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结论:聚集索引可以创建在任何一列你想创建的字段上,这是从理论上讲,实际情况并不能随便指定,否则在性能上会是恶梦。第二:为什么聚集索引可以创建在任何一列上,如果此表没有主键约束,即有可能存在重复行数据呢?粗一看,这还真是和聚集索引的约束相背,但实际情况真可以创建聚集索引。分析其原因是:如果未使用UNIQUE属性创建聚集索引,数据库引擎将向表自动添加一个四字节uniqueifier列。必要时,数据库引擎将向行自动添加一个uniqueifier值,使每个键唯一。此列和列值供内部使用,用户不能查看或访问。第三:是不是聚集索引就一定要比非聚集索引性能优呢?
如果想查询学分在60-90之间的学生的学分以及姓名,在学分上创建聚集索引是否是最优的呢?答:否。既然只输出两列,我们可以在学分以及学生姓名上创建联合非聚集索引,此时的索引就形成了覆盖索引,即索引所存储的内容就是最终输出的数据,这种索引在比以学分为聚集索引做查询性能更好。第四:在数据库中通过什么描述聚集索引与非聚集索引的?索引是通过二叉树的形式进行描述的,我们可以这样区分聚集与非聚集索引的区别:聚集索引的叶节点就是最终的数据节点,而非聚集索引的叶节仍然是索引节点,但它有一个指向最终数据的指针。第五:在主键是创建聚集索引的表在数据插入上为什么比主键上创建非聚集索引表速度要慢?有了上面第四点的认识,我们分析这个问题就有把握了,在有主键的表中插入数据行,由于有主键唯一性的约束,所以需要保证插入的数据没有重复。我们来比较下主键为聚集索引和非聚集索引的查找情况:聚集索引由于索引叶节点就是数据页,所以如果想检查主键的唯一性,需要遍历所有数据节点才行,但非聚集索引不同,由于非聚集索引上已经包含了主键值,所以查找主键唯一性,只需要遍历所有的索引页就行(索引的存储空间比实际数据要少),这比遍历所有数据行减少了不少IO消耗。这就是为什么主键上创建非聚集索引比主键上创建聚集索引在插入数据时要快的真正原因。四、何时使用聚集索引或非聚集索引五、结合实际,谈索引使用的误区理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引,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使用的误区,以便于大家掌握索引建立的方法。1、主键就是聚集索引–错误想法的这种想法是极端错误的,是对聚集索引的一种浪费。虽然默认是在主键上建立聚集索引的。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,步长一般为1。如果我们将这个列设为主键,mysql会将此列默认为聚集索引。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,但这样做意义不大。显而易见,聚集索引的优势是很明显的,而每个表中只能有一个聚集索引的规则,这使得聚集索引变得更加珍贵。从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出,使用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。在实际应用中,因为ID号是自动生成的,我们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成为一种资源浪费。其次,让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则;当然,这种情况只是针对用户经常修改记录内容,特别是索引项的时候会负作用,但对于查询速度并没有影响。如在办公自动化系统中,无论是系统首页显示的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,但如果您的系统已建立了很长时间,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,绝大多数的用户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,数据库仅仅查询这个用户近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,那么您的首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还是盲目地建在ID这个主键上时,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(非聚合索引)。下面我们就来看一下在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):1).仅在主键上建立聚集索引,并且不划分时间段:Selectgid,fariqi,neibuyonghu,titlefromtgongwen用时:毫秒(即:秒)2).在主键上建立聚集索引,在fariq上建立非聚集索引:selectgid,fariqi,neibuyonghu,titlefromTgongwenwherefariqidateadd(day,-90,getdate())用时:毫秒(54秒)3).将聚合索引建立在日期列(fariqi)上:selectgid,fariqi,neibuyonghu,titlefromTgongwenwherefariqidateadd(day,-90,getdate())用时: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:declareddatetimesetd=getdate()并在select语句后加:select[语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,d,getdate())2、只要建立索引就能显著提高查询速度–错误想法的事实上,我们可以发现上面的例子中,第2、3条语句完全相同,且建立索引的字段也相同;不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引,后者在此字段上建立的是聚合索引,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就能提高查询速度。从建表的语句中,我们可以看到这个有着万数据的表中fariqi字段有个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中,我们每天都会发几个文件,这几个文件的发文日期就相同,这完全符合建立聚集索引要求的:“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,以提高查询速度–错误想法的上面已经谈到: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的重要,我们可以把他们合并起来,建立一个复合索引(
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