数据库建索引

数据库建立索引常用的规则如下：
1、表的主键、外键必须有索引；
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
5、索引应该建在选择性高的字段上；
6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：
A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否

       极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；
C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；
D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；
E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；
8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。因为太多的索 引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。 另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更 大。
注： 聚集索引建立在不是都不相同但也不是所有的都相同的列上
         比如：时间是不错 但是也要看你们的时间是什么样的时间，如果是 精确的时间   那跟id没什么区别
                     也不能作为聚集索引，如果是精确的时间 那也不满足“不是都不相同 但也不是所有的都相同”
                     如果要是几千万的电话话单，，如果有一列的精确度是 “天”，，那这个时间就不错，但是
                     如果这个时间精确到 “秒”那就不能作为聚集索引，因为 精确到秒的 时间 这几千万的数据
                   基本上就是 所有的都不同的



复合索引 优化和适用范围

索引可以包含一个、两个或更多个列。两个或更多个列上的索引被称作复合索引。例如，以下语句创建一个具有两列的复合索引：

CREATE INDEX name
ON employee (emp_lname, emp_fname)
如果第一列 不能单独提供较高的选择性，复合索引将会非常有用。例如，当许多雇员具有相同的姓氏时，emp_lname 和 emp_fname 上的复合索引非常有用。因为每个雇员都有唯一的 ID，所以 emp_id 和 emp_lname 上的复合索引可能没有用处，因此列 emp_lname 不会提供任何附加选择性。

利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引不同于使用两个单独的索引。复合索引的结构与电话簿类似，它首先按姓氏对雇员 进行排序，然后按名字对所有姓氏相同的雇员进行排序。如果您知道姓氏，电话簿将非常有用，如果您知道名字和姓氏，电话簿则更为有用，但如果您只知道名字而 不知道姓氏，电话簿将没有用处。

压缩的 B 树索引方法可显著提高复合索引的性能。

列顺序
在创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。

如果您很可能仅对一个列多次执行搜索，则该列应该是复合索引中的第一列。如果您很可能对一个两列索引中的两个列执行单独的搜索，则应该创建另一个仅包含第二列的索引。

包含多个列的主键始终会自动以复合索引的形式创建索引，其列的顺序是它们在表定义中出现的顺序，而不是在主键定义中指定的顺序。您应该考虑将通过主键来执行的搜索，以确定哪一列应该排在最前面。在后面的任何被频繁搜索的主键列上，应该考虑添加额外的索引。

例如，假设您在两个列上创建一个复合索引。一个列包含雇员的名字，另一个列包含雇员的姓氏。您可以创建一个先包含名字后包含姓氏的索引。或者，您也可以创建一个先包含姓氏后包含名字的索引。虽然这两个索引以两个列组织信息，但它们具有不同的功能。

CREATE INDEX fname_lname
ON employee emp_fname, emp_lname;
CREATE INDEX lname_fname
ON employee emp_lname, emp_fname;
假设您需要搜索名字 John。唯一有用的索引是在索引的第一列包含名字的索引。由于名字为 John 的雇员会出现在索引中的任意位置，因此先按姓氏再按名字组织的索引没有用处。

如果您认为很可能需要仅按名字或仅按姓氏查找雇员，则应该创建这两个索引。

或者，您也可以创建两个索引，一个索引仅包含一个列。但是，请注意，Adaptive Server Anywhere 在处理单个查询时只使用一个索引来对任何一个表进行访问。即使您知道名字和姓氏，Adaptive Server Anywhere 也可能需要读取额外的行，以查找包含正确姓氏的行。

当您使用 CREATE INDEX 命令创建索引时（如上例所示），列会按命令中所示的顺序创建。

主键索引和列顺序
列在主键索引中的顺序被强制为与列在表定义中出现的顺序相同，这与 PRIMARY KEY 约束中指定的列顺序无关。此外，Adaptive Server Anywhere 还将强制一个附加约束：表的主键列必须位于每个行的开头。因此，如果主键被添加到现有表中，服务器就可以重写整个表以确保键列位于每个行的开头。

