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  • 数据库建立索引怎么利用索引查询

    千次阅读 2019-03-05 11:32:04
    数据库建立索引怎么利用索引查询?精选 1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。 索引的使用要恰到好处,其...

    数据库建立索引怎么利用索引查询? 精选

    1.合理使用索引
    索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
    索引的使用要恰到好处,其使用原则如下:
    在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
    在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。
    在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。
    如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(compound index)。
    使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁操作而 使得读取效率降低,如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来,可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性,必要时进行修复。另外,当数据库表更新大量 数据后,删除并重建索引可以提高查询速度。
    (1)在下面两条select语句中:
    SELECT * FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0;
    SELECT * FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;
    如果数据表中的数据field1都>=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多,因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。
    第一个原则:在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。
    (2)在下面的select语句中:
    SELECT * FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;
    若有索引index(a,b,c),则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
    第二个原则:where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
    ——————————————————————————
    以下假设在field1上有唯一索引I1,在field2上有非唯一索引I2。
    ——————————————————————————
    (3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快
    SELECT * FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]
    因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。
    (4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢
    因为前者可以迅速定位索引。
    (5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢,
    因为后者不使用索引。
    (6) 使用函数如:
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。
    如果一个表有两万条记录,建议不使用函数;如果一个表有五万条以上记录,严格禁止使用函数!两万条记录以下没有限制。
    (7) 空值不在索引中存储,所以
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。
    (8) 不等式如
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。
    相似地,
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。
    (9) 多列索引,只有当查询中索引首列被用于条件时,索引才能被使用。
    (10) MAX,MIN等函数,使用索引。
    SELECT max(field2) FROM tb 所以,如果需要对字段取max,min,sum等,应该加索引。
    一次只使用一个聚集函数,如:
    SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb
    不如:SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)
    (11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引,修改该字段值时还要修改索引,所以更新该字段的操作比没有索引更慢。
    (12) 索引值过大(如在一个char(40)的字段上建索引),会造成大量的I/O开销(甚至会超过表扫描的I/O开销)。因此,尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。
    (13) 对于多列索引,ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。
    (14) 在sybase中,如果ORDER BY的字段组成一个簇索引,那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。
    (15) 多表联结(具体查询方案需要通过测试得到)
    where子句中限定条件尽量使用相关联的字段,且尽量把相关联的字段放在前面。
    SELECT a.field1,b.field2 FROM a,b WHERE a.field3=b.field3
    field3上没有索引的情况下:
    对a作全表扫描,结果排序
    对b作全表扫描,结果排序
    结果合并。
    对于很小的表或巨大的表比较合适。
    field3上有索引
    按照表联结的次序,b为驱动表,a为被驱动表
    对b作全表扫描
    对a作索引范围扫描
    如果匹配,通过a的rowid访问
    (16) 避免一对多的join。如:
    SELECT tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1.field2=tb2.field2 AND tb1.field2=‘BU1032’ AND tb2.field2= ‘aaa’
    不如:
    declare @a varchar(80)
    SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’
    SELECT tb1.field3,tb1.field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’
    (16) 子查询
    用exists/not exists代替in/not in操作
    比较:
    SELECT a.field1 FROM a WHERE a.field2 IN(SELECT b.field1 FROM b WHERE b.field2=100)
    SELECT a.field1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.field2=b.field1 AND b.field2=100)
    SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)
    SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE b.field2=a.field1)
    (17) 主、外键主要用于数据约束,sybase中创建主键时会自动创建索引,外键与索引无关,提高性能必须再建索引。
    (18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。
    (19) 使用count(*)而不要使用count(column_name),避免使用count(DISTINCT column_name)。
    (20) 等号右边尽量不要使用字段名,如:
    SELECT * FROM tb WHERE field1 = field3
    (21) 避免使用or条件,因为or不使用索引。
    2.避免使用order by和group by字句。
    因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用,可用视图、人工生成临时表的方法来代替。
    如果必须使用,先检查memory、tempdb的大小。
    测试证明,特别要避免一个查询里既使用join又使用group by,速度会非常慢!
    3.尽量少用子查询,特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。
    一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
    4.消除对大型表行数据的顺序存取
    在 嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
    比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询 10亿行数据。
    避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
    例如,两个表:学生表(学号、姓名、年龄……)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个 表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
    还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。
    下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作:
    SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
    虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合,所以应该改为如下语句:
    SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
    UNION
    SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
    这样就能利用索引路径处理查询。
    5.避免困难的正规表达式
    MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
    即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode >“98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。
    另外,还要避免非开始的子串。例如语句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3] >“80”,在where子句中采用了非开始子串,因而这个语句也不会使用索引。
    6.使用临时表加速查询
    把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如:
    SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other COLUMNS
    FROM cust,rcvbles
    WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
    AND rcvblls.balance>0
    AND cust.postcode>“98000”
    ORDER BY cust.name
    如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中,并按客户的名字进行排序:
    SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other COLUMNS
    FROM cust,rcvbles
    WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
    AND rcvblls.balance>;0
    ORDER BY cust.name
    INTO TEMP cust_with_balance
    然后以下面的方式在临时表中查询:
    SELECT * FROM cust_with_balance
    WHERE postcode>“98000”
    临时表中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。
    注意:临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下,注意不要丢失数据。
    7.用排序来取代非顺序存取
    非顺序磁盘存取是最慢的操作,表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况,使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

