SQLServer索引的四个高级特性

SQLServer索引的四个高级特性,第1张

概述来自:http://blog.csdn.net/yzsind/article/details/8719594 SQLServer索引的四个高级特性   一、Index Building Filter(索引创建时过滤)              有一些索引非常低效的,比如经常查询状态为进行中的订单,订单有99%的状态是完成,1%是进行中 ,因此我们在订单状态字段上建了一个索引,性能是提高了,但是感觉

来自:http://blog.csdn.net/yzsind/article/details/8719594

sqlServer索引的四个高级特性

 

一、Index Building Filter(索引创建时过滤)
    

        有一些索引非常低效的,比如经常查询状态为进行中的订单,订单有99%的状态是完成,1%是进行中 ,因此我们在订单状态字段上建了一个索引,性能是提高了,但是感觉索引中保存了99%的完成状态数据是永远不会查询到的,很浪费空间。如果我们的索引在建立的时间就不保存完成状态的数据,那不是更好。 Index Building Filter就是用来解决这个问题。

sqlServer
支持,语法示例:

[sql]  view plain copy create index IDx_3 on order(status) where status=’running’  

MysqL:不支持

Oracle:不支持,可以考虑用分区解决


二、Index Include Column(索引包含列)

我们经常需要建一些组合索引,一般有两种原因:
1.通过组合索引可以提高索引过滤度
    比如订单表有会员ID和订单日期2个字段,如果我们经常要按会员和订单时间查询,

copy Select * from order where member_ID=? and order_date between ? and ?  

那建立会员ID+订单日期的索引很合适。

copy index IDx_1 order(member_ID,order_date);  

2.索引覆盖读取
    比如我们需要读取一个会员订单的订单ID+状态列表,sql如下:

copy select order_ID,status where member_ID=?  


如果我们的索引中只有member_ID字段,那么还需要回表查询order_ID和status数据才能返回结果,如果建一个member_ID+order_ID+status的组合索引:

copy index IDx_2 
 

那只要访问索引就可以返回数据了,这种虽然性能提高了,但是由于索引多了字段,因此增加了索引建立成本和索引空间。

sqlServer

        sqlServer除了支持组合索引外,还支持Index Include Column特性,Index Include Column是组合索引的一种变种,它的特点是可以指定组合索引中哪些列是排序列,哪些列只是把内容存储在索引中,这个特性不仅可以满足索引覆盖读取,而且可以减少索引对DML的性能影响。语法如:

copy order
(member_ID) include(order_ID,43); Font-family:Arial; Font-size:14px; line-height:26px; text-align:left"> 其中member_ID字段是普通索引列,order_ID和status列是内容include列。

普通组合索引数据存储结构示例:
 


Include Column组合索引数据存储结构示例:
 

sqlServer管理器的sql优化自动索引推荐就经常看到推荐Include Column方式。

MysqL:不支持,只能用组合索引代替
Oracle:不支持,只能用组合索引代替


三、聚集索引(Cluster Index)

数据库通常用两种存储方式,一种是堆表,即表中的数据是基本无序的,像往一个房间(数据块)堆箱子(记录)一样,只要有空间就往里面放,放满了就准备一个新房间再放。

另外一种就是聚集存储,数据按表中一个或几个字段排序存储,如下图所示。

 

由于要排序,需要索引来保证效率,所以聚集存储和聚集索引存储通常指一个意思。

sqlServer
        如果表没有主键默认为堆表,如果有主键默认为按主键聚集存储。sqlServer支持非主键索引聚集存储,这个特性非常有意义,比如订单表有订单ID(主键)和会员ID,如果按订单ID聚集存储,由于订单ID一般都是随机访问,返回单条记录,所以对按订单ID查询没有什么性能提高。假设需按会员ID查询,一个会员有许多订单,分页一次返回20条,那就需要20次离散数据访问。
如果可以按会员ID聚集存储,那用会员ID查询可能只需要1次离散数据访问就可以,性能可以提升很多,这种方式对订单插入有一些性能影响,如果订单插入不多,按会员查询频繁,那按会员ID建聚集索引给用订单ID聚集效果很好。
MysqL
       MysqL MYISAM存储引擎只支持堆存储,不支持聚集索引。
       MysqL INNODB存储引擎只能按主键聚集,如果没有主键就用一个内部隐藏主键代替。

Oracle
       Oracle默认是堆存储,如果建成索引组织表则按主键聚集存储。Oracle还有一个种更高级的聚集存储,概念叫簇(Cluster),可以定义一个簇对象,然后将一个或多个表按字段顺序聚集的存储在这个簇中,从而实现多个表聚集存储,适用于一些主从表,如订单与订单明细,它们的数据是按关联字段聚集的存储在一个数据块中,订单与订单明细经常一起查询,所以这种逻辑只要读取一次数据块即可,如果用非Cluster,那需要读取多个数据块才OK。

四、VIEW INDEX(视图索引)

在视图上建索引,感觉没有意义,因为视图本身就是一个逻辑的概念,并不存储物理数据,何来索引之说。

sqlServer
支持。视图上建索引首先视图需要绑定架构。视图上需要先建一个唯的聚集索引,把数据持久化,持久化后还可以建其它新的索引,像普通表一样处理了。

视图上建索引可以让数据持久化,一般有两种用途
1. 统计类数据查询性能优化
如经常要做select sum(amount) from t2这样的 *** 作,性能不好优化,并且t表数据变化不多,那么可以建一个视图(注意:需要加上with schemabinding选项):

copy CREATE
 VIEW V2   with schemabinding   AS   SELECT     SUM(amount) as sum_amount,COUNT_BIG (*) as cnt   FROM         t2  

然后在这个视图上建一个唯一聚集索引,数据就持久化了。

copy UNIQUE CLUSTERED INDEX IDx_4 ON V2 (sum_amount)  

然后我们用noexpand方式查询v2索引视图,如下:

copy SELECT  sum_amount FROM  v2 WITH(NOEXPAND)  

性能会非常好,因为视图里只有一行数据,直接读取即可,不需要再从t2全表扫描汇总。

2.自动实现多维度聚集存储
        数据库的表一般只能设计为按一种方式聚集存储(只允许有一个聚集索引),但在实际业务中存在一些多个维度的查询,比如交易表,需要按买家维度查询,也需要按卖家维度查询。普通表只能选择一种,如果要两种维度性能都很好很难,有时只能人工的分为两张表,一张表按买家聚集,一张表按卖家聚集,用程序或触发器维护两张表数据的一致性,这样看起来很别扭。采用视图索引后可以在主表(买家维度表)上建个视图,然后在视图上用卖家维度建聚集索引,以后如果要按买家查询则查询主表,如果按卖家查询才查询索引视图。
这种性能优化方式只是一个方案设计,实践中没有经过验证。

MysqL:不支持
Oracle:不支持,物化视图可以起到类似的作用,并提供了更多的数据同步控制特性。


2013/3/25

我的新浪微博(http://weibo.com/yzsind)

@H_275_404@ 总结

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