育才学习网1.sql中索引有什么用
索引用来提高读取数据的速度。
比如你要从一个有一万条记录的表中读取记录，那么如果有索引，他会通过索引定位，找到你要找的记录，速度比一个一个记录的扫描表快很多很多倍。表的某一个列可以建立索引，也可以是几个列一起建立索引。
索引有主键索引、唯一性索引等。主键的索引是默认的，不能删除。
你可以先看看数据结构->排序，查找，B-Tree,red-black tree等内容。然后看看数据库系统原理的一些基本概念，不用全看懂。
然后下载MySQL数据库，安装，写一些测试程序，往表里写个百八十万条记录，然后查询。
2.sql中索引有什么用
索引用来提高读取数据的速度。
比如你要从一个有一万条记录的表中读取记录，那么如果有索引，他会通过索引定位，找到你要找的记录，速度比一个一个记录的扫描表快很多很多倍。
表的某一个列可以建立索引，也可以是几个列一起建立索引。
索引有主键索引、唯一性索引等。
主键的索引是默认的，不能删除。
你可以先看看数据结构->；排序，查找，B-Tree,red-black tree等内容。然后看看数据库系统原理的一些基本概念，不用全看懂。然后下载MySQL数据库，安装，写一些测试程序，往表里写个百八十万条记录，然后查询。
3.SQL 索引创建后怎么使用呢
if exists(select *from sys.objects where naem = 'newindex')drop index newindexcreate index--===================================竟然没有悬赏。
唉。那算了吧 我还是都告诉你吧..看个示例自己琢磨去：--==============================================use master goif db_id(N'zhangxu')is not nulldrop database zhangxugocreate database zhangxusp_helpdb zhangxuuse zhangxugoIF EXISTS (SELECT *FROM SYS.OBJECTS WHERE NAME = N'WORKER')DROP TABLE WORKERGOcreate table worker( w_id int identity (1000,1) not null, w_name Nvarchar(10) unique, w_age SMALLINT CONSTRAINT CK_W_AGE CHECK(w_age>20 and w_age<150), w_pay money DEFAULT 0, CONSTRAINT PK_W_ID PRIMARY KEY(W_ID))SELECT *FROM WORKER--用查询技术查看表信息sp_help worker--利用存储过程查看表信息/*创建简单的非聚集索引*/USE ZHANGXUGOif exists(select name from sys.indexes where name = N'IX_ID_NAME')DROP INDEX IX_ID_NAME on workergo--检查是否存在索引，有则删除索引create index IX_ID_NAME--创建索引on worker(w_id,w_name)--在ID NAME 两个字段上创建非聚集索引drop index worker.IX_ID_NAME--删除索引select *from sys.indexes where name = 'IX_ID_NAME'--查看索引/*创建唯一非聚集索引*/USE ZHANGXUGOIF EXISTS(SELECT NAME FROM SYS.INDEXES WHERE NAME = N'IX_W_NAME')DROP INDEX IX_W_NAME ON WORKERGOCREATE UNIQUE INDEX IX_W_NAME--唯一非聚集索引ON WORKER(W_NAME)/*查看索引T-SQL脚本*/--IX_W_NAME 唯一 非聚集索引USE [zhangxu]GO/****** 对象： Index [IX_W_NAME] 脚本日期： 07/29/2007 16:54:53 ******/CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX [IX_W_NAME] ON [dbo].[worker] ( [w_name] ASC)WITH (SORT_IN_TEMPDB = OFF, DROP_EXISTING = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ONLINE = OFF) ON [PRIMARY]--PK_W_ID聚集索引USE [zhangxu]GO/****** 对象： Index [PK_W_ID] 脚本日期： 07/29/2007 16:56:45 ******/ALTER TABLE [dbo].[worker] ADD CONSTRAINT [PK_W_ID] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [w_id] ASC)WITH (SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ONLINE = OFF) ON [PRIMARY]--UQ_WORKER 唯一，非聚集索引USE [zhangxu]GO/****** 对象： Index [UQ__worker__07020F21] 脚本日期： 07/29/2007 16:58:38 ******/ALTER TABLE [dbo].[worker] ADD UNIQUE NONCLUSTERED ( [w_name] ASC)WITH (SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ONLINE = OFF) ON [PRIMARY]select *from workerinsert into worker(w_name,w_age,w_pay) values（'王国龙'，25,4500）。
4.SQLServer索引结构如何使用
改善SQL语句 很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。
比如： select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000 和执行： select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan'' 一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=''zhangsan''的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。 事实上，这样的担心是不必要的。
SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。 虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。
SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。 形式如下： 列名 操作符 或 操作符列名 列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。
如： Name='张三' 价格>5000 50005000 如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。 所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。
介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验： 1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型 如：name like '张%' ，这就属于SARG 而：name like '%张' ，就不属于SARG。 原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。
2、or 会引起全表扫描 Name='张三' and 价格>5000 符号SARG，而：Name='张三' or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。
3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句 不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、！=、、！、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。 下面就是几个不满足SARG形式的例子： ABS（价格）5000 SQL SERVER也会认为是SARG,SQL SERVER会将此式转化为： WHERE 价格>2500/2 但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。
