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首页SQL索引详解:聚集与非聚集的实战应用
在SQL中,索引是一种关键的数据结构,它加速数据检索速度,类似于书籍中的目录。SQL Server提供了两种主要类型的索引:聚集索引(Clustered Index)和非聚集索引(Nonclustered Index)。 聚集索引就像汉语字典的正文,其内容本身就是按照一定的规则排序的。例如,当我们查找一个字时,可以直接翻到对应的页码,因为拼音字母顺序决定了字的排列位置。聚集索引的特点是每个表只能有一个,且数据行是基于索引键值的物理顺序存储,这意味着查询时可以直接定位到数据,无需额外查找。因此,对于经常进行等值查询、范围查询或排序的主键列,通常会选择创建聚集索引。 非聚集索引则类似字典的部首目录和检字表,它是独立于数据行存储的,包含索引键和指向实际数据行的指针。当查询时,首先在非聚集索引中找到匹配,然后根据指针定位到实际数据行。非聚集索引允许在列上创建多个,特别适合于那些不经常作为排序依据或者频繁更新的列,因为它可以单独更新而不影响聚集索引。 选择何时使用哪种索引取决于具体的应用场景。如果列经常用于分组排序或聚集查询,应该优先考虑聚集索引,因为它能提供更快的查询性能。而对于较少排序或更新频繁的列,非聚集索引更为合适,因为它对数据行的物理顺序不依赖,更新操作更高效。 总结来说,理解索引的原理有助于优化SQL查询性能,选择合适的索引类型是数据库设计的重要环节。在实际操作中,根据业务需求、查询模式以及数据的特性和更新频率,合理配置聚集索引和非聚集索引,是提升数据库性能的关键。
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where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
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 1000
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。这也是我摒弃 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:declare @d datetime
set @d=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
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 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:
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