主键也是索引的一种,在索引中,不仅存储了索引列上的数据,而且还存储了一个ROWID的值.ROWID是表中一个伪列,是数据库服务自动添加的,表中的每一行数据都有一个ROWID值,它代表这一行的标识,即一行数据在存储空间的物理位置.在访问表中的数据时,都要根据这个伪列的值找到数据的实际存储位置,然后再进行访问.由于索引列上的数据已经进行了排序,在索引中很快能找到这行数据,然后根据RowID就能直接到表中找到这行数据了. 有了索引以后,插入数据时,索引空间也要插相应的值:删数据时,索引空间里也要相应删

今天看了一篇对于like使用对索引的影响的文章,发现自己实践的跟文章得出结论不大一样.所以还是建议自己再看别人文章的时候自己亲自动手实践一下.以免学到不全面的知识. 列子: 先建立一张表: -- 创建表 CREATE TABLE test( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, uname VARCHAR(255), PRIMARY KEY(id) ); 再在uname字段上创建索引: -- 添加索引 ALTER TABLE test ADD INDEX una

Atitit.分区对索引的影响 分区索引和全局索引 attilax总结 1. 分区的好处1 2. 分区键:2 3. 分区的建议:2 4. 分区索引和全局索引:2 5. 全局索引就是在全表上创建索引, 3 6. 总结4 7. refer4 1. 分区的好处 在一个表的数据超过过2000万条或占用2G空间时,建议建立分区表 分区使得数据管理操作如数据装载.索引建立和重建.备份和恢复等在分区级别上完成,这比在表级完成操作要明显的节省时间: 分区可以提高性能,在很多情况下,查询可以通过扫描某个分区来完成

前言 在学习SQL 2012基础教程过程中会时不时穿插其他内容来进行讲解,相信看过SQL Server 2012 T-SQL基础教程的童鞋知道前面写的所有内容并非都是摘抄书上内容,如若是这样那将没有任何意义,学习的过程必须同时也是一个思考的过程,无论是独立思考也好还是查资料也罢都是思考而非走马观花,要不然过一段时间又会健忘.简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 话题 非聚集索引定义:非聚集索引也是一个B树结构,与聚集索引不同的是,B树的叶子节点存的是指

之前看过老杨http://yangtingkun.itpub.net/post/468/231000的一篇文章,讲述了INSERT操作对全文索引无操作,但DELETE时为了防止删除的数据仍能通过索引的ROWID访问产生的错误,此时会进行索引的删除操作,因此大批量的DELETE-COMMIT就会耗时,甚至导致数据库挂起. 最近因为工作上的需求,有个任务涉及到数据迁移,因此一直关注COMMIT耗时的问题,就想按照老杨的方法,看看对于普通索引,上述所说的COMMIT是否有影响. 测试环境:Oracle

  前言 在学习SQL 2012基础教程过程中会时不时穿插其他内容来进行讲解,相信看过SQL Server 2012 T-SQL基础教程的童鞋知道前面写的所有内容并非都是摘抄书上内容,如若是这样那将没有任何意义,学习的过程必须同时也是一个思考的过程,无论是独立思考也好还是查资料也罢都是思考而非走马观花,要不然过一段时间又会健忘.简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 话题 非聚集索引定义:非聚集索引也是一个B树结构,与聚集索引不同的是,B树的叶子节点存的

我们都知道建索引是需要谨慎的,当只有利大于弊的时候才适合建,我们也知道建索引是需要维护成本的,这个维护也就在于DML操作了, 下面我们具体看看到底DML对索引都有哪些内幕.... 一:delete操作 现在我们已经知道,索引都是以B树的形式存在的,既然是B树,我们就要看看他们的叶子节点和分支结点,先准备点测试数据,如下图: )) CREATE INDEX idx_Name ON Person(NAME) BEGIN INSERT INTO dbo.Person(ID,NAME) VALUES (

一:delete操作 现在我们已经知道,索引都是以B树的形式存在的,既然是B树,我们就要看看他们的叶子节点和分支结点,先准备点测试数据,如下图: 按 Ctrl+C 复制代码 按 Ctrl+C 复制代码 <1> 叶子结点的变化 从上面的图中大概可以看到,当我插入完毕后,现在有4个索引数据页,其中PID=200的为分支数据页,其他三个为叶子节点数据页,分别 为175,201,202号数据页,然后我就挑选第二个叶子节点数据页201号,看看里面的数据是啥样的. 从数据页中可以看到在201号数据页中有1

一.首先看一个我在某公众号看到的一个关于数据库优化的举措 二.如果where子句中查询的列执行了 “is null” 或者 “is not null” 或者 “<=> null” 会不会使用索引呢? 先列出结论:where子句中使用上述对null的判断,如果判断的列设置了索引,那就可以使用到索引 官方依据在:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/is-null-optimization.html 三.测试: 1.建表 CREATE TABLE `tes

