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【数据操作】优化SQL server性能 之 索引

-- 2.3 --------------------------------------------------

  ?au_lname, au_fname

-- 2.2 --------------------------------------------------

  这能减少网络I/O并能提高多用户的相关并发时的应用程序性能。因为优化器关注的焦点就是where子句的查询,以利用有用的索引。在表中的每一个索引都可能成为包括在where子句中的侯选索引。为了最好的性能可以遵照下面的用于一个给定列column1的索引。

select * from Northwind.dbo.Employees

  AND au_fname = ’Johnson’

-- 2.5 --------------------------------------------------

  定义具有相关关系的主键和外来键时应该注意的事项主要是:用于连接多表的主键和参考的键要有相同的数据类型。

select * from jobs where min_lvl between 100 and 150

  ?au_address

-- [^] 代表不在指定区域内的任何单个字符

  <1:>镞索引是行的物理顺序和索引的顺序是一致的。页级,低层等索引的各个级别上都包含实际的数据页。一个表只能是有一个镞索引。由于update,delete语句要求相对多一些的读操作,因此镞索引常常能加速这样的操作。在至少有一个索引的表中,你应该有一个镞索引。

-- 格式化结果集

      数据库的逻辑设计、包括表与表之间的关系是优化关系型数据库性能的核心。一个好的逻辑数据库设计可以为优化数据库和应用程序打下良好的基础。

select * from Northwind..Orders

  SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

-- distinct  消除重复的行

  下面这个query语句利用了au_lname上的索引

select * from authors where au_lname like 'G%'

  在一个表中可以有多个非镞索引,你可以在以下几个情况下考虑使用非镞索引。

select * from authors select au_id,au_lname,au_fname,city from authors

  <2:>一个非镞的索引就是行的物理次序与索引的次序是不同的。一个非镞索引的叶级包含了指向行数据页的指针。

-- 2.6 --------------------------------------------------

  将会有更多的行和更少的索引级别(相对与多索引和复合索引而言),这将推进系统性能。

use pubs

  ?au_fname, au_lname

select * from discounts where stor_id is null

  考虑使用窄的索引在一个或两个列上,窄索引比多索引和复合索引更能有效。用窄的索引,在每一页上

select * from jobs where job_id in (1,3,5,7,11,13)

镞索引和非镞索引的选择   

select * from jobs where job_id >=10

  由于表窄,因此可以使排序和建立索引更为迅速

-- SELECT * FROM [server_name].[database_name].[owner].[object]

  WHERE au_fname = ’Johnson’

select * from authors where au_fname like 'A__'

  例如下面的例子,

-- _   代表任何单个的字符

  histogram(柱状图)统计。根据统计结果,如果在复合索引上的第一个索引很少被选择使用,那么优化器对很多查询请求将不会使用索引。

-- %   代表 0 个或多个字符串

  假设column_name是一个10000行的表,则看column_name返回值来决定是否应该使用,及应该使用什么索引。

select * from jobs where job_id=7

  For example, given a multicolumn index on the au_lname, au_fname columns of the authors table in

select * from authors where au_lname = 'White'

  索引的设计

-- []  代表指定区域内的任何单个字符

  这时多索引是没有用的。

-- 2 **************************************************** -- 最简单的查询语句

  第二:在表中有多索引,但是column1是第一个索引的列不要在where子句中使用没有column1列索引的查询语句,并避免在where子句用一个多索引的非第一个索引的索引。

-- 逻辑操作符    and, or, not

  select count(distinct cloumn_name) from table_name

select * from employee order by fname

  对于多列索引,SQL Server维持一个在所有列的索引上的密度统计(用于联合)和在第一个索引上的

-- 2.1 --------------------------------------------------

  顾客表的州名列有50个左右的不同州名的缩写值,可以使用镞索引。

select * from employee order by hire_date desc

  select qty from sales where stor_id=7131

select * from jobs where job_desc like '%manager%'

  例如: 对查询时返回大量结果的列可以使用镞索引。

俄罗斯贵宾会,-- 使用 like

  SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

-- 切换当前数据库 select * from authors

  SQL Server优化器通过分析查询语句,自动对查询进行优化并决定最有效的执行方案。优化器分析查询语句来决定那个子句可以被优化,并针对可以被优化查询的子句来选择有用的索引。最后优化器比较所有可能的执行方案并选择最有效的一个方案出来。

-- 字符串比较符  like, not like

  WHERE au_lname = ’White’

select au_id,au_lname as [Last Name],au_fname as [First Name] from authors

  而在下面几个列上建立的索引将不会对优化器起到好的作用

-- 2.7 --------------------------------------------------

  select * from employee where emp_id = ’pcm9809f’

-- order by  排序结果集

  3 No index   

select * from authors where au_fname like '[AS]%'

  有用的索引会提高select语句的性能,包括insert,uodate,delete。

-- SELECT * FROM table_name WHERE <search_condition>

  例如: 某列包括的不同值的个数是有限的(但是不是极少的)

-- 使用 where 字句筛选指定的行

  检查你的查询语句的where子句,因为这是优化器重要关注的地方。包含在where里面的每一列(column)都是可能的侯选索引,为能达到最优的性能,考虑在下面给出的例子:对于在where子句中给出了column1这个列。

-- 比较操作符    =, <, >, <=, >=, <>

  例如:一个part_id列在一个part表中

select * from jobs where job_id >=10 AND job_desc like '%manager%'

  避免定义多索引而column1是第二个或后面的索引,这样的索引不能优化服务器性能

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