查询时,如果数据量很大,where 后面的条件与建索引的顺序相同,也没有什么多少差别,聚集索引稍微快点; 但where 后面的条件与建索引顺序不同,速度会慢下来,到底慢多少,不同的机器会不一样,没有绝对的说法. MSSQL引擎首先对条件进行优化,优化以后再查询.1,还是那句,先看执行计划.2.2008的话,对where的顺序它会自己优化,测试过,顺序对执行计划没有影响,不过2005好像有.所以从规范化来说,还是把筛选性高的放在where的前面,而不是考虑是否聚集索引3.对于建立索引,就有讲究了,

组合索引(concatenated index):由多个列构成的索引,如create index idx_emp on emp(col1, col2, col3, ……),则我们称idx_emp索引为组合索引. 在组合索引中有一个重要的概念:引导列(leading column),在上面的例子中,col1列为引导列.当我们进行查询时可以使用”where col1 = ? ”,也可以使用”where col1 = ? and col2 = ?”,这样的限制条件都会使用索引,但是”where col

MYSQL在创建索引后对索引的使用方式分为两种:1 由数据库的查询优化器自动判断是否使用索引:2 用户可在写SQL语句时强制使用索引 下面就两种索引使用方式进行说明第一种,自动使用索引.数据库在收到查询语句后会查看where语句后面的查询条件,同时查看在表上面有哪些索引,然后根据查询条件和索引进行匹配.查询条件和索引的匹配包括查询字段与索引字段的匹配和查询类型和索引类型的匹配.前者很好理解,就是查询条件的属性上要建有索引,后者则是说查询条件必须能够使用索引,比如等值判断和范围查询可以使用B+树索

原文来自:http://www.sqlskills.com/blogs/paul/mixed-pages-removed-index-rebuild/ 在SQL SERVER 中,区是管理空间的基本单位,连续的8个页为一分区,分区可分为混合区和统一区(也叫独占区),混合区内存放一个或多个对象的数据,统一区只存放一个对象的数据.为提高空间的利用率,对于新表或索引,会先从混合区上分配页,当表或索引增长到 8 页时,将变成使用统一区进行后续分配. 让我们来测试下 首先,创建测试数据 --=======

oracle的约束隐式创建索引和先索引后约束的区别 两种情况:1.对于创建约束时隐式创建的索引,在做删除操作的时候: 9i~11g都会连带删除该索引 2.对于先创建索引,再创建约束(使用到此索引)这种情况:9i版本:需要区分索引是否唯一: 如果索引是唯一的,则删除约束的时候,会连带删除索引:如果非唯一的,则不会删除索引.10g以后版本,包括11g:无论索引是否唯一,都只是删除约束,索引不会删除. 参考metalink文档:309821.1 实验验证下$ ss SQL*Plus: Release

之前对于“DISABLE索引后插入更新数据再REBUILD索引 和 保留索引直接插入更新数据的性能差异”这两种方法一直认为其实应该差不多,因为无论如何索引最后都需要被维护,只不过是个时间顺序先后的问题,结果今天做了一个实验之后大吃一惊,原来这种“DISABLE索引后插入更新数据再REBUILD索引”确实可以在性能上取得不错的提升.当然了,前提假设是数据插入量达到一个级别,比如我的例子就是用了100万行的数据插入.感觉对于两者底层下SQL Server数据库引擎到底干了那些活确实还需要找时间找些技

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 表簇索引(cluster index) 对于表簇索引而言,必须使用表簇. 由于簇索引与索引表簇关联紧密,无法单独拿出来总结,因此一并进行总结. 1.1 表簇的定义 表簇是一组通过相同公

以下我面试经常问的2道题..尤其针对觉得自己SQL SERVER 还不错的同志.. 呵呵 很难有人答得好.. 各位在我收集每个人擅长的东西时,大部分都把SQL SERVER 标为Expert,看看是否答的上来.. 1. 什么是聚合索引(clustered index) / 什么是非聚合索引(nonclustered index)? 2. 聚合索引和非聚合索引有什么区别? 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(clust