    展开全文
  • 建立索引的操作步骤如下:1、首先我们打开一个要操作的数据表,如下图所示,我们需要给name字段添加索引。2、接下来我们就可以通过create index来添加索引了,如下图所示,on后面的内容别丢掉了。3、然后我们展开表...

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    索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多。建立索引的操作步骤如下:

    1、首先我们打开一个要操作的数据表,如下图所示,我们需要给name字段添加索引。

    eba30c03ce38d92329ae1d529f45771b.png

    2、接下来我们就可以通过create index来添加索引了,如下图所示,on后面的内容别丢掉了。

    c93d08395156cec316c5de0b8d7bbad2.png

    3、然后我们展开表下面的索引文件夹,就可以看到创建的索引了。

    d42c755c04276feb39511233a03e7f02.png

    4、接下来我们在创建索引的时候还可以在字段后面添加排序方式。

    7c1afb75d873c617be778f1e2ccebb1c.png

    5、然后删除索引的时候用的是drop语句,如下图所示,和删除表类似。

    9946270bb8d35b35bda2ff0788dd5ab7.png

    6、最后执行drop语句以后,在索引文件夹下面就没有了索引。

    88169f51bc2980c51fbaa6ba46cf6271.png

    扩展资料

    索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散的存储结构。索引是针对表而建立的,它是由数据页面以外的索引页面组成的,每个索引页面中的行都会含有逻辑指针,以便加速检索物理数据。 [2]

    在数据库关系图中,可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表,或保存该表所在的关系图时,索引将保存在数据库中。

    在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。

    索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引以找到特定值,然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。

    当表中有大量记录时,若要对表进行查询,第一种搜索信息方式是全表搜索,是将所有记录一一取出,和查询条件进行一一对比,然后返回满足条件的记录,这样做会消耗大量数据库系统时间,并造成大量磁盘I/O操作;第二种就是在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的索引值,最后通过保存在索引中的ROWID(相当于页码)快速找到表中对应的记录。

    优点

    1.大大加快数据的检索速度;

    2.创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性;

    3.加速表和表之间的连接;

    4.在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间。

    缺点

    1.索引需要占物理空间。

    2.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。

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  • 概述我们知道MySQL Innodb 对于索引长度的限制为 767 字节,并且UTF8mb4字符集是4字节字符集,则 767字节...那么怎么去计算mysql数据库索引长度呢?实验测试先看网上一道题目,针对表t,包含了三个字段a、b、c,假设...

