数据库效率如何？答案

【问题标题】：How are databases efficient?数据库效率如何？
【发布时间】：2010-04-29 23:42:25
【问题描述】：

如果数据库可以支持多达数百万条记录，那么如何组织所有这些数据以便可以在合理的时间内执行查询？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

索引！

【讨论】：

【解决方案2】：

一个完整的答案是许多书籍和论文的主题;-)

然而，基本的答案是所有现代 RDBMS 都有几个特性：首先，他们有一个高效的查询优化器。这会找到一个好的（并不总是最好的）路径来回答所提供的查询。当然，这实际上比简单的问题更能帮助解决复杂的问题。

其次，它们以易于搜索的结构化格式存储数据。没有聚集索引的数据称为堆，这通常搜索效率较低，但它仍然是结构化数据。数据上通常会有一个聚集索引，用于对数据进行逻辑排序。（有些人认为它对数据进行物理排序。这有一定道理，但并非绝对正确。Itzik Ben Gan 等人发表了一篇很好的文章来揭穿这种观点）。

除了聚集索引，一般使用非聚集索引。这些就像书中的索引，可以帮助告诉查询优化器在哪里查找请求的数据，或者在某些特定情况下，索引本身可能包含所有需要的数据。

这当然是一种粗暴而可怕的过度简化。如果您想深入了解，请准备好攻读数据库理论博士学位。对于一般水平的理解，您可以查看有关数据库内部的书籍。特别是对于 SQL Server，SQL Server 2008 Internals 有很多关于这个主题的信息。

【讨论】：

【解决方案3】：

我真的很喜欢This的解释（包括图形；）

这是文章的结论：

结论

_{（来源：mattfleming.com）}

B-tree 索引的创建是为了减少查找所需的 I/O 数量和加载一组数据。高度选择性索引使用最少的 I/O 必要的、选择性差的指标并不比表扫描好多少。

【讨论】：