数据库索引实际上是如何工作的

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09 26 4

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数据库具有组织化的数据存储功能。存储具有用于放置数据的特定结构。每种数据库类型都有其自己的用于存储数据的格式。针对特定用例对它们进行了调整和优化。在下面的示例中，我们有一个包含汽车信息的数据库:

> Example of a database table with cars 。

看起来很好，很容易浏览它。但是你有没有问过自己的数据是如何存储的？

内部存储器 。

每个数据库都内部存储在文件中，并应用了特定的编码和格式。为简单起见，让我们假设一个数据库由CSV文件支持。它是这样的:

ID,Brand,Model,Color,Price 。

1,Ford,Focus,Grey,42000 。

2,Toyota,Prius,White,40500 。

3,BMW,M5,Red,60000 。

4,Audi,A3,Black,38000 。

5,Toyota,Camry,White,51500 。

6,VW,Golf,Grey,32000 。

这一切都很简单。用只有六个条目进行查找不是问题。你能想象你有100,000个条目吗?经过文件会变得非常慢。查询时间与文件的大小成比例地增加。当我们知道数据库会随着时间的推移而增长时，我们需要找到一个解决方案.

在这里索引到救援.

数据库索引 。

数据库索引是一种数据结构，用于加快检索数据的操作。它是什么样子的？

如果我们需要通过ID 6从我们的表中检索一辆汽车，则直接跳到相应的行时会更快地跳转，而不会通过其余循环。这是索引的主要思想。我们还需要保存指向各个条目的偏移量.

最简单的方法是保留哈希中每个条目的偏移量。关键是我们要索引的列的值(在此示例中，它是ID列)。哈希值是数据库文件中的偏移量。对于ID = 1，偏移量为0。对于ID = 2，偏移量为24。它看起来像这样:

Hash Index {1:0, 2:24, 3:51, 4:70, 5:92, 6:118} 。

1 => {0} ---------> 1,Ford,Focus,Grey,42000 。

2 => {24} ---------> 2,Toyota,Prius,White,40500 。

3 => {51} ---------> 3,BMW,M5,Red,60000 。

4 => {70} ---------> 4,Audi,A3,Black,38000 。

5 => {92} ---------> 5,Toyota,Camry,White,51500 。

6 => {118} ---------> 6,VW,Golf,Grey,32000 。

添加索引后，通过ID查询汽车将返回结果更快。检索请求进入散列索引，并占用相应ID的偏移量。然后它开始在必要的条目中完全从偏移量读取数据库文件.

索引是实现唯一性约束的正确方法。当您想要保证某个列中的值是唯一的，则需要列上的索引。否则，每个插入操作都会卡住检查新数据是否已存在.

也可以具有多个索引。如果我们需要通过任何其他列快速查询，我们也会添加一个索引。例如，我们可以通过颜色添加颜色和查询快车的索引。但每个新索引都会为数据库带来额外的成本.

索引开销 。

首先，每个索引哈希都需要额外的内存。我们添加的索引越多，将使用更多的内存。重要的是要记住仅在经常查询的列上添加索引。否则，对每一列建立索引将消耗大量内存.

其次，对于快速读取操作，写入操作会略微慢。每次向表添加条目时，我们也必须在哈希索引中创建一个项目。类似的情况适用于更新或删除数据。这是我们必须处理的权衡.

总结 。

• 数据库索引是增强读取查询的好方法。
• 唯一性约束需要索引列。
• 通过每个新索引，将消耗更多内存。
• 添加索引对写作和更新的操作产生了影响。

这就是简单的哈希索引的工作方式。还有许多其他使用数据库索引的方法，例如排序字符串表或B树。他们使用更复杂的逻辑和优化的结构来获得更好的性能结果.

但是，保存偏移量的想法保持不变。通过正确使用索引，在使用数据库时，您将可以达到一个新的水平.

原文地址：https://www.toutiao.com/i6932339871453348363/ 。

最后此篇关于数据库索引实际上是如何工作的的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于数据库索引实际上是如何工作的的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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