数据库中索引原理
作者 佚名技术
来源 NET编程
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发布时间 2012-03-18
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 |
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