一.注意点 1.索引视图所引用的基表必须在同一个数据库中,不是用union all引用多个数据库的表: 2.创建索引视图时要加上with schemabinding: 3.创建索引视图时要指定表所属的架构: 4.在创建索引视图的select语句时,不能使用*,必须指定具体的列名: 5.只能为索引视图创建唯一聚集索引: 6.索引视图中的select包含一个或多个 UNION.INTERSECT 或 EXCEPT 运算符时,不能创建索引(创建视图时不报错,创建索引的时候会报错): 二.操作步骤 --

(4.22)sql server视图 关键词:sql server视图.索引视图 SQL Server视图是由SQL语句组成的逻辑数据库对象.它也可以称为由SQL语句组成的虚拟表,该SQL语句可能包含来自一个或多个物理表的数据.通常会创建视图 - 安全 将用户限制为某些表中的特定行或列,而不是所有数据. - 便于使用 为连接多个表的复杂/繁琐查询创建视图.有时,对视图使用单个选择很容易,而不是复杂的select语句. - 聚合 有时,将多个表连接到单个视图中的数据(总和/最大/最小/计算列)很容

想了好久索引的重要性应该怎么写?讲原理结构?我估计大部分人不愿意看,也不愿意花那么多时间仔细研究.光写应用?感觉不明白原理一样不会用.举例说明?情况太多也写不全....到底该怎么写呢? 随便写吧,想到哪写到哪!  前面很多篇不管CPU.内存.磁盘.语句等等等都提到了索引的重要,我想刚刚开始学数据库的在校学生都知道索引对语句性能的重要性.但他们可能不知道,对语句的重要性就是对系统的重要性! 抛出一个问题 :你相信一条语句就能让你的大系统挂掉么? 带着问题,首先还是贴出我的座驾 最近不太喜欢红色换了

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引体系结构/非聚集索引 概述 非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,它们之间的显著差别在于以下两点: 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储. 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成. 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引.非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符.此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行. 非聚集索引行中的行定位器或是指向行的指针,或是行的

1 索引概念 索引用于快速查找在某个列中某个特定值的行,不使用索引,数据库必须从第1条记录开始读完整个表,知道找出需要的行.表越大,查询数据所花费的时间越多.如果表中查询的列有索引,数据库能快速到达一个位置去查找数据,而不必遍历所有数据. 索引是一个单独的.存储在磁盘上的数据库结构,包含对数据表里所有记录的引用指针.使用索引用于快速找出一个或多个列中有特定值的行,对相关列使用索引是降低查询操作时间的最佳途径.索引包含由表或试图中的一列或多列生成的键. 索引的优点: ◊ 通过创建唯一索引,可以保证

 索引用于快速找出在某个列中有某一特定值的行,不使用索引,数据库必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行.表越大,查询数据所花费的时间越多,如果表中查询的列有一个索引,数据库能快速到达一个位置去搜索数据,本篇主要介绍与索引相关的内容,包括索引的含义和特点,索引的分类,索引的设计原则以及如何创建和删除索引. 一:索引的含义和特点  索引是一个单独的,存储在磁盘上的数据结构,它们包含则对数据表里所有记录的引用指针,使用索引用于快速找出在某个或多个列中有某一特定值的行,对相关列使用索引是降低查

SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归

1 SQL Server中的索引 索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度.索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键.这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行. 聚集索引和费聚集索引的区别: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某作者的,不知道书名怎么办?图书管理员在写一个目录

http://www.blogjava.net/wangdetian168/archive/2011/03/07/347192.html 1 SQL Server中的索引 索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度.索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键.这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行. 表或视图可以包含以下类型的索引: 聚集索引 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行.索引定义中包含聚集索

SQL Server 视图 什么是视图? 视图是一个虚拟的表,内容源于查询的结果集.只有当视图上建立了索引后,才会具体化. 视图可以筛选和处理数据,而不是直接访问基础表.如:创建一个视图,只展示源表中的几列数据,无需授予用户访问基础表的权限,取而代之的是授予视图访问权限. 为什么用视图? 1.如果是比较复杂的多表联查,可以将这些复杂的语句放在视图中完成,而我们只需要使用简单的语句查询视图即可. 2.保护基础表,敏感列无法被检索出. 3.对视图添加索引,可以提高效率. 创建视图 1.可以使用SSM

