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本篇內(nèi)容主要講解“SQL Server中的索引怎么使用”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“SQL Server中的索引怎么使用”吧!
索引是一種磁盤上的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),建立在表或視圖的基礎(chǔ)上。使用索引可以使數(shù)據(jù)的獲取更快更高校,也會影響其他的一些性能,如插入或更新等。
索引主要分為兩種類型:
字典的目錄就是一個索引,按照拼音查詢想要的字就是聚集索引(物理連續(xù),頁碼與目錄一一對應(yīng)),偏旁部首就是一個非聚集索引(邏輯連續(xù),頁碼與目錄不連續(xù))。
聚集索引存儲記錄是物理上連續(xù)存在的,而非聚集索引是邏輯上的連續(xù),物理存儲并不連續(xù)。
聚集索引一個表中只能有一個,而非聚集索引一個表中可以有多個。
使用索引是為了避免全表掃描,因?yàn)槿頀呙枋菑拇疟P上讀取表的每一個數(shù)據(jù)頁,如果有索引指向數(shù)據(jù)值,則只需要讀少次數(shù)的磁盤就可以。
帶索引的表在數(shù)據(jù)庫中占用更多的空間,同樣增、刪、改數(shù)據(jù)的命令所需時(shí)間會更長。
書中的目錄是一個字詞以及所在的頁碼列表,數(shù)據(jù)庫中的索引是表中的值以及各值存儲位置的列表。
聚集索引是在數(shù)據(jù)庫中新開辟一個物理空間,用來存放他排列的值,當(dāng)有新數(shù)據(jù)插入時(shí),他會重新排列整個物理存儲空間。
非聚集索引只包含原表中的非聚集索引的列和指向?qū)嶋H物理表的一個指針。
數(shù)據(jù)表的基本結(jié)構(gòu)
當(dāng)一個新的數(shù)據(jù)表創(chuàng)建時(shí),系統(tǒng)將在磁盤中分配一段以8k為單位的連續(xù)空間。當(dāng)一個8k用完的時(shí)候,數(shù)據(jù)庫指針會自動分配一個8k的空間,每個8k的空間稱為一個數(shù)據(jù)頁,并分配從0-7的頁號,每個文件的第0頁記錄引導(dǎo)信息叫頁頭,每8個數(shù)據(jù)頁由64k組成形成擴(kuò)展區(qū)。全部數(shù)據(jù)頁的組合形成堆。
SQL Server規(guī)定行不能跨越數(shù)據(jù)頁,所以每行記錄的最大數(shù)量只能是8k,這就是為什么char和varchar這兩種字符類型容量要限制在8k以內(nèi)的原因,存儲超過8k的數(shù)據(jù)應(yīng)使用text類型,其實(shí)text類型的字段值不能直接錄入和保存,它是存儲一個指針,指向由若干個8k的數(shù)據(jù)頁所組成的擴(kuò)展區(qū),真正的數(shù)據(jù)其實(shí)放在這些數(shù)據(jù)頁中。
定義主鍵的數(shù)據(jù)列(sql server默認(rèn)會給主鍵一個聚集索引)。
定義有外鍵的數(shù)據(jù)列
對于經(jīng)常查詢的數(shù)據(jù)列
對于需要在指定范圍內(nèi)頻繁查詢的數(shù)據(jù)列
經(jīng)常在where子句中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)列
經(jīng)常出現(xiàn)在關(guān)鍵字 order by、group by、distinct后面的字段。
查詢中很少涉及的列,重復(fù)值比較多的列。
text、image、bit數(shù)據(jù)類型的列
經(jīng)常存取的列
經(jīng)常更新操作的表,索引一般不要超過3個、最多不要5個。雖說提高了訪問速度,但會影響更新操作。
展開要創(chuàng)建索引的表->右擊索引->選擇新建索引->聚集索引->新建索引點(diǎn)添加->選擇列->選擇升序或降序->輸入名字->確定。
默認(rèn)情況下,生成主鍵的同時(shí)將自動創(chuàng)建一個聚集索引。
create clustered index index_name /*聚集索引名*/ on table_name ( id desc ) with(drop_existing=on); /*如果存在則刪除*/
每張表或者視圖只能包含一個聚集索引,因?yàn)榫奂饕淖兞藬?shù)據(jù)存儲與排列方式。
無論是聚集還是非聚集索引,都將信息存儲在平衡樹或B-樹中,B-樹識別類似數(shù)據(jù)并將他們組合在一起,正是由于B-樹中的檢索基于鍵值,因此索引可以提升數(shù)據(jù)訪問的速度。B-樹將具有類似鍵的組合起來,所以數(shù)據(jù)庫引擎只需搜索少量頁面即可找到目標(biāo)記錄。
每張表上可以有多個非聚集索引,可以在某個列上創(chuàng)建一個索引,也可以在已經(jīng)是現(xiàn)有索引組成部分的多列上創(chuàng)建索引。
create nonclustered index fei /*聚集索引名*/ on defualt ( hits desc )
fillfactor:用于在創(chuàng)建索引時(shí),每個索引頁的數(shù)據(jù)占索引大小的百分比,默認(rèn)100.當(dāng)需要頻繁修改表時(shí),建議設(shè)置為70-80,不經(jīng)常更新時(shí)建議90。
create table ceshi --新建表 ( id int identity(1,1) primary key, name varchar(20), code varchar(20), [date] datetime ) --插入10w條測試數(shù)據(jù) declare @n int set @n = 1 while @n <100000 begin insert into ceshi (name,code,[date]) values ('name'+cast(@n as varchar(20)),'code'+cast(@n as varchar(20)),getutcdate()) set @n=@n+1 end --查看數(shù)據(jù) set statistics io on --查看磁盤io set statistics time on --查看sql語句分析編譯和執(zhí)行時(shí)間 select * from ceshi --查看索引情況 exec sp_helpindex ceshi select * from ceshi where name = 'name1'
ctrl+l 查看執(zhí)行計(jì)劃 聚集索引掃描開銷100%,考慮優(yōu)化為索引查找,在name上建立非聚集索引。
--建立非聚集索引 create index name_index on ceshi ( name ) --再次查看索引情況 多出來新建的非聚集索引 exec sp_helpindex ceshi --在運(yùn)行上面的語句 select * from ceshi where name = 'name1' --明顯發(fā)現(xiàn)速度變快了 , ctrl+l 發(fā)現(xiàn)聚集索引和非聚集索引各占50%
--查看該表中的索引 exec sp_helpindex ceshi --改名 exec sp_rename 'ceshi.name_index','new_name' --刪除索引 drop index ceshi.new_name --檢查碎片 dbcc showcontig(ceshi,new_name) --整理碎片 dbcc indexdefrag(webDB,ceshi,new_name) --更新表中所有索引的統(tǒng)計(jì) update statistics ceshi
到此,相信大家對“SQL Server中的索引怎么使用”有了更深的了解,不妨來實(shí)際操作一番吧!這里是億速云網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!
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