聊一聊如何利用索引提高性能

在关系数据库中,表中数据普遍以无序的状态存储在磁盘上,在没有相应索引时,若要对表中数据进行查询,就只能全表检索,将所有记录挨个读取,然后和查询条件进行比较,显然,这种方式会导致大量的磁盘 I/O 操作和 CPU 计算,消耗大量的系统时间,因此,建立索引就成了一个必须考虑的选项。

使用 CREATE INDEX [索引名] on 表名 (列名,……) 语句可以为表中数据建立最常用的键值索引,而键值索引的实现大都采用 B+ 树数据结构,它有以下一些性质:

1、 是一棵平衡树,即从根节点到叶子节点的深度相差不超过 1;

2、 非叶子节点只保存键值和指向子节点的指针,不保存数据;

3、 叶子节点保存键值、对应记录的地址及叶子节点的链表指针,链表中叶子节点是键值有序的

但这些性质就一定能保证查询性能满足用户的需求吗?下面,我们以对银行账户进行时间段查询为例,探讨索引的性能问题。

为了方便说明问题,我们在这里把 B+ 树简化为 3 叉 B+ 树,以账号和交易日期作为键值,如下图所示:

如果我们要查询账号 A002 从 2000-01-01 到 2000-01-07 的交易流水,数据库系统会首先要查找账号为 A002、日期不早于 2000-01-01 的键值所在的叶子节点,结果是依次读取索引块 A、B、C,然后找出索引块 C 中满足条件的键值对应的记录地址并读出记录返回,若索引块 C 中最后一个日期早于或等于 2001-01-07,则可以根据叶子节点的链表直接读取索引列 D,以此类推,直到某个索引块的某个日期比 2001-01-07 大为止。

观察上述过程,我们发现 2000-01-01 对应的记录在数据页 1,2000-01-02 和 2000-01-03 对应的记录在数据页 2,2000-01-04 对应的记录则在数据页 3,4 条记录需要读取 3 个数据页,极端情况下甚至任意一条记录都在不同的数据页,而此时如果数据区中记录已按键值序存储则可以显著减少磁盘 IO。更进一步,如果记录数据直接保存在叶子节点,则可以减少查询过程中索引页与数据页之间的跳读,这对于机械硬盘的性能影响尤甚。

这些问题对于集算器的组表来说,可以非常轻松地得到解决。

我们还是以股票交易数据为例讲解组表的使用。

A2: 创建数据结构为 (sid,tdate,open,close,volume) 的组表,且指定 sid 和 tdate 为键,@r 指定数据按行存储

A5: 将按 sid 和 tdate 有序的数据追加到组表中

A6: 以 sid 和 tdate 为键值建立索引 idx1

A1: 读取组表

A2: 定义根据索引 idx1 查询数据的游标

A3: 取出游标中的数据

在建立索引 idx1 时,也可以将所需的数据都储存在索引里,譬如要将 open、close、volume 这 3 列也储存在索引 idx1 里,只需将前面表格里的A2.index(idx1;sid,tdate)改为A1.index(idx1; sid,tdate; open,close,volume)即可,这样查询时就可以不读数据文件、只读取索引文件,使查询速度更快。

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