    概述

    我们知道MySQL Innodb 对于索引长度的限制为 767 字节,并且UTF8mb4字符集是4字节字符集,则 767字节 / 4字节每字符 = 191字符(默认索引最大长度),所以在varchar(255)或char(255) 类型字段上创建索引会失败,提示最大索引长度为767字节。

    那么怎么去计算mysql数据库索引长度呢?

    ce70acdc29bef1120f5b7b36b5257b6a.gif

    实验测试

    先看网上一道题目,针对表t,包含了三个字段a、b、c,假设其默认值都非空,现创建组合索引index(a,b,c) 分析select * from t where a=1 and c=1 和select * from t where a=1 and b=1区别?

    1、创建表

    create table t(a int(5) not null,b int(5) not null,c int(2) not null);create index idx_all on t(a,b,c);
    abc58699b5e35b782c07255478a7b7e4.png

    2、分别执行这两条语句

    mysql> explain select * from t where a=1 and c=1;mysql> explain select * from t where a=1 and b=1;
    3503b5215cfe4b07c36843228585bab7.png

    3、思路

    这里可以发现,前面两个的区别主要是在于key_len上,我的理解是:

    将组合索引想成书的一级目录、二级目录、三级目录,如index(a,b,c),相当于a是一级目录,b是一级目录下的二级目录,c是二级目录下的三级目录。要使用某一目录,必须先使用其上级目录,除了一级目录除外。

    所以

    where a=1 and c=1只使用了一级目录,c在三级目录,没有使用二级目录,那么三级目录就没法使用

    where a=1 and b=1只使用了一级目录、二级目录。

    于是第二条查询的key_len更大。

    但是,具体key_len怎么计算的,上面怎样计算出是4和8的呢?

    8205bb6e377c89fde0c967eab768d526.gif

    4、key_len的计算.

    1.所有的索引字段,如果没有设置not null,则需要加一个字节。

    2.定长字段,int占四个字节、date占三个字节、char(n)占n个字符。

    3.对于变成字段varchar(n),则有n个字符+两个字节。

    4.不同的字符集,一个字符占用的字节数不同。latin1编码的,一个字符占用一个字节,gbk编码的,一个字符占用两个字节,utf8编码的,一个字符占用三个字节。

    5.索引长度 char()、varchar()索引长度的计算公式:

    (Character Set:utf8mb4=4,utf8=3,gbk=2,latin1=1) * 列长度 + 1(允许null) + 2(变长列)

    所以从上面可以得出

    where a=1 and c=1而言,key_len=4

    where a=1 and b=1而言,key_len=4+4=8

    5、创建新的测试表t2

    创建一个t2表,数据结构如下

    create table t2(id int(5) not null,name varchar(5) not null) engine=innodb default charset=latin1;create index idx_2 on t2(id,name);
    1b7168833d3e48fa38a4f0d96ab06859.png

    6、计算key_len

    explain select * from t2 where name="001" and id=1;
    a081123a53bc5f0ce509bffeb6c91e9f.png

    分析key_len=4+5*1+2=11,因为字段都是not null,int类型4个字节,varchar(5) 占用5个字符+2个字节,latin1编码的表一个字符占1个字节,故varchar(5) 占用7个字节。


    总结

    因为MySQL具有查询优化器,所以对where a=1 and c=1类型的查询,字段顺序没有任何影响,查询优化器会自动优化。where c=1 and a=1会被优化成where a=1 and c=1,但是建议还是使用where a=1 and c=1吧,便于理解以及查询缓冲。

    后面会分享更多devops和DBA方面的内容,感兴趣的朋友可以关注一下~

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  • 概述生产库中sqlserver怎么也占了三分之一,所以今天主要聊聊怎么在sqlserver数据库上去建索引。1、索引概述创建索引一般有以下两个目的:维护被索引列的唯一性和提供快速访问表中数据的策略。大型数据库有两种索引...

