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在數(shù)據(jù)庫(kù)中使用索引是提高查詢性能的關(guān)鍵。索引可以幫助數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)加快查詢速度，減少查詢時(shí)間，因此對(duì)于需要經(jīng)常查詢的表來(lái)說(shuō)，使用索引非常重要。
在使用索引時(shí)，如何優(yōu)化索引鍵值顯得尤為重要。本文將從以下幾個(gè)方面探討如何優(yōu)化索引鍵值：
1.了解索引的基本概念
2.選擇更佳索引
3.優(yōu)化索引鍵值
4.應(yīng)用復(fù)合索引優(yōu)化查詢
了解索引的基本概念
索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于加速數(shù)據(jù)庫(kù)查詢操作。索引通常采用B樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。B樹指的是一種平衡多路搜索樹，通常用于數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。
在數(shù)據(jù)庫(kù)的索引中，一般會(huì)包含一個(gè)或者多個(gè)索引鍵。如果只包含一個(gè)索引鍵，則稱為單列索引；如果包含多個(gè)索引鍵，則稱為復(fù)合索引。
選擇更佳索引
在使用索引時(shí)，最關(guān)鍵的是選擇更佳索引。選擇更佳索引可以讓數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)盡量少的訪問(wèn)磁盤數(shù)據(jù)，達(dá)到更高的查詢性能。
在選擇索引時(shí)，以下幾點(diǎn)尤為重要：
1.在選擇更佳索引時(shí)，要考慮查詢效率和更新效率的平衡。如果只是為了查詢效率而添加索引，會(huì)導(dǎo)致更新數(shù)據(jù)的效率變慢，因?yàn)槊看胃聲r(shí)都需要更新索引。
2.考慮索引列的作用。如果索引列上的值不唯一，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)就需要通過(guò)B樹索引確定正確的數(shù)據(jù)行。如果索引列上的值唯一，查詢效率就會(huì)更高。
3.注意數(shù)據(jù)類型的限制。對(duì)于字符串類型的列來(lái)說(shuō)，如果將其作為索引列，那么對(duì)于比較操作中字符數(shù)較少的情況來(lái)說(shuō)，查詢效率會(huì)更高。如果字符串列太長(zhǎng)，查詢效率就會(huì)變慢。
優(yōu)化索引鍵值
假設(shè)我們已選擇了更佳的索引，現(xiàn)在就需要優(yōu)化索引鍵值。在優(yōu)化索引鍵值時(shí)，需要考慮以下幾點(diǎn)：
1.避免使用NULL值作為索引鍵值。查詢NULL值比較耗時(shí)，并且會(huì)占用更多的空間。
2.避免在索引鍵值中使用通配符。如果在索引鍵值中使用通配符，會(huì)導(dǎo)致索引無(wú)法完全命中，查詢效率就會(huì)變慢。
3.合理選擇數(shù)據(jù)類型。在使用索引時(shí)，合理選擇數(shù)據(jù)類型非常關(guān)鍵。對(duì)于較小的整數(shù)值來(lái)說(shuō)，使用TINYINT類型比使用INT類型更加節(jié)省空間。
應(yīng)用復(fù)合索引優(yōu)化查詢
如果要優(yōu)化查詢性能，那么使用復(fù)合索引也是非常重要的。復(fù)合索引可以同時(shí)包含多個(gè)列，可以大大提高查詢效率。
在使用復(fù)合索引時(shí)，有以下幾點(diǎn)需要注意：
1.合理安排索引列的順序。如果使用復(fù)合索引，一定要考慮好索引列的順序。在大多數(shù)情況下，復(fù)合索引的性能往往取決于索引列的順序。
2.合理選擇索引列的數(shù)量。使用過(guò)多的索引列會(huì)導(dǎo)致索引變慢。因此，在選擇索引列的數(shù)量時(shí)，需要考慮查詢的復(fù)雜度、數(shù)據(jù)量等因素。
使用索引是優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)性能的重要手段。優(yōu)化索引鍵值可以使得索引更加高效，提高查詢性能。在使用索引時(shí)，選擇更佳索引和合理安排索引列的順序非常關(guān)鍵。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)數(shù)據(jù)量、查詢復(fù)雜度等因素進(jìn)行綜合考慮，選擇更佳方案。
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索引有兩種類型，分別是聚集索引(clustered
index，也稱聚類索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered
index，也稱非聚類索引、非簇集索引)。
聚集索引在一個(gè)表中只能有一個(gè)，默認(rèn)情況下在主鍵建立的時(shí)候創(chuàng)建，它是規(guī)定數(shù)據(jù)在表中的物理存儲(chǔ)順序，我們也可以取消主鍵的聚集索引，所以必須考慮
數(shù)據(jù)庫(kù)可能用到的查詢類型以及使用的最為頻繁的查詢類型，對(duì)其最常用的一個(gè)字段或者多個(gè)字段建立聚集索引或者組合的聚集索引，它就是sql
server會(huì)在物理上按升序(默認(rèn))或者降序重排數(shù)據(jù)列，這樣就可以迅速的找到被查詢的數(shù)據(jù)。
非聚集索主要是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)地方，索引存儲(chǔ)在另一個(gè)地方，索引帶有指針指向數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置。索引中的項(xiàng)目按索引鍵值的順序存儲(chǔ)，而表中的信息按另
一種順序存儲(chǔ)?？梢栽谝粋€(gè)表格中使用高達(dá)249個(gè)非聚集的索引，在查詢的過(guò)程中先對(duì)非聚集索引進(jìn)行搜索，找到數(shù)據(jù)值在表中的位置，然后從該位置直接檢索數(shù)
據(jù)。這使非聚集索引成為精確匹配查詢的更佳方法，因?yàn)樗饕枋霾樵兯阉鞯臄?shù)據(jù)值在表中的精確位置的條目。
填充因子：
使用
fill
factor
選項(xiàng)可以指定
microsoft
sql
server
使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建新索引時(shí)將每頁(yè)填滿到什么程度。由于在頁(yè)填充時(shí)
sql
server
必須花時(shí)間來(lái)拆分頁(yè)，因此填充因子會(huì)影響性能。坦衫巧
僅在創(chuàng)建或重新生成索引時(shí)使用填充因子。頁(yè)面不會(huì)維護(hù)在任何特定的填充水平上。
fill
factor
的默認(rèn)值為
0，有效值介于
和
100
之間。fillfactor
設(shè)置為
或
100
時(shí)，葉級(jí)別幾乎完全填滿，但至少會(huì)保留一個(gè)其他索引行的空間。這樣設(shè)置后，葉級(jí)別空間會(huì)得到有效利用，而且仍有空間可以在必須拆分頁(yè)之前進(jìn)行有限擴(kuò)展讓鍵。很少需要更塌皮改
fill
factor
的默認(rèn)值，因?yàn)榭梢允褂?/p>
create
index
或
alter
index
rebuild
語(yǔ)句來(lái)覆蓋其對(duì)于指定索引的值。
SQL
SERVER提供了兩種索引：聚集索引和非聚集索引。其中聚集索引表示表中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)按照索引的順序存儲(chǔ)，檢索效率比非聚集索引高，但對(duì)數(shù)據(jù)更新影響較大。非聚集索引表示數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)地方，索引存儲(chǔ)在另一個(gè)地方，索引帶有指針指向數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置，非聚集索引檢索效率比聚集索引低，但對(duì)數(shù)據(jù)更新影響較小。
聚集索引確定表中數(shù)據(jù)的物理順序。聚集索引類似于簿，后者按姓氏排列數(shù)據(jù)。由于聚集索引規(guī)定數(shù)據(jù)在表中的物理存儲(chǔ)順序，因此一個(gè)表只能包含一個(gè)聚集索引。但該索引可以包含多個(gè)列（組前迅合索引），就像簿按姓氏和名字進(jìn)行組織一樣。
非聚集索引中的項(xiàng)目按索引鍵值的順序存儲(chǔ)，而表中的信息按另一擾耐種順序存儲(chǔ)（這可以由聚集索引規(guī)定）。對(duì)于非聚集索慧李此引，可以為在表非聚集索引中查找數(shù)據(jù)時(shí)常用的每個(gè)列創(chuàng)建一個(gè)非聚集索引。有些書籍包含多個(gè)索引。例如，一本介紹園藝的書可能會(huì)包含一個(gè)植物通俗名稱索引，和一個(gè)植物學(xué)名索引，因?yàn)檫@是讀者查找信息的兩種最常用的方法。
數(shù)據(jù)庫(kù) 索引鍵值的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù) 索引鍵值,數(shù)據(jù)庫(kù)索引鍵值優(yōu)化技巧,數(shù)據(jù)庫(kù)中聚集索引和非聚集索引的區(qū)別 知乎的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
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