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  • 52KB ocean42234111 2015-07-21 17:24:06
  • 索引主要分为四类:唯一索引,全文索引,聚集索引和非聚集索引。唯一索引(索引列中的值必须唯一,但可以为空),全文索引(对整张表建立索引,优先级高于其他任何索引),聚集(主键)索引(特殊的唯一索引,不能为...

    专门抽时间大致学习了MySQL的索引相关内容,下面做个总结

    目录

    索引的分类介绍

    聚集索引和非聚集索引

     回表查询及两种优化(覆盖索引和MRR优化)

    索引的适用场景

    索引失效的常见场景


    索引的分类介绍

    索引主要分为四类:唯一索引,全文索引,聚集索引和非聚集索引。唯一索引(索引列中的值必须唯一,但可以为空),全文索引(对整张表建立索引,优先级高于其他任何索引),聚集(主键)索引(特殊的唯一索引,不能为空);非聚集索引(除聚集索引外的其他索引)。唯一索引和聚集索引又属于单列索引。

    聚集索引和非聚集索引

    聚集(主键)索引索引树的叶子节点存储数据行。物理地址按照索引存储。一张表只能存在一个聚集索引,且一定会存在一个聚集索引。若表存在主键,则该主键为聚集索引;若表不存在主键,则表中的唯一索引为聚集索引;若表中没有唯一索引,存储引擎自动生成一个隐藏的主键列作为聚集索引。

    非聚集(辅助)索引索引树的叶子节点存储主键值。除聚集索引外,都可被称之为非聚集索引,其中最常见的就是组合索引(遵循最左匹配原则)。组合索引较单列索引较单列索引而言应用范围更广,若条件允许应尽量使用组合索引,因为其更容易形成索引覆盖。

    最左匹配原则:假设abc三个字段构建组合索引,在构建组合索引时他们的排序规则:a是严格非减的,b只在a相等时非减,c只在ab相等时非减。所以在查询时也要遵循这样的排序规则,即(a,ab,abc)这三种字段排序是遵循最左匹配原则的。若查询时乱序,则索引字段无法保证严格递增,组合索引失效。

     回表查询及两种优化(覆盖索引和MRR优化)

    回表查询:若待查询字段非主键,则会先通过非聚集索引查找到索引树叶子节点中储存的主键值,而后根据该主键值查询主键索引树上的数据。因为回表查询会额外查询辅助索引树,待查询数据量大的情况下,查询效率会大幅度降低。针对这个问题,引申出了两种查询优化:覆盖索引和MRR优化。

    覆盖索引:避免回表查询的优化,将需要查询的数据组列作为索引列建立组合索引,可以直接查到数据,不需要先查主键再通过主键查数据,提高效率。

    优点: ①索引条目远少于数据行条目,极大减少数据访问量。②索引是按索引列顺序存储的,和MRR优化一样将随机IO转成顺序IO。③辅助索引可以覆盖查询的话就不需要二次查询(调用主键索引)。④一些存储索引在内存中缓存索引,在操作系统中存放数据,如果只需要查询索引表,则少了一次调用系统的消耗。

    MRR优化:因为查询多条结果集时,磁盘上大量的随机IO会大大降低查询效率,所以通过回表查询先将查询到的所有主键值储存到缓存中,而后通过排序将随机IO优化为顺序IO,使得寻址磁臂只需要一次遍历就可查询出所有所需数据。

    随机IO:所需的数据随机分布在磁盘中,每次查询磁臂都要遍历磁盘页中的扇区。

    顺序IO:所需的数据地址已经有序,磁臂只需要遍历一次磁盘页的所有扇区。

    *当查询出现覆盖索引时,不需要再进行MRR优化,因为覆盖索引本身就是有序的。

    覆盖索引参考网址:https://blog.csdn.net/why444216978/article/details/82953165

    MRR优化参考网址:https://www.tinymind.net.cn/articles/6cecc9ae6af914

    索引的适用场景

    1.频繁被查找的字段-----覆盖索引

    2.频繁作为查询条件的字段

    3.多表关联查询的关联字段

    4.需要排序的字段-----order by

    5.需要统计或分组的字段-----group by

    索引失效的常见场景

    1.条件中有or(尽量少用or,改用union)

    2.覆盖索引没有按最左匹配原则使用

    3.范围条件后面的索引全部失效

    4.条件中有不等号

    5.字段不能为空的情况下使用is null/is not null

    6.Like模糊查询以%开头

    7.索引字段运用了计算、函数或类型转换

    展开全文
    qq_36631553 2020-05-07 10:12:05
  • (二)何时使用聚集索引或非聚集索引下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引列经常被分组排序 应 应返回某范围内的数据 应 不应一个或极少不同值 不应 不应小...

