数据库索引是一种用于加快数据库查询速度的数据结构，它类似于书籍的目录，可以帮助快速定位到表中某个或某些特定的行。数据库索引通常由一组索引键（或索引字段）构成，这些键的值被存储在一个数据结构中，以便快速查找特定的行。
索引的类型（实现方式）
数据库索引有多种分类方法，从索引的实现方式常见的有：
每种索引类型适用于不同的数据类型和查询类型，应根据具体需求选择合适的索引类型。
B+树索引
B+树是一种平衡树，每个节点包含一定数量的关键字和指向子节点的指针，以支持快速的查询和排序。B+树索引适用于各种数据类型，并且支持范围查询和排序，因此在许多数据库系统中广泛使用。
B+树索引示意图
当数据库执行查询时，它首先在B-树索引中搜索包含查询所需关键字的节点，然后通过指针找到包含该关键字的数据记录。如果查询是范围查询，则B-树索引还可以通过查询包含范围内关键字的节点，并返回所有符合条件的数据记录。
B+树索引的优点
B+树索引的缺点
Hash索引
Hash索引是一种基于哈希表的索引，它使用哈希函数将数据映射到哈希表中的桶（bucket）。
Hash索引示意图
当数据库执行查询时，它使用哈希函数计算查询所需关键字的哈希值，然后在哈希表中查找具有相同哈希值的数据记录。如果发现多个数据记录具有相同的哈希值，则必须使用比较运算符来确定实际的数据记录。
Hash索引的优点
Hash索引的缺点
空间索引
空间索引是一种专门用于处理空间数据的索引，通常用于地理信息系统（GIS）和空间数据库中。它是用于快速查询空间数据的位置和几何关系的索引。
R-Tree示意图
空间索引通常使用网格结构，如格网、网格图或四叉树，将空间数据划分为许多小的网格单元。每个网格单元存储其中的一个或多个数据点，并使用空间算法快速查询其他网格单元，以确定数据点的几何关系。
空间索引的优点
空间索引的缺点
全文索引
全文索引是用于快速搜索文本内容的索引。它可以在数据库中搜索文本字段，或者在文档管理系统中搜索文件内容。全文索引通常通过对文本内容进行分词（将文本分解为单词），并使用数据结构（如倒排索引）存储分词后的信息，以便快速查询搜索词。
全文索引的优点
全文索引的缺点
位图索引
Bitmap索引是一种特殊的数据索引，它通过将数据存储为二进制位映射（Bitmap）来加速查询。每个位代表一个数据记录是否符合某个特定条件。例如，如果某个位为1，则表示该记录符合某个条件，如果为0，则表示该记录不符合条件。
Bitmap索引的优点：
Bitmap索引的缺点：
因此，Bitmap索引通常适用于具有较少不同值的列，以加速查询。
其他分类
唯一索引
从唯一性的角度，索引可以分为唯一性索引和非唯一性索引。唯一性索引可以用来保证表中某个列的唯一性约束条件，通常用于实现主键约束和唯一性约束，数据库通常会为主键或是唯一性约束自动创建唯一性索引。
唯一性索引优缺点
唯一性索引不仅可以提高查询的效率，还可以起到数据校验的作用，避免了重复数据的产生，提高数据的质量和准确性。它的缺点是每当有数据修改或是插入时，需要检查是否违反唯一性约束。
聚簇索引
从聚簇率的角度，索引可以分为聚簇索引或非聚簇索引。聚簇索引的索引键的排列顺序和数据表中数据的排列顺序一致的索引，每个表只能有一个聚簇索引，因为数据表的数据只能以一种方式进行排序。
在一些比较先进的数据库优中，对于非聚簇索引也会计算其聚簇率，以方便优化器评估回表时磁盘IO的代价。聚簇率小的索引回表时，会引起磁盘IO的抖动，从而明显影响查询性能，一般来讲，聚簇率越大，其磁盘IO的代价越小。
聚簇索引有两种实现方式，
聚簇索引优缺点
聚簇索引的优势是可以减少磁盘I/O次数，从而提高查询性能。但是，聚簇索引也有一些缺点，譬如当插入新数据时，它可能需要移动数据页或重新组织索引，这可能会对性能产生负面影响。
二级索引
从是否是主键的角度，索引可以分为主键索引和二级索引，主键索引只能有一个，二级索引可以有多个。
组合索引
从包含的索引列的数目的角度，索引可以分为单列索引和组合索引。组合索引可以满足多种查询条件，从而节省索引的空间和索引维护的代价。组合索引的匹配原则遵循最左前缀匹配原则，详细信息请参考《如何创建高效的索引》。
函数索引
函数索引（或表达式索引）即基于函数或表达式的索引，它使用函数或是表达式提供计算好的值作为索引列构建索引，可以在不修改应用程序的情况下提高查询性能。案例如下：
alter table lineitem add index idx(DAYOFMONTH(l_shipDate));
条件索引
部分索引(Partial index)是建立在一个表的子集上的索引，而该子集是由一个条件表达式定义的，该索引只包含表中那些满足这个条件表达式的行。案例如下：
create index l_partkey_idx on lineitem(l_partkey) where l_shipdate > '2022-01-01';
总结
sql-2000中的索引是什么意思？
