點擊查看：2018全國計算機三級數(shù)據(jù)庫技術考試復習資料匯總

　　談索引使用的誤區(qū)

　　結合實際，談索引使用的誤區(qū)

　　理論的目的是應用。雖然我們剛才列出了何時應使用聚集索引或非聚集索引，但在實踐中以上規(guī)則卻很容易被忽視或不能根據(jù)實際情況進行綜合分析。下面我們將根據(jù)在實踐中遇到的實際問題來談一下索引使用的誤區(qū)，以便于大家掌握索引建立的方法。

　　1、主鍵就是聚集索引

　　這種想法筆者認為是極端錯誤的，是對聚集索引的一種浪費。雖然SQL SERVER默認是在主鍵上建立聚集索引的。

　　通常，我們會在每個表中都建立一個ID列，以區(qū)分每條數(shù)據(jù)，并且這個ID列是自動增大的，步長一般為1。我們的這個辦公自動化的實例中的列Gid就是如此。此時，如果我們將這個列設為主鍵，SQL SERVER會將此列默認為聚集索引。這樣做有好處，就是可以讓您的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中按照ID進行物理排序，但筆者認為這樣做意義不大。

　　顯而易見，聚集索引的優(yōu)勢是很明顯的，而每個表中只能有一個聚集索引的規(guī)則，這使得聚集索引變得更加珍貴。

　　從我們前面談到的聚集索引的定義我們可以看出，使用聚集索引的最大好處就是能夠根據(jù)查詢要求，迅速縮小查詢范圍，避免全表掃描。在實際應用中，因為ID號是自動生成的，我們并不知道每條記錄的ID號，所以我們很難在實踐中用ID號來進行查詢。這就使讓ID號這個主鍵作為聚集索引成為一種資源浪費。其次，讓每個ID號都不同的字段作為聚集索引也不符合“大數(shù)目的不同值情況下不應建立聚合索引”規(guī)則;當然，這種情況只是針對用戶經常修改記錄內容，特別是索引項的時候會負作用，但對于查詢速度并沒有影響。

　　在辦公自動化系統(tǒng)中，無論是系統(tǒng)首頁顯示的需要用戶簽收的文件、會議還是用戶進行文件查詢等任何情況下進行數(shù)據(jù)查詢都離不開字段的是“日期”還有用戶本身的“用戶名”。

　　通常，辦公自動化的首頁會顯示每個用戶尚未簽收的文件或會議。雖然我們的where語句可以僅僅限制當前用戶尚未簽收的情況，但如果您的系統(tǒng)已建立了很長時間，并且數(shù)據(jù)量很大，那么，每次每個用戶打開首頁的時候都進行一次全表掃描，這樣做意義是不大的，絕大多數(shù)的用戶1個月前的文件都已經瀏覽過了，這樣做只能徒增數(shù)據(jù)庫的開銷而已。事實上，我們完全可以讓用戶打開系統(tǒng)首頁時，數(shù)據(jù)庫僅僅查詢這個用戶近3個月來未閱覽的文件，通過“日期”這個字段來限制表掃描，提高查詢速度。如果您的辦公自動化系統(tǒng)已經建立的2年，那么您的首頁顯示速度理論上將是原來速度8倍，甚至更快。

　　在這里之所以提到“理論上”三字，是因為如果您的聚集索引還是盲目地建在ID這個主鍵上時，您的查詢速度是沒有這么高的，即使您在“日期”這個字段上建立的索引(非聚合索引)。下面我們就來看一下在1000萬條數(shù)據(jù)量的情況下各種查詢的速度表現(xiàn)(3個月內的數(shù)據(jù)為25萬條)：

　　(1)僅在主鍵上建立聚集索引，并且不劃分時間段：

　　Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen

　　用時：128470毫秒(即：128秒)

　　(2)在主鍵上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：

　　select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

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

　　用時：53763毫秒(54秒)

　　(3)將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())

　　用時：2423毫秒(2秒)

　　雖然每條語句提取出來的都是25萬條數(shù)據(jù)，各種情況的差異卻是巨大的，特別是將聚集索引建立在日期列時的差異。事實上，如果您的數(shù)據(jù)庫真的有1000萬容量的話，把主鍵建立在ID列上，就像以上的第1、2種情況，在網(wǎng)頁上的表現(xiàn)就是超時，根本就無法顯示。這也是我摒棄ID列作為聚集索引的一個最重要的因素。

　　得出以上速度的方法是：在各個select語句前加：declare @d datetime

　　set @d=getdate()

　　并在select語句后加：

　　select [語句執(zhí)行花費時間(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())

　　2、只要建立索引就能顯著提高查詢速度

　　事實上，我們可以發(fā)現(xiàn)上面的例子中，第2、3條語句完全相同，且建立索引的字段也相同;不同的僅是前者在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，但查詢速度卻有著天壤之別。所以，并非是在任何字段上簡單地建立索引就能提高查詢速度。

　　從建表的語句中，我們可以看到這個有著1000萬數(shù)據(jù)的表中fariqi字段有5003個不同記錄。在此字段上建立聚合索引是再合適不過了。在現(xiàn)實中，我們每天都會發(fā)幾個文件，這幾個文件的發(fā)文日期就相同，這完全符合建立聚集索引要求的：“既不能絕大多數(shù)都相同，又不能只有極少數(shù)相同”的規(guī)則。由此看來，我們建立“適當”的聚合索引對于我們提高查詢速度是非常重要的。

　　3、把所有需要提高查詢速度的字段都加進聚集索引，以提高查詢速度

　　上面已經談到：在進行數(shù)據(jù)查詢時都離不開字段的是“日期”還有用戶本身的“用戶名”。既然這兩個字段都是如此的重要，我們可以把他們合并起來，建立一個復合索引(compound index)。

　　很多人認為只要把任何字段加進聚集索引，就能提高查詢速度，也有人感到迷惑：如果把復合的聚集索引字段分開查詢，那么查詢速度會減慢嗎?帶著這個問題，我們來看一下以下的查詢速度(結果集都是25萬條數(shù)據(jù))：(日期列fariqi首先排在復合聚集索引的起始列，用戶名neibuyonghu排在后列)

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

　　查詢速度：2513毫秒

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

　　查詢速度：2516毫秒

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

　　查詢速度：60280毫秒

　　從以上試驗中，我們可以看到如果僅用聚集索引的起始列作為查詢條件和同時用到復合聚集索引的全部列的查詢速度是幾乎一樣的，甚至比用上全部的復合索引列還要略快(在查詢結果集數(shù)目一樣的情況下);而如果僅用復合聚集索引的非起始列作為查詢條件的話，這個索引是不起任何作用的。當然，語句1、2的查詢速度一樣是因為查詢的條目數(shù)一樣，如果復合索引的所有列都用上，而且查詢結果少的話，這樣就會形成“索引覆蓋”，因而性能可以達到最優(yōu)。同時，請記住：無論您是否經常使用聚合索引的其他列，但其前導列一定要是使用最頻繁的列。

掃描/長按二維碼幫助考試通關

2018年等考報考資訊

2018等考各科通關技巧

2018各科最新預測試卷

2018等考各科備考資料

微信搜索"考試吧"了解更多考試資訊、下載備考資料

　　相關推薦：

　　2018年全國計算機等級考試必做試題匯總(各科目)

　　2018年全國計算機等級考試復習知識點匯總(各科目)

　　2018全國計算機等級考試備考經驗及應試技巧匯總

　　歷年真題匯總|考試吧策劃：2018年計算機等級考試報考指南