4、IN 的作用相当与OR 语句： Select * from table1 where tid in (2,3) 和 Select * from table1 where tid=2 or tid=3 是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。 5、尽量少用NOT 6、exists 和 in 的执行效率是一样的 很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。
但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。 因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。
运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开： （1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30) 该句的执行结果为： 表 ''sales''。 扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
（2）select title,price from titles where exists (select * from sales where sales。 title_id=titles。
title_id and qty>30) 第二句的执行结果为： 表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。 7、用函数charindex（)和前面加通配符%的LIKE执行效率一样 前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。
但有的资料介绍说，用函数charindex（)来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的： select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex（''刑侦支队''，reader）>0 and fariqi>''2004-5-5'' 用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。 select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like ''%'' + ''刑侦支队'' + ''%'' and fariqi>''2004-5-5'' 用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
8、union并不绝对比or的执行效率高 我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代。
5.SQLServer索引结构是什么如何使用
聚集索引的重要性和如何选择聚集索引 在上一节的标题中，笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。
这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象： 1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。 2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒，哪怕分页总数只有3页或30万页。
虽然在超大容量情况下，这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时，这个1-3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用户的话说就是“还没有ACCESS数据库速度快”，这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。 笔者就此分析了一下，原来产生这种现象的症结是如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！ 本篇文章的题目是：“查询优化及分页算法方案”。
笔者只所以把“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。
而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。笔者前面“索引”的讨论中，将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引的起始列，日期的精确度为“日”。
这种作法的优点，前面已经提到了，在进行划时间段的快速查询中，比用ID主键列有很大的优势。 但在分页时，由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分页的参照物，进而无法实现更为高效的排序。
而如果将ID主键列作为聚集索引，那么聚集索引除了用以排序之外，没有任何用处，实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。 为解决这个矛盾，笔者后来又添加了一个日期列，其默认值为getdate（)。
用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间，时间精确到毫秒。即使这样，为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建UNIQUE约束。
将此日期列作为聚集索引列。 有了这个时间型聚集索引列之后，用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min，成为分页算法的参照物。
经过这样的优化，笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下，分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。
聚集索引是如此的重要和珍贵，所以笔者总结了一下，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。 结束语 本篇文章汇集了笔者近段在使用数据库方面的心得，是在做“办公自动化”系统时实践经验的积累。
希望这篇文章不仅能够给大家的工作带来一定的帮助，也希望能让大家能够体会到分析问题的方法；最重要的是，希望这篇文章能够抛砖引玉，掀起大家的学习和讨论的兴趣，以共同促进，共同为公安科技强警事业和金盾工程做出自己最大的努力。 最后需要说明的是，在试验中，我发现用户在进行大数据量查询的时候，对数据库速度影响最大的不是内存大小，而是CPU。
在我的P4 2。4机器上试验的时候，查看“资源管理器”，CPU经常出现持续到100%的现象，而内存用量却并没有改变或者说没有大的改变。
即使在我们的HP ML 350 G3服务器上试验时，CPU峰值也能达到90%，一般持续在70%左右。 本文的试验数据都是来自我们的HP ML 350服务器。
服务器配置：双Inter Xeon 超线程 CPU 2。4G，内存1G，操作系统Windows Server 2003 Enterprise Edition，数据库SQL Server 2000 SP3 从上表中，我们可以看出，三种存储过程在执行100页以下的分页命令时，都是可以信任的，速度都很好。
但第一种方案在执行分页1000页以上后，速度就降了下来。第二种方案大约是在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。
而第三种方案却始终没有大的降势，后劲仍然很足。 在确定了第三种分页方案后，我们可以据此写一个存储过程。
大家知道SQL SERVER的存储过程是事先编译好的SQL语句，它的执行效率要比通过WEB页面传来的SQL语句的执行效率要高。 下面的存储过程不仅含有分页方案，还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。
--获取指定页的数据：CREATE PROCEDURE pagination3@tblName varchar(255)， -- 表名@strGetFields varchar(1000) = ''*''， -- 需要返回的列 @fldName varchar(255)=''''， -- 排序的字段名@PageSize int = 10， -- 页尺寸@PageIndex int = 1， -- 页码@doCount bit = 0， -- 返回记录总数， 非 0 值则返回@OrderType bit = 0， -- 设置排序类型， 非 0 值则降序@strWhere varchar(1500) = '''' -- 查询条件 （注意： 不要加 where）ASdeclare @strSQL varchar(5000) -- 主语句。
