谈数据库索引和Sqlite中索引的使用
来源：未知 责任编辑：责任编辑 发表时间:2015-09-16 20:05 点击:次
谈数据库索引和Sqlite中索引的使用
要使用索引对数据库的数据操作进行优化，那必须明确几个问题：
1.什么是索引 www.2cto.com
2.索引的原理
3.索引的优缺点
4.什么时候需要使用索引，如何使用
围绕这几个问题，来探究索引在数据库操作中所起到的作用。
1.数据库索引简介
回忆一下小时候查字典的步骤，索引和字典目录的概念是一致的。字典目录可以让我们不用翻整本字典就找到我们需要的内容页数，然后翻到那一页就可以。索引也是一样，索引是对记录按照多个字段进行排序的一种展现。对表中的某个字段建立索引会创建另一种数据结构，其中保存着字段的值，每个值还包括指向与它相关记录的指针。这样，就不必要查询整个数据库，自然提升了查询效率。同时，索引的数据结构是经过排序的，因而可以对其执行二分查找，那就更快了。
2. B-树与索引
大多数的数据库都是以B-树或者B+树作为存储结构的，B树索引也是最常见的索引。先简单介绍下B-树，可以增强对索引的理解。
B-树是为磁盘设计的一种多叉平衡树，B树的真正最准确的定义为：一棵含有t（t>=2）个关键字的平衡多路查找树。一棵M阶的B树满足以下条件：
1）每个结点至多有M个孩子；
2）除根结点和叶结点外，其它每个结点至少有M/2个孩子；
3）根结点至少有两个孩子（除非该树仅包含一个结点）；
4）所有叶结点在同一层，叶结点不包含任何关键字信息，可以看作一种外部节点；
5）有K个关键字的非叶结点恰好包含K+1个孩子； www.2cto.com
B树中的每个结点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支(当然是不能超过磁盘块的大小，根据磁盘驱动(disk drives)的不同，一般块的大小在1k~4k左右)；这样树的深度降低了，这就意味着查找一个元素只要很少结点从外存磁盘中读入内存，很快访问到要查找的数据。B-树上操作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成。而相对于磁盘的io速度，cpu的计算时间可以忽略不计，所以B树的意义就显现出来了，树的深度降低，而深度决定了io的读写次数。
B树索引是一个典型的树结构，其包含的组件主要是：
1）叶子节点（Leaf node）：包含条目直接指向表里的数据行。
2）分支节点（Branch node）：包含的条目指向索引里其他的分支节点或者是叶子节点。
3) 根节点（Root node）：一个B树索引只有一个根节点，它实际就是位于树的最顶端的分支节点。
如下图所示：
每个索引都包含两部分内容，一部分是索引本身的值，第二部分即指向数据页或者另一个索引也的指针。每个节点即为一个索引页，包含了多个索引。 www.2cto.com
当你为一个空表建立一个索引，数据库会分配一个空的索引页，这个索引页即代表根节点，在你插入数据之前，这个索引页都是空的。每当你插入数据，数据库就会在根节点创建索引条目，。当根节点插满的时候，再插入数据时，根节点就会分裂。举个例子，根节点插入了如图所示的数据。（超过4个就分裂），这时候插入H，就会分裂成2个节点，移动G到新的根节点，把H和N放在新的右孩子节点中。如图所示：
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