以前总结过一篇文章SQL SERVER中什么情况会导致索引查找变成索引扫描 介绍了几种索引查找(Index Seek)变成索引扫描(Index Scan)的情形.昨天写一篇文章的时候,也遇到了一个让人奇怪的执行计划.一时没有想明白为什么优化器会选择聚集索引扫描.案例详情请见SQL Server OPTION (OPTIMIZE FOR UNKNOWN) 测试总结 .  如下所示,测试环境为SQL Server 2014,数据库为AdventureWorks2014 CREATE PROCEDUR

最近发现一个分页查询存储过程中的的一个SQL语句,当聚集索引列的排序方式不同的时候,效率差别达到数十倍,让我感到非常吃惊 由此引发出来分页查询的情况下对大表做Clustered Scan的时候, 不同情况下会选择FORWARD 或者 BACKWARD差别,以及建立聚集索引时,选择索引列的排序方式的一些思考 废话不多,上代码 先建立一张测试表,在Col1上建立聚集索引,写入100W条数据 本文一开始没有搭建出一个更具备说服力的环境,导致效果不明显,于2016-7-23重新编辑,重建造一个更接近于真

非聚集索引,这个是大家都非常熟悉的一个东西,有时候我们由于业务原因,sql写的非常复杂,需要join很多张表,然后就泪流满面了...这时候就 有DBA或者资深的开发给你看这个猥琐的sql,通过执行计划一分析...或许就看出了不该有的表扫描...万恶之源...然后给你在关键的字段加上非 聚集索引后...才发现提速比阿斯顿马丁还要快...那么一个问题来了,为什么非聚集索引能提速这么快...怎么做到的???是不是非常的好奇??? 这篇我们来解开神秘面纱. 一:现象 先让我们一睹非聚集索引的真容,看看到

SqlServer中在查询时,我们为了优化性能,通常会为where条件的字段建立索引,如果条件比较固定还会建立组合索引,接下来,我们来看一下索引与查询的相关知识及相关陷阱. SQL表自动为主键加聚集索引的猜想 我认为应该是对查询的优化,因为如果聚集(最多只能有一个)索引的话,在SQL查询时,将进行全表扫描,反之,进行聚集索引(B树结构)扫描,这将大大加快检索的速度:有时,我们感觉对主键(自增的)加聚集索引没什么用,所以就把它改为非聚集索引,但当我们为表的其它字段索引后,发展查询时没有按着索引检索

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 上篇主要说聚集索引 下篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 由于本人还是SQLSERVER菜鸟一枚,加上一些实验的逻辑严谨性, 单写<SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上)>就用了12个小时,两篇文章加起来最起码写了20个小时, 本人非常非常用心的努力完成这两篇文章,希望各位看官给点意见o(∩_∩)o 为了搞清楚索引内部工作原理和结构,真是千头万绪,这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 有

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 上篇主要说了聚集索引和简单介绍了一下非聚集索引,相信大家一定对聚集索引和非聚集索引开始有一点了解了. 这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 上篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 下篇主要说非聚集索引 先上非聚集索引的结构图 先创建Department8表 --非聚集索引 USE [pratice] GO CREATE TABLE Department8( DepartmentID ,) NOT NULL

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正.   堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST    CRE

当我们进行SQL Server问题处理的时候,有时候会发现一个很有意思的现象:SQL Server完全忽略现有定义好的非聚集索引,直接使用表扫描来获取数据.我们来看看下面的表和索引定义: CREATE TABLE Customers ( CustomerID INT NOT NULL, CustomerName ) NOT NULL, CustomerAddress ) NOT NULL, Comments ) NOT NULL, Value INT NOT NULL ) GO CREATE U

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

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正. 堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST )); CREA

一个表只能有一个聚集索引,数据行以此聚集索引的顺序进行存储,一个表却能有多个非聚集索引.我们已经讨论了聚集索引的结构,这篇我们会看下非聚集索引结构. 非聚集索引的逻辑呈现 简单来说,非聚集索引是表的子集.当我们定义了一个非聚集索引时,SQL Server把整套非聚集索引键存在不同的页里.我们来看下一个包含BusinessEntityID(PK),PersonType,FirstName,LastName这4列的表,这个表上有一个非聚集索引定义.主体表按BusinessEntityID列(聚集索引

从Paul White的推特上看到,在SQL Server 2014里,对于表变量(Table Variables),它是支持非唯一聚集索引(Non-Unique Clustered Indexes)和非聚集索引(Non-Clustered Indexes)的.看到这个,我决定在自己的虚拟机里尝试下,因为这将是个卓越的功能.表变量很棒,因为用它可以避免过多的重编译(excessive recompilations).当你创建它们时,它们是没有统计信息,你不会改变数据库架构.它们只是变量,但在Te

一.非聚集索引维护 非聚集索引的行定位器值保持相同的聚集索引值,即使该聚集索引列物理上重新定位后,也是如此. 为了优化这个维护开销,SQL Server添加一个指向旧数据页的指针,以在页面分割之后指向新的数据页面,而不是更新所有相关非聚集索引的行定位器.这样,虽然降低了非聚集索引的维护开销,但是增加了从非聚集索引行到数据行的导航开销,因为添加了一个旧数据页面和信数据页面之间的连接.因此,将聚集索引作为行定位器降低了非聚集索引相关的开销. 二.定义书签查找 当一个查询请求不是优化器选择的非聚集索引

一. 聚集索引B树分析1.聚集索引按B树结构进行组织的,索引B树种的每一页称为一个索引节点.B树的顶端节点称为根节点.  索引中的低层节点称为叶节点.根节点与叶节点之间的任何索引级别统称为中间级.在聚集索引中,叶节点包含基础表的数据页.  根节点和中间级节点包含存有索引行的索引页.每个索引行包含一个键值和一个指针,该指针指向 B 树上的某一中间级页或叶级索引中的某个数据行.每级索引中的页均被连接在双向链接列表中. 2.索引使用的每一个分区的index_id = 1 ,默认情况下聚集索引单个分区,

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.

在SQL Server中,非聚集索引其实可以看做是一个含有聚集索引的表,但相对实际的表来说,非聚集索引中所存储的表的列数要少得多,一般就是索引列,聚集键(或RID).非聚集索引仅仅包含源表中的非聚集索引的列和指向实际物理表的指针. 一.非聚集索引之INCLUDE 非聚集索引其实可以看做一个含有聚集索引的列表,当这个非聚集索引中包含了查询所需要的所有信息的时候,则就不再需要去查基本表,仅仅做非聚集索引就能够得到所需要的数据.INCLUDE实际上也能称为覆盖索引,但它不影响索引键的大小. 先来看下面

转自http://www.cnblogs.com/tuyile006/archive/2009/08/28/1555615.html 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)-- (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

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

转载: http://www.cnblogs.com/flashicp/archive/2007/05/08/739245.html 建立非聚集索引(vid不是主键) create index idx_test_vid on test(vid)  select COUNT(*) from Test 采用聚集索引 select COUNT(*)   from test with(index (pk_test_id))  删除主键,也就删除了聚集索引 alter table test drop co