数据库实习总结1-3

数据库实习1-3
一． 堆组织表和索引组织表的理解
堆表（heap table）数据插入时时存储位置是随机的，主要是数据库内部块的空闲情况决定，获取数据是按照命中率计算，全表扫表时不见得先插入的数据先查到。索引表（iot）数据存储是把表按照索引的方式存储的，数据是有序的，数据的位置是预先定好的，与插入的顺序没有关系。索引表的查询效率比堆表高（相当于查询索引的效率），插入数据的速度比堆表慢。
索引表适用场景：
适用于信息检索、空间和OLAP程序。
1、 代码查找表。
2、 经常通过主码访问的表。
3、 构建自己的索引结构。
4、 加强数据的共同定位，要数据按特定顺序物理存储。
5、 经常用between…and…对主码或唯一码进行查询。数据物理上分类查询。如一张订单表，按日期装载数据，想查单个客户不同时期的订货和统计情况。
二． 常见sql语句练习
A. 用sql语句创建数据库（昨天是用了工具）
创建一个名为foods的数据库
下图为sql语句

注意：初始文件大小最少为4mb（一开始3mb时有提示）

刷新后，数据库中有了foods数据库

而物理地址下也有相应的文件

B. 删除数据库
DROP DATABASE 数据库名
C. 创建表（用sql语句，昨天用的工具）
创建好数据库以后，我们需要先把数据库打开（有人也叫选中数据库）
打开数据库语法: use 数据库名(服务器内的名称)
use foods
创建一个食品信息表foodsinfo，sql语句如下

可以看到有食品信息表foodsinfo

D. 查询Table_test1中所有数据

E. 往foodsinfo中插入数据
1.insert into 表名values(数据1,数据2,数据3,数据4,数据5)
使用限制：插入的是表中的全部列时才可以使用

2.（插入部分数据）insert into 表名(列名1,列名2) values (数据1,数据2)
使用限制：主键和非空约束列必须添加数据

F. 查询数据（带条件）

G. 数据库中数据的修改
1.修改一个数据
语法： update 表名 set 列名=新数据 where 查询条件

2.修改一行数据
语法： update 表名 set 列名1=新数据1,列名2=新数据2列名3=新数据3, where 查询条件
同上边类似
H. 表中数据的删除
delete from 表名where 查询条件;

三． 常见的执行语句及执行计划理解
1.查看执行计划（SQL Server的执行计划是从右向左看的）
A. 选中数据库test1，点击新建查询

B. 弹出了一个新建查询的窗口的界面中，输入需要执行的sql的语句

C. 然后进行点击菜单中的查询的按钮选项，可以弹出下拉菜单中，进行选择为显示估计的执行计划

D. 在执行窗口的界面中查看的执行计划执行的内容了

2.执行计划理解
先在原有的foodsinfo表中，插入200条数据

上述表暂时没有索引
A. 数据访问操作
1.表扫描与聚集索引扫描比较
表扫描:发生于堆表，并且没有可用的索引可用时，会发生表扫描,表示整个表扫描一次。
聚集索引扫描：发生于聚集表，也相当于全表扫描操作，但在针对聚集列的条件如(WHERE Id > 10)等操作时，效率会较好

上下比较发现，上面有聚集索引，加了聚集索引之后，表就由堆表变成了聚集表

2. 表扫描，聚集索引扫描与非聚集索引扫描比较
   索引扫描：整体扫描非聚集索引。
   1 创建非聚集索引,并且查询比较执行计划
   
   此时查询语句如下：select fnum from foodsinfo
   
   2.此非聚集索引扫描能够覆盖所需要的数据。如果非聚集索引不能覆盖呢?例如，我们将SELECT改为SELECT *再来看看
   Select * from foodsinfo
   
   好明显，返回结果所包括的记录太多，用非聚集索引反而不合算。因此使用了聚集索引扫描。
   3.此时删除聚集索引，在执行select *如下（已没有聚集索引，如下）
   
   没有聚集索引，下图为表扫描
   
   3.书签查找
   fnum列有非聚集索引
   首先通过非聚集索引找到所求的行，但这个索引并不包含所有的列，因此还要额外去基本表中找到这些列，因此要进行键查找，如果基本表是以堆进行组织的，那么这个键查找(Key Lookup)就会变成RID查找(RID Lookup),键查找和RID查找统称为书签查找。不过有时当非聚集索引返回的行数过多时，SQL Server可能会选择直接进行聚集索引扫描了。
   B. 流聚合操作
   1 流聚合：在相应排序的流中，计算多组行的汇总值。
   所有的聚合函数(如COUNT(),MAX())都会有流聚合的出现，但是其不会消耗IO，只有消耗CPU。
   
   2.计算标量
   　　计算标量：根据行中的现有值计算新值。比如COUNT()函数，多一行，行数就加1。
   　　除MIN和MAX函数之外的聚合函数都要求流聚合操作后面跟一个计算标量。
   
   3.散列聚合(哈希匹配)
   　　对于加了Group by的子句，因为需要数据按照group by 后面的列有序，就需要Sort来保证排序。注意,Sort操作是占用内存的操作，当内存不足时还会去占用tempdb。SQL Server总是会在Sort操作和散列匹配中选择成本最低的。
   
   4.排序
   当数据量比价少时，例如执行以下语句，新建一个只有数十条记录的与foodsinfo一样的表。
   　
   C. 连接
   当多表连接时(包括书签查找，索引之间的连接)，SQL Server会采用三类不同的连接方式：循环嵌套连接，合并连接，散列连接。这几种连接格式有适合自己的场景，不存在哪个更好的说法。
   把数据库中两张表连接如下：
   1 嵌套循环
   
   循环嵌套连接的图标同样十分形象，处在上面的外部输入(Outer input)，这里也就是表扫描。和处在下面的内部输入(Inner Input),这里也就是聚集索引查找。外部输入仅仅执行一次，根据外部输入满足Join条件的每一行，对内部输入进行查找
   根据嵌套循环的原理不难看出，由于外部输入是扫描，内部输入是查找，当两个Join的表外部输入结果集比较小，而内部输入所查找的表非常大时，查询优化器更倾向于选择循环嵌套方式。
   2.合并连接
   不同于循环嵌套的是，合并连接是从每个表仅仅执行一次访问。从这个原理来看，合并连接要比循环嵌套要快了不少。
   从合并连接的原理不难想象，首先合并连接需要双方有序.并且要求Join的条件为等于号。因为两个输入条件已经有序，所以从每一个输入集合中取一行进行比较，相等的返回，不相等的舍弃，从这里也不难看出Merge join为什么只允许Join后面是等于号。
   
   3 哈希连接
   散列连接同样仅仅只需要只访问1次双方的数据。散列连接通过在内存中建立散列表实现。这比较消耗内存，如果内存不足还会占用tempdb。但并不像合并连接那样需要双方有序。
   要进行下面这两个实现，得把两个列的聚集索引不要建在ColumnId列，否则不会采用哈希连接。
   先删除聚集索引，给fname设置聚集索引
   
   
   之后查询如下