SQL 创建索引，语法

索引介绍，及原理

主键,唯一索引 聚集索引的关系

当数据库表的数据太过庞大，的时候我们可以通过添加索引的形式解决。

聚集索引：数据的实际存储顺序与我们做索引的顺序是一致的，这种索引我们将它成为聚集索引。

非聚集索引： 数据的实际存储顺序与我们做的索引顺序不一致的时候，像这种快速查找数据的索引我们将它成为非聚集索引。

--unique唯一索引，clustered聚集索引，nonclustered非聚集索引 。主键是唯一的，所以创建了一个主键的同时，也就这个字段创建了一个唯一的索引。SQL SERVER将主键默认定义为聚集索引，事实上，索引是否唯一与是否聚集是不相关的，聚集索引可以是唯一索引，也可以是非唯一索引； 唯一索引实际上就是要求指定的列中所有的数据必须不同

/*
 主键一唯一索引的区别：

         1 一个表的主键只能有一个，而唯一索引可以建多个。
         2 主键可以作为其它表的外键。
         3 主键不可为null，唯一索引可以为null。

聚集索引：将表内的数据按照一定的规则进行排列的目录。正因为如此，一个表中的聚焦索引只有一个。对此我们要注意“主键就是聚焦索引”这是极端错误的，是对聚焦索引的一种浪费。（虽然SQLServer默认主键就是聚焦索引）使用聚焦索引的最大好处就是按照查询要求，迅速缩小查询范围，避免进行全表扫描。其次让每个数目都不相同的字段作为聚焦索引也不符合“大数目不同情况下不应建立聚集索引的原则”。

*/

use sales
if(exists (select * from sys.indexes where name='IX_TEST_TName'))

drop index T_TESX.TX_TEST_TName  --如果IX_TEST_TName存在则删除该索引(注意删除索引的时候是 表名.索引名)
create nonclustered  index IX_TEST_TName  --创建一个非聚集索引索引
on T_Test(name) --为T_Test表的name字段创建索引
with fillfachor=30 --填充因子为30% 。可以省略with fillfachor=30这一句，省略即默认
go

~

唯一索引与主键索引的比较 


唯一索引
 唯一索引不允许两行具有相同的索引值。
 如果现有数据中存在重复的键值，则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。当新数据将使表中的键值重复时，数据库也拒绝接受此数据。例如，如果在 employee 表中的职员姓氏(lname) 列上创建了唯一索引，则所有职员不能同姓。

主键索引
 主键索引是唯一索引的特殊类型。
 数据库表通常有一列或列组合，其值用来唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。
 在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查询中使用主键索引时，它还允许快速访问数据。

它们的一些比较：
(1)对于主健/unique constraint ， oracle/sql server/mysql等都会自动建立唯一索引；
(2)主键不一定只包含一个字段，所以如果你在主键的其中一个字段建唯一索引还是必要的；
(3)主健可作外健，唯一索引不可；
(4)主健不可为空，唯一索引可；
(5)主健也可是多个字段的组合；
(6)主键与唯一索引不同的是：
a.有not null属性；
b.每个表只能有一个。

 

1、主键

主键ID，主键既是约束也是索引，同时也用于对象缓存的键值。

2、索引

       *组合或者引用关系的子表（数据量较大的时候），需要在关联主表的列上建立非聚集索引（如订单明细表中的产品ID字段、订单明细表中关联的订单ID字段）

       *索引键的大小不能超过900个字节，当列表的大小超过900个字节或者若干列的和超过900个字节时，数据库将报错。

       *表中如果建有大量索引将会影响INSERT、UPDATE和DELETE语句的性能，因为在表中的数据更改时，所有的索引都将必须进行适当的调整。需要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：列要尽可能的少。

       *为经常用于查询的谓词创建索引，如用于下拉参照快速查找的code、name等。在平台现有下拉参照的查询sql语句中的like条件语句要改成不带前置通配符。还有需要关注Order By和Group By谓词的索引设计，Order By和Group By的谓词是需要排序的，某些情况下为Order By和Group By的谓词建立索引，会避免查询时的排序动作。

       *对于内容基本重复的列，比如只有1和0，禁止建立索引，因为该索引选择性极差，在特定的情况下会误导优化器做出错误的选择，导致查询速度极大下降。

 

      *当一个索引有多个列构成时，应注意将选择性强的列放在前面。仅仅前后次序的不同，性能上就可能出现数量级的差异。

       *对小表进行索引可能不能产生优化效果，因为查询优化器在遍历用于搜索数据的索引时，花费的时间可能比执行简单的表扫描还长，设计索引时需要考虑表的大小。记录数不大于100的表不要建立索引。频繁操作的小数量表不建议建立索引（记录数不大于5000条）

一下关于SQL语句的优化

1). 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：     

 select id from t where num is null

        NULL对于大多数数据库都需要特殊处理，MySQL也不例外，它需要更多的代码，更多的检查和特殊的索引逻辑，有些开发人员完全没有意识到，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默  认值。
        不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列    就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。
        此例可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： 

  select id from t where num=0

 2). 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符
         否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
         MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。 
         可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符（%或者_）开头的情形。例如:      

 SELECT id FROM  t WHERE col LIKE 'Mich%'; --  这个查询将使用索引，
 SELECT id FROM  t WHERE col  LIKE '%ike';   --这个查询不会使用索引。

 3). 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，  否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：      

select id from t where num=10 or num=20

可以 使用UNION合并查询：

 select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

 4). 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
 因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推 迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：      

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引： 

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

 5). 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：   

select id from t where num/2=100

  应改为:  

select id from t where num=100*2

6). 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'   --name

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0 --‘2005-11-30’ 

生成的id 应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

7). 索引并不是越多越好。
索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。（一个表最多可以建249个索引）

8).用Where子句替换HAVING子句 。
避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里