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DM_SQL索引相关_dm数据库查索引

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:

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