DM_SQL索引相关_dm数据库查索引

        索引，是建立在数据库中的用于快速查询，快速定位与检索数据的数据结构。索引表是一组数据的集合，它将数据按照一定规则组织起来，形成一个可操作的整体，是对大量数据进行有效组织和管理的手段之一。

特点介绍

        利用DM 数据库，我们可以验证与得出一系列索引相关特点，包括优缺点，类型等。

优点

1. 检索速度快，大大减少了检索数据所需的数据量，降低数据库IO成本（这是建立索引最主要的原因）
   示例：       
   • 我们先创建一个包含三个整型的表，然后添加10000条随机生成的行：
   • 进行一次数据检索：
     
     耗时4ms:
     
   • 随后创建唯一索引（当然也可以插入数据之前就创建，这点之后会讲），因为c3唯一，所以以c3为唯一索引:
     
   • 随后搜索同样条件的列，但是筛选条件的顺序需要改一改（涉及到查询优化，之后也会讲）：
     耗时1ms
     
   • 可以看到，使用索引情况下，通过适当优化可以大大加快检索的速度，降低IO成本（数据存储在磁盘等设备，查询的量减少，IO成本降低），这也是建立索引最重要的目的。

2. 索引建的好还可以简化很多操作，比如连接操作时使用索引连接。连接操作主要有嵌套连接、哈希连接、索引连接等，在建立合适的索引的情况下可以大大提高连接效率。

3. 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。（被索引的列会自动进行排序，对应order by语句效率更高）
   以上文例子为例，将c3进行排序：
   没有索引时：
   
   创建索引时：
    

缺点

        当然，索引的存在也有缺点与代价：

1. 在增删改场合更多的场景下，因为需要动态维护，反而可能降低效率
   以插入为例：

   1. 以上表为基础，这次我们随机生成100000行的数据并插入，在没有创建索引的情况下：
      
      时间为23s417ms：
      
   2. 之后，我们创建一个索引，随后再插入数据：
      
      先清空表：
      
      
      删除之前的索引再重新创建：
      
      再插入数据：
      
      花费24s381ms
   3. 发现花费时间多了快1s，之所以不大是因为在实际运用中，数据的数量、列的数量与类型、索引的数量都要比上述例子的规模大得多，复杂得多。
   4. 如果我们扩大规模，新增两个字符串列，将插入的数据数量增加到300000，同时改为聚簇唯一索引，新增一个复合索引：
      
      未建立索引情况下时间：
      
      
      建立索引的情况下：
      
      经过多次尝试，后者相比前者平均多了2.5s 。

2. 占用空间，特别是聚簇索引，占用很大的空间。聚簇索引，就是索引节点即包含了该数据项的全部信息，相比非聚簇索引需要占用更多的空间。

   1. 建立非聚簇索引并插入相同数量的数据，根据suo查看索引占用的空间：
      

   2. 再建立聚簇索引，根据索引ID查看占用索引空间：

      

3. 创建了索引之后，遇到数据的增删改时候，也要进行相应维护，所以维护需要占用额外的时间。
   在第一点中，如果我们选择先插入数据再建立索引，那么索引在创建的时候，就需要花费更多时间，随数据的增大而增大。

   1. 在100000行已有数据的情况下建立聚簇唯一索引，花费217ms：
      

   2. 在200000行已有数据的情况下建立聚簇唯一索引，花费394ms：