    概述

    生产库中sqlserver怎么也占了三分之一,所以今天主要聊聊怎么在sqlserver数据库上去建索引。


    1、索引概述

    创建索引一般有以下两个目的:维护被索引列的唯一性和提供快速访问表中数据的策略。

    大型数据库有两种索引即簇索引和非簇索引:

    1)非簇索引的表是按堆结构存储数据,所有的数据均添加在表的尾部;

    2)簇索引的表,其数据在物理上会按照簇索引键的顺序存储,一个表只允许有一个簇索引。

    因此,根据B树结构,可以理解添加任何一种索引均能提高按索引列查询的速度,但会降低插入、更新、删除操作的性能,尤其是当填充因子(Fill Factor)较大时。所以对索引较多的表进行频繁的插入、更新、删除操作,建表和索引时因设置较小的填充因子,以便在各数据页中留下较多的自由空间,减少页分割及重新组织的工作。

    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。作为一条规则,我通常对逻辑主键使用唯一的成组索引,对系统键(作为存储过程)采用唯一的非成组索引,对任何外键列[字段]采用非成组索引。不过,索引就象是盐,太多了菜就咸了。你得考虑数据库的空间有多大,表如何进行访问,还有这些访问是否主要用作读写,(即:在实际使用当中,应该充分考虑到索引的开销,包括磁盘空间的开销及处理开销(如资源竞争和加锁)。如果数据频繁的更新或删加,就不宜建立索引)

    实际上,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)。


    2、聚集索引结构

    在 SQL Server 中,索引是按 B 树结构进行组织的。

    聚集索引单个分区中的结构:

    a39ed5012199dec174617b449dda4a3f.png


    聚集索引(Clustered Index)特点:

    • 聚集索引的叶节点就是实际的数据页
    • 聚集索引中的排序顺序仅仅表示数据页链在逻辑上是有序的。而不是按照顺序物理的存储在磁盘上
    • 行的物理位置和行在索引中的位置是相同的
    • 每个表只能有一个聚集索引
    • 聚集索引的平均大小大约为表大小的5%左右

    3、非聚集索引结构

    非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,它们之间的显著差别在于以下两点:

    • 1. 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储。
    • 2. 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成。

    下图示意了单个分区中的非聚集索引结构:

    f4b8d1357fa8e7c1d0ee7bf997adafb9.png

    非聚集索引 (Unclustered Index) 特点:

    • 非聚集索引的页,不是数据,而是指向数据页的页。
    • 若未指定索引类型,则默认为非聚集索引。
    • 叶节点页的次序和表的物理存储次序不同
    • 每个表最多可以有249个非聚集索引
    • 在非聚集索引创建之前创建聚集索引(否则会引发索引重建)

    4、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。如果你翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明你的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那你也会将你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,你不需要再去查其他目录来找到你需要找的内容。
    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”。
    如果你认识某个字,你可以快速地从自动中查到这个字。但你也可能会遇到你不认识的字,不知道它的发音,这时候,你就不能按照刚才的方法找到你要查的字,而需要去根据“偏旁部首”查到你要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到你要找的字。但你结合“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,比如你查“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,现在你看到的连续的“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你所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到你所需要的页码。
    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”。
    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。

    两者的存储特点:

    1. 聚集索引。表数据按照索引的顺序来存储的,也就是说索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚集索引,叶子结点即存储了真实的数据行,不再有另外单独的数据页。 在一张表上最多只能创建一个聚集索引,因为真实数据的物理顺序只能有一种。
    2. 非聚集索引。表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引,叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针,其行数量与数据表行数据量一致。

    总之,聚集索引是一种稀疏索引,数据页上一级的索引页存储的是页指针,而不是行指针。而对于非聚集索引,则是密集索引,在数据页的上一级索引页它为每一个数据行存储一条索引记录。


    5、使用 聚集索引 或 非聚集索引 的场景

    下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引:

    6d212d8ad4a7ef90d4201748b5e39619.png

    总结

    “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,以使数据库能得到高性能的发挥。

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  • SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。  1.1 什么是索引?  SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,...
  • 数据库索引

