索引

1.索引概念

概念：类似于书目录，用于按条件查询的时候提高查询效率。

过程：先查询索引，再通过索引找到相关的数据。

保存：索引自身也是通过文件来保存的。

2.索引的类型(保存方式)

1)顺序索引：根据值的顺序排序(建立的索引字段值顺序的放在索引文件里面)。

2)散列索引：将值平均分配到若干散列桶中，通过散列函数定位。

2.1 顺序索引

分类：

聚集索引：被索引字段本身按照一定的顺序排序。=》非聚集索引：反面。

稠密索引：被索引字段的每个值都有一个索引与其对应。否则叫做稀疏索引。

单级索引：把所有的索引字段以及对应的文件位置按顺序一个个的排列出来。

顺序存储，查找慢，可用二分法查找。

多级索引：指向索引的索引。B+树。

B+树的目的和红黑树都是为了尽量保持树的平衡，但红黑树是二叉树，B+树节点下面可以有多个子节点。

数据库开发商会设置子节点数的一个最大值，这个值不会太小，所以B+树一般来说比较矮胖，红黑树比较瘦高。

B+树的插入，删除，会涉及到一些算法以保持树的平衡。ORACLE的默认索引就是这种结构。

如果经常需要同时对两个字段进行AND查询,那么使用两个单独索引不如建立一个复合索引。

2.2 散列索引

通过散列函数定位。散列文件组织用的比较多。

散列文件组织根据一个键，通过散列计算把对应的记录都放到同一个槽中，这样拥有相同键值的记录一定放在同一个文件里。减少了文件读取的次数，提高了效率。

2.3 位图索引

位图索引是一种针对多个字段的简单查询设计一种特殊的索引，适用范围比较小，只适用于字段值固定并且值的种类很少的情况，比如性别，只能有男和女，或者级别，状态等等，并且只有在同时对多个这样的字段查询时才能体现出位图的优势。

位图的基本思想就是对每一个条件都用0或者1来表示，如有5条记录，性别分别是男，女，男，男，女，那么如果使用位图索引就会建立两个位图，对应男的10110和对应女的01001,这样做有什么好处呢，就是如果同时对多个这种类型的字段进行and或or查询时，可以使用按位与和按位或来直接得到结果了。

总结：

B+树最常用，性能也不差，用于范围查询和单值查询都可以。特别是范围查询，非得用B+树这种顺序的才可以了。

HASH的如果只是对单值查询的话速度会比B+树快一点，但是ORACLE好像不支持HASH索引，只支持HASH表空间。

位图的使用情况很局限，只有很少的情况才能用，一定要确定真正适合使用这种索引才用(值的类型很少并且需要复合查询)，否则建立一大堆位图就一点意义都没有了。

 

 

什么是聚集索引和非聚集索引？

数据记录本身被存于索引（一颗B+Tree）的叶子节点上，这种索引叫聚集索引，InnoDB使用聚集索引。反之则为非聚集索引，MyISAM使用非聚集索引，它的叶子节点的data域指向数据记录的地址，而不是存储数据记录本身；

100篇文章，你将所有文章都提取出来一定量的tags标签，这就是正向索引。
你选择其中一个tags标签，然后所有包含这个标签的文章都出来，这就是倒序索引。
正向索引就是，每一个页面都包含哪些关键词。
倒序索引就是，某一个关键词，都有哪些页面包含。