避免对经常更新的表进行过多的索引，并且索引中的列尽可能少。而对经常用于查询的字段(外键)应该创建索引，但要避免添加不必要的字段。数据量小的表最好不要使用索引，由于数据较少，查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短，索引可能不会产生优化效果。在条件表达式中经常用到的、不同值较多(主键的列)的列上建立索引，在不同值少的列上不要建立索引。比如在学生表的“性别”字段上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无
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2024-03-17 16:52:57
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最近一段时间换工作，然后去面试发现很多会问关于大数据量数据查询性能优化的问题，感觉自己之前做项目都是一知半解的状态，很多东西都没有搞明白，这点还蛮要命的。后面跟盆友讨论的时候，提到建索引分区，可以提高从海量数据中查询效率。一.索引的概念及原理数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询，更新数据库表中的数据。https://s2.
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2023-10-20 09:06:07
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什么是索引拿汉语字典的目录页（索引）打比方：正如汉语字典中的汉字按页存放一样，SQL Server中的数据记录也是按页存放的，每页容量一般为4K 。为了加快查找的速度，汉语字（词）典一般都有按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引），我们可以选择按拼音或笔画查找方式，快速查找到需要的字（词）。同理，SQL Server允许用户在表中创建索引，指定按某列预先排序，从而大大提高查询速度。•&
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2023-07-27 23:28:46
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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，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子：图书馆的例子：一个图书馆那么多书，怎么管理呢？建立一个字母开头的目录，例如：a开
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2024-02-28 11:01:25
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变量1.局部变量的声明（一个@） declare @n int --声明变量关键字为declare 然后@加变量名 后面是变量类型 declare @s varchar(36)2.局部变量的赋值 set @s='f4' set @n=@n+1 --变量的赋值有两种方法，一种是通过set，一种是select 如果变量不附初始值则默认为nul
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2024-03-15 18:58:14
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SQLServer索引类型和索引导航 虽然在SQLServer中名义上有两种类型的索引(聚集索引和非聚集索引)，但实际上，内部来说有3种索引类型，分别是聚集索引，非聚集索引其中包含堆上的非聚集所以，聚集索引上的非聚集索引。 物理数据的存储方式在聚集索引和非聚集索引之间有所不同。SQLServer遍历B树到达最终数据的方式在3种索引类型之间各不相同
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2024-03-05 13:57:13
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目录一、概念二、复合索引最左特性（原则）三、原理四、索引及其扫描类型五、索引的优缺点一、概念索引是一种排好序的快速查找的数据结构，它帮助数据库高效的进行数据的检索。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构（额外的存储空间），这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构上实现高效的查找算法。这种数据结构就叫做索引。同时，大多数索引都采用BTree树方式构建。索引包括：单值
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2024-02-09 15:54:04
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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”。 从本系列文章的第十篇到第十二篇讲述了索引的内部结构以及索引结构改变所带来的影响。在本篇文章中，我们继续来看由INSE
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2024-03-15 19:20:36
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SQL Server性能优化涉及到许多方面，如良好的系统和数据库设计，优质的SQL编写，合适的数据表索引设计，甚至各种硬件因素：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。这篇文章主要讲到如何改善索引 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
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2023-07-01 09:19:34
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在视图上创建索引的另一个好处是：查询优化器开始在查询中使用视图索引，而不是直接在 FROM 子句中命令视图。这样一来，可从索引视图检索数据而无需重新编码，由此带来的高效率也使现有查询获益。在视图上创建的第一个索引必须是唯一聚集索引。在创建唯一聚集索引后，可创建其它非聚集索引。视图上的索引命名规则与表上的索引命名规则相同。唯一区别是表名由视图名替换。(Sql Server联机帮助)
没研究过，说不出
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2023-10-24 13:20:34