可以利用索引快速访问数据库表中的特定信息。 索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓氏 (lname) 列）的值进行排序的结构。 如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。 索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。 数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似：通过搜索索引找到特定的值，然后跟随指针到达包含该值的行。 在数据库关系图中，可以为选定的表创建、编辑或删除索引/键属性页中的每个索引类型。 当保存附加在此索引上的表或包含此表的数据库关系图时，索引同时被保存。 有关详细信息，请参见创建索引。 通常情况下，只有当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创建索引。 索引将占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。 不过在多数情况下，索引所带来的数据检索速度的优势大大超过它的不足之处。 然而，如果应用程序非常频繁地更新数据，或磁盘空间有限，那么最好限制索引的数量。 1.确定数据表的操作是大量的查询还是大量的增删操作，以此确定使用索引的数目，较多增删操作应严格限制索引数目，如果是较多查询可以适当增加索引数目。 2.尝试建立索引来帮助查询。 检查自己的SQL语句，为在WHERE子句中出现的字段建立索引。 使查询引擎快速的定位到指定条件。 3.尝试建立一些复合索引来进一步提高系统性能（修改复合索引将消耗更多的时间，且占磁盘空间）4.对小型表(记录少)建立索引可能反而影响性能，因为此时对表扫描操作效率更高。 （查询优化器不能智能处理）5.避免对具有较少值的字段建立索引（如性别）6.避免选择具有大型数据类型的列作为索引。
搜索引擎的分类是什么啊？
1.【全文搜索】引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎，国内则有著名的网络。 它们从互联网提取各个网站的信息（以网页文字为主），建立起数据库，并能检索与用户查询条件相匹配的记录，按一定的排列顺序返回结果。 2.【目录索引】虽然有搜索功能，但严格意义上不能称为真正的搜索引擎，只是按目录分类的网站链接列表而已。 用户完全可以按照分类目录找到所需要的信息，不依靠关键词（Keywords）进行查询。 3.【元搜索引擎（META Search Engine）】接受用户查询请求后，同时在多个搜索引擎上搜索，并将结果返回给用户。 著名的元搜索引擎有InfoSpace、Dogpile、Vivisimo等，中文元搜索引擎中具代表性的是搜星搜索引擎。 在搜索结果排列方面，有的直接按来源排列搜索结果，如Dogpile；有的则按自定的规则将结果重新排列组合，如Vivisimo。 4.【垂直搜索引擎】为2006年后逐步兴起的一类搜索引擎。 不同于通用的网页搜索引擎，垂直搜索专注于特定的搜索领域和搜索需求（例如：机票搜索、旅游搜索、生活搜索、小说搜索、视频搜索等等），在其特定的搜索领域有更好的用户体验。 相比通用搜索动辄数千台检索服务器，垂直搜索需要的硬件成本低、用户需求特定、查询的方式多样。 5.【集合式搜索引擎】：该搜索引擎类似元搜索引擎，区别在于它并非同时调用多个搜索引擎进行搜索，而是由用户从提供的若干搜索引擎中选择，如HotBot在2002年底推出的搜索引擎。 6.【门户搜索引擎】：AOLSearch、MSNSearch等虽然提供搜索服务，但自身既没有分类目录也没有网页数据库，其搜索结果完全来自其他搜索引擎。 7.【免费链接列表（Free For All Links简称FFA）】：一般只简单地滚动链接条目，少部分有简单的分类目录，不过规模要比Yahoo！等目录索引小很多。
sql中、聚集索引和非聚集索引有何区别？
聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，聚集索引表记录的排列顺序与索引的排列顺序一致，优点是查询速度快，因为一旦具有第一个索引值的纪录被找到，具有连续索引值的记录也一定物理的紧跟其后。 聚集索引的缺点是对表进行修改速度较慢，这是为了保持表中的记录的物理顺序与索引的顺序一致，而把记录插入到数据页的相应位置，必须在数据页中进行数据重排，降低了执行速度。 建议使用聚集索引的场合为：a.此列包含有限数目的不同值；b.查询的结果返回一个区间的值；c.查询的结果返回某值相同的大量结果集。 非聚集索引指定了表中记录的逻辑顺序，但记录的物理顺序和索引的顺序不一致，聚集索引和非聚集索引都采用了B+树的结构，但非聚集索引的叶子层并不与实际的数据页相重叠，而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针的方式。 非聚集索引比聚集索引层次多，添加记录不会引起数据顺序的重组。 建议使用非聚集索引的场合为：a.此列包含了大量数目不同的值；b.查询的结束返回的是少量的结果集； by 子句中使用了该列。
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