原文:SQL Server 索引列的顺序--真的没关系吗 翻译自:http://www.mssqltips.com/sqlservertip/2718/sql-server-index-column-order--does-it-matter/?utm_source=dailynewsletter&utm_medium=email&utm_content=headline&utm_campaign=2012619 问题: 当设置表的索引时,在性能上有一个微妙的平衡:太多的索引将影响

一.存储结构 在SQL Server中,有许多不同的可用排列规则选项. 二进制:按字符的数字表示形式排序(ASCII码中,用数字32表示空格,用68表示字母"D").因为所有内容都表示为数字,所以处理起来速度最快,遗憾的是,它并不总是如人们所想象,在WHERE子句中进行比较时,使用该选项会造成严重的混乱. 字典顺序:这种排序方式与在字典中看到的排序方式一样,但是少有不同,可以设置大量不同的额外选项来决定是否区分大小写.音调和字符集. 1.平衡树(B-树) 平衡树或B-树仅是提供了一种以

SQL Server索引的设计主要考虑因素如下: 检查WHERE条件和连接条件列: 使用窄索引: 检查列的选择性: 检查列的数据类型: 考虑列顺序: 考虑索引类型(聚集索引OR非聚集索引): 一.检查WHERE条件列和链接条件列 当一个查询提交到SQL Server时,查询优化器尝试为查询中引用的所有表查找最佳的数据访问机制.下面列出查询优化器针对WHERE和连接的工作方式: 优化器识别WHERE子句和连接条件中包含的列. 接着优化器检查这些列上的索引. 优化器通过从索引上维护的统计确定子句的选

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 10,Index Internal Structure 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在之前的级别中,我们从逻辑的角度介绍索引,集中于它们能为我们做什么.现在,是时候从物理的角度,并且检查一下索引的内部结构,从理解索引的内部结构,引导我们理解索引在上层做的工作.通过索引的结构,它是如何维护的,你可以理解在进行插入,更新,删除的

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 9,Reading Query Plans 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在这个系列中,我们经常会以特定的方式执行特定的查询.我们引用生成的执行计划来支持我们的论调.SQL Server管理器显示的预估的和实际的查询计划,可以帮助我们确定索引的好处,以及其中的缺陷.因此,本文的主要目的是给你一些关于执行计划的充分的理解: 验证

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 6,Bookmarks 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在前面的章节中我们看到了,索引就是一些有序入口的集合,每行一个入口.我们更多的强调索引的逻辑方面,而不是物理方面.当目前为止,我们讲述了非聚集索引入口的两个组件:查询键和包含列.在本章中,我们介绍第三个,也是最后一个组件:标签. 什么是标签 标签在之前已经提到过,但只是说S

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 4, Pages and Extents 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在之前的级别中,我们分别在有索引和没有索引的表中执行查询,比较了他们需要做的工作.我们的主要度量标准是“login read逻辑读”.我们总是比较在有索引和没有索引的表执行查询的逻辑读.现在,是时候解释为什么“逻辑读”是一个优秀的度量标准,同时也解释了实际

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 3, Clustered Indexes 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在这个进阶系列的前一级中介绍了索引的大概信息,以及详细介绍了nonclustered indexes非聚集索引.SQL Server的索引包含一些关键的概念. 当一个请求到达数据库的时候,有可能是select,或者insert,或者update,或者del

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 2, Deeper into Nonclustered Indexes 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在第一级中介绍了SQL Server中的非聚集索引.而且在第一个学习的例子中,我们证明了在从表中获取一行数据的情况下,索引带来的潜在的好处.在这一级中,我们继续介绍非聚集索引,看看他们在提升查询性能中做出的贡献. 我们先来介绍

前言: 在很多系统中,比如本人目前管理的数据库,索引经常被滥用,甚至使用DTA(数据库引擎优化顾问)来成批创建索引(DTA目前个人认为它的真正用处应该是在发现缺失的统计信息,在以前的项目中,用过一次DTA,里面提示了很多列缺少统计信息,后来在不改动其他操作的前提下,把这些统计信息手动建上去,性能提升非常明显.关于统计信息将另开文章介绍).一个表甚至有20多个索引(索引的数量并没有标准,但是要尽量合理,每个索引都应该能支撑大量查询或者增删改中的查询功能才有存在价值).索引过多带来了服务器的沉重压力

数据库存储本身是无序的,建立了聚集索引,会按照聚集索引物理顺序存入硬盘.既键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序 多数情况下,数据库读取频率远高于写入频率,索引的存在 为了读取速度牺牲写入速度 页 为最小单位 8kb 区 物理连续的页(8页)的集合 内部碎片 数据库页内部产生的碎片,外部反之 碎片的产生: 有一个表里有8条数据,已经将一页填满,这个时候要插入第九条数据,页也就分裂了.这就产生了内部碎片.如下图所示(excel示意一下  懒癌晚期) 注: 不会将9单独分到第二页,索引B+树存储,