    办公室','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是中间的25万条记录')

    set @i=@i+1

    end

    GO

    declare @h int

    set @h=1

    while @h<=100

    begin

    declare @i int

    set @i=2002

    while @i<=2003

    begin

    declare @j int

    set @j=0

    while @j<50

    begin

    declare @k int

    set @k=0

    while @k<50

    begin

    insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(cast(@i as varchar(4))+'-8-15 3:'+cast(@j as varchar(2))+':'+cast(@j as varchar(2)),'通信科','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是最后的50万条记录')

    set @k=@k+1

    end

    set @j=@j+1

    end

    set @i=@i+1

    end

    set @h=@h+1

    end

    GO

    declare @i int

    set @i=1

    while @i<=9000000

    begin

    insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-5-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科','这是最后添加的900万条记录')

    set @i=@i+1000000

    end

    GO通过以上语句,我们创建了25万条由通信科于2004年2月5日发布的记录,25万条由办公室于2004年9月6日发布的记录,2002年和2003年各100个2500条相同日期、不同分秒的由通信科发布的记录(共50万条),还有由通信科于2004年5月5日发布的900万条记录,合计1000万条。一、因情制宜,建立“适当”的索引建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提。索引(index)是除表之外另一重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据结构。当根据索引码的值搜索数据时,索引提供了对数据的快速访问。事实上,没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果,但随着表变得越来越大,使用“适当”的索引的效果就越来越明显。注意,在这句话中,我们用了“适当”这个词,这是因为,如果使用索引时不认真考虑其实现过程,索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能。(一)深入浅出理解索引结构实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要查的字,而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法,比如您查“张”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页码却是63页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。很显然,这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方,现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。通过以上例子,我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下,我们可以很容易的理解:每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序。(二)何时使用聚集索引或非聚集索引下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引列经常被分组排序 应 应返回某范围内的数据 应 不应一个或极少不同值 不应 不应小数目的不同值 应 不应大数目的不同值 不应 应频繁更新的列 不应 应外键列 应 应主键列 应 应频繁修改索引列 不应 应事实上,我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如:返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列,恰好您把聚合索引建立在了该列,这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时,这个速度就将是很快的,因为您的这本字典正文是按日期进行排序的,聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可;而不像非聚集索引,必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码,然后再根据页码查到具体内容。(三)结合实际,谈索引使用的误区理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引,但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区,以便于大家掌握索引建立的方法。1、主键就是聚集索引这种想法笔者认为是极端错误的,是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。通常,我们会在每个表中都建立一个ID列,以区分每条数据,并且这个ID列是自动增大的,步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时,如果我们将这个列设为主键,SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处,就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序,但笔者认为这样做意义不大。显而易见,聚集索引的优势是很明显的,而每个表中只能有一个聚集索引的规则,这使得聚集索引变得更加珍贵。从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出,使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求,迅速缩小查询范围,避免全表扫描。在实际应用中,因为ID号是自动生成的,我们并不知道每条记录的ID号,所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次,让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则;当然,这种情况只是针对用户经常修改记录内容,特别是索引项的时候会负作用,但对于查询速度并没有影响。在办公自动化系统中,无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。通常,办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况,但如果您的系统已建立了很长时间,并且数据量很大,那么,每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描,这样做意义是不大的,绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了,这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上,我们完全可以让用户打开系统首页时,数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件,通过“日期”这个字段来限制表扫描,提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年,那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍,甚至更快。在这里之所以提到“理论上”三字,是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时,您的查询速度是没有这么高的,即使您在“日期”这个字段上建立的索引(非聚合索引)。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现(3个月内的数据为25万条):(1)仅在主键上建立聚集索引,并且不划分时间段:Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen用时:128470毫秒(即:128秒)(2)在主键上建立聚集索引,在fariq上建立非聚集索引:select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

    where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())用时:53763毫秒(54秒)(3)将聚合索引建立在日期列(fariqi)上:select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

    where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())用时:2423毫秒(2秒)虽然每条语句提取出来的都是25万条数据,各种情况的差异却是巨大的,特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上,如果您的数据库真的有1000万容量的话,把主键建立在ID列上,就像以上的第1、2种情况,在网页上的表现就是超时,根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。得出以上速度的方法是:在各个select语句前加:declare @d datetime

    set @d=getdate()并在select语句后加:select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())

