横向比较数据库中不同的索引机制--

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1、横向比较数据库中不同的索引机制>>　　一、引言　　对数据库索引的关注从未淡出我的们的讨论，那么数据库索引是什么样的？聚集索引与非聚集索引有什么不同？希望本文对各位同仁有一定的帮助。有不少存疑的地方，诚心希望各位不吝赐教指正，共同进步。　　二、B-Tree　　我们常见的数据库系统，其索引使用的数据结构多是B-Tree或者B+Tree。例如，MsSql使用的是B+Tree，Oracle及Sysbase使用的是B-Tree。所以在最开始，简单地介绍一下B-Tree。　　B-Tree不同于BinaryTree（二叉树，最多有两个子树)，一棵M阶的B-Tree满足以下条件：　　1)每个结点至多有M个

2、孩子；　　2)除根结点和叶结点外，其它每个结点至少有M/2个孩子；　　3)根结点至少有两个孩子（除非该树仅包含一个结点)；　　4)所有叶结点在同一层，叶结点不包含任何关键字信息；　　5)有K个关键字的非叶结点恰好包含K+1个孩子；　　另外，对于一个结点，其内部的关键字是从小到大排序的。以下是B-Tree（M=4)的样例：　　图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。　　对于每个结点，主要包含一个关键字数组Key[]，一个指针数组（指向儿子)Son[]。在B-Tree内，查找的流程是：使用顺序查找（数组长度较短时)或折半查找方法查找Key[]数组，若找到关键字K，则返回该结点的地址及K在Ke

3、y[]中的位置；否则，可确定K在某个Key[i]和Key[i+1]之间，则从Son[i]所指的子结点继续查找，直到在某结点中查找成功；或直至找到叶结点且叶结点中的查找仍不成功时，查找过程失败。　　接着，我们使用以下图片演示如何生成B-Tree（M=4，依次插入1~6)：　　从图可见，当我们插入关键字4时，由于原结点已经满了，故进行分裂，基本按一半的原则进行分裂，然后取出中间的关键字2，升级（这里是成为根结点)。其它的依类推，就是这样一个大概的过程。　　三、数据库索引　　1．什么是索引　　在数据库中，索引的含义与日常意义上的索引一词并无多大区别（想想小时候查字典)，它是用于提高数据库表数据访

4、问速度的数据库对象。　　A)索引可以避免全表扫描。多数查询可以仅扫描少量索引页及数据页，而不是遍历所有数据页。　　B)对于非聚集索引，有些查询甚至可以不访问数据页。　　C)聚集索引可以避免数据插入操作集中于表的最后一个数据页。　　D)一些情况下，索引还可用于避免排序操作。　　当然，众所周知，虽然索引可以提高查询速度，但是它们也会导致数据库系统更新数据的性能下降，因为大部分数据更新需要同时更新索引。　　2.索引的存储　　一条索引记录中包含的基本信息包括：键值（即你定义索引时指定的所有字段的值)+逻辑指针（指向数据页或者另一索引页)。　　图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。　　当你为一张

5、空表创建索引时，数据库系统将为你分配一个索引页，该索引页在你插入数据前一直是空的。此页此时既是根结点，也是叶结点。每当你往表中插入一行数据，数据库系统即向此根结点中插入一行索引记录。当根结点满时，数据库系统大抵按以下步骤进行分裂：　　A)创建两个儿子结点　　B)将原根结点中的数据近似地拆成两半，分别写入新的两个儿子结点　　C)根结点中加上指向两个儿子结点的指针　　通常状况下，由于索引记录仅包含索引字段值（以及4-9字节的指针)，索引实体比真实的数据行要小许多，索引页相较数据页来说要密集许多。一个索引页可以存储数量更多的索引记录，这意味着在索引中查找时在I/O上占很大的优势，理解这一点有助于

6、从本质上了解使用索引的优势。　　3．索引的类型　　A)聚集索引，表数据按照索引的顺序来存储的。对于聚集索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。　　B)非聚集索引，表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，该层紧邻数据页，其行数量与数据表行数据量一致。　　在一张表上只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只可能是一种。如果一张表没有聚集索引，那么它被称为堆集（Heap)。这样的表中的数据行没有特定的顺序，所有的新行将被添加的表的末尾位置。　　4．聚集索引　　在聚集索引中，叶结点也即数据结点，所有数据行的存储顺序与索

7、引的存储顺序一致。　　图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。　　1)聚集索引与查询操作　　如上图，我们在名字字段上建立聚集索引，当需要在根据此字段查找特定的记录时，数据库系统会根据特定的系统表查找的此索引的根，然后根据指针查找下一个，直到找到。例如我们要查询Green，由于它介于[Ben,Karsen]，据此我们找到了索引页1007，在该页中Green介于[Greane,Hu12下一页>>>>这篇文章来自..，。nt