  [译注:此文为翻译,由于本人水平所限,疏漏在所难免,欢迎探讨指正]  原文链接:http://www.sqlservercentral.com/articles/Stairway+Series/72284/ 对于数据库设计来说,索引是至关重要的,它告诉了那些大量使用数据库的开发者其所使用的数据库的设计意图.然而不幸的是,在实际开发过程中,索引常常是作为一个性能问题发生时候的解决方案被添加上的.这一些列关于索引的介绍可以让你与专业的数据库设计人员保持思想及设计上的一致. 第一节介绍SQL SE

SQL Server 索引中include的魅力(具有包含性列的索引) http://www.cnblogs.com/gaizai/archive/2010/01/11/1644358.html 上个月刚发现sql2016 之前仅支持 索引包含 16个键 (之后支持32个键) 这个月发现 可以 使用include 的方式来处理. 开文之前首先要讲讲几个概念 [覆盖查询] 当索引包含查询引用的所有列时,它通常称为“覆盖查询”. [索引覆盖] 如果返回的数据列就包含于索引的键值中,或者包含于索引的键

铺垫知识点: 数据库存储本身是无序的,建立了聚集索引,会按照聚集索引物理顺序存入硬盘.既键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序 多数情况下,数据库读取频率远高于写入频率,索引的存在 为了读取速度牺牲写入速度 页 为最小单位 8kb 区 物理连续的页(8页)的集合 内部碎片 数据库页内部产生的碎片,外部反之 碎片的产生: 有一个表里有8条数据,已经将一页填满,这个时候要插入第九条数据,页也就分裂了.这就产生了内部碎片.如下图所示(excel示意一下  懒癌晚期) 注: 不会将9单独分到第二页,索

在很多系统中,比如本人目前管理的数据库,索引经常被滥用,甚至使用DTA(数据库引擎优化顾问)来成批创建索引(DTA目前个人认为它的真正用处应该是在发现缺失的统计信息,在以前的项目中,用过一次DTA,里面提示了很多列缺少统计信息,后来在不改动其他操作的前提下,把这些统计信息手动建上去,性能提升非常明显.关于统计信息将另开文章介绍).一个表甚至有20多个索引(索引的数量并没有标准,但是要尽量合理,每个索引都应该能支撑大量查询或者增删改中的查询功能才有存在价值).索引过多带来了服务器的沉重压力,有这么

SQL Server 索引中include的魅力(具有包含性列的索引) http://www.cnblogs.com/gaizai/archive/2010/01/11/1644358.html 开文之前首先要讲讲几个概念 [覆盖查询] 当索引包含查询引用的所有列时,它通常称为"覆盖查询". [索引覆盖] 如果返回的数据列就包含于索引的键值中,或者包含于索引的键值+聚集索引的键值中,那么就不会发生Bookup Lookup,因为找到索引项,就已经找到所需的数据了,没有必要再到数据行去找

一.非聚集索引维护 非聚集索引的行定位器值保持相同的聚集索引值,即使该聚集索引列物理上重新定位后,也是如此. 为了优化这个维护开销,SQL Server添加一个指向旧数据页的指针,以在页面分割之后指向新的数据页面,而不是更新所有相关非聚集索引的行定位器.这样,虽然降低了非聚集索引的维护开销,但是增加了从非聚集索引行到数据行的导航开销,因为添加了一个旧数据页面和信数据页面之间的连接.因此,将聚集索引作为行定位器降低了非聚集索引相关的开销. 二.定义书签查找 当一个查询请求不是优化器选择的非聚集索引

从CREATE开始 通过显式的CREATE INDEX命令 在创建约束时作为隐含的对象 随约束创建的隐含索引 当向表中添加如下两种约束之一时,就会创建隐含索引. 主键约束(聚集索引) 唯一约束(唯一索引) 一.CREATE INDEX语法 CREATE INDEX语句所做的事情与其听上去一样-用于在指定表或视图上基于声明的列创建索引: CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX <index name> ON <table or vi

一.存储结构 在SQL Server中,有许多不同的可用排列规则选项. 二进制:按字符的数字表示形式排序(ASCII码中,用数字32表示空格,用68表示字母"D").因为所有内容都表示为数字,所以处理起来速度最快,遗憾的是,它并不总是如人们所想象,在WHERE子句中进行比较时,使用该选项会造成严重的混乱. 字典顺序:这种排序方式与在字典中看到的排序方式一样,但是少有不同,可以设置大量不同的额外选项来决定是否区分大小写.音调和字符集. 1.平衡树(B-树) 平衡树或B-树仅是提供了一种以

原文:[译]SQL Server索引进阶第八篇:唯一索引     索引设计是数据库设计中比较重要的一个环节,对数据库的性能其中至关重要的作用,但是索引的设计却又不是那么容易的事情,性能也不是那么轻易就获取到的,很多的技术人员因为不恰当的创建索引,最后使得其效果适得其反,可以说"成也索引,败也索引".     本系列文章来自Stairway to SQL Server Indexes,翻译和整理后发布在agilesharp和博客园,希望对广大的技术朋友在如何使用索引上有所帮助.   唯一