B树索引和位图索引的区别!】的更多相关文章

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.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…
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…
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…
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…
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…
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):…
B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼…
简述一下索引: 索引是数据库表中一列或多列的值进行排序的一种数据结构:索引分为聚集索引和非聚集索引,聚集索引查询类似书的目录,快速定位查找的数据,非聚集索引查询一般需要再次回表查询一次,如果不使用索引就会进行全表扫描:还有可以进行多字段组成联合索引,但是要符合最左匹配原则要求. 如果使用覆盖索引就可以不回表扫描. 索引类型:InnoDB引擎,默认B+树(O(logN)).Hash索引 B树索引 O(1) 1.由于底层是使用hash表,以key-value存储,无法直接通过索引查询,只选择一个数据…
Mysql高级操作 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的…
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…
http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3322630.html 位图(BitMap)索引 前段时间听同事分享,偶尔讲起Oracle数据库的位图索引,顿时大感兴趣.说来惭愧,在这之前对位图索引一无所知,因此趁此机会写篇博文介绍下位图索引. 1. 案例 有张表名为table的表,由三列组成,分别是姓名.性别和婚姻状况,其中性别只有男和女两项,婚姻状况由已婚.未婚.离婚这三项,该表共有100w个记录.现在有这样的查询:     select * from table where…
Mysql索引概念:说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的.Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash. hash:hsah索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以他并不支持范围查找和排…
原文:Mysql主键索引.唯一索引.普通索引.全文索引.组合索引的区别 Mysql索引概念: 说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的. Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash. hash:hsah索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是has…
您如果熟悉Oracle数据库,我想您对Thomas Kyte的大名一定不会陌生.Tomas主持的asktom.oracle.com网站享誉Oracle界数十年,绝非幸致.最近在图书馆借到这位Oracle绝顶高手编著的<Expert Oracle Database Architecture-9i and 10g programming Techniques and Solutions>,翻阅之下,果然盛名无虚,虽然说不上字字珠玑,但作者对Oracle架构的理解和实践确实已达到出神入化的境界.如果…
位图索引 同样的,先说是什么,再说为什么. 上篇我们说过BTREE索引是将数据表的索引列和行号排序后以树状形式存在磁盘中.那位图索引是什么样的呢? 现有如下日志表,有操作类型字段op_type,该字段的取值只有"查看"."查询"."新增"."修改"和"删除". 如下表,当在op_type列建位图索引,如果某数据行取值是"查看"则将该行的"查看"的单元格记为1,在其他取…
索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. 我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样. 一.BTree BTree索引是最常用的mysql数据库索引算法,因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操…
索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询…
转自http://blog.csdn.net/single_wolf_wolf/article/details/52915862 一.理解索引的结构 索引在数据库中的作用类似于目录在书籍中的作用,用来提高查找信息的速度.使用索引查找数据,无需对整表进行扫描,可以快速找到所需数据.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引). SQL Server 中数据…
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…
一.innodb存储引擎索引概述: innodb存储引擎支持两种常见的索引:B+树索引和哈希索引. innodb支持哈希索引是自适应的,innodb会根据表的使用情况自动生成哈希索引. B+树索引就是传统意义上的索引,是关系型数据库中最常用最有效的索引.B+树是从最早的平衡二叉树演变而来,但是B+树不是一个二叉树.B+中的B不代表二叉(Binary),而是代表平衡(Balance).   注意:B+树索引并不能找到一个键值对应的具体行.b+树索引只能查到被查找数据行所在的页,然后数据库通过把页读…
索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. Hash索引 哈希索引包含以数组形式组织的 Bucket 集合. 哈希函数将索引键映射到哈希索引中对应的 Bucket. 下图展示映射到哈希索引中三个不同 Bucket 的三个索引键. 出于演示目的,哈希函数的名称为 f(x). 用于哈希索引的哈希函数具有以下特征: SQL Serv…
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…
上篇文章中说道,Mysql中的Btree索引和Hash索引的区别,没做展开描述,今天有空,上Mysql官方文档找到了相关答案,看完之后,针对两者的区别做如下总结: 引用维基百科上的描述,来解释一下这两种数据结构,这些知识在<数据结构与算法>这门课程中也有讲述: 在计算机科学中,B树(英语:B-tree)是一种自平衡的树,能够保持数据有序.这种数据结构能够让查找数据.顺序访问.插入数据及删除的动作,都在对数时间内完成.B树,概括来说是一个一般化的二叉查找树(binary search tree)…
把原站信息经过筛选贴过来,用于自己备忘.原站:https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html --------------------------------mysql执行计划关键字: explain---------------------------------------- 聚集索引: 给表上了主键,那么表在内存上的由整齐排列的结构转变成了树状结构,也就是「平衡树」结构,换句话说,就是整个表就变成了一个索引.没错, 再说一遍, 整个表变成了…
B+树比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引 为什么选择B+树作为数据库索引结构?   背景 首先,来谈谈B树.为什么要使用B树?我们需要明白以下两个事实: [事实1]不同容量的存储器,访问速度差异悬殊.以磁盘和内存为例,访问磁盘的时间大概是ms级的,访问内存的时间大概是ns级的.有个形象的比喻,若一次内存访问需要1秒,则一次外存访问需要1天.所以,现在的存储系统,都是分级组织的.最常用的数据尽可能放在更高层.更小的存储器中,只有在当前层找不到,才向更低层.更大的存储器中寻找.这也…