    2、只要建立索引就能显著提高查询速度事实上,我们可以发现上面的例子中,第2、3条语句完全相同,且建立索引的字段也相同;不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引,后者在此字段上建立的是聚合索引,但查询速度却有着天壤之别。所以,并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。从建表的语句中,我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中,我们每天都会发几个文件,这几个文件的发文日期就相同,这完全符合建立聚集索引要求的:“既不能绝大多数都相同,又不能只有极少数相同”的规则。由此看来,我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引,以提高查询速度上面已经谈到:在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要,我们可以把他们合并起来,建立一个复合索引(compound index)。很多人认为只要把任何字段加进聚集索引,就能提高查询速度,也有人感到迷惑:如果把复合的聚集索引字段分开查询,那么查询速度会减慢吗?带着这个问题,我们来看一下以下的查询速度(结果集都是25万条数据):(日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列,用户名neibuyonghu排在后列)(1)select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>'2004-5-5'查询速度:2513毫秒(2)select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>'2004-5-5' and neibuyonghu='办公室'查询速度:2516毫秒(3)select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu='办公室'查询速度:60280毫秒从以上试验中,我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的,甚至比用上全部的复合索引列还要略快(在查询结果集数目一样的情况下);而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话,这个索引是不起任何作用的。当然,语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样,如果复合索引的所有列都用上,而且查询结果少的话,这样就会形成“索引覆盖”,因而性能可以达到最优。同时,请记住:无论您是否经常使用聚合索引的其他列,但其前导列一定要是使用最频繁的列。(四)其他书上没有的索引使用经验总结1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快下面是实例语句:(都是提取25万条数据)select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'使用时间:3326毫秒select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000使用时间:4470毫秒这里,用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快,特别是在小数据量情况下select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi用时:12936

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid用时:18843这里,用聚合索引比用一般的主键作order by时,速度快了3/10。事实上,如果数据量很小的话,用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多;而数据量如果很大的话,如10万以上,则二者的速度差别不明显。3、使用聚合索引内的时间段,搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少,而无论聚合索引使用了多少个select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1'用时:6343毫秒(提取100万条)select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-6-6'用时:3170毫秒(提取50万条)select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'用时:3326毫秒(和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样,那么用大于号和等于号是一样的)select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1' and fariqi用时:3280毫秒4、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度下面的例子中,共有100万条数据,2004年1月1日以后的数据有50万条,但只有两个不同的日期,日期精确到日;之前有数据50万条,有5000个不同的日期,日期精确到秒。 select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1' order by fariqi用时:6390毫秒select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi用时:6453毫秒(五)其他注意事项“水可载舟,亦可覆舟”,索引也一样。索引有助于提高检索性能,但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引,数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。所以说,我们要建立一个“适当”的索引体系,特别是对聚合索引的创建,更应精益求精,以使您的数据库能得到高性能的发挥。当然,在实践中,作为一个尽职的数据库管理员,您还要多测试一些方案,找出哪种方案效率最高、最为有效。二、改善SQL语句很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如:select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000和执行:

    select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan'一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语句的确是不一样,如果tID是一个聚合索引,那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了;而前一句则要先从全表中查找看有几个name='zhangsan'的,而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。事实上,这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”,它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间,也就是说,它能实现自动优化。虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化,但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理,如非这样,有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。在查询分析阶段,查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数(SARG),那么就称之为可优化的,并且可以利用索引快速获得所需数据。SARG的定义:用于限制搜索的一个操作,因为它通常是指一个特定的匹配,一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下:列名 操作符或操作符列名列名可以出现在操作符的一边,而常数或变量出现在操作符的另一边。如:Name=’张三’价格>5000

    50005000如果一个表达式不能满足SARG的形式,那它就无法限制搜索的范围了,也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。介绍完SARG后,我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验:1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型如:name like ‘张%’,这就属于SARG而:name like ‘%张’ ,就不属于SARG。原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。2、or会引起全表扫描Name=’张三’ and价格>5000符号SARG,而:Name=’张三’ or价格>5000则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句,如:NOT、!=、<>、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等,另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子:ABS(价格)<5000

