一. MYSQL的索引 mysql中，不同的存储引擎对索引的实现方式不同，大致说下MyISAM和InnoDB两种存储引擎。 MyISAM的B+Tree的叶子节点上的data，并不是数据本身，而是数据存放的地址。主索引和辅助索引没啥区别，只是主索引中的key一定得是唯一的。这里的索引都是非聚簇索引。 MyISAM还采用压缩机制存储索引，比如，第一个索引为“her”，第二个索引为“here”，那么第
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2024-03-26 13:16:37
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一.索引简介众所周知，索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构，SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构，聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。这篇文章会总结SQL Server以及MySQL的InnoDB和MyISAM两种SQL的索引。二.聚集索引聚集(clustered)索引，也叫聚簇索引。单单从定义来看是不是显得有点抽象，打个比方，一个表就像是我们以前用的新华字典
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2024-05-14 10:14:08
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近期看到一篇整理比较全面的介绍聚集索引与非聚集索引的好文，很通透，值得借鉴，下方附有原文链接==官方说法： 聚集索引 一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引
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2024-03-20 08:43:51
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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 &
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2024-04-25 15:30:00
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索引概述： 用户对数据库最频繁的操作是进行数据查询。一般情况下，数据库在进行查询操作时需要对整个表进行数据搜索。当表中的数据很多时，搜索数据就需要很长的时间，这就造成了服务器的资源浪费。为了提高检索数据的能力，数据库引入了索引机制。数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。 例如这样一个查询：select * from table1 where id=44。如果
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2024-03-22 19:24:16
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官方说法：
聚集索引
一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。
聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值
一、非聚集索引维护 非聚集索引的行定位器值保持相同的聚集索引值，即使该聚集索引列物理上重新定位后，也是如此。 为了优化这个维护开销，SQL Server添加一个指向旧数据页的指针，以在页面分割之后指向新的数据页面，而不是更新所有相关非聚集索引的行定位器。这样，虽然降低了非聚集索引的维护开销，但是增加了从非聚集索引行到数据行的导航开销，因为添加了一个旧数据页面和信数据页面之间的连接。因此，
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2024-03-18 19:26:23
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概述 如何编写性能比较高的SQL查询语句呢？两个方法：创建合理的索引；书写高效的SQL语句索引的基本原理 索引分为聚集索引和非聚集索引。一个表只能创建一个聚集索引和N个非聚集索引，这句话的由来主要是由于索引的原理决定的。 数据库中的一张表不论你
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2024-04-23 19:00:23
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一、数据定义语言DDL（Data Ddefinition Language）SQL数据定义语言主要用于定义逻辑结构，包括定义表，视图和索引1、定义#定义表
create table <表名>
#定义视图
create view <视图名>
#定义索引
create[unque][cluster] index <索引名> on
#unique选项表示此索引的每一个
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2023-10-16 17:53:07
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什么是索引：一般说法：索引是与表关联的磁盘上结构，可以加快从表中检索行的速度。索引包含由表中的一列或多列生成的键。这些键存储在一个结构中，使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行。高级说法：索引说白了就是Balanced Tree(简称B树)结构，多层次、自维护，节点存放表的数据标识信息，如果表中的一条记录在磁盘上占用500字节的话，我们对其中10字节的一个字段建立索引，那么该记
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2024-03-27 21:17:49
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在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构： CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen是红头文件表名
[Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,
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2024-04-18 11:19:38
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此文为个人学习知识点记录聚集索引：索引逻辑顺序与行物理顺序相同，实现物理排序，因此一个表只能一个聚集索引，但索引可以包含多个列。聚集索引可以提高查询速度和排序速度。eg:经常使用某一列排序时，在该列上聚集，则可以避免每次查询都进行排序非聚集索引：索引逻辑顺序与行物理顺序不同，聚集索引的叶节点是数据，非聚集索引的叶节点还是索引，只不过有一个指针指向对应的数据块注：图片和多数理论引自 皇图
原创
2016-04-05 16:15:18
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聚集索引 在创建聚集索引时，将会对表进行复制，对表中的数据进行排序，然后删除原始的表。因此，数据库上必须有足够的空闲空间，以容纳数据复本。默认情况下，表中的数据在创建索引时排序。但是，如果因聚集索引已经存在，且正在使用同一名称和列重新创建，而数据已经排序，则会重建索引，而不是从头创建该索引，以自动跳过排序操作。重建操作会检查行是否在生成
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2024-04-03 19:46:11
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使用索引优化SQL (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
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2024-03-22 23:34:35
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最近由于系统的需求，所以要了解一下如何优化sql server，下面是我的一些总结，不足的地方希望大家批评指正。说要优化大家一定会想到索引，那我们就从索引开始吧。 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)，下面就详细介绍一下。 (一)明明白白理解索
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2024-02-25 13:47:11
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SQL Server索引进阶第二篇：深入非聚集索引 索引设计是 数据库设计中比较重要的一个环节，对数据库的性能其中至关重要的作用，但是索引的设计却又不是那么容易的事情，性能也不是那么轻易就获取到的，很多的技术人员因为不恰当的创建索引，最后使得其效果适得其反，可以说“成也索引，败也索引”。 本系列文章来自 Stairway to SQL Server Indexes，然后经过我们团队的理解和整理
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2023-11-23 22:37:44
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根本区别聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致。聚集索引聚集索引表记录的排列顺序和索引的排列顺序一致，所以查询效率快，只要找到第一个索引值记录，其余就连续性的记录在物理也一样连续存放。聚集索引对应的缺点就是修改慢，因为为了保证表中记录的物理和索引顺序一致，在记录插入的时候，会对数据页重新排序。非聚集索引非聚集索引制定了表中记录的逻辑顺序，但是记录的物理和索引不一
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2024-04-26 22:00:33
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聚集索引和非聚集索引的区别有哪 SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引和非聚集索引。其中聚集索引表示表中存储的数据按照索引的顺序存储，检索效率比非聚集索引高，但对数据更新影响较大。非聚集索引表示数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置，非聚集索引检索效率比聚集索引低，但对数据更新影响较小。 方法/步骤
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2024-05-11 23:19:10
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聚集索引：一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 CREATE CLUSTERED INDEX CLUSTER_ID ON TABLE_NAME(ID)非聚集索引：一种索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。 CREATE NONCLUSTERED INDEX NONCLUSTER_ID ON TABLE_NAME(ID)拿新华字典查字打比方。聚集索引，
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2024-06-04 15:47:28
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http://www.cnblogs.com/aspnethot/articles/1504082.html
聚集索引和非聚集索引 （整理）
官方说法：
聚集索引
一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。
聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包
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2011-06-02 17:42:14
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