早上来到公司,发现用于整理索引碎片的Job跑失败了,查看job history,发现以下错误消息: ALTER INDEX failed because the following SET options have incorrect settings: 'QUOTED_IDENTIFIER'. Verify that SET options are correct for use with indexed views and/or indexes on computed columns and

某前台sql语句,简化后如下SELECT products_name,products_viewed FROM `products_description` ORDER BY products_viewed DESC,products_name LIMIT 0,20; 该语句经常大批量出现在慢日志中! 初步看改语句,非常简单,根据products_viewed(产品被查看次数)倒序排序,再根据products_name(产品名字)排序!在products_viewed和products_name

需求:一个SQL执行特别慢,无法返回结果,需要进行优化,最终返回结果即可. 一.SQL分析 二.尝试执行,观测执行计划 三.修改SQL 四.问题总结 一.SQL分析 )SQL文本,执行时间,执行用户 用户brjljk sql执行时间,2935分钟 sql_text select c.hphm, c.ccdjrq, c.clpp1, c.clxh, c.zt, c.syr, c.wfsj, c.wfxw, c.dsr, c.xxly, c.syq, c.wfsj1, d.wfnr, e.dlmc,

非聚集索引 概述 对于非聚集索引,涉及的信息要比聚集索引更多一些,由于整个篇幅比较大涉及接下来的要写的“包含列的索引”,“索引碎片”等一些知识点,可能要结合起来阅读理解起来要更容易一些.非聚集索引和聚集索引一样都是B-树结构,但是非聚集索引不改变数据的存储方式,所以一个表允许建多个非聚集索引:非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成,索引行包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器, 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

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

转自:http://www.cnblogs.com/chenmh 非聚集索引 概述 对于非聚集索引,涉及的信息要比聚集索引更多一些,由于整个篇幅比较大涉及接下来的要写的“包含列的索引”,“索引碎片”等一些知识点,可能要结合起来阅读理解起来要更容易一些.非聚集索引和聚集索引一样都是B-树结构,但是非聚集索引不改变数据的存储方式,所以一个表允许建多个非聚集索引:非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成,索引行包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器, 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索

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

在项目开发中SQL是必不可少的,表索也一样.这些SQL的运行性能不知道吗?有多少是命中了索引的?命中哪个索引?索引中有哪个是无效索引?这些无效索引是否会影响系统的性能?带着这些问题我们一起来学习一下. MySql中是通过 Explain 命令来分析低效SQL的执行计划.命令的使用很简单. 示例 explain select * from adminlog 执行结果: id select_type table partitjons type possible_keys key key_len re

阅读本文大概需要 5 分钟. 来源:cnblogs.com/songwenjie/p/9410009.html 本文主要讨论MySQL索引的部分知识.将会从MySQL索引基础.索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开(本文图片可点开放大). 一.MySQL索引基础 首先,我们将从索引基础开始介绍一下什么是索引,分析索引的几种类型,并探讨一下如何创建索引以及索引设计的基本原则. 此部分用于测试索引创建的user表的结构如下: 1. 什么是索引? “索引(在MySQL中也叫

以下资料都来于MSDN. 聚集索引指南: 一.此列和列值供内部使用,用户不能查看或访问. 查询注意事项 在创建聚集索引之前,应先了解数据是如何被访问的.考虑对具有以下特点的查询使用聚集索引: 使用运算符(如 BETWEEN.>.>=.< 和 <=)返回一系列值. 使用聚集索引找到包含第一个值的行后,便可以确保包含后续索引值的行物理相邻.例如,如果某个查询在一系列销售订单号间检索记录,SalesOrderNumber 列的聚集索引可快速定位包含起始销售订单号的行,然后检索表中所有连续

以下资料来自MSDN. 数据库注意事项 设计索引时,应考虑以下数据库准则: 一个表如果建有大量索引会影响 INSERT.UPDATE 和 DELETE 语句的性能,因为在表中的数据更改时,所有索引都须进行适当的调整. 避免对经常更新的表进行过多的索引,并且索引应保持较窄,就是说,列要尽可能少. 使用多个索引可以提高更新少而数据量大的查询的性能.大量索引可以提高不修改数据的查询(例如 SELECT 语句)的性能,因为查询优化器有更多的索引可供选择,从而可以确定最快的访问方法. 对小表进行索引可能不

索引概述 索引与表一样,也属于段(segment)的一种.里面存放了用户的数据,跟表一样需要占用磁盘空间.只不过,在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样.在理解索引时,可以想象一本书,其中书的内容就相当于表里的数据,而书前面的目录就相当于该表的索引.同时,通常情况下,索引所占用的磁盘空间要比表要小的多,其主要作用是为了加快对数据的搜索速度,也可以用来保证数据的唯一性.但是,索引作为一种可选的数据结构,你可以选择为某个表里的创建索引,也可以不创建.这是因为一旦创建了索引,就意味着o