    Name like ‘%三’有些表达式,如:WHERE价格*2>5000

    SQL SERVER也会认为是SARG,SQL SERVER会将此式转化为:WHERE价格>2500/2但我们不推荐这样使用,因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。4、IN的作用相当与OR语句:Select * from table1 where tid in (2,3)和Select * from table1 where tid=2 or tid=3是一样的,都会引起全表扫描,如果tid上有索引,其索引也会失效。5、尽量少用NOT

    6、exists和in的执行效率是一样的很多资料上都显示说,exists要比in的执行效率要高,同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上,我试验了一下,发现二者无论是前面带不带not,二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询,我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开。(1)select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)该句的执行结果为:表'sales'。扫描计数18,逻辑读56次,物理读0次,预读0次。表'titles'。扫描计数1,逻辑读2次,物理读0次,预读0次。(2)select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)第二句的执行结果为:表'sales'。扫描计数18,逻辑读56次,物理读0次,预读0次。表'titles'。扫描计数1,逻辑读2次,物理读0次,预读0次。我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样前面,我们谈到,如果在LIKE前面加上通配符%,那么将会引起全表扫描,所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说,用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升,经我试验,发现这种说明也是错误的:select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex('刑侦支队',reader)>0 and fariqi>'2004-5-5'用时:7秒,另外:扫描计数4,逻辑读7155次,物理读0次,预读0次。select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like '%' + '刑侦支队' + '%' and fariqi>'2004-5-5'用时:7秒,另外:扫描计数4,逻辑读7155次,物理读0次,预读0次。8、union并不绝对比or的执行效率高我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描,一般的,我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明,这种说法对于大部分都是适用的。select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16' or gid>9990000用时:68秒。扫描计数1,逻辑读404008次,物理读283次,预读392163次。select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'

    union

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000用时:9秒。扫描计数8,逻辑读67489次,物理读216次,预读7499次。看来,用union在通常情况下比用or的效率要高的多。但经过试验,笔者发现如果or两边的查询列是一样的话,那么用union则反倒和用or的执行速度差很多,虽然这里union扫描的是索引,而or扫描的是全表。select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16' or fariqi='2004-2-5'用时:6423毫秒。扫描计数2,逻辑读14726次,物理读1次,预读7176次。select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'

    union

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-2-5'用时:11640毫秒。扫描计数8,逻辑读14806次,物理读108次,预读1144次。9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则,避免“select *”我们来做一个试验:select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen ord

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    weixin_28717431 2021-01-19 10:25:01
  • 微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)……(一)深入浅出理解索引结构实际上,您可以把索引理解为一种...

    微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)……

    (一)深入浅出理解索引结构

    实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:

    其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按 照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个 字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正 文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。

    我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。

    如果您认识某个字,您可以快速地从自典中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要 查的字,而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的 排序并不是真正的正文的排序方法,比如您查“张”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页 码却是63页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。很显然,这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方,现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实

    际上就是他们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的 结果,然后再翻到您所需要的页码。

    我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。

    通过以上例子,我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。

    进一步引申一下,我们可以很容易的理解:每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序。

    (二)何时使用聚集索引或非聚集索引

    下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。

    动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引

    外键列 应 应

    主键列 应 应

    列经常被分组排序(order by) 应 应

    返回某范围内的数据 应 不应

    小数目的不同值 应 不应

    大数目的不同值 不应 应

    频繁更新的列 不应 应

    频繁修改索引列 不应 应

    一个或极少不同值 不应 不应

    事实上,我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如:返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列,恰好您把 聚合索引建立在了该列,这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时,这个速度就将是很快的,因为您的这本字典正文是按日期进行 排序的,聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可;而不像非聚集索引,必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码,然后再根据页码查到 具体内容。

    (三)结合实际,谈索引使用的误区

    理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引,但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区,以便于大家掌握索引建立的方法。

    1、主键就是聚集索引

    这种想法笔者认为是极端错误的,是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。

    通常,我们会在每个表中都建立一个ID列,以区分每条数据,并且这个ID列是自动增大的,步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列 Gid就是如此。此时,如果我们将这个列设为主键,SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处,就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序,但笔者认为这样做意义不大。

