第一步:在数据库“属性”选项下,选择“选项”,选择“限制访问”,值改为“SINGLE_USER”
第二步:执行SQL
DBCC CHECKDB (数据库名称如mytable, repair_allow_data_loss) with NO_INFOMSGS
第三步:执行SQL
DBCC CHECKDB
如果还有错误,继续执行第二步
第四步:在数据库“属性”选项下,选择“选项”,选择“限制访问”,值改为“MUTI_USER”
问题一:sql怎么建立索引 CREATE INDEX
为给定表或视图创建索引。
只有表或视图的所有者才能为表创建索引。表或视图的所有者可以随时创建索引,无论表中是否有数据。可以通过指定限定的数据库名称,为另一个数据库中的表或视图创建索引。
语法
CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_name
ON { table | view } ( column [ ASC | DESC ] [ ,n ] )
[ WITH [ ,n] ]
[ ON filegroup ]
::=
{ PAD_INDEX |
FILLFACTOR = fillfactor |
IGNORE_DUP_KEY |
DROP_EXISTING |
STATISTICS_NOREPUTE |
SORT_IN_TEMPDB
}
--这是基本语法,建立索引,只针对查询和一些更新和删除的速度,像性别一列,如果表里面有1000行,如果只有1行是男,这样用索引的话肯定高,如果有990行是男,那么它不如直接扫描了,这是选择性
问题二:oracle 数据库如何建立索引 如何用索引 5分 方法如下:
Oracle中建立索引,会提高查询速度: create index 索引名 on 表名(列名);
例如:
create index index_userid on tbl_detail(userid);
如何找数据库表的主键字段的名称
SELECT FROM user_constraints WHERE CONSTRAINT_TYPE='P' and table_name='AAA'; select from dba_cons_columns where CONSTRAINT_NAME='SYS_AAA';
Oracle 在创建主键(可以不加constrai浮t SYS_AAA),会为库表自动创建索引,
索引的列为主键列。 并且当库表某些列名或者库表名改变时候,
Oracle自动创建的索引SYS_AAA,中的索引列也会自动更新(类似于视图),并且SYS_AAA会与名字更改后的库表还是保持索引关系。 关键系统库表: desc dba_constraints desc dba_cons_columns
desc dba_indexes desc dba_ind_columns desc DBA_TAB_COLUMNS
例子1:更改库表的列名
ALTER TABLE AAA RENAME COLUMN ID TO AAA_ID; create table AAA ( ID NUMBER(8), NAME CHAR(20),
constraint SYS_AAA primary key(ID) );
查找约束名字
select cCONSTRAINT_NAME,ctable_name,ccCOLUMN_NAME from user_constraints c, user_cons_columns cc
where cconstraint_name=ccconstraint_name and ctable_name ='AAA' AND CCONSTRAINT_TYPE='P';
CONSTRAINT_NAME TABLE_NAME COLUMN_NAME ------------------------------ ------------ ------------- SYS_AAA AAA ID
查找索引
select index_name,index_type,uniqueness from user_indexes where table_name='AAA'; INDEX_NAME INDEX_TYPE UNIQUENES
问题三:如何正确合理的建立MYSQL数据库索引 如何正确合理的建立MYSQL数据库索引
索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。
在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL
); 我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin。
在查找username=admin的记录 SELECT FROM mytable WHERE
username='admin';时,如果在username上已经建立了索引,MySQL无须任何扫描,即准确可找到该记录。相反,MySQL会扫描所有记录,即要查询10000条记录。
索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索包含多个列。
MySQL索引类型包括:
(1)普通索引
这是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:
◆创建索引
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。
◆修改表结构
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))
◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,
INDEX [indexName] (username(length)) ); 删除索引的语法:
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
(2)唯一索引
它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式:
◆创建索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
◆修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,
UNIQUE [indexName] (username(length)) );
(3)主键索引
它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,
PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住:一个表只能有一个主键。
(4)组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:
CREATE TABLE mytable( ID INT>>
问题四:数据库索引有哪几种,怎样建立索引 索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,聚簇索引 是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了;聚簇索引能提高多行检索的速度,而非聚簇索引对于单行的检索很快。 根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建三种索引:唯一索引、主键索引和聚集索引。 在数据库表中创建的索引可以是是唯一索引、主键索引和聚集索引 景安服务器即使为您解答
问题五:数据库创建索引后怎么使用 索引在筛选率低于一定的值的情况是会很有效果
主要还是看你的查贰语句是怎么写的
记住,在筛选条件中,不要在字段上使用函数查询条件要尽量简单能够让数据库引擎更好地分析到合适的执行计划
问题六:怎么创建数据库的索引 打个比方
create table t1(a int);
create index i1 on t1(a);
那么t1表的列a就创建了索引。以后查询t1表,列a有查询条件的时候就可以用到这个索引。
使用索引提高查询效率是数据库自己的事情,一般情况下不需要人为干预索引的使用
问题七:请问数据库的索引创建后要怎么用啊? 索引要针对where语句中频繁出现的字段创建,索引增加查询检索效率,降低插入速度,耗费硬盘空间
问题八:SQL server中 表中如何创建索引? if exists(select from sysobjects where naem = 'newindex')