    2015-05-05 15:14:00
    数据库索引怎么工作的呢?可以简单理解为我们要看一本书的某一个知识点,如果你从第一页开始一页页的找的话,是不是很慢呢,但是如果有目录的话,那么你就可以目录中查找你想要看的内容所在的页数,然后按照这个...
  • DB2中为一个表添加索引怎么做?1、首先,进行打开pycharm的界面当中,进行选中database选项。2、进行选中了database的选项,进行选中上 表 的选项。3、然后进行对表右键的操作,弹出了下拉菜单选中为 new 的选项。4...
  • MYSQL数据库索引

    2017-10-27 08:37:23
    1.工作原理: 数据库索引是怎么工作的呢?可以简单理解为我们要看一本书的某一个知识点,如果你从第一页开始一页页的找的话,是不是很慢呢,但是如果有目录的话,那么你就可以目录中查找...比如name列上建立索引
  • SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例,一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。  1.1什么是索引?  SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引索引...
  • 数据库索引的理解

    2019-05-23 10:53:02
    一般表查询时,如果没有建立索引,当查询一个字段符合条件的记录时,数据库会默认扫描整张表,如果表的条目很多,如千万条的级别,那么就会严重影响输出结果的速度。 数据库怎么解决查询速度慢的问题呢---------...
  • java中创建索引的方法:首先把对象转换为JSON字符串;然后把json文档写入...索引其实关键目的是为了加快检索速度而建立的,所以,怎么索引数据库系统本身的事情,作为数据库设计或使用者,设计并创建好索引然...
  • 数据库索引好比是一本...有了索引之后(必须是ID这一列上建立索引),直接在索引里面找44,就可以得知这一行的位置,也就是找到了这一行。可见,索引是用来定位的。 索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,聚簇索引
  • 1 数据库建立索引常用的规则如下:1、表的主键、外键必须有索引;2、数据量超过300的表应该有索引;3、经常与其他表进行连接的表,连接字段上应该建立索引;4、经常出现Where子句中的字段,特别是大表的字段,...
  • 索引可以提高数据的检索效率,也可以降低数据库的IO成本,并且索引还可以降低数据库的排序成本。排序分组操作主要消耗的就是CPU资源和内存,所以能够排序分组操作中好好的利用索引将会极大地降低CPU资源的消耗。...
  • 概述我们维护业务系统时,可能会建立很多索引,那么这些索引的使用到底怎么样,是否有些索引一直都没有用到过,那么oracle 是如何监控索引的使用状况,是否可以清除它们?监控索引一般有两种方式:1、直接监控索引...
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  • MySQL300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。一、导致SQL执行慢的原因1.硬件...
  • 概述我们维护业务系统时,可能会建立很多索引,那么这些索引的使用到底怎么样,是否有些索引一直都没有用到过,那么oracle 是如何监控索引的使用状况,是否可以清除它们?监控索引一般有两种方式:1、直接监控索引...
  • trip数据库建立

    2017-11-08 16:14:00
    建立TRIP数据库首先必须设计好数据库的结构,即它包含多少个、什么类型的字段、哪些字段要被快速查找等等,然后才能装入数据、对数据库进行倒排索引,最后才能提供快速查找。 具体我套话,我就不啰嗦了!让你明白...
  • 应该怎么建立索引呢,这里抛砖引玉,介绍一些基本方法。对于一些经常查询的字段,并且是用“等于”条件查询的字段,我们应该增加一些索引。例如:(1)通常对于id字段,我们都会增加一个索引(通常也是主键),以...
  • 前日,朋友说要一个表有十几个列要被用来join,问我索引应该怎么建立? 给出的答案是: 建一个聚集索引(最常用的列上而且重复得很少的列上),再几个比较用得多的列上建非聚集索引(由于手机上回复,懒得写太多的字咯....
  • 因为自增id是顺序的,所以我理解mysql在建立索引的时候很容易就能就能建立一颗树,小的放在左叶子节点,大的放在右叶子节点。当有新数据插入或者删除的时候也很容易分裂页或者重建整棵树。查询的时候也可以利用该索...

空空如也

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怎么在数据库建立索引