[sql-server]索引.doc

sql-server索引索引问题一 概述 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的值进行排序的结构。 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二 索引的两种类型： 聚集索引=簇集索引聚集索引基于数据行的键值在表内排序和存储这些数据行。由于数据行按基于聚集索引键的排序次序存储，因此聚集索引对查找行很有效。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序存储。数据行本身构成聚集索引的最低级别。只有当表包含聚集索引时，表内的数据行才按排序次序存储。如果表没有聚集索引，则其数据行按堆集方式存储。聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本非聚集索引 非聚集索引具有完全独立于数据行的结构。非聚集索引的最低行包含非聚集索引的键值，并且每个键值项都有指针指向包含该键值的数据行。数据行不按基于非聚集键的次序存储。在非聚集索引内，从索引行指向数据行的指针称为行定位器。行定位器的结构取决于数据页的存储方式是堆集还是聚集。对于堆集，行定位器是指向行的指针。对于有聚集索引的表，行定位器是聚集索引键。只有在表上创建了聚集索引时，表内的行才按特定的顺序存储。这些行就基于聚集索引键按顺序存储。如果一个表只有非聚集索引，它的数据行将按无序的堆集方式存储非聚集索引可以建多个,两者都能改善查询性能非聚集索引与聚集索引一样有 B 树结构，但是有两个重大差别： 数据行不按非聚集索引键的顺序排序和存储。非聚集索引的叶层不包含数据页。 相反，叶节点包含索引行。每个索引行包含非聚集键值以及一个或多个行定位器，这些行定位器指向有该键值的数据行（如果索引不唯一，则可能是多行）。非聚集索引可以在有聚集索引的表、堆集或索引视图上定义另外唯一索引：唯一索引可以确保索引列不包含重复的值。在多列唯一索引的情况下，该索引可以确保索引列中每个值组合都是唯一的。唯一索引既是索引也是约束。复合索引：索引项是多个的就叫组合索引，也叫复合索引。复合索引使用时需要注意索引项的次序。二 索引的创建有两种方法可以在 SQL Server 内定义索引: CREATE INDEX 语句和CREATE TABLE 语句CREATE TABLE支持在创建索引时使用下列约束：PRIMARY KEY 创建唯一索引来强制执行主键UNIQUE 创建唯一索引CLUSTERED 创建聚集索引NONCLUSTERED 创建非聚集索引注: 1 定义索引时，可以指定每列的数据是按升序还是降序存储。如果不指定，则默认为升序 2 支持在计算列上创建索引 3 为索引指定填充因子 可标识填充因子来指定每个索引页的填满程度。索引页上的空余空间量很重要， 因为当索引页填满时，系统必须花时间拆分它以便为新行腾出空间。三 索引的维护语句DBCC DBREINDEX 重建指定数据库中表的一个或多个索引DBCC INDEXFRAG整理指定的表或视图的聚集索引和辅助索引碎片四 查看索引的方法sp_indexes 返回指定远程表的索引信息INDEXKEY_PROPERTY 返回有关索引键的信息sysindexes系统表 数据库中的每个索引和表在表中各占一行，该表存储在每个数据库中五 可以通过执行计划 查看sql语句执行时是否建立在索引之上比如CREATE TABLE Test(Field_1 int NOT NULL,Field_2 int CONSTRAINT PK_TestPRIMARY KEY CLUSTERED (Field_1)CREATE index IX_Test ON Test (Field_2)1 SELECT * FROM Test WHERE Field_2 =408 执行计划可以看出使用了IX_Test索引2 SELECT * FROM Test WHERE Field_1 =1 执行计划可以看出使用了PK_Test3 但如果是SELECT * FROM Test with (index(IX_Test) WHERE Field_1 =1 则指定使用索引六 索引的具体使用 (转贴)1） 索引的设计 A:尽量避免表扫描 检查你的查询语句的where子句，因为这是优化器重要关注的地方。包含在where里面的每一列（column)都是可能的侯选索引，为能达到最优的性能，考虑在下面给出的例子：对于在where子句中给出了column1这个列。 下面的两个条件可以提高索引的优化查询性能！ 第一：在表中的column1列上有一个单索引 第二：在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列 避免定义多索引而column1是第二个或后面的索引，这样的索引不能优化服务器性能 例如：下面的例子用了pubs数据库。 SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors WHERE au_lname = White 按下面几个列上建立的索引将会是对优化器有用的索引 ?au_lname ?au_lname, au_fname 而在下面几个列上建立的索引将不会对优化器起到好的作用 ?au_address ?au_fname, au_lname 考虑使用窄的索引在一个或两个列上，窄索引比多索引和复合索引更能有效。用窄的索引，在每一页上 将会有更多的行和更少的索引级别（相对与多索引和复合索引而言），这将推进系统性能。 对于多列索引，SQL Server维持一个在所有列的索引上的密度统计（用于联合）和在第一个索引上的 histogram（柱状图）统计。根据统计结果，如果在复合索引上的第一个索引很少被选择使用，那么优化器对很多查询请求将不会使用索引。 有用的索引会提高select语句的性能，包括insert,uodate,delete。 但是，由于改变一个表的内容，将会影响索引。每一个insert,update,delete语句将会使性能下降一些。实验表明，不要在一个单表上用大量的索引，不要在共享的列上（指在多表中用了参考约束）使用重叠的索引。 在某一列上检查唯一的数据的个数，比较它与表中数据的行数做一个比较。这就是数据的选择性，这比较结果将会帮助你决定是否将某一列作为侯选的索引列，如果需要，建哪一种索引。你可以用下面的查询语句返回某一列的不同值的数目。 select count(distinct cloumn_name) from table_name 假设column_name是一个10000行的表，则看column_name返回值来决定是否应该使用，及应该使用什么索引。 Unique values Index 5000 Nonclustered index 20 Clustered index 3 No index 2) 镞索引和非镞索引的选择 镞索引是行的物理顺序和索引的顺序是一致的。页级，低层等索引的各个级别上都包含实际的数据页。一个表只能是有一个镞索引。由于update,delete语句要求相对多一些的读操作，因此镞索引常常能加速这样的操作。在至少有一个索引的表中，你应该有一个镞索引。 在下面的几个情况下，你可以考虑用镞索引： 例如： 某列包括的不同值的个数是有限的（但是不是极少的） 顾客表的州名列有50个左右的不同州名的缩写值，可以使用镞索引。 例如： 对返回一定范围内值的列可以使用镞索引，比如用between,=,=等等来对列进行操作的列上。 select * from sales where ord_date between 5/1/93 and 6/1/93 例如： 对查询时返回大量结果的列可以使用镞索引。 SELECT * FROM phonebook WHERE last_name = Smith 当有大量的行正在被插入表中时，要避免在本表一个自然增长（例如，identity列）的列上建立镞索引。如果你建立了镞的索引，那么insert的性能就会大大降低。因为每一个插入的行必须到表的最后，表的最后一个数据页。 当一个数据正在被插入（这时这个数据页是被锁定的），所有的其他插入行必须等待直到当前的插入已经结束。 一个索引的叶级页中包括实际的数据页，并且在硬盘上的数据页的次序是跟镞索引的逻辑次序一样的。 一个非镞的索引就是行的物理次序与索引的次序是不同的。一个非镞索引的叶级包含了指向行数据页的指针。 在一个表中可以有多个非镞索引，你可以在以下几个情况下考虑使用非镞索引。 在有很多不同值的列上可以考虑使用非镞索引 例如：一个part_id列在一个part表中 select * from e