索引策略

在ASE联机交易系统中，为提升查询效率，需要关注索引的建立策略： 索引数量控制: 单个表上的索引数量建议不超过四个，过多的索引会影响数据更新的性能。 聚簇索引选择: 聚簇索引决定了数据在表中的物理存储顺序，建议不要将其建立在id列上，以避免插入操作频繁更新索引。 组合索引长度: 组合索引的长度需要谨慎控制，过长的索引会降低查询效率。 索引与SQL语句关联: 索引的建立需要与实际执行的SQL语句相结合，针对WHERE条件中频繁出现的字段创建索引可以显著提升查询速度。 引导列的使用: 对于组合索引，WHERE语句中必须包含引导列，才能有效利用索引进行数据检索。

MySQL索引可以按存储结构分类：B-Tree索引是大部分存储引擎支持的基本索引类型；HASH索引仅MEMORY存储引擎支持；R-Tree索引用于空间索引，特定于MyISAM存储引擎，使用较少；Full-Text索引为MyISAM的全文搜索特性。按使用方式分类有普通索引（非唯一索引）、唯一索引（包括主键和唯一键）、单列索引、复合索引、前缀索引（仅使用字符串列的前N个字符）、覆盖索引（包含所有查询所需数据的索引）。

在hashtable大小不足以满足需求且导致碰撞过多需要扩容时，trehash是一种索引优化操作策略。基本思想是创建一个新的索引表，其大小是原表的两倍。通过遍历旧表中的所有dictEntry，并使用hash函数计算它们在新表中的索引位置，将其添加到新表中。当所有dictEntry都转移到新表后，启用新表并丢弃旧表。新表的索引空间是原表的两倍，可以显著减少碰撞的概率，使得碰撞链的平均长度理论上可以降低到旧表的一半。

根据以下准则选择建立索引的列：用于频繁搜索和数据排序的列。避免使用仅包含少量不同值或表中行数有限的列创建索引，因为对小型表而言，索引查询时间可能长于逐行搜索的效率。

本篇文章探讨了使用多维索引处理查询的三种策略：基于单个属性索引的策略、基于位图索引的策略，以及使用指针相交的策略。每个策略的优缺点都将进行讨论。 基于单个属性索引的策略 此策略使用基于branch-name的索引来查找所有branch-name=’Perryridge’的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出balance=1000的记录。同样，可以使用基于balance的索引来查找所有balance=1000的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出branch-name=’Perryridge’的记录。 基于位图索引的策略 此策略利用位图索引来加快求交集操作。它可以同时查找branch-name=’Perryridge’和balance=1000的记录，然后通过属于交集中的位来查找所有目标记录。 使用指针相交的策略 此策略根据两个索引分别找出满足branch-name=’Perryridge’和balance=1000的记录指针，然后在内存中求这两组指针的交集。最后，通过属于交集中的指针找出所有目标记录。 结论 多维索引在处理复杂查询时可以显着提高性能。中讨论的策略提供了一种高效的方法来查找符合多个条件的记录。选择最合适的策略取决于特定查询的特征和数据库系统的具体实现。

09 Oracle索引策略演示文稿 09 Oracle索引策略演示文稿

MySQL索引的最佳实践正在成为数据库管理中不可或缺的一部分，特别是在大数据处理和性能优化方面。

SQL Server索引的优化策略--创建索引create index(索引关键字) indexName(索引名) on userInfo(userName,userAge) create indexName on userInfo(userName,userAge) --查看索引sp_helpindex userInfo --创建唯一性索引create unique indexAge on userInfo(userAge) --删除索引drop indexName on userInfo

Oracle 索引优化是数据库性能调优的关键环节，它直接影响数据检索速度和整体系统的效率。在Oracle数据库中，索引的种类繁多，包括B*Tree索引、反向索引、降序索引、位图索引和函数索引等。理解并正确使用这些索引类型对于提升查询性能至关重要。 首先，B*Tree索引是最常见的索引类型，适用于大部分常规查询，它按照键值的升序或降序排列数据。反向索引存储键值的反向，适用于键值较长的情况，能够减少存储空间。降序索引与BTree类似，但键值是降序排列。位图索引适合于低基数（即唯一值少）的列，能够节省空间但不适用于高并发的事务处理。函数索引*允许对列应用函数后再创建索引，使得查询可以使用函数结果进行查找。 组合索引是由多个列组成的索引，提供了更灵活的查询优化。在Oracle9i之前，只有查询包含组合索引的前导列时才能使用该索引，但Oracle9i引入了跳跃式扫描，允许在不使用前导列的情况下使用组合索引。 ROWID是Oracle中每个行的唯一标识，提供了直接访问单行数据的能力。但过度依赖ROWID可能导致性能问题，因为它跳过了索引，直接访问数据块。 在优化索引使用时，需要注意一些限制因素。例如，不等于操作符（!=）通常会导致全表扫描，因为它们不能有效利用索引。使用IS NULL或IS NOT NULL也可能阻止索引的使用，除非是位图索引。使用函数也会影响索引的使用，如果函数在WHERE子句中直接应用于索引列，优化器可能不会使用索引。比较不匹配的数据类型也是常见问题，应确保比较操作的数据类型匹配。 综上所述，Oracle索引优化涉及对不同索引类型的理解，以及在实际查询中的合理运用。通过避免上述限制因素，可以更有效地利用索引，提高查询性能。在设计和优化索引时，需要根据数据分布、查询模式以及业务需求综合考虑，以实现最佳的性能效果。

SQL性能优化-索引，你能在这个文档里面找到很多可以学习的地方。