索引查询

姓氏为“Bennett”且价格大于或等于 12 美元且预付款大于 10000 美元且小于 20000 美元 姓氏以“Ben”开头且价格大于 12 美元

这份参考课件适用于初学者，通过简单的实例让您轻松上手基本任务。

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。

索引范围查询 案例1： SELECT LODGING FROM LODGING WHERE LODGING LIKE ‘M%'; 该查询语句的WHERE子句包含一系列以“M”开头的值，Oracle将使用LODGING_PK索引进行范围查询。这种方式的效率比索引唯一扫描低。 案例2： SELECT LODGING FROM LODGING WHERE MANAGER LIKE ‘％HANMAN'; 由于WHERE子句包含通配符“%”，Oracle将无法使用索引，只能进行全表扫描。

一、高性能索引 1. 查询性能问题 在MySQL数据库应用中，查询性能问题是常见的瓶颈。随着数据量增长，查询速度明显下降，影响响应时间与用户体验。合理使用索引能够有效提高查询效率，通过直接定位数据行避免全表扫描。需要注意的是，索引也占用资源，应根据实际业务场景优化索引设计。如在电商系统中，常需要基于用户ID查询用户订单信息，这时为ds_order表中的user_id字段创建索引有助于提升查询效率。 CREATE TABLE `ds_order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id', `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', `order_no` varchar(60) NOT NULL COMMENT '订单号', `product_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '产品名称', `number` int(11) DEFAULT '1' COMMENT '个数', `unit_price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价', `total_price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '总价', `order_state` int(2) DEFAULT '1' COMMENT '1待支付，2已支付,3已发货,4已签收', `order_remark` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '订单备注', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_user_id` (`user_id`) ); 2. 索引使用原则 避免不必要的索引：如在频繁更新的字段上避免建索引。 适合场景需求：分析查询频率和性能需求，选择合适的索引类型。 二、索引创建 1. 单列索引 单列索引适用于针对特定字段查询的场景，便于优化查询速度。例如： CREATE INDEX idx_user_id ON ds_order (user_id); 2. 组合索引 当多个字段一起查询时，使用组合索引效果更佳。例如在order_state和user_id上创建组合索引： CREATE INDEX idx_user_state ON ds_order (order_state, user_id); 3. 前缀索引 对于字符串字段，使用前缀索引可节省空间并提高查询效率。 三、索引查询 1. 单列查询 直接根据单列索引字段查询的场景。 2. 前缀索引查询 在需要模糊匹配的场景中，使用前缀索引能提供一定查询优化。 3. 组合索引查询 组合索引适用于多字段组合查询的场景，避免多次索引扫描，提升查询效率。 四、索引其他说明 1. 索引的优点 提高数据查询速度 减少系统资源消耗 2. 索引的缺点 占用存储空间 增加维护成本 3. 索引使用总结 在MySQL中，根据查询需求合理使用索引是提升性能的关键。根据表结构和查询特点选择适合的索引类型，确保平衡查询效率与存储空间。

索引策略a.唯一索引优先级高于非唯一索引。在一个表中如果存在多个索引，其中包括一个唯一索引和其他非唯一索引时，Oracle将优先选择唯一索引，而忽略非唯一索引。例如：SELECT ENAME FROM EMP WHERE EMPNO = 2326 AND DEPTNO = 20；这里，只有EMPNO上的唯一索引会被使用，DEPTNO上的非唯一索引将被忽略。

索引是一种树状结构，存储关键字和指向包含关键字记录的数据页指针。查询时系统按索引树状结构，根据关键字和指针找到符合条件记录，并显示出来。系统沿索引值比较搜索值，直到满足条件：搜索值不大于或等于索引值，且搜索值大于或等于索引页最后一个值。

使用T-SQL的CREATE INDEX语句可以在SQL Server数据库中创建不同类型的索引。索引可以是唯一的或非唯一的，可以是聚集的或非聚集的。语法如下： CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_name ON { table | view } ( column [ ASC | DESC ] [ ,...n ] ) [ WITH [ ,...n] ] [ ON filegroup ]。 这些语法选项使得索引的创建更加灵活，可以根据数据库的需求选择合适的索引类型和选项。

当主表没有索引而从表有索引时，在无索引情况下，Join（特别是INNER JOIN）的性能优于使用子查询中的IN操作。

索引可以显著提升SQL查询性能，尤其在处理大型数据集时： 快速数据检索: 索引如同数据库的目录，可以帮助数据库系统快速定位并检索所需数据，无需扫描整个数据表。 免除排序开销: 索引可以预先按照特定顺序组织数据，使得SQL语句中的 ORDER BY 子句无需进行额外的排序操作，从而节省时间和资源。