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").因为所有内容都表示为数字,所以处理起来速度最快,遗憾的是,它并不总是如人们所想象,在WHERE子句中进行比较时,使用该选项会造成严重的混乱. 字典顺序:这种排序方式与在字典中看到的排序方式一样,但是少有不同,可以设置大量不同的额外选项来决定是否区分大小写.音调和字符集. 1.平衡树(B-树) 平衡树或B-树仅是提供了一种以

聚集索引.非聚集索引.非聚集唯一索引 我们都知道建立适当的索引能够提高查询速度,优化查询.先说明一下,无论是聚集索引还是非聚集索引都是B树结构. 聚集索引默认与主键相匹配,在设置主键时,SQL Server会默认在主键列创建聚集索引.但是可以手动更改为在任意一个列创建聚集索引,然后在另一个字段或多个字段上定义主键.这时主键将会被作为一个唯一的非聚集索引(唯一索引)被创建.通过指定NONCLUSTERED关键字就可以做到. CREATE TABLE MyTableKeyExample { Colu

1. 什么是聚合索引(clustered index) / 什么是非聚合索引(nonclustered index)? 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

转载自:https://www.cnblogs.com/hyd1213126/p/5828937.html 作者:爱不绝迹 (一)必读: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

索引定义:是一个单独的,存储在磁盘上的数据库结构,其包含着对数据表里所有记录的引用指针. 数据库索引的设计原则: 为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引.那么索引设计原则又是怎样的?1．选择唯一性索引唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录.例如,学生表中学号是具有唯一性的字段.为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息.如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度. 2．为经常需要排序.分组和联合操作的字段建

sqlserver 索引的结构及其存储,sql server索引内容 文章转载,原文地址: http://www.cnblogs.com/panchunting/p/SQLServer_IndexStructure.html 本文关注以下方面(本文所有的讨论基于SQL Server数据库): 索引的分类: 索引的结构: 索引的存储 一.索引​​定义分类 让我们先来回答几个问题: 什么是索引? 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息. 举个例子,

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理. 一.最左前缀索引 这里先说一下联合索引的概念.MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做复合(联合)索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义.另外,单列索引可以看成联

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高好几个

前一篇简单介绍了索引,并给出了基本的索引使用,这一次,我们进一步说一下MongoDB中的索引,包括如何查看查询是否走索引,如何管理索引和地理空间索引等. [使用explain和hint] 前面讲高级查询选项时,提到过"$explain" 和 ”$hint“可以作为包装查询的选项关键字使用,其实这两个本身就可以作为操作游标的函数调用!游标调用explain函数会返回一个文档,用于描述当 前查询的一些细节信息.这也不同于我们前面介绍的游标函数,前面提到的游标处理函数都是返回游标,可组成方法

关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引. 一个简单的对比测试 以我去年测试的数据作为一个简单示例,20多条数据源随机生成200万条

本节内容: 1)索引基础 2)索引类型(Hash索引.有序数组.B+树) 3)索引的几个常见问题 1)联合索引 2)最左前缀原则 3)覆盖索引 4)索引下推 1. 索引基础 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点,索引就是为了提高数据查询的效率.索引可以包含一个或多个列的值,如果索引包含多个列的值,则列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效地使用索引的最左前缀列. 2. 索引类型 用于提高读写效率的数据结构有很多,这里先介绍常见的3种,分别是: 哈希表 有序数

MySQL使用了B+Tree作为底层数据结构,能够实现快速高效的数据查询功能.工作中可怕的是没有建立索引,比这更可怕的是建好了索引又没有使用到.本文将围绕着如何优雅的使用索引,图文并茂地和大家一起探讨索引的正确打开姿势,不谈底层原理,只求工作实战. 1. 索引的特点 page之间是双链表形式,而每个page内部的数据则是单链表形式存在.当进行数据查询时,会限定位到具体的page,然后在page中通过二分查找具体的记录. 并且索引的顺序不同,数据的存储顺序则也不同.所以在开发过程中,一定要注意索引