B树索引主键和唯一性约束字段的B树索引,效率几乎和海量数据没有关系. 键值重复率低的字段比较适合使用B树索引. 位图索引键值重复率高的字段比较适合使用位图索引.count.and.or.in这些特定的操作更适合位图索引. DML操作比较多的表不适合使用位图索引. 复合索引在where条件中必须带驱动列,复合索引才会使用. 键值重复率低(DISTINCT数量多)的字段放在前面. 用实验说明为什么位图索引不适合OLTP,比较适合OLAP.即:DML操作比较多的表不适合使用位图索引. 首先创建测试表:

B树索引和位图索引的结构介绍 http://blog.itpub.net/12679300/viewspace-1174236/ 一  前言:? ROWID:包含键值的行的行ID,(查找块的最快方法,类似于门牌号)? 因为所有行属于同一个段,所以要使用受限的ROWID 指向表行 索引是数据库为了提高查询效率提供的一种冗余结构,保守计算数据库50%以上的调优可以通过调整索引来进行优化: 引用国内一位资深的ORACLE专家的话:"我其实只懂点(挨踢)知识,IT里面其实只懂点甲骨文,甲骨文里面其实只懂

Atitit 索引技术--位图索引 索引在数据结构上可以分为三种B树索引.位图索引和散列索引 存储原理 编辑 位图索引对数据表的列的每一个键值分别存储为一个位图,Oracle对于不同的版本,不同的操作方式,数据生成均有差别. 对于8i,9i, 下面分3种方式来讨论数据的插入: a.一次插入一行,插入多行后,一次提交; b.每插入一行,提交一次; c.批量插入方式,一次提交; 对于第一种方式,观察位图索引的变化情况. a.假设插入8行相同键值的数据,如果以每行方式插入,然后一次提交,则会生成8个位

B树索引.位图索引和散列索引   https://blog.csdn.net/huashanlunjian/article/details/84460436 索引在数据结构上可以分为三种B树索引.位图索引和散列索引 B树索引 结构: 特点: 1.索引不存储null值. 更准确的说,单列索引不存储null值,复合索引不存储全为null的值 索引不能存储Null,所以对这列采用is null条件时,因为索引上根本没Null值,不能利用到索引,只 能全表扫描. 为什么索引列不能存Null值呢?将索引列

测试于:MySQL 5.5.25 当前测试的版本是Mysql 5.5.25只有BTree和Hash两种索引类型,默认为BTree.Oracle或其他类型数据库中会有Bitmap索引(位图索引),这里作为比较也一起提供. BTree索引 BTree(多路搜索树,并不是二叉的)是一种常见的数据结构.使用BTree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.按照翻译,B 通常认为是Balance的简称.这个数据结构一般用于数据库的索引,综合效率较高.——百度百科 不适合: 单列索引的

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 位图索引 1.1 位图索引概述 位图索引通过位图向量,表示索引键值在表中的分布. 适用于没有大量更新操作的对象,如:OLAP数据库. 对于存在大量更新操作的索引列,不适用位图索引.因此

1.语法create bitmap index index_name on 表名(字段);2.举个例子你就能明白了:如有表 test(id,name,address)数据(1,张三,大连)(2,李四,天津)(3,王五,北京)(4,赵六,大连) .... 类似这样的数据,如果查询的时候用到 [where address='大连'],因为数据库中有很多这样的数据,所以一般的索引起不到查询加速的作用,而建立位图索引后会产生如下位图效果:假设有4条数据(就如上所示) 大连 天津 北京 1 0 0 0 1

位图索引的适用条件 位图索引适合只有几个固定值的列,如性别.婚姻状况.行政区等等,而身份证号这种类型不适合用位图索引. 位图索引适合静态数据,而不适合索引频繁更新的列. 举个例子,有这样一个字段busy,记录各个机器的繁忙与否,当机器忙碌时,busy为1,当机器不忙碌时,busy为0. 这个时候有人会说使用位图索引,因为busy只有两个值.好, 我们使用位图索引索引busy字段!假设用户A使用update更新某个机器的busy值,比如update table set table.busy=1 w

1.位图索引 位图索引适用于性别.婚姻状态.行政区等只有几列固定值的类型列,身份证号等就不适合位图索引,位图索引适用于静态数据,频繁更新的字段不适用建立位图索引,因为更新会导致索引块区的变更,还会引起更新所在行锁定. 位图索引存储数据是比特位,所占空间比较小,执行效率就会提高. 位图索引的创建  create bitmap index index_name on normal_index_creation_clause; 2.函数索引 创建函数索引 create index index_name

概述 索引分为B树索引和位图索引.我们主要研究B树索引,B树索引如下图(图片源自网络):

1.适用系统的不同:位图索引适合OLAP系统,而B-tree索引适合OLTP系统. 2.占用存储空间不同:位图索引只需要很小的存储空间,而B-tree索引需要占用很大的存储空间. 3.创建需要的时间不同:位图索引创建很快,而B-tree索引创建很耗时. 4.dml操作影响大小不同:位图索引只适合海量查询,update.insert.delete时会产生负影响,而B-tree索引适合频繁的dml操作. 5.查询范围不同:位图索引适合数据重复率高的表,且可以高效地执行包含AND,OR或者XOR的逻辑

通过以下实验,来验证Bitmap位图索引较之普通的B-Tree索引锁的“高昂代价”.位图索引会带来“位图段级锁”,实际使用过程一定要充分了解不同索引带来的锁代价情况. 1.为比较区别,创建两种索引类型的测试表1)在表t_bitmap上创建位图索引SEC@ora11g> create table t_bitmap (id number(10), name varchar2(10),sex varchar2(1)); Table created. SEC@ora11g> create bitmap

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

所有MySQL列类型可以被索引.根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度.所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节.大多数存储引擎有更高的限制. 索引的存储类型目前只有两种(btree和hash),具体和存储引擎模式相关:MyISAM btreeInnoDB btreeMEMORY/Heap hash,btree 默认情况MEMORY/Heap存储引擎使用hash索引 MySQL的btree索引和hash索引的区别hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引

从本质上理解,BTREE是一种有序树,而hash是无序的.所以最关键的区别在于: 1,BTREE可以用来做范围查询,比如大于,小于,而HASH索引仅在"=","IN"和"<=>"查询时效率较高: 2,HASH索引不能避免排序操作:(有order by的时候用btree) 3, HASH索引不能用来做部分索引:(有组合索引的时候用btree) 4, 如果被索引列有很多相同值的时候,hash冲突会比较多,效率可能不如btree; 但是如果

btree索引与hash索引的区别,之前不清楚,mark一下. Hash索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以Hash索引的查询效率要远高于B-Tree索引. 可能很多人又有疑问了,既然Hash索引的效率要比B-Tree高很多,为什么大家都不用Hash索引而还要使用B-Tree索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash索引也一样,虽然Hash索引效率高,但是Hash索引本身由于其特殊性也带来

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

来源一 Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端

http://www.cnblogs.com/vicenteforever/articles/1789613.html ash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的