数据库BTree索引.Hash索引.Bitmap位图索引的优缺点 (2016-01-05 17:13:40) 转载▼ 标签: 数据库 索引 mysql oracle 分类: IT http://www.devnote.cn/article/360.html   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 B

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

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

选择表右键—属性—存储—索引空间

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

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

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

转自博客http://www.amogoo.com/article/4 前提1,为了与时俱进,文中数据库环境为MySQL5.6版本2,为了通用,更为了避免造数据的痛苦,文中所涉及表.数据,均来自于MySQL官网提供的示例库employees,可通过 https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6 自行下载. 基本概念Binary search(二分查找法,折半查找法):是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法.搜素过程从数组的中间元素开始

索引概述 索引与表一样,也属于段(segment)的一种.里面存放了用户的数据,跟表一样需要占用磁盘空间.只不过,在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样.在理解索引时,可以想象一本书,其中书的内容就相当于表里的数据,而书前面的目录就相当于该表的索引.同时,通常情况下,索引所占用的磁盘空间要比表要小的多,其主要作用是为了加快对数据的搜索速度,也可以用来保证数据的唯一性.但是,索引作为一种可选的数据结构,你可以选择为某个表里的创建索引,也可以不创建.这是因为一旦创建了索引,就意味着o

索引是数据库中用来提高性能的最常用工具.所有MySql列类型都可以被索引.索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行.如果不使用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行.常用的包括BTREE索引和HASH索引. 创建的语句: CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] on tbl_nam(index_col_name,……) 1 2 3 删除索引语句: DROP INDEX i

一.B-Tree索引的底层结构 所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同,如图所示,B-Tree索引的底层数据结构一般是B+树,反应了MyISAM索引是如何工作的.     二.B-Tree索引的使用规则     B-Tree索引适用于全键值.键值范围和键前缀查找,其中键前缀查找只适用于根据最左前缀查找.B-Tree索引支持的查询原则如下所示: 全值匹配:全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配. 匹配最左前缀:前边提到的索引可以用于查找所有姓Allen的人,即只使用索引中的第一列

Btree 索引 索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构,通过提取句子主干,就可以得到索引的本质. m-way查找树 如果想了解Btree,需要首先了解m-way数据结构. m-way查找树是是一种树形的存储结构,主要特点如下, 每个节点存储的key数量小于m个 每个节点的度小于等于m 节点key按顺序排序 子树key值要完全小于.大于或介于父节点之间 例如, 3-way如图,m为3,那么每个节点最多拥有为2个(m-1), 待索引元素列表为: [5, 7, 12, 6, 8, 3, 4] B

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

在SQLSERVER,简单的组合sp_spaceused和sp_MSforeachtable这两个存储过程,可以方便的统计出用户数据表的大小,包括记录总数和空间占用情况,非常实用,在SqlServer2K和SqlServer2005中都测试通过.另外还有sp_MSforeachdb可以遍历所有数据库,使用方法详见SQL帮助. /* 1. exec sp_spaceused '表名' (SQL统计数据,大量事务操作后可能不准) 2. exec sp_spaceused '表名', true (更新

报错 收到报警,swap空间占用过高,登录到系统查看内存使用详情,看到物理内存还有很多未使用 问题分析 Swap配置对性能的影响分配太多的Swap空间会浪费磁盘空间,而Swap空间太少,则系统会发生错误.如果系统的物理内存用光了,系统就会跑得很慢,但仍能运行:如果Swap空间用光了,那么系统就会发生错误.例如,Web服务器能根据不同的请求数量衍生出多个服务进程(或线程),如果Swap空间用完,则服务进程无法启动,通常会出现“application is out of memory”的错误,严重时

索引介绍 日常开发中,对于数据的查询如果需要优化,常听说要加个索引.但是为什么加了索引,数据的查询就快了呢?那是不是加了索引就一定会是有效或者有利的呢? Oracle中常见有BTREE索引,位图索引和函数索引. 我们今天就先介绍一下这个BTREE索引吧.既然叫BTREE索引,那就从它的树结构说起: 建BTREE索引其实是先拿出所有数据排序,将有序的索引列的值和rowid存进Oracle的各个数据块中,形成索引块,存在内存中.这些数据块以树结构的形式组织起来,父节点只记录子节点的键值位置信息,不存

收到报警,swap空间占用过高,登录到系统查看内存使用详情,看到物理内存还有很多未使用 问题分析 Swap配置对性能的影响分配太多的Swap空间会浪费磁盘空间,而Swap空间太少,则系统会发生错误.如果系统的物理内存用光了,系统就会跑得很慢,但仍能运行:如果Swap空间用光了,那么系统就会发生错误.例如,Web服务器能根据不同的请求数量衍生出多个服务进程(或线程),如果Swap空间用完,则服务进程无法启动,通常会出现“application is out of memory”的错误,严重时会造成

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

文中附图参考至<PostgreSQL数据库内核分析> (一)概念描述 B+树是一种索引数据结构,其一个特征在于非叶子节点用于描述索引,而叶子节点指向具体的数据存储位置.在PostgreSQL中,存在结构相似的BTree索引,该数据结构最先引用于<Effiicient Locking for Concurrent Operations on B-Trees>论文,一个新特征在于,引入了“High Key”(下述HK)用于描述当前节点子节点的最大值.如下图所示: 其中K1代表一个HK,

Hash索引 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