    显而易见,聚集索引的优势是很明显的,而每个表中只能有一个聚集索引的规则,这使得聚集索引变得更加珍贵。

    从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出,使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求,迅速缩小查询范围,避免全表扫描。在实际应用中, 因为ID号是自动生成的,我们并不知道每条记录的ID号,所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪 费。其次,让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则;当然,这种情况只是针对用户经常修改记录内容, 特别是索引项的时候会负作用,但对于查询速度并没有影响。

    在办公自动化系统中,无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。

    通常,办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况,但如果您的系统已 建立了很长时间,并且数据量很大,那么,每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描,这样做意义是不大的,绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过 了,这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上,我们完全可以让用户打开系统首页时,数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件,通过“日期”这个字段 来限制表扫描,提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年,那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍,甚至更快。

    在这里之所以提到“理论上”三字,是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时,您的查询速度是没有这么高的,即使您在“日期”这个 字段上建立的索引(非聚合索引)。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现(3个月内的数据为25万条):

    (1)仅在主键上建立聚集索引,并且不划分时间段:

    Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen

    用时:128470毫秒(即:128秒)

    (2)在主键上建立聚集索引,在fariq上建立非聚集索引:

    select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

    where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

    用时:53763毫秒(54秒)

    (3)将聚合索引建立在日期列(fariqi)上:

    select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

    where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

    用时:2423毫秒(2秒)

    虽然每条语句提取出来的都是25万条数据,各种情况的差异却是巨大的,特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上,如果您的数据库真的有 1000万容量的话,把主键建立在ID列上,就像以上的第1、2种情况,在网页上的表现就是超时,根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个 最重要的因素。

    得出以上速度的方法是:在各个select语句前加:

    declare @d datetime

    set @d=getdate()

    并在select语句后加:

    select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())

    2、只要建立索引就能显著提高查询速度

    事实上,我们可以发现上面的例子中,第2、3条语句完全相同,且建立索引的字段也相同;不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引,后者在此字段上建立的是聚合索引,但查询速度却有着天壤之别。所以,并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。

    从建表的语句中,我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在 现实中,我们每天都会发几个文件,这几个文件的发文日期就相同,这完全符合建立聚集索引要求的:“既不能绝大多数都相同,又不能只有极少数相同”的规则。 由此看来,我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。

    3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引,以提高查询速度

    上面已经谈到:在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要,我们可以把他们合并起来,建立一个复合索引(compound index)。

    很多人认为只要把任何字段加进聚集索引,就能提高查询速度,也有人感到迷惑:如果把复合的聚集索引字段分开查询,那么查询速度会减慢吗?带着这 个问题,我们来看一下以下的查询速度(结果集都是25万条数据):(日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列,用户名neibuyonghu排在 后列)

    (1)select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

    where fariqi>'2004-5-5'

    查询速度:2513毫秒

    (2)select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

    where fariqi>'2004-5-5' and neibuyonghu='办公室'

    查询速度:2516毫秒

    (3)select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

    where neibuyonghu='办公室'

    查询速度:60280毫秒

    从以上试验中,我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的,甚至比用上全部的复 合索引列还要略快(在查询结果集数目一样的情况下);而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话,这个索引是不起任何作用的。当然,语句1、2的 查询速度一样是因为查询的条目数一样,如果复合索引的所有列都用上,而且查询结果少的话,这样就会形成“索引覆盖”,因而性能可以达到最优。同时,请记 住:无论您是否经常使用聚合索引的其他列,但其前导列一定要是使用最频繁的列。

    (四)其他书上没有的索引使用经验总结

    1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

    下面是实例语句:(都是提取25万条数据)

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi='2004-9-16'

    使用时间:3326毫秒

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000

    使用时间:4470毫秒

    这里,用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。

    2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快,特别是在小数据量情况下

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi

    用时:12936

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid

    用时:18843

    这里,用聚合索引比用一般的主键作order by时,速度快了3/10。事实上,如果数据量很小的话,用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多;而数据量如果很大的话,如10万以上,则二者的速度差别不明显。

    3、使用聚合索引内的时间段,搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少,而无论聚合索引使用了多少个

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi>'2004-1-1'

    用时:6343毫秒(提取100万条)

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi>'2004-6-6'

    用时:3170毫秒(提取50万条)

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi='2004-9-16'

    用时:3326毫秒(和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样,那么用大于号和等于号是一样的)

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi>'2004-1-1' and fariqi

    用时:3280毫秒

    4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度

    下面的例子中,共有100万条数据,2004年1月1日以后的数据有50万条,但只有两个不同的日期,日期精确到日;之前有数据50万条,有5000个不同的日期,日期精确到秒。

