主键不是必需的，但最好为每个表都设置一个主键，不管是单主键还是复合主键。它存在代表着表结构的完整性，表的记录必须得有唯一区分的字段，主键主要是用于其他表的外键关联，以及本记录的修改与删除。

③ 数据库中外键的概念及作用。

表A中有字段（如身份证号）做了主键，表B中也有这个字段（身份证号），这里的身份证号一定来自表A同样字段里的内容，那么表B的这个字段就叫表A字段的外键，也就是两个表以身份证号这个字段建立了联系。

表A中身份证号字段里面的身份证号一定是唯一的，不能有重复，而表B里面的同一个身份证号可以出现多次。这称为表A身份证号字段与表B身份证号字段建立了一对多的关系。

④ 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。

⑤ Mysql 主外键与索引之间的区别和联系

索引的主要作用为了提高查询速度。
主键就是唯一索引。
外键是两张表之间做连接关系时用的。一般是某一张表的一个外键字段引用另一张表的主键。

⑥ mysql的建立外键必须是索引吗

只要是外键 就一定得有索引 因为你要用它关联 你应该站在数据库的角度来看问题 如果你开发一个数据库 对于有关联的表 存储方式肯定不能像单一表一样 key一定也要有一个BTree去存 这个树 就是索引。所以当你没有的时候，就会自动创建一个索引。

⑦ 数据库中的索引和外键是什么意思有什么用途

如果公共关键字在一个关系中是主关键字，那么这个公共关键字被称为另一个关系的外键。由此可见，外键表示了两个关系之间的联系。以另一个关系的外键作主关键字的表被称为主表，具有此外键的表被称为主表的从表。外键又称作外关键字。

通俗讲，一个数据库中的某一个元素，引用另一个数据库的内容。引用外面的那个元素称为外键

使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。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（lname）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。

⑧ 数据库主键和外键怎么写

举例：设置主键
create table 学生表
(学号, char(12) primary key not null,
姓名, char(8) not null,
班级编号, char(10) foreign key references 班级表(班级编号)
)
第一列学号设为主键，第三列班级编号为外键，参考班级表中的班级编号列。

⑨ 在Linux环境下，oracle数据库中查询表主键、外键及索引的命令是什么

要通过查询ORACLE的数据字典才能知道。
1、查主键名称：
select * from user_constraints
where table_name = 'ART'
and constraint_type ='P';
查主键对应的列：
select * from user_cons_columns
where table_name = 'ART'
and constraint_name = 'PK_ART';
2、查索引名称：
select * from user_indexes
where table_name = 'ART';
查索引对应的列：
select * from user_ind_columns
where table_name = 'ART'
and index_name = 'INDX_BA';

⑩ 数据库该不该用外键

明确说，不该用。
1. 外键属于业务需求
2. 在数据量稍微大点的数据库极大影响性能。
3. 影响业务扩展，并且业务本身能够代替处理一致性关联。
即便业务端忘记处理关联信息的删除，也不影响最终查询结果。比如user和user_info表， user删除了，user_info忘记删除。正常关联user_info表， 左连user结果正常。仅仅增加冗余数据而已。相比检索写入性能的指数级降低，业务处理更好。况且，现在也不会真的删除一条记录，仅仅一个标记。忘记标记某给表，影响不大。