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程序猿眼中的聚集索引和非聚集索引

 2015/3/31 19:14:13  SFLYQ  程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:OS:这里对聚集所以和非聚集所以的概念说明就不叙述了。身为程序猿,在平时的开发中,数据的操作是经常要做的事情,大多数公司是没有DBA的,所以程序开发人员的在操作数据的时候根本不会去看SQL语句执行的效率,所以就时常的发现大数据的情况下查询数据库总会遇到各种缓慢Loading的情况。从用户的角度来说,我裤子都脱了,你给我看这个?从技术的角度来说,我他么这么流弊,怎么可以让查询这么卡。因此,作为程序猿的我们,在没有DBA的情况下,要掌握最基本的加快数据库查询的意识和技能;直接上实例,动态说明
  • 标签:程序 索引

 

    OS:这里对聚集所以和非聚集所以的概念说明就不叙述了。     身为程序猿,在平时的开发中,数据的操作是经常要做的事情,大多数公司是没有DBA的,所以程序开发人员的在操作数据的时候根本不会去看SQL语句执行的效率,所以就时常的发现大数据的情况下查询数据库总会遇到各种缓慢Loading的情况。     从用户的角度来说,我裤子都脱了,你给我看这个?
    从技术的角度来说,我他么这么流弊,怎么可以让查询这么卡。     因此,作为程序猿的我们,在没有DBA的情况下,要掌握最基本的加快数据库查询的意识和技能;          直接上实例,动态说明,有图有真相,简单粗暴。     这里我们先创建一张表:        
 CREATE TABLE [dbo].[Student](  [ID] [INT] IDENTITY(1,1) NOT NULL,  [Name] [NVARCHAR](50) NOT NULL,  [Age] [INT] NOT NULL,  [Height] [INT] NOT NULL,  [Address] [NVARCHAR](100) NULL,  [Class] [NVARCHAR](50) NOT NULL,  [EntranceDateTime] [DATETIME] NOT NULL,  CONSTRAINT [PK_Student] PRIMARY KEY CLUSTERED (  [ID] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY]   GO
 
ALTER TABLE [dbo].[Student] ADD CONSTRAINT [DF_Student_EntranceDateTime] DEFAULT (GETDATE()) FOR [EntranceDateTime] GO

  往表里插入 500万数据:

 
DECLARE @i INT; SET @i=1; WHILE(@i<5000001)BEGIN   INSERT INTO dbo.Student(Name,Age,Height,[Address],Class,EntranceDateTime) VALUES('yang_'+CONVERT(NVARCHAR(10),@i),RAND()*10+7,RAND()*100+50,'厦门土豪小区1座'+CONVERT(NVARCHAR(10),CONVERT(INT,RAND()*100+1))+'号',CONVERT(NVARCHAR(10),CONVERT(INT,RAND()*6+1))+'年级',GETDATE()) SET @i=@i+1; END
  1.合理的使用索引提高查询速度         查询表里,所有年龄为10的名字,如图:   从图中可以看出,使用了聚集索引扫描,逻辑读取55057次     添加索引:
CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX_Student_Age_Name] ON [dbo].[Student] (  [Age] ASC ) INCLUDE ( [Name]) WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] GO 、
    很明显的看出来,查询优化器使用了索引查找,逻辑读取次数变少为:2411,很可观。 (在执行计划中看到索引查找,就是说明索引被使用到了,如果出现索引扫描就说明索引没有被使用到) 这里注意:     误区:我添加了索引查询速度就一定比表扫描来得快,并且索引一定会被使用     我的总结理解:一,索引不一定比扫描快,在数据量少的情况下,使用表扫描会比索引来得快,二,添加了索引不一定会被使用,首先要知道sqlserver在执行语句的时候会选择最优耗能少的方案去执行,在索引无法达到最高效的情况下,就不会被使用到。 比如:         下面的查询操作,就没有使用到索引了,而是使用到了聚集索引扫描                 出现上面的情况是为什么呢?        因为我创建的索引里,只有覆盖了Name字段,现在我查询的是Address字段,不在索引的覆盖中,那么查询优化器在执行语句的时候就没有使用到了索引,选择了开销更小的聚集索引扫描                  但是我就是这么任性,要强制要求使用索引来查询,结果如截图:          这个结果就很明显了,逻辑读次数,和扫描次数多了很多。计划里也给了提示,让我们索引覆盖Address字段 2.合理的使用聚集索引     我们在添加表的主键的时候就会默认的将主键添加为聚集索引,但是并不是聚集索引就一定要是主键字段,一张表就只能添加一个聚集索引,所以合理的利用聚集索引的特性,可以很大的提高查询速度。     一般我们都是在自增的ID设置为主键,但是又很少会对ID进行查询操作,更多的会对表中的其他字段进行查询,比如:时间字段。     这个时候就可以将聚集索引加到时间字段里,你会发现整个查询就会高效很多。   3,4,5,6 未完待续。。。   -----------------------------------[我只是美丽的分割线]----------------------------------------- 索引的优缺点     优点: 加快访问速度, 加强行的唯一性     缺点: 带索引的表在数据库中需要更多的存储空间,操纵数据的命令需要更长的处理时间,因为它们需要对索引进行更新   创建索引的指导原则 请按照下列标准选择建立索引的列:         该列用于频繁搜索         该列用于对数据进行排序 请不要使用下面的列创建索引:         列中仅包含几个不同的值。         表中仅包含几行。为小型表创建索引可能不太划算,因为SQL Server在索引中搜索数据所花的时间比在表中逐行搜索所花的时间更长     假设我们在Col1列上创建了单列索引,可以在以下谓词上进行索引查找:  
Ø [Col1] = 3.14   Ø [Col1] > 100   Ø [Col1] BETWEEN 0 AND 99   Ø [Col1] LIKE 'abc%'   Ø [Col1] IN (2, 3, 5, 7)
  然而,在以下谓词上将不能使用索引查找:  
Ø ABS([Col1]) = 1   Ø [Col1] + 1 = 9   Ø [Col1] LIKE '%abc'
-----------------------------------[我只是美丽的分割线]-----------------------------------------
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