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快速了解影响SQL Server性能的主要原因_0

发布时间:2019-09-13 20:19:15

考虑使用窄的索引在一个或两个列上,窄索引比多索引和复合索引更能有效。用窄的索引,在每一页上将会有更多的行和更少的索引级别(相对与多索引和复合索引而言),这将推进系统性能。对于多列索引,SQL Server维持一个在所有列的索引上的密度统计(用于联合)和在第一个索引上的histogram(柱状图)统计。根据统计结果,如果在复合索引上的第一个索引很少被选择使用,那么优化器对很多查询请求将不会使用索引。

有用的索引会提高select语句的性能,包括insert,uodate, delete。但是,由于改变一个表的内容,将会影响索引。每一个insert,update,delete语句将会使性能下降一些。实验表明,不要在一个单表上用大量的索引,不要在共享的列上(指在多表中用了参考约束)使用重叠的索引。

在某一列上检查唯一的数据的个数,比较它与表中数据的行数做一个比较。这就是数据的选择性,这比较结果将会帮助你决定是否将某一列作为侯选的索引列,如果需要,建哪一种索引。你可以用下面的查询语句返回某一列的不同值的数目。

select count(distinct cloumn_name) from table_name

假设column_name是一个10000行的表,则看column_name返回值来决定是否应该使用,及应该使用什么索引。

Unique values Index5000 Nonclustered index20 Clustered index3 No index

镞索引和非镞索引的选择:

<1>镞索引是行的物理顺序和索引的顺序是一致的。页级,低层等索引的各个级别上都包含实际的数据页。一个表只能是有一个镞索引。由于update,delete语句要求相对多一些的读操作,因此镞索引常常能加速这样的操作。在至少有一个索引的表中,你应该有一个镞索引。

在下面的几个情况下,你可以考虑用镞索引:

例如: 某列包括的不同值的个数是有限的(但是不是极少的)

顾客表的州名列有50个左右的不同州名的缩写值,可以使用镞索引。

例如: 对返回一定范围内值的列可以使用镞索引,比如用between,>,>=,<,<=等等来对列进行操作的列上。

select * from sales where ord_date between ’5/1/93’ and ’6/1/93’

例如: 对查询时返回大量结果的列可以使用镞索引。

SELECT * FROM phonebook WHERE last_name = ’Smith’ <ccid_page/>

当有大量的行正在被插入表中时,要避免在本表一个自然增长(例如,identity列)的列上建立镞索引。如果你建立了镞的索引,那么insert的性能就会大大降低。因为每一个插入的行必须到表的最后,表的最后一个数据页。

当一个数据正在被插入(这时这个数据页是被锁定的),所有的其他插入行必须等待直到当前的插入已经结束。

一个索引的叶级页中包括实际的数据页,并且在硬盘上的数据页的次序是跟镞索引的逻辑次序一样的。

<2>一个非镞的索引就是行的物理次序与索引的次序是不同的。一个非镞索引的叶级包含了指向行数据页的指针。

在一个表中可以有多个非镞索引,你可以在以下几个情况下考虑使用非镞索引。

在有很多不同值的列上可以考虑使用非镞索引

例如:一个part_id列在一个part表中

select * from employee where emp_id = ’pcm9809f’

查询语句中用order by 子句的列上可以考虑使用镞索引。

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