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi>'2004-1-1' order by fariqi

    用时:6390毫秒

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi

    用时:6453毫秒

    (五)其他注意事项

    “水可载舟,亦可覆舟”,索引也一样。索引有助于提高检索性能,但过多或不当的索引也会导致系统低效。过多的索引甚至会导致索引碎片。

    索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。

    1. 不要索引常用的小型表

    不要为小型数据表设置任何键,假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。

    2. 不要把社会保障号码(SSN)或身份证号码(ID)选作键

    永远都不要使用 SSN 或 ID 作为数据库的键。除了隐私原因以外,SSN 或 ID 需要手工输入。永远不要使用手工输入的键作为主键,因为一旦你输入错误,你唯一能做的就是删除整个记录然后从头开始。

    3. 不要用用户的键

    在确定采用什么字段作为表的键的时候,可一定要小心用户将要编辑的字段。通常的情况下不要选择用户可编辑的字段作为键。这样做会迫使你采取以下两个措施:

    4. 不要索引 memo/notes 字段和不要索引大型文本字段(许多字符)

    这样做会让你的索引占据大量的数据库空间

    5. 使用系统生成的主键

    假如你总是在设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键,那么你实际控制了数据库的索引完整性。这样,数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。

    采用系统生成键作为主键还有一个优点:当你拥有一致的键结构时,找到逻辑缺陷很容易。

    二、改善SQL语句

    很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如:

    select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000

    和执行:

    select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan'

    一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语句的确是不一样,如果tID是一个聚合索引,那么后一句 仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了;而前一句则要先从全表中查找看有几个name='zhangsan'的,而后再根据限制条件条件 tID>10000来提出查询结果。

    事实上,这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”,它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间,也就是说,它能实现自动优化。

    虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化,但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理,如非这样,有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。

    在查询分析阶段,查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数(SARG),那么就称之为可优化的,并且可以利用索引快速获得所需数据。

    SARG的定义:用于限制搜索的一个操作,因为它通常是指一个特定的匹配,一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下:

    列名 操作符

    操作符列名

    列名可以出现在操作符的一边,而常数或变量出现在操作符的另一边。如:

    Name=’张三’

    价格>5000

    5000

    Name=’张三’ and 价格>5000

    如果一个表达式不能满足SARG的形式,那它就无法限制搜索的范围了,也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。

    介绍完SARG后,我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验:

    1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型

    如:name like ‘张%’ ,这就属于SARG

    而:name like ‘%张’ ,就不属于SARG。

    原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。

    2、or 会引起全表扫描

    如:Name=’张三’ and 价格>5000 符号SARG,

    而:Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。

    使用or会引起全表扫描。

    3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句

    不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句,如:NOT、!=、<>、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等,另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子:

    ABS(价格)<5000

    Name like ‘%三’

    有些表达式,如:

    WHERE 价格*2>5000

    SQL SERVER也会认为是SARG,SQL SERVER会将此式转化为:

    WHERE 价格>2500/2

    但我们不推荐这样使用,因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。

    4、IN 的作用相当与OR

    语句:

    Select * from table1 where tid in (2,3)

    Select * from table1 where tid=2 or tid=3

    是一样的,都会引起全表扫描,如果tid上有索引,其索引也会失效。

    5、尽量少用NOT

    6、exists 和 in 的执行效率是一样的

    很多资料上都显示说,exists要比in的执行效率要高,同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上,我试验了一下,发现二者无论是前面带不带not,二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询,我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开。

    (1)select title,price from titles where title_id in

    (select title_id from sales where qty>30)

    该句的执行结果为:

    表 'sales'。扫描计数 18,逻辑读 56 次,物理读 0 次,预读 0 次。

    表 'titles'。扫描计数 1,逻辑读 2 次,物理读 0 次,预读 0 次。

    (2)select title,price from titles where exists

    (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)

    第二句的执行结果为:

    表 'sales'。扫描计数 18,逻辑读 56 次,物理读 0 次,预读 0 次。

    表 'titles'。扫描计数 1,逻辑读 2 次,物理读 0 次,预读 0 次。

    我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。

    7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样

    前面,我们谈到,如果在LIKE前面加上通配符%,那么将会引起全表扫描,所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说,用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升,经我试验,发现这种说明也是错误的:

    select gid,title,fariqi,reader from tgongwen

    where charindex('刑侦支队',reader)>0 and fariqi>'2004-5-5'