在多个列出现在主键中的情况下，您应该考虑所需的搜索类型。如果合适，应切换列在表定义中的顺序，使最常搜索的列排在最前面，或者根据需要为其它列创建单独的索引。

复合索引和 ORDER BY
缺省情况下，索引的列按升序排列，但您可以选择通过在 CREATE INDEX 语句中指定 DESC 来将这些列按降序排列。

只要 ORDER BY 子句仅包含索引中的列，Adaptive Server Anywhere 就可以选择使用索引来优化 ORDER BY 查询。此外，索引列的排序方式必须与 ORDER BY 子句完全相同或完全相反。对于单列索引，这种排序方式始终会使查询可以得到优化，但复合索引则需要稍微多考虑一些问题。下表显示了一个两列索引的可能性。

索引列 可优化的 ORDER BY 查询 不可优化的 ORDER BY 查询
ASC、ASC ASC、ASC 或 DESC、DESC ASC、DESC 或 DESC、ASC
ASC、DESC ASC、DESC 或 DESC、ASC ASC、ASC 或 DESC、DESC
DESC、ASC DESC、ASC 或 ASC、DESC ASC、ASC 或 DESC、DESC
DESC、DESC DESC、DESC 或 ASC、ASC ASC、DESC 或 DESC、ASC

含有两个以上的列的索引遵循与上述规则相同的一般规则。例如，假设您具有以下索引：

CREATE INDEX idx_example
ON table1 (col1 ASC, col2 DESC, col3 ASC)
在这种情况下，以下查询可以得到优化：

SELECT col1, col2, col3 from table1
ORDER BY col1 ASC, col2 DESC, col3 ASC
和

SELECT col1, col2, col3 from example
ORDER BY col1 DESC, col2 ASC, col3 DESC
索引不用于优化在 ORDER BY 子句中具有 ASC 和 DESC 的其它任何模式的查询。例如：

SELECT col1, col2, col3 from table1
ORDER BY col1 ASC, col2 ASC, col3 ASC
不会得到优化。

因情制宜，建立“适当”的索引

建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提。

索引（index）是除表之外另一重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据结构。当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快 速访问。事实上，没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。注意，在这 句话中，我们用了“适当”这个词，这是因为，如果使用索引时不认真考虑其实现过程，索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能。

（一）深入浅出理解索引结构

实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：

其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是 “an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分 仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就 是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。

我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。

如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法 找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查 到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰” 字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩 ”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到 目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。

我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。

通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。

进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。

（二）何时使用聚集索引或非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
列经常被分组排序	应	应
返回某范围内的数据	应	不应
一个或极少不同值	不应	不应
小数目的不同值	应	不应
大数目的不同值	不应	应
频繁更新的列	不应	应
外键列	应	应
主键列	应	应
频繁修改索引列	不应	应

事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您 把 聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行 排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到 具体内容。

 

（三）结合实际，谈索引使用的误区

 

理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。

 

1、主键就是聚集索引

 

这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。

 

通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列 Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。

 

显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。

 

从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用 中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源 浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内 容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。

 

在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。

 

通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系 统 已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览 过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字 段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。

 

在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期” 这 个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：

 

（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：

 

Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen

 

用时：128470毫秒（即：128秒）

 

（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

 

where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

 

用时：53763毫秒（54秒）

 

（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

 

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：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规 则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。

 

3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度

 

上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。

 

很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带 着 这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排 在后列）

 

（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>'2004-5-5'

 

查询速度：2513毫秒

 

（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>'2004-5-5' and neibuyonghu='办公室'

 

查询速度：2516毫秒

 

（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu='办公室'

 

查询速度：60280毫秒

 

从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部 的 复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2 的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记 住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。

 

（四）其他书上没有的索引使用经验总结

 

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

 

下面是实例语句：（都是提取25万条数据）

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'

 

使用时间：3326毫秒

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000

 

使用时间：4470毫秒

 

这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。

 

2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi

 

用时：12936

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid

 

用时：18843

 

这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。

 

3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1'

 

用时：6343毫秒（提取100万条）

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-6-6'

 

用时：3170毫秒（提取50万条）

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'

 

用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1' and fariqi<'2004-6-6'

 

用时：3280毫秒

 

4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度

 

下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1' order by fariqi

 

用时：6390毫秒

 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi<'2004-1-1' order by fariqi

 

用时：6453毫秒

 

（五）其他注意事项

 

“水可载舟，亦可覆舟”，索引也一样。索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。

 

所以说，我们要建立一个“适当”的索引体系，特别是对聚合索引的创建，更应精益求精，以使您的数据库能得到高性能的发挥。

 

当然，在实践中，作为一个尽职的数据库管理员，您还要多测试一些方案，找出哪种方案效率最高、最为有效。