索引的创建创建主键索引PRIMARY KEY：ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 创建唯一索引UNIQUE ：ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 创建普通索引INDEX： ALTER TABLE `table_name` AD
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2024-03-19 20:14:26
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多健索引与单键索引创建形式相同，区别在于字段的值，单键索引，顾名思义，他的值为一个单一的值，例如字符串，数字或者日期，而多健索引，他的值具有多个记录，例如一个数组，两者建立方式类似 增加一条数组记录 > db.test2.insert({x:[1,2,3,4,5]}) WriteResult({ "
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2018-08-02 06:40:00
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SQL Server 索引结构及其使用（三） 作者：freedk一、深入浅出理解索引结构 二、改善SQL语句 实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程 建立一个 Web 应用，分页浏览功能必不可少。这个问题是数据库处理中十分常见的问题。经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也就是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。但这种分页方
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2024-07-30 10:48:19
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字典树又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。性质根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符；从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串
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2024-07-06 09:36:50
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聚集索引聚集索引即基于数据行的键值在表内排序和存储这些数据行。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。从某种程度上，聚集索引即数据，这句话是有道理的；但正如同其他索引一样，聚集索引也是按 B 树结构进行组织的。既然是B树组织，那么就有叶子结点和非叶子节点之分。聚集索引B 树的顶端节点称为根节点；聚集索引中的底层节点称为叶节点。在根节点与叶节点之间的任何索引级别统称为中间级。在聚
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2024-03-18 20:04:16
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语法：CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100GO/*实例*/USE 库名GOIF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如
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2024-02-08 22:56:54
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MS SQL Server2005
有一计算列用到了自定义函数函数代码如下： View Code
CREATE FUNCTION
[
dbo
].
[
f_RecommendCondition
]
(
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2024-03-21 23:30:38
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1.基础使用1.普通索引 添加INDEX
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ( column )
下面演示下给user表的name字段添加一个索引
2.主键索引 添加PRIMARY KEY
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY ( column )
3.唯一索引 添加UNIQUE
ALTER TAB
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2024-06-19 18:26:37
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以下文章非原创，仅为分享、学习！！！ 当大家发现数据库查询性能很慢的时候，大家都会想到加索引来优化数据库查询性能， 但是面对一个复杂的SQL语句，找到一个优化的索引组合对人脑来讲，真的不是一件很简单的事。 好在SQLSERVER提供了两种“自动”功能，给你建议，该怎么调整索引 第一种是使用DMV 第
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2016-07-27 16:18:00
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关键字：查看索引碎片，重建索引 一、概述SQLServer提供了一个数据库命令——DBCC SHOWCONTIG——来确定一个指定的表或索引是否有碎片。 示例：显示数据库里所有索引的碎片信息DBCC SHOWCONTIG WITH ALL_INDEXES 显示指定表的所有索引的碎片信息DBCC SHOWCONTIG (authors) WITH ALL_I
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2024-05-02 17:51:27
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索引(Index)好比书的目录，当进行检索时不必扫描整个表，就可以迅速的找到表中的数据。书要制作目录可以方便查找，但也需要纸张来存储目录信息，如果增加或删除了书的内容，那么目录必定也要做修改，索引与之类似，可以快速检索，但也需要一定的内存开销以及维护开销。 首先先解释下索引是如何快速找到数据的？ 索引是一个单独的、物理的分散存储数据库结构。它是针对一个表建立的，每个索引页面中的行都含有逻辑
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2024-03-16 09:43:33
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文章目录1.索引概念2.索引种类2.1聚集索引2.2非聚集索引2.3唯一索引2.4主键索引3.建立索引4.管理索引 1.索引概念索引是与表或视图关联的磁盘上结构，可以加快从表或视图中检索行的速度。 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。 这些键存储在一个结构（B 树）中，使 SQL Server 可以快速高效地找到与键值关联的行。2.索引种类2.1聚集索引聚集索引，你逻辑上怎么创建的，在物理
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2024-02-28 11:47:31
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索引分为两大类:聚集索引和非聚集索引一、聚集索引当数据表中的一列被确定为主键后,SQLServer会自动为它建立聚集索引,因为聚集索引是标识每个记录行的键,所以它将被应用到每个查询中.二、非聚集索引非聚集索引的情况就比较复杂了,因为它是相对于表独立组织的,在SQLServer中有单独的结构来存储非聚集索引.有一点是要注意的,不要代替查询优化器去指定某个索引,DBA应该想办法避免优化器不使用索引进行
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2024-02-23 20:24:12
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1、写在前面 微软专门给出SQL Server设计思路及实现路线，从7大体系结构阐述是如何实现，通过了解这些，我们就可以总结出数据库设计原则、编程中sql写法及注意事项，从而优化我们的系统性能，本系列着重讨论SQL Server索引体系。以下为主要内容： 页和区体系结构 表和索引数据结构体系结构 查询处理体系结构
2、数据存储结构 文
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2024-03-26 16:36:42
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这一篇再说下索引的最后一个主题，索引覆盖，当然学习比较好的捷径是看看那些大师们设计的索引，看从中能提取些什么营养的东西，下面我们看看数据库中一个核心的Orders表。一：查看表的架构1. 先查看这个表的大概架构信息--查看表的架构信息
SELECT c.column_id,c.name,t.name FROM sys.columns AS c
JOIN sys.types t
ON c.syst
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2024-06-04 23:49:56
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什么是索引视图？ 许多年来，Microsoft® SQL Server™ 一直都提供创建虚拟表（称为视图）的功能。在过去，这些视图主要有两种用途： 提供安全机制，将用户限制在一个或多个基表中的数据的某个子集。 提供一种机制，允许开发人员定制用户如何才能以逻辑方式查看存储在基表中的数据。 SQL Server 2000 已经扩展了 SQL Server 视图的功能，以提高系统性能。它可以
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2024-04-23 07:52:24
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SQL Server 索引结构及其使用（一）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
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2024-04-17 11:12:35
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我们来简单地看看SQL SERVER索引是如何工作的，关于索引的一些概念就不说了。 聚簇索引：(图A)我们来看图A,聚簇索引的结构图。数据页就是数据库里实际存储数据的地方，可以看到是按页1页1页存的。假设那个列是”LastName”。因为是聚集索引,所以它是按照顺序排下来的。可以看到，索引是一棵树，首先先看一下这棵树是怎么形成的。先看Page100和Page110的最上面，由它们形成了P
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2024-03-19 16:41:05
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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，将聚集
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2024-03-24 20:24:11
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SQL语句及索引的优化1. 尽量避免使用子查询例：SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name = 'chackca');其子查询在Mysql5.5版本里，内部执行计划是这样：先查外表再匹配内表，而不是先查内表t2，当外表的数据很大时，查询速度会非常慢。在MariaDB10/Mysql5.6版本里，采用join关联方式对其进行了优化
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2024-04-22 21:14:05
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