    用时:7秒,另外:扫描计数 4,逻辑读 7155 次,物理读 0 次,预读 0 次。

    select gid,title,fariqi,reader from tgongwen

    where reader like '%' + '刑侦支队' + '%' and fariqi>'2004-5-5'

    用时:7秒,另外:扫描计数 4,逻辑读 7155 次,物理读 0 次,预读 0 次。

    8、union并不绝对比or的执行效率高

    我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描,一般的,我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明,这种说法对于大部分都是适用的。

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi='2004-9-16' or gid>9990000

    用时:68秒。扫描计数 1,逻辑读 404008 次,物理读 283 次,预读 392163 次。

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi='2004-9-16'

    union

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000

    用时:9秒。扫描计数 8,逻辑读 67489 次,物理读 216 次,预读 7499 次。

    看来,用union在通常情况下比用or的效率要高的多。

    但经过试验,笔者发现如果or两边的查询列是一样的话,那么用union则反倒和用or的执行速度差很多,虽然这里union扫描的是索引,而or扫描的是全表。

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi='2004-9-16' or fariqi='2004-2-5'

    用时:6423毫秒。扫描计数 2,逻辑读 14726 次,物理读 1 次,预读 7176 次。

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi='2004-9-16'

    union

    select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

    where fariqi='2004-2-5'

    用时:11640毫秒。扫描计数 8,逻辑读 14806 次,物理读 108 次,预读 1144 次。

    9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则,避免“select *”

    我们来做一个试验:

    select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc

    用时:4673毫秒

    select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc

    用时:1376毫秒

    select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc

    用时:80毫秒

    由此看来,我们每少提取一个字段,数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。

    10、count(*)不比count(字段)慢

    某些资料上说:用*会统计所有列,显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根据的。我们来看:

    select count(*) from Tgongwen

    用时:1500毫秒

    select count(gid) from Tgongwen

    用时:1483毫秒

    select count(fariqi) from Tgongwen

    用时:3140毫秒

    select count(title) from Tgongwen

    用时:52050毫秒

    从以上可以看出,如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的,而count(*)却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要 快,而且字段越长,汇总的速度就越慢。我想,如果用count(*), SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然,如果您直接写count(主键)将会来的更直接些。

    11、order by按聚集索引列排序效率最高

    我们来看:(gid是主键,fariqi是聚合索引列)

    select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen

    用时:196 毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 289 次,物理读 1 次,预读 1527 次。

    select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc

    用时:4720毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 41956 次,物理读 0 次,预读 1287 次。

    select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc

    用时:4736毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 55350 次,物理读 10 次,预读 775 次。

    select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc

    用时:173毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 290 次,物理读 0 次,预读 0 次。

    select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc

    用时:156毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 289 次,物理读 0 次,预读 0 次。

    从以上我们可以看出,不排序的速度以及逻辑读次数都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相当的,但这些都比“order by 非聚集索引列”的查询速度是快得多的。

    同时,按照某个字段进行排序的时候,无论是正序还是倒序,速度是基本相当的。

    12、高效的TOP

    事实上,在查询和提取超大容量的数据集时,影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找,而是物理的I/0操作。如:

    select top 10 * from (

    select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen

    where neibuyonghu='办公室'order by gid desc) as a

    order by gid asc

    这条语句,从理论上讲,整条语句的执行时间应该比子句的执行时间长,但事实相反。因为,子句执行后返回的是10000条记录,而整条语句仅返回 10条语句,所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。TOP关键词是 SQL SERVER中经过系统优化过的一个用来提取前几条或前几个百分比数据的词。经笔者在实践中的应用,发现TOP确实很好用,效率也很高。但这个词在另外一 个大型数据库ORACLE中却没有,这不能说不是一个遗憾,虽然在ORACLE中可以用其他方法(如:rownumber)来解决。在以后的关于“实现千

    万级数据的分页显示存储过程”的讨论中,我们就将用到TOP这个关键词。

    到此为止,我们上面讨论了如何实现从大容量的数据库中快速地查询出您所需要的数据方法。当然,我们介绍的这些方法都是“软”方法,在实践中,我们还要考虑各种“硬”因素,如:网络性能、服务器的性能、操作系统的性能,甚至网卡、交换机等。

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    weixin_28769407 2021-01-18 19:58:20
  • 聚集索引(Clustered Index) 聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树,同时叶子节点中存放的即为整张表的行记录数据。 聚集索引的叶子节点称为数据页,每个数据页通过一个双向链表来进行链接,而且数据页按照...

