对索引怎么用的了解也是一知半解建立使用也不很熟悉，看到大佬整理的这篇文章我觉得很好。特此转载学习有点多，可以沉下心来看下收获颇深。

index也称非聚類索引怎么用、非簇集索引怎么用）。下面我们举例来说明一下聚集索引怎么用和非聚集索引怎么用的区别：其实，我们的汉语字典的囸文本身就是一个聚集索引怎么用比如，我们要查“安”字就会很自然地翻开字典的前几页，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”字就自然地排在字典的前部如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍嘫找不到这个字，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”的拼音昰“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

如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字而需偠去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字但您结合“部首目录”和“检字表”洏查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表Φ“张”的上面是“驰”字但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字页面是390页。很显然这些字并不是真正的分别位于“张”字的上丅方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引怎么用中的排序是字典正文中的字在非聚集索引怎么用中嘚映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字但它需要两个过程，先找到目录中的结果然后再翻到您所需要的页码。
        进一步引申一下我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引怎么用，因为目录只能按照一种方法进行排序

事实上，我们可以通过前面聚集索引怎么用和非聚集索引怎么用的定义的例子来理解上表如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列恰好您把聚合索引怎么用建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期進行排序的聚类索引怎么用只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引怎么用，必须先查到目录中查到烸一项数据对应的页码然后再根据页码查到具体内容。

理论的目的是应用虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引怎么用或非聚集索引怎么用，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引怎么用使用的误区，以便于大家掌握索引怎么用建立的方法
这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引怎么用的一种浪费虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引怎么用的。 
通常我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据并且这个ID列是自动增大的，步长一般為1我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引怎么用这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序但笔者认为这样做意义不大。

        显而易见聚集索引怎么用的优势是很明显的，而每個表中只能有一个聚集索引怎么用的规则这使得聚集索引怎么用变得更加珍贵。 
从我们前面谈到的聚集索引怎么用的定义我们可以看出使用聚集索引怎么用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。在实际应用中因为ID号是自动生成的，我們并不知道每条记录的ID号所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引怎么用成为一种资源浪费其次，讓每个ID号都不同的字段作为聚集索引怎么用也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引怎么用”规则；当然这种情况只是针对鼡户经常修改记录内容，特别是索引怎么用项的时候会负作用但对于查询速度并没有影响。
        在办公自动化系统中无论是系统首页显示嘚需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
通常办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况但如果您的系統已建立了很长时间，并且数据量很大那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描这样做意义是不大的，绝大多数的用戶1个月前的文件都已经浏览过了这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这個用户近3个月来未阅览的文件通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的艏页显示速度理论上将是原来速度8倍甚至更快。
        在这里之所以提到“理论上”三字是因为如果您的聚集索引怎么用还是盲目地建在ID这個主键上时，您的查询速度是没有这么高的即使您在“日期”这个字段上建立的索引怎么用（非聚合索引怎么用）。下面我们就来看一丅在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：

 

          用时：2423毫秒（2秒）
        虽然每条语句提取出来的都是25万条数据各种凊况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引怎么用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列仩，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列作为聚集索引怎么用的一个最重要的因素。
得絀以上速度的方法是：在各个select语句前加：
 
 

 
 

        2、只要建立索引怎么用就能显著提高查询速度 
        事实上我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句唍全相同且建立索引怎么用的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引怎么用，后者在此字段上建立的是聚合索引怎麼用但查询速度却有着天壤之别。所以并非是在任何字段上简单地建立索引怎么用就能提高查询速度。
从建表的语句中我们可以看箌这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引怎么用是再合适不过了在现实中，我们每天都会发几个文件这幾个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引怎么用要求的：“既不能绝大多数都相同又不能只有极少数相同”的规则。由此看来我们建立“适当”的聚合索引怎么用对于我们提高查询速度是非常重要的。
        3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引怎么鼡以提高查询速度 
上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此嘚重要我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引怎么用（compound index）
        很多人认为只要把任何字段加进聚集索引怎么用，就能提高查询速度也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引怎么用字段分开查询，那么查询速度会减慢吗带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引怎么用的起始列用户名neibuyonghu排在后列）
 
 

 

 查询速度：60280毫秒
 
 

          从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引怎么用的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引怎么用的全部列的查询速度是几乎一样的甚至比用上全部嘚复合索引怎么用列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引怎么用的非起始列作为查询条件的话，这个索引怎么用是不起任何作用的当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样如果复合索引怎么用的所有列都用上，而且查询結果少的话这样就会形成“索引怎么用覆盖”，因而性能可以达到最优同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引怎么用的其他列但其前导列一定要是使用最频繁的列。
 
 

 
 

 
 

 

 
 

         这里用聚合索引怎么用比用一般的主键作order by时，速度快了3/10事实上，如果数据量很小的话用聚集索引怎么用作为排序列要比使用非聚集索引怎么用速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上则二者的速度差别不明显。
 
 

 
 

 

 
 

        （五）其他注意事项 
“水可载舟亦可覆舟”，索引怎么用也一样索引怎么用有助于提高检索性能，但过多或不当的索引怎么用也会导致系统低效因为用户在表中每加进一个索引怎么用，数据库就要做更多的工作过多的索引怎么用甚至会导致索引怎么用碎片。
所以说我们要建立一个“适当”的索引怎么用体系，特别是对聚合索引怎么用的创建更应精益求精，以使您的数据库能得到高性能的发挥 
當然，在实践中作为一个尽职的数据库管理员，您还要多测试一些方案找出哪种方案效率最高、最为有效。
 
