SQL优化之索引
最近碰到一个问题,因数据量越来越大,然后存储过程查询过慢!后来发现没有加索引列导致的!从这里让我开始慢慢去了解索引的原理及作用!以下是我的总结,个人理解只供参考:
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",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的前部。如果您翻完了所有以"a"开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查"张"字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为"张"的拼音是"zhang"。也就是说,字典的正文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为"聚集索引"。
如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要查的字,而需要去根据"偏旁部首"查到您要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合"部首目录"和"检字表"而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法,比如您查"张"字,我们可以看到在查部首之后的检字表中"张"的页码是672页,检字表中"张"的上面是"驰"字,但页码却是63页,"张"的下面是"弩"字,页面是390页。很显然,这些字并不是真正的分别位于"张"字的上下方,现在您看到的连续的"驰、张、弩"三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到您所需要的页码。
我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为"非聚集索引"。
通过以上例子,我们可以理解到什么是"聚集索引"和"非聚集索引"。
进一步引申一下,我们可以很容易的理解:每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序。
说到这里,你一定会问什么时候要用索引,以下是我做了一个表,看表不解释:
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