利用索引提高sql server数据处理效率--

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1、利用索引提高SQLServer数据处理效率>>  在良好的数据库设计基础上,能有效地使用索引是SQLServer取得高性能的基础,SQLServer采用基于代价的优化模型,它对每一个提交的有关表的查询,决定是否使用索引或用哪一个索引。因为查询执行的大部分开销是磁盘I/O,使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描,因为全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页,如果有索引指向数据值,则查询只需读几次磁盘就可以了。所以如果建立了合理的索引,优化器就能利用索引加速数据的查询过程。但是,索引并不总是提高系统的性能,在增、删、改操作中索引的存在

2、会增加一定的工作量,因此,在适当的地方增加适当的索引并从不合理的地方删除次优的索引,将有助于优化那些性能较差的SQLServer应用。实践表明,合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的,只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。本文就SQLServer索引的性能问题进行了一些分析和实践。  一、聚簇索引(clusteredindexes)的使用  聚簇索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇索引的索引页面指针指向数据页面,所以使用聚簇索引查找数据几乎总是比使用非聚簇索引快。每张表

3、只能建一个聚簇索引,并且建聚簇索引需要至少相当该表120%的附加空间,以存放该表的副本和索引中间页。建立聚簇索引的思想是:  1、大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争,在一个高事务的环境中,对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量。  2、在聚簇索引下,数据在物理上按顺序排在数据页上,重复值也排在一起,因而在那些包含范围检查(bet,....)。  2、某列常用于join,orderby,groupby。  3、查寻出的数据不超过表中数据量的20%。  三、覆盖索引(coveringindexes)的使用  覆盖索引是指

4、那些索引项中包含查寻所需要的全部信息的非聚簇索引,这种索引之所以比较快也正是因为索引页中包含了查寻所必须的数据,不需去访问数据页。如果非聚簇索引中包含结果数据,那么它的查询速度将快于聚簇索引。  但是由于覆盖索引的索引项比较多,要占用比较大的空间。而且update操作会引起索引值改变。所以如果潜在的覆盖查询并不常用或不太关键,则覆盖索引的增加反而会降低性能。  四、索引的选择技术  p_detail是住房公积金管理系统中记录个人明细的表,有890000行,观察在不同索引下的查询运行效果,测试在C/S环境下进行,客户机是IBMPII35

5、0(内存64M),服务器是DECAlpha1000A(内存128M),数据库为SYBASE11.0.3。  1、selectcount(*)fromp_detail(pri_surplus1)fromp_detail  onthbetonth、op_date、pri_surplus1上建索引查询134秒  查询2<1秒  在op_date、pay_month、pri_surplus1上建索引查询1<1秒  查询2<1秒  从以上12下一页>>>>这篇文章来自..,。查询效果分析,索引的有无,建立方式的不同将会导致不同

6、的查询效果,选择什么样的索引基于用户对数据的查询条件,这些条件体现于where从句和join表达式中。一般来说建立索引的思路是:  (1)主键时常作为where子句的条件,应在表的主键列上建立聚簇索引,尤其当经常用它作为连接的时候。  (2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列,或者非常频繁地被访问的列,可考虑建立聚簇索引。  (3)经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询,并把查询引用最频繁的列作为前导列,如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。  (4)如果知道索引键的所有值都是唯一的,那

7、么确保把索引定义成唯一索引。  (5)在一个经常做插入操作的表上建索引时,使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂,同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引,则可以把fillfactor置为100。  (6)在选择索引键时,设法选择那些采用小数据类型的列作为键以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针,通过这种方式,可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外,尽可能地使用整数为键值,因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。  五、索引的维护  上面讲到,某些不合适的索引影响到SQLServer的性能,随着应用

8、系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。索引的维护包括:  1、重建索引  随着数据行的插入、删除和数据页的分裂,有些索引页可能只包含几页数据,另外应用

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