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1.索引索引，类似书籍的目录，可以根据目录的某个页码立即找到对应的内容。索引的优点：1. 天生排序，2. 快速查找。索引的缺点：1. 占用空间，2. 降低更新表的速度。注意点：小表使用全表扫描更快，中大表才使用索引。超级大表索引基本无效。索引从实现上说，分成 2 种：聚集索引和辅助索引(也叫二级索引或者非聚集索引)从功能上说，分为 6 种：普通索引，唯一索引，主键索引，复合索引，外键索
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2024-06-30 17:07:33
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阅读查询计划:通往SQL Server索引级别9的阶梯作者：大卫•杜兰特该系列本文是楼梯系列的一部分:SQL Server索引的阶梯索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库非常了解设计器的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引常常被添加到事后。这里最后是一个简单的系列文章，它应该能让任何数据库专业人员快速“跟上”他们的步伐在整个楼梯中，我们经常声明某个查询以某种方式执行;我们引用生成的查询
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2024-07-29 17:20:05
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为了更好地理解覆盖索引，在正式介绍覆盖索引之前，首先稍微来谈一谈有关索引的一些基础知识。数据页和索引页 在SQLServer中，数据存储的基本单位是页，一页的大小为8KB，分别由页首，数据行和行偏移量组成，如下图结构： 页首固定占用96个字节，用来存储相关的页面系统信息，例如所属的数据库表对象Id等。数据行是真实数据的存储区域，每一行的大小是不固定的。行偏移量是一个数组，数组的每个位置
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2024-07-26 01:06:08
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表的索引与字典中的索引非常相似。它可以极大地提高查询的速度。对一个较大的表来说，通过加索引，一个通常要花费几个小时来完成的查询只要几分钟就可以完成。（对于包含索引的数据库，SQL Sever需要一个可观的额外空间。例如，要建立一个聚簇索引，需要大约１.２倍于数据大小的空间。速度是需要付出代价的。）索引有两种类型：聚簇索引和非聚簇索引。在聚簇索引中，索引树的叶级页包含实际的数据：记录的索引顺序与物理
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2024-02-28 11:47:38
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前言：
在前面一文中，已经提到了三类常见的索引问题，那么问题来了，当系统出现这些问题时，该如何应对？ 简单而言，需要分析现有系统的行为，然后针对性地对索引进行处理：
o 对于索引不足的情况：检查缺少索引的情况，也需要检查现有索引定义是否有问题。
o 对于索引过多的情况：分析每一个索引的使用情况，判断是否有存在的必要或者可合并、可修改的可能。
o 对于索引不合理的情
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2024-05-22 08:50:39
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SQL Server研习录（28）——主键与索引的关系与区别版权声明一、什么是主键？二、什么是索引？三、主键和聚集索引的区别四、复合主键的重复值 版权声明本文原创作者：清风不渡博客地址： 此篇博客主要是为了将主键与索引的知识进行一个系统的总结，并将他们的关系与区别记录下来，进行一次梳理，如有错误，欢迎各位指正一、什么是主键？ 主键（PRIMARY KEY）就像我们的身份证号一样是唯一的，如果
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2024-02-28 11:12:45
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Select * 一定不走索引是否正确？走索引指的是：SQL语句的执行计划用到了1、聚集索引查找 2、索引查找 ，并且查询语句中需要有where子句根据where子句的过滤条件，去聚集索引或非聚集索引那里查找记录一张表只有一列的情况：聚集索引 1 USE [tempdb]
2 GO
3 CREATE TABLE t1 ( id INT )
4 GO
5 CR
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2024-02-28 11:50:06
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online建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX [Ind_name] ON [dbo].[table_name]( col1,col2 desc)
原创
2023-05-06 23:04:37
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唯一索引（UNIQUE INDEX） 当主键创建时如果不设置为聚集索引，那么就一定是唯一的非聚集索引。实际上，唯一索引，故名思议就是它要求该列上的值是唯一的。唯一索引能够保证索引键中不包含重复的值，从而使表中的每一行从某种方式上具有唯一性。 创建 UNIQUE 约束和创建与约束无关的唯一索引并没有明显的区别。进行数据验证的方式相同，而且对于唯一索引是由约束创建的还是
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2024-02-29 22:18:45
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不要认为只要有负向查询出现在查询条件WHERE子句中就一定认为索引就没有效用，在WHERE子句中使用非SARG并不一定导致全表扫描或是聚集索引扫描。SQL SERVER可以在某些非SARG状况中使用索引，以及查询中虽然包含了部分非SARG但仍可以对此查询中的SARG部分使用索引。
也不要认为在查询语句中的查询条件WHERE子句中使用SARG就一定会使用到相应的
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2024-03-13 20:39:28
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