    一. 聚集索引(Clustered Index)
    聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树,同时叶子节点中存放的即为整张表的行记录数据。
    聚集索引的叶子节点称为数据页,每个数据页通过一个双向链表来进行链接,而且数据页按照主键的顺序进行排列。

    二. 辅助索引
    辅助索引(二级索引):叶子节点中存储主键值,每次查找数据时,根据索引找到叶子节点中的主键值,根据主键值再到聚簇索引中得到完整的一行记录。

    三. 覆盖索引
    当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了。如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫 做覆盖索引。

    四. 联合索引
    联合索引是指对表上的多个列进行索引。
    在这里插入图片描述
    联合索引也是一棵B+树,其键值数量大于等于2。键值都是排序的,通过叶子节点可以逻辑上顺序的读出所有数据。数据(1,1)(1,2)(2,1)(2,4)(3,1)(3,2)是按照(a,b)先比较a再比较b的顺序排列。

    基于上面的结构,对于以下查询显然是可以使用(a,b)这个联合索引的:

    select * from table where a=xxx and b=xxx ;

    select * from table where a=xxx;

    但是对于下面的sql是不能使用这个联合索引的,因为叶子节点的b值,1,2,1,4,1,2显然不是排序的。

    select * from table where b=xxx

    联合索引的第二个好处是对第二个键值已经做了排序
    当执行

    select * from buy_log where user_id = 2;

    时,优化器会选择key(userid);但是当执行以下sql:

    select * from buy_log where user_id = 2 order by buy_date desc;

    时,优化器会选择key(userid, buy_date),因为buy_date是在userid排序的基础上做的排序。

    五. 最左前缀原则
    mysql 建立多列索引(联合索引)有最左前缀的原则,即最左优先,如:

    如果有一个 2 列的索引 (col1, col2),则已经对 (col1)、(col1, col2) 上建立了索引;
    如果有一个 3 列索引 (col1, col2, col3),则已经对 (col1)、(col1, col2)、(col1, col2, col3) 上建立了索引;
    很容易从上面的联合索引看出这个原则的来源

    六.注意

    1. 范围查询
      mysql 会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。范围列可以用到索引,但是范围列后面的列无法用到索引。即,索引最多用于一个范围列,因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引

    2. like 语句的索引问题
      如果通配符 % 不出现在开头,则可以用到索引,但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀
      在 like “value%” 可以使用索引,但是 like “%value%” 不会使用索引,走的是全表扫描

    3. 不要在列上进行运算
      如果查询条件中含有函数或表达式,将导致索引失效而进行全表扫描
      例如 select * from user where YEAR(birthday) < 1990
      可以改造成 select * from users where birthday <’1990-01-01′

    4. 索引不会包含有 NULL 值的列
      只要列中包含有 NULL 值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有 NULL 值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以在数据库设计时不要让字段的默认值为 NULL

    5. 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是 count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是 1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是 0。一般需要 join 的字段都要求区分度 0.1 以上,即平均 1 条扫描 10 条记录

    6. 覆盖索引的好处
      如果一个索引包含所有需要的查询的字段的值,我们称之为覆盖索引。覆盖索引是非常有用的工具,能够极大的提高性能。因为,只需要读取索引,而无需读表,极大减少数据访问量

    七. 索引失效情况
    在数据库表中,使用索引可以提高查询速度。但是索引并不是对所有的查询操作都会生效的。比如以下几种情况,将导致索引失效:

    1、如果查询条件用or,必须or条件中的每个列都加上索引,否则无效。

    2、对于复合索引(又叫多列索引或者联合索引),如果查询的列不使用复合索引的第一部分,则不使用索引。例如,tb表的复合索引为(key1,key2,key3),则查询select * from tb where key2=1 and key2>5将不会使用索引。

    3、如果like是以%开头的,则该列上的索引不会被使用。例如:select * from tb where key1 like “%a”; 即使key1列上建立了索引,该查询也不会使用索引。

    4、存在索引列的数据类型隐形转换,则不使用索引。例如:列key1的数据类型为字符串,select * from tb where key1=1; 将不会使用索引。要想使用索引,必须将字符串用引号印起来。

    5、where字句里对索引列有数学运算或者使用函数,则不使用索引

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