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数据库索引是对表的一列或多列的值进行排序的一种结构,索引与表数据的关系类似于目录与书籍内容的关系。在SQL-Server中存在两种比较重要的索引,分别为聚集索引与非聚集索引,它们是以B+树组织保存的。
数据查询是数据库一项使用非常频繁的操作,查询的快慢已成为了衡量系统好坏的一个重要标准,而合理地使用索引可以提高数据检索效率,改善数据库性能,加快数据访问速度。
- 预读:用估计信息,去硬盘读取数据到缓存。预读100次,也就是估计将要从硬盘中读取了100页数据到缓存。
- 物理读:查询计划生成好以后,如果缓存缺少所需要的数据,让缓存再次去读硬盘。物理读10页,从硬盘中读取10页数据到缓存。
- 逻辑读:从缓存中取出所有数据。逻辑读100次,也就是从缓存里取到100页数据。
聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿,后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序,因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列(组合索引),就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效
如果一个表没有聚集索引,那么它是以堆的方式存储,也就是表中的数据没什么顺序的。否则假如我们为表创建了聚集索引,那么其存储是有顺序的
聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求,迅速缩小查询范围,避免全表扫描
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,就会很自然的翻开字典的前几页,因为"安"的拼音是"an",而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母"a"开头并以"z"结尾的,那么"安"子就自然的排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字,您可以快速的从自动中查到这个字。但您也可能会遇到不认识的字,不知道它的发音,这时候,就不能按照刚才的方法来查字,而需要根据"偏旁部首"来查,我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引
(1)仅在主键上建立聚集索引,并且不划分时间段:
Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen
用时:128470毫秒(即:128秒)
(2)在主键上建立聚集索引,在fariq上建立非聚集索引:
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时:53763毫秒(54秒)
(3)将聚合索引建立在日期列(fariqi)上:
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时:2423毫秒(2秒)
虽然每条语句提取出来的都是25万条数据,各种情况的差异却是巨大的,特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上,如果您的数据库真的有1000 万容量的话,把主键建立在ID列上,就像以上的第1、2种情况,在网页上的表现就是超时,根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。得出以上速度的方法是:在各个select语句前加:
declare @d datetime
set @d=getdate()
并在select语句后加:
select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
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原文地址:http://www.cnblogs.com/ilooking/p/4572369.html