drop index newindex
create 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
go
if db_id(N'zhangxu')is not null
drop database zhangxu
go
create database zhangxu
sp_helpdb zhangxu
use zhangxu
go
IF EXISTS (SELECT FROM SYSOBJECTS WHERE NAME = N'WORKER')
DROP TABLE WORKER
GO
create 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>
问题九:数据库创建索引有什么优点和缺点 数据库中索引的优缺点
为什么要创建索引呢?这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能。第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。
也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?这种想法固然有其合理性,然而也有其片面性。虽然,索引有许多优点,但是,为表中的每一个列都增加索引,是非常不明智的。这是因为,增加索引也有许多不利的一个方面。第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此,在创建索引的时候,应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。一般来说,应该在这些列上创建索引,例如:在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。
同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点:第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。
1合理使用索引\x0d\索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。\x0d\索引的使用要恰到好处,其使用原则如下:\x0d\在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。\x0d\在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by *** 作)的列上建立索引。\x0d\在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。\x0d\如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(compound index)。\x0d\使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁 *** 作而 使得读取效率降低,如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来,可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性,必要时进行修复。另外,当数据库表更新大量 数据后,删除并重建索引可以提高查询速度。\x0d\(1)在下面两条select语句中:\x0d\SELECT FROM table1 WHERE field1=0; \x0d\SELECT FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多,因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。\x0d\第一个原则:在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。\x0d\(2)在下面的select语句中:\x0d\SELECT FROM tab WHERE a= AND b= AND c=;\x0d\若有索引index(a,b,c),则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。\x0d\第二个原则:where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。\x0d\—————————————————————————— \x0d\以下假设在field1上有唯一索引I1,在field2上有非唯一索引I2。 \x0d\—————————————————————————— \x0d\(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快 \x0d\SELECT FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]\x0d\因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。\x0d\(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快 \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢\x0d\因为前者可以迅速定位索引。\x0d\(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快 \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢,\x0d\因为后者不使用索引。\x0d\(6) 使用函数如: \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。\x0d\如果一个表有两万条记录,建议不使用函数;如果一个表有五万条以上记录,严格禁止使用函数!两万条记录以下没有限制。\x0d\(7) 空值不在索引中存储,所以 \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。\x0d\(8) 不等式如 \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。 \x0d\相似地, \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。\x0d\(9) 多列索引,只有当查询中索引首列被用于条件时,索引才能被使用。\x0d\(10) MAX,MIN等函数,使用索引。 \x0d\SELECT max(field2) FROM tb 所以,如果需要对字段取max,min,sum等,应该加索引。\x0d\一次只使用一个聚集函数,如: \x0d\SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb \x0d\不如:SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)\x0d\(11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引,修改该字段值时还要修改索引,所以更新该字段的 *** 作比没有索引更慢。\x0d\(12) 索引值过大(如在一个char(40)的字段上建索引),会造成大量的I/O开销(甚至会超过表扫描的I/O开销)。因此,尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。\x0d\(13) 对于多列索引,ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。\x0d\(14) 在sybase中,如果ORDER BY的字段组成一个簇索引,那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。\x0d\(15) 多表联结(具体查询方案需要通过测试得到) \x0d\where子句中限定条件尽量使用相关联的字段,且尽量把相关联的字段放在前面。 \x0d\SELECT afield1,bfield2 FROM a,b WHERE afield3=bfield3\x0d\field3上没有索引的情况下: \x0d\对a作全表扫描,结果排序 \x0d\对b作全表扫描,结果排序 \x0d\结果合并。 \x0d\对于很小的表或巨大的表比较合适。\x0d\field3上有索引 \x0d\按照表联结的次序,b为驱动表,a为被驱动表 \x0d\对b作全表扫描 \x0d\对a作索引范围扫描 \x0d\如果匹配,通过a的rowid访问\x0d\(16) 避免一对多的join。如: \x0d\SELECT tb1field3,tb1field4,tb2field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1field2=tb2field2 AND tb1field2=‘BU1032’ AND tb2field2= ‘aaa’ \x0d\不如: \x0d\declare @a varchar(80) \x0d\SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’ \x0d\SELECT tb1field3,tb1field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’\x0d\(16) 子查询 \x0d\用exists/not exists代替in/not in *** 作 \x0d\比较: \x0d\SELECT afield1 FROM a WHERE afield2 IN(SELECT bfield1 FROM b WHERE bfield2=100) \x0d\SELECT afield1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE afield2=bfield1 AND bfield2=100) \x0d\SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b) \x0d\SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE bfield2=afield1)\x0d\(17) 主、外键主要用于数据约束,sybase中创建主键时会自动创建索引,外键与索引无关,提高性能必须再建索引。\x0d\(18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。\x0d\(19) 使用count()而不要使用count(column_name),避免使用count(DISTINCT column_name)。\x0d\(20) 等号右边尽量不要使用字段名,如: \x0d\SELECT FROM tb WHERE field1 = field3\x0d\(21) 避免使用or条件,因为or不使用索引。\x0d\2避免使用order by和group by字句。\x0d\因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用,可用视图、人工生成临时表的方法来代替。 \x0d\如果必须使用,先检查memory、tempdb的大小。 \x0d\测试证明,特别要避免一个查询里既使用join又使用group by,速度会非常慢!\x0d\3尽量少用子查询,特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。\x0d\一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。\x0d\4.消除对大型表行数据的顺序存取\x0d\在 嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。 \x0d\比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询 10亿行数据。 \x0d\避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。 \x0d\例如,两个表:学生表(学号、姓名、年龄)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个 表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引。 \x0d\还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。 \x0d\下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作: \x0d\SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 \x0d\虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合,所以应该改为如下语句: \x0d\SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 \x0d\UNION \x0d\SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008 \x0d\这样就能利用索引路径处理查询。\x0d\5.避免困难的正规表达式\x0d\MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” \x0d\即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode >“98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。 \x0d\另外,还要避免非开始的子串。例如语句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3] >“80”,在where子句中采用了非开始子串,因而这个语句也不会使用索引。\x0d\6.使用临时表加速查询\x0d\把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如: \x0d\SELECT custname,rcvblesbalance,other COLUMNS \x0d\FROM cust,rcvbles \x0d\WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id \x0d\AND rcvbllsbalance>0 \x0d\AND custpostcode>“98000” \x0d\ORDER BY custname \x0d\如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中,并按客户的名字进行排序: \x0d\SELECT custname,rcvblesbalance,other COLUMNS \x0d\FROM cust,rcvbles \x0d\WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id \x0d\AND rcvbllsbalance>;0 \x0d\ORDER BY custname \x0d\INTO TEMP cust_with_balance \x0d\然后以下面的方式在临时表中查询: \x0d\SELECT * FROM cust_with_balance \x0d\WHERE postcode>“98000” \x0d\临时表中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。 \x0d\注意:临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下,注意不要丢失数据。\x0d\7.用排序来取代非顺序存取\x0d\非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作,表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况,使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
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