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 下图所示的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。
| A | |
| 1 | =file("d:/test/stktrade.ctx") |
| 2 | =A1.create@r(#sid,#tdate,open,close,volume) |
| 3 | =connect("mysql") |
| 4 | =A3.cursor("select * from stktrade order by sid,tdate") |
| 5 | =A2.append(A4) |
| 6 | =A3.close() |
| 7 | =A2.index(idx1;sid,tdate) |
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
| A | |
| 1 | =file("d:/test/stktrade.ctx").create() |
| 2 | =A1.icursor(sid=="600036" && tdate>=date("2018-01-01") && tdate<=date("2018-01-10"),idx1) |
| 3 | =A2.fetch() |
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。
