一、索引的概念
索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中,索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中,索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据,而不必扫描整个数据库。
二、索引的特点
1.索引可以加快数据库的检索速度
2.索引降低了数据库插入、修改、删除等维护任务的速度
3.索引创建在表上,不能创建在视图上
4.索引既可以直接创建,也可以间接创建
5.可以在优化隐藏中,使用索引
6.使用查询处理器执行SQL语句,在一个表上,一次只能使用一个索引
7.其他
三、索引的优点
1.创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性
2.大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因
3.加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
4.在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
5.通过使用索引,可以在查询的过程中使用优化隐藏器,提高系统的性能。
四、索引的缺点
1.创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加
2.索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大
3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,降低了数据的维护速度
五、索引分类
1.直接创建索引和间接创建索引
直接创建索引: CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
间接创建索引:定义主键约束或者唯一性键约束,可以间接创建索引
2.普通索引和唯一性索引
普通索引:CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
唯一性索引:保证在索引列中的全部数据是唯一的,对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用
CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)
3.单个索引和复合索引
单个索引:即非复合索引
复合索引:又叫组合索引,在索引建立语句中同时包含多个字段名,最多16个字段
CREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)
4.聚簇索引和非聚簇索引(聚集索引,群集索引)
聚簇索引:物理索引,与基表的物理顺序相同,数据值的顺序总是按照顺序排列
CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn) WITH
ALLOW_DUP_ROW(允许有重复记录的聚簇索引)
非聚簇索引:CREATE UNCLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)
六、索引的使用
1.当字段数据更新频率较低,查询使用频率较高并且存在大量重复值是建议使用聚簇索引
2.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引
3.复合索引的前导列一定好控制好,否则无法起到索引的效果。如果查询时前导列不在查询条件中则该复合索引不会被使用。前导列一定是使用最频繁的列
4.多表操作在被实际执行前,查询优化器会根据连接条件,列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表;内外表的选择可由公式:外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定,乘积最小为最佳方案
5.where子句中对列的任何操作结果都是在sql运行时逐列计算得到的,因此它不得不进行表搜索,而没有使用该列上面的索引;如果这些结果在查询编译时就能得到,那么就可以被sql优化器优化,使用索引,避免表搜索(例:select * from record where substring(card_no,1,4)=’5378’
&& select * from record where card_no like ’5378%’)任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边
6.where条件中的’in’在逻辑上相当于’or’,所以语法分析器会将in ('0','1')转化为column='0' or column='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找,再将结果相加,这样可以利用column上的索引;但实际上它却采用了"or策略",即先取出满足每个or子句的行,存入临时数据库的工作表中,再建立唯一索引以去掉重复行,最后从这个临时表中计算结果。因此,实际过程没有利用column上索引,并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。in、or子句常会使用工作表,使索引失效;如果不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应该包含索引
7.要善于使用存储过程,它使sql变得更加灵活和高效
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