据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解，局限于大多数日常工作没有机会、也什么没有必要去关心、了解索引，实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok，哪天又有个查询慢了，再建立个索引就是，或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA，让DBA直接帮忙优化了，所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解、认识很局限，以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下，希望能解除一些大家的疑惑，一起走出索引的误...
一、什么是索引 减少磁盘I/O和逻辑读次数的最佳方法之一就是使用【索引】 索引允许SQL Server在表中查找数据而不需要扫描整个表。 1.1、索引的好处： 当表没有聚集索引时，成为【堆或堆表】 【堆】是一堆未加工的数据，以行标识符作为指向存储位置的指针。表数据没有顺序，也不能搜索，除非逐行遍历。这个过程称为【扫描】。当存在聚集索引时，非聚集索引的指针由聚集索引所定义的值组成，所以聚集索引变得非常重要。 因为页面大小...
代码如下: --Begin Index(索引) 分析优化的相关 Sql -- 返回当前数据库所有碎片率大于25%的索引 -- 运行本语句会扫描很多数据页面 -- 避免在系统负载比较高时运行 -- 避免在系统负载比较高时运行 declare @dbid int select @dbid = db_id() SELECT o.name as tablename,s.* FROM sys.dm_db_index_physical_stats (@dbid, NULL, NULL, NULL, NULL) s,sys.objects o where avg_fragmentation_in_percent>25 and o.object_id =s.objec...
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。 SQL Server中的数据也是按页（4KB）存...
聚集索引:物理存储按照索引排序非聚集索引:物理存储不按照索引排序优势与缺点聚集索引：插入数据时速度要慢（时间花费在“物理存储的排序”上，也就是首先要找到位置然后插入）查询数据比非聚集数据的速度快 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...
create database myIndexDemo go use myIndexDemo go create table ABC ( A int not null, B char(10), C varchar(10) ) go insert into ABC select 1,'B','C' union select 5,'B','C' union select 7,'B','C' union select 9,'B','C' go select * from ABC --在ABC表上创建聚集索引 create clustered index CLU_ABC on ABC(A) GO --查看索引 sp_helpIndex ABC --插入数据 insert into ABC values(2,'B','C') --因为有聚集索引所以...
使用以下脚本查看数据库索引碎片的大小情况： 代码如下:DBCC SHOWCONTIG WITH FAST, TABLERESULTS, ALL_INDEXES, NO_INFOMSGS 以下使用脚本来处理维护作业： 代码如下:/*Perform a USE <database name> to select the database in which to run the script.*/ -- Declare variables SET NOCOUNT ON; DECLARE @tablename varchar(255); DECLARE @execstr varchar(400); DECLARE @objectid int; Declare @IndexName varchar(500); ...
凭经验，这是索引碎片问题。检查索引碎片DBCC SHOWCONTIG(表)，得到如下结果： DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 A 表... 表: A（884198200）；索引 ID: 1，数据库 ID: 13 已执行 TABLE 级别的扫描。 - 扫描页数.....................................: 3127 - 扫描扩展盘区数...............................: 403 - 扩展盘区开关数...............................: 1615 - 每个扩展盘区上的平均页数.....................: 7.8 ...
在一个大型数据库中，数据的更改是非常频繁的。 而建立在这些数据上的索引也是需要经常去维护的。 否则这这些数据索引就起不到起应起的作用。甚至会成为数据库本身的负担。 我们就要定期的对数据库的索引进行维护 我在MSDN上发现了这个脚本不过其中有些小问题我已经修正 大家可以使用这个脚本对数据库的索引进行日常维护 代码如下:SET NOCOUNT ON; DECLARE @objectid int; DECLARE @indexid int; DECLARE @partitioncount bigint;...
表的索引与附在一本书后面的索引非常相似。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。因此没有理由对需要频繁查询的表增加索引。 注意： 当你的内存容量或硬盘空间不足时，也许你不想给一个表增加索引。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。要看一看一个表的索引在...
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”...
比如： select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan'' 一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=''zhangsan''的，而后再根据限制条件条件tID>10000...
SQL 7的全文检索和Index Server的检索方式非常类似。 Contains AND, OR, NOT 可以在Contains中很方便使用逻辑表达式 Example: Select username from member where contains(userinfo,'"作家" AND "木匠"') Select username from member where contains(userinfo,'"作家" OR "木匠"') Select username from member where contains(userinfo,'"作家" AND NOT "木匠"') NEAR 这是一个在普通的逻辑表达式中没有的关键字，意思是很简...
字典的拼音目录就是聚簇(cluster)索引，笔画目录就是非聚簇索引。这样查询“G到M的汉字”就非常快，而查询“6划到8划的字”则慢。聚簇索引是一种特殊索引，它使数据按照索引的排序顺序存放表中。聚簇索引类似于字典，即所有词条在字典中都以字母顺序排列。聚簇索引实际上重组了表中的数据，所以你只能在表中建立一个聚簇索引。当数据按值的范围查询时，聚簇索引就显得特别有用。因为所有SQLServer都必需先找到所查询范围的第一行，...
转自：http://www.cnblogs.com/lyhabc/archive/2013/02/10/2909761.html 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 第二种是使用DTA (database engine tuning advisor) 数据库引擎优化顾问 这篇文章主要讲第一种从...