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 )存放 •          索引:是

SQL Server视图我们经常会用的到,下面就为您介绍使用SQL Server视图的优缺点,希望可以对您SQL Server视图有更多的了解. 在程序设计的时候必须先了解视图的优缺点,这样可以扬长避短,SQL Server视图具有如下的一些优点: ● 简单性.视图不仅可以简化用户对数据的理解,也可以简化他们的操作.那些被经常使用的查询可以被定义为视图,从而使用户不必为以后的操作每次都指定全部的条件. ● 安全性.通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据.数据库中的其他数据则既看不见也取不到

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引体系结构/非聚集索引 概述 非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,它们之间的显著差别在于以下两点: 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储. 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成. 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引.非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符.此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行. 非聚集索引行中的行定位器或是指向行的指针,或是行的

本文是转载,原文地址 http://tech.it168.com/a2011/1228/1295/000001295176.shtml 在SQL SERVER中,非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表.但相比实际的表而言.非聚集索引中所存储的表的列数要窄很多,因为非聚集索引仅仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针. 并且,对于非聚集索引表来说,其中所存放的列是按照聚集索引来进行存放的.所以查找速度要快了很多.但是对于性能的榨取来说,SQL SERVER总是竭尽所能,假如仅仅是通过

C#生成sql视图的实体类 using System;using System.Text;using CodeSmith.Engine;using SchemaExplorer;using System.ComponentModel;using System.Data; namespace Common.Data{ /// <summary> /// CodeSmith生成SQL Server视图的实体类脚本 /// </summary> public class ViewUtil

  写在前面:这是第一篇T-SQL查询高级系列文章.但是T-SQL查询进阶系列还远远没有写完.这个主题放到高级我想是因为这个主题需要一些进阶的知识作为基础..如果文章中有错误的地方请不吝指正.本篇文章的内容需要索引的知识作为基础. 简介 在SQL SERVER中,非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表.但相比实际的表而言.非聚集索引中所存储的表的列数要窄很多,因为非聚集索引仅仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针. 并且,对于非聚集索引表来说,其中所存放的列是按照聚集索引来进行存

SQL SERVER视图不仅可以实现许多我们需要的功能,而且对于SQL SERVER查询效率的提高也有帮助,下面一起来了解一下. 有两张数据表:A和B,其中A的记录为2万条左右,而B中的数据为200万条以上,现在要求以a.id=b.id为关联进行数据筛选. 为此要求,我做了个SQL SERVER视图View1,将a.id与b.id关联起来,运行该视图的查询,使用了2秒中就得到结果了. 这时又有一特殊需求:编写存储过程,该存储过程中有一个游标的循环,该循环重复1万次,在每次循环中都使用了对View

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6694933.html 第一次通过索引视图优化SQL语句,以及遇到的一些问题,记录一下. 语句分析 最近开发递交过来一个查询统计的SQL,说是性能有问题,原本执行需要4-5秒钟,这个业务本身对性能要求又比较critical,期望是在1s之内在用尽各种办法之后(执行计划,统计信息,索引,改写SQL,临时表拆分),依然没有实质性的改观,在观察SQL本身的特点之后,有以下几个特点 1,查询语句整体为多表join,但是每个表自身的

在视图上创建索引的另一个好处是:查询优化器开始在查询中使用视图索引,而不是直接在 FROM 子句中命令视图.这样一来,可从索引视图检索数据而无需重新编码,由此带来的高效率也使现有查询获益.在视图上创建的第一个索引必须是唯一聚集索引.在创建唯一聚集索引后,可创建其它非聚集索引.视图上的索引命名规则与表上的索引命名规则相同.唯一区别是表名由视图名替换.(Sql Server联机帮助)没研究过,说不出什么东西来,现在只把方法记下来.语句:Create VIEW vXXX WITH SCHEMABIND

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引体系结构/堆 概述 本篇文章是关于堆的存储结构.堆是不含聚集索引的表(所以只有非聚集索引的表也是堆).堆的 sys.partitions 中具有一行,对于堆使用的每个分区,都有 index_id = 0.默认情况下,一个堆有一个分区.当堆有多个分区时,每个分区有一个堆结构,其中包含该特定分区的数据.例如,如果一个堆有四个分区,则有四个堆结构:每个分区有一个堆结构.根据堆中的数据类型,每个堆结构将有一个或多个分配单元来存储和

视图实际上就是一个存储查询,重点是是可以混合和匹配来自基本表(或者其他视图)的数据,从而创建在很多方面像另一个基表那样起作用的对象.可以创建一个简单的查询,仅仅从一个表中选择几列,而忽略其他列:或者也可以创建一个复杂的查询,连接几个表,使的这些表看起来像一个表. 一.简单的视图 视图的语法如下: CREATE VIEW <view name> AS <SELECT statement> 具体语法: CREATE VIEW [schema_name].<view name>