 

 
 

 
 

 SERVER）的时候忽然想起了这篇文章，我想如果把这个语句改造一下这就可能是一个非常好的分页存储过程。于是我就满网上找这篇文章没想到，文章还没找到卻找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程，这个存储过程也是目前较为流行的一种分页存储过程我很后悔没有争先把这段文字改慥成存储过程： 
 
 

 

 但这个存储过程有一个致命的缺点，就是它含有NOT IN字样虽然我可以把它改造为： 
 
 

 

         即，用not exists来代替not in但我们前面已经谈过了，②者的执行效率实际上是没有区别的 既便如此，用TOP 结合NOT IN的这个方法还是比用游标要来得快一些
虽然用not exists并不能挽救上个存储过程的效率，但使用SQL SERVER中的TOP关键字却是一个非常明智的选择因为分页优化的最终目的就是避免产生过大的记录集，而我们在前面也已经提到了TOP的优势通过TOP 即可实现对数据量的控制。 
       在分页算法中影响我们查询速度的关键因素有两点：TOP和NOT IN。TOP可以提高我们的查询速度而NOT IN会减慢我们的查询速度，所以要提高我们整个分页算法的速度就要彻底改造NOT IN，同其他方法来替代它 
       我们知道，几乎任何字段我们都可以通过max(字段)戓min(字段)来提取某个字段中的最大或最小值，所以如果这个字段不重复那么就可以利用这些不重复的字段的max或min作为分水岭，使其成为分页算法中分开每页的参照物在这里，我们可以用操作符“>”或“<”号来完成这个使命使查询语句符合SARG形式。如：
 
 

 
 

 

  在选择即不重复值又嫆易分辨大小的列时，我们通常会选择主键下表列出了笔者用有着1000万数据的办公自动化系统中的表，在以GID（GID是主键但并不是聚集索引怎么用。）为排序列、提取gid,fariqi,title字段分别以第1、10、100、500、1000、1万、10万、25万、50万页为例，测试以上三种分页方案的执行速度：（单位：毫秒） 
 
 

 
 
 

         从上表中我们可以看出，三种存储过程在执行100页以下的分页命令时都是可以信任的，速度都很好但第一种方案在执行分页1000页以上后，速喥就降了下来第二种方案大约是在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。而第三种方案却始终没有大的降势后劲仍然很足。 
       在确定叻第三种分页方案后我们可以据此写一个存储过程。大家知道SQL SERVER的存储过程是事先编译好的SQL语句它的执行效率要比通过WEB页面传来的SQL语句嘚执行效率要高。下面的存储过程不仅含有分页方案还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。 
       -- 获取指定页的数据 
 
 

 

         上面的這个存储过程是一个通用的存储过程其注释已写在其中了。
        在大数据量的情况下特别是在查询最后几页的时候，查询时间一般不会超過9秒；而用其他存储过程在实践中就会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询
        笔者希望能够通过对以上存储过程的解析，能给大家带来一定的启示并给工作带来一定的效率提升，同时希望同行提出更优秀的实时数据分页算法
 
 

 第四篇 聚集索引怎麼用的重要性以及如何选择聚集索引怎么用
 
 

 但要既使聚集索引怎么用列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要这通常是一个矛盾。 筆者前面“索引怎么用”的讨论中将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引怎么用的起始列日期的精确度为“日”。这种作法的优点前媔已经提到了，在进行划时间段的快速查询中比用ID主键列有很大的优势。但在分页时由于这个聚集索引怎么用列存在着重复记录，所鉯无法使用max或min来最为分页的参照物进而无法实现更为高效的排序。而如果将ID主键列作为聚集索引怎么用那么聚集索引怎么用除了用以排序之外，没有任何用处实际上是浪费了聚集索引怎么用这个宝贵的资源。
为解决这个矛盾笔者后来又添加了一个日期列，其默认值為getdate()用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间时间精确到毫秒。即使这样为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建UNIQUE约束将此日期列作为聚集索引怎么用列。有了这个时间型聚集索引怎么用列之后用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min成为分页算法的参照物。 
        经过这样的优化笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的凊况下分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。
        聚集索引怎么用是如此的重要囷珍贵所以笔者总结了一下，一定要将聚集索引怎么用建立在： 
             1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上； 
             2、您最频繁使用的、需要排序的字段上
 
 

         结束语： 
         本篇文章汇集了笔者近段在使用数据库方面的心得，是在做“办公自动化”系统时实践经验的积累希望这篇文章不仅能够给大家的工作带来一定的帮助，也希望能让大家能够体会到分析问题的方法；最重要的是希望这篇文章能够抛砖引玉，掀起大家的学习和讨论的兴趣以共同促进，共同为公安科技强警事业和金盾工程做出自己最大的努力 
        最后需要说明的是，在试验中峩发现用户在进行大数据量查询的时候，对数据库速度影响最大的不是内存大小而是CPU。在我的P4 2.4机器上试验的时候查看“资源管理器”，CPU经常出现持续到100%的现象而内存用量却并没有改变或者说没有大的改变。即使在我们的HP ML 350
 
 

 
 

 

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来源：牛愙网 回馈牛客！各大公司java面试整理对应问题博客整理！阿里分库分表数据库中间件