数据库索引

概述

• 索引是一种数据结构，用于加速数据库的查询操作。索引通常基于B树或B+树数据结构实现
• 索引可以大幅提高查询效率，但也会增加数据的存储空间和维护成本。因此，在建立索引时需要进行权衡。

适用场景

• 需要频繁进行查询和更新操作的数据库。
• 需要支持快速单记录查询的场景。
• 需要支持范围查询、排序、分页查询和分组查询的场景。
• 数据具有多维空间性质的场景，如地理信息系统、图像处理等。
• 数据库中存储的数据量较大的场景。

原理

• 索引建立：当在一个表上创建索引时，数据库会扫描表中的每个记录，将关键字和对应的记录位置存储到索引数据结构中。
• 索引查询：当执行查询操作时，数据库首先根据索引的关键字查找索引数据结构中对应的记录位置，然后再到相应的数据块中查找实际数据。
• 索引更新：当插入或更新记录时，数据库需要更新索引数据结构，以保持索引的正确性。

基于的数据结构

• B树：B树是一种平衡树，可以在O(log N)的时间复杂度内完成插入、删除和查询操作。B树适用于在内存有限的情况下，需要高效查询的场景。
• B+树：B+树是B树的变体，将数据只存储在叶子节点中，非叶子节点仅存储索引信息，可以提高查询效率，特别适用于范围查询和分页查询。
• 哈希表：哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，可以在O(1)的时间复杂度内完成插入、删除和查询操作。哈希表适用于需要快速查询单个记录的场景。
• R树：R树是一种多维区间树，适用于空间数据的索引。R树可以高效地处理范围查询和空间查询。