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SQL Server 聚集索引和非聚集索引的区别分析

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2021-04-05
聚集索引:物理存储按照索引排序 非聚集索引:物理存储不按照索引排序 优势与缺点 聚集索引:插入数据时速度要慢(时间花费在“物理存储的排序”上,也就是首先要找到位置然后插

聚集索引:物理存储按照索引排序
非聚集索引:物理存储不按照索引排序

优势与缺点
聚集索引:插入数据时速度要慢(时间花费在“物理存储的排序”上,也就是首先要找到位置然后插入)
查询数据比非聚集数据的速度快

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。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。得出查询速度的方法是: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())

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

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
      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

4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度

从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录:
SELECT TOP m-n+1 *
FROM publish
WHERE (id NOT IN
    (SELECT TOP n-1 id
     FROM publish))

id 为publish 表的关键字

只所以把“查询优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起,就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引

在前面的讨论中我们已经提到了,聚集索引有两个最大的优势:

1、以最快的速度缩小查询范围。

2、以最快的速度进行字段排序。

第1条多用在查询优化时,而第2条多用在进行分页时的数据排序。
     聚集索引在每个表内又只能建立一个,这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。
      但要既使聚集索引列既符合查询列的需要,又符合排序列的需要,这通常是一个矛盾。

聚集索引是如此的重要和珍贵,所以一定要将聚集索引建立在:

1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上;

2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。

二)何时使用聚集索引非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引非聚集索引很重要)。

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

返回某范围内的数据

不应

一个或极少不同值

不应

不应

小数目的不同值

不应

大数目的不同值

不应

频繁更新的列

不应

外键列

主键列

频繁修改索引列

不应

每个表中只能有一个聚集索引的规则。

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