文章主要描述的是SQL Server索引密度(Index Densities),当一个查询的SARG 的值直到查询运行时才得以知晓,或是SARG是一个关于索引的多列时,SQL Server才使用为索引中每列存储的密度值。

对于组合键值,SQL Server为第一列的组合键存储了密度值;为第一列和第二列;为第一、二、三列;等等。这些信息可以从Listing34.1的DBCC SHOW_STATISTICS 输出信息的All density区域看到。

SQL Server索引密度表示为键的唯一键值的倒数。每个键的密度可以按照下面的公式进行计算:

引用

Key density = 1.00/ ( Count of distinct key values in the table)

键密度 = 1.00 / (表中的不同键值数)

所以,pubs数据库的author表中state列的密度计算公式如下:

Sql代码

  1. Select Density = 1.00/ (select count (distinct state) from authors)
  2. Go
  3. Select Density = 1.00/ (select count (distinct state) from authors)
  4. Go
  5. Density
  6. .1250000000000

State和zip的组合列密度计算如下:

Sql代码

  1. Select density = 1.00/( select count (distinct state + zip) from authors)
  2. Go
  3. Select density = 1.00/( select count (distinct state + zip) from authors)
  4. Go
  5. Density
  6. .0555555555555

注意,不像选择率,越小的SQL Server索引密度意味着具有更高的索引选择性。当密度趋近于1,索引就变得有更少的选择性,基本上没有用处了。当索引的选择性低的时候,优化器可能会选择一个表扫描(table scan),或者叶子级的索引扫描(Index scan),而不会进行索引查找(index seek),因为这样会付出更多的代价。

引用

提示:

当心你的数据库中低选择性的索引。这样的索引通常是对系统的性能是一个损害。它们通常不仅不会用来进行数据的检索,而且也会使得数据修改语句变得缓慢,因为需要额外的索引维护。识别这些索引,考虑删除掉它们。

通常,当你给键中添加更多的列时,密度值应该变得更小。例如,在Listing 34.2,密度值逐渐变小。

  1. Key Column Index Density
  2. title_id 1.8621974E-3
  3. title_id, stor_id 5.997505E-6
  4. title_id, stor_id, ord_num 5.9268041E-6

以上的相关内容就是对SQL Server索引密度(Index Densities)的介绍,望你能有所收获。

关于SQL Server索引密度的知识的更多相关文章

  1. 转: SQL Server索引的维护 - 索引碎片、填充因子

    转:http://www.cnblogs.com/kissdodog/archive/2013/06/14/3135412.html 实际上,索引的维护主要包括以下两个方面: 页拆分 碎片 这两个问题 ...

  2. SQL Server索引的维护 - 索引碎片、填充因子 <第三篇>

    实际上,索引的维护主要包括以下两个方面: 页拆分 碎片 这两个问题都和页密度有关,虽然两者的表现形式在本质上有所区别,但是故障排除工具是一样的,因为处理是相同的. 对于非常小的表(比64KB小得多), ...

  3. SQL Server索引进阶:第十级,索引内部结构

    原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 10,Index Internal Structure 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway ...

  4. SQL Server索引进阶:第四级,页和区

    原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 4, Pages and Extents 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL ...

  5. SQL Server索引进阶:第一级,索引简介

    这个并不是我翻译的,全文共有15篇,但我发现好多网站已经不全,所以自己整理. 原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 1, Introduction t ...

  6. 【译】索引进阶(一):SQL SERVER索引介绍

      [译注:此文为翻译,由于本人水平所限,疏漏在所难免,欢迎探讨指正]  原文链接:http://www.sqlservercentral.com/articles/Stairway+Series/7 ...

  7. SQL Server索引总结二

    从CREATE开始 通过显式的CREATE INDEX命令 在创建约束时作为隐含的对象 随约束创建的隐含索引 当向表中添加如下两种约束之一时,就会创建隐含索引. 主键约束(聚集索引) 唯一约束(唯一索 ...

  8. sql server 索引总结一

    一.存储结构 在SQL Server中,有许多不同的可用排列规则选项. 二进制:按字符的数字表示形式排序(ASCII码中,用数字32表示空格,用68表示字母"D").因为所有内容都 ...

  9. 【译】SQL Server索引进阶第八篇:唯一索引

    原文:[译]SQL Server索引进阶第八篇:唯一索引     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 ...

随机推荐

  1. 32.Docker安装MongoDb

    从hub.docker.com上去找镜像 阿里云的国内的镜像地址 填上去之后,然后重启下docker就可以了 docker images列出本地的镜像 拉取mango的镜像 运行这个镜像 docker ...

  2. javascript数组对象

    constructor属性 返回数组对象原型 var arr = [1,2,3,4,5]; arr.constructor //输出 function Array() { [native code] ...

  3. rpm 软件包

    rpm 软件包   Linux 中有安装软件方式有两种,源码安装以及软件包安装: 压缩包:源码包,编译后安装 rpm(redhat package manager 红帽软件包管理):需要编译,直接安装 ...

  4. CentOS 下部署Nginx+Gunicorn+Supervisor部署Flask项目

    原本之前有一部分东西是在Windows Server,但是由于Gunicorn不支持Windows部署起来颇为麻烦.最近转战CentOS,折腾一段时间,终于简单部署成功.CentOS新手,作为一个总结 ...

  5. Object Detection(RCNN, SPPNet, Fast RCNN, Faster RCNN, YOLO v1)

    RCNN -> SPPNet -> Fast-RCNN -> Faster-RCNN -> FPN YOLO v1-v3 Reference RCNN: Rich featur ...

  6. Shader 模板缓冲和模板测试

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e159df70102xa67.html 模板缓冲的概念 Unity官方的Shader文档根本没有提到这个玩意,这个概念也是看到了UGU ...

  7. solidity 学习笔记(5)接口

    接口:不用实现方法,仅仅定义方法. pragma solidity ^; contract cat{ //cat实际上实现了接口animalEat,因为他们有相同的方法. string name; f ...

  8. codevs2924 数独挑战

    2924 数独挑战 时间限制: 1 s 空间限制: 1000 KB 题目等级 : 钻石 Diamond 题解 题目描述 Description "芬兰数学家因卡拉,花费3个月时间设计出了世界 ...

  9. Node.js 内置模块crypto加密模块(5) RSA

    RSA加密算法 写在前面: 了解RSA算法的原理请查看下面的文章 一文搞懂 RSA 算法 来源:简书  作者:somenzz 在使用 Node 进行 RSA 加密之前我们首先需要获取RSA公共和私有密 ...

  10. 从wireshake分析http和https的通信过程

    参考文章: Wireshark基本介绍和学习TCP三次握手 [技术流]Wireshark对HTTPS数据的解密 Wireshark/HTTPS Journey to HTTP/2 以TCP/IP协议为 ...