在连接数据库的时候出现无效的列索引

因为你的记录集只有一条记录，函数rsgetString(1)每调用用一次，就会向下滚动一行，当你在if语句再次调用，当然没有记录了。

应该先调用 pass = rsgetString(1);

将结果宝训到临时变量中，然后用临时变量做if判断，就可以了。

当数据库挂了后修复不一定需要重启应用程序，这取决于具体的情况和修复方式。以下是一些常见的数据库修复方式：

1 数据库恢复：如果数据库出现故障或损坏，可能需要进行数据库恢复，以确保数据的完整性和正确性。这种情况下，通常需要停止应用程序并重启数据库，之后再重新启动应用程序。

2 数据库备份：如果数据丢失或损坏比较严重，可能需要进行数据库备份，并从备份中重新恢复数据。这种情况下，也需要停止应用程序进行数据库恢复。

3 数据库修复工具：可能需要使用数据库修复工具对数据库进行修复，以解决数据损坏或其他问题。这种情况下，不需要停止和重启应用程序。

4 数据库分区：对于某些大型数据库，数据库管理员可能会对数据库进行分区，这允许修复一个分区而不影响其它分区。在这种情况下，不需停止和重启应用程序。

因此，当数据库出现故障时，需要根据具体情况判断是否需要停止和重启应用程序，以确保数据库的正常运行和完整性。

SQL server 里面， 一个表 最多只能有一个 聚集索引。

默认情况下， 主键是 聚集索引。

因此，2条路。

1 修改你创建索引的语句， 把那个 聚集 的关键字删除掉。 这样就默认创建一个 非聚集索引。

2 删除主键，并重建之， 创建主键的时候， 加上 “非聚集”的关键字。 然后就可以创建你的聚集索引了。

实例讲解MYSQL数据库的查询优化技术 作者：佚名 文章来源：未知 点击数：2538 更新时间：2006-1-19 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询 *** 作在各种数据库 *** 作中所占据的比重最大，而查询 *** 作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。笔者在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。分析问题许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此用户所写语句的优劣至关重要。系统所做查询优化我们暂不讨论，下面重点说明改善用户查询计划的解决方案。解决问题下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。1．合理使用索引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。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●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。●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。●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。●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）。●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。2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。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。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。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。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。下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008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：SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001UNIONSELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 这样就能利用索引路径处理查询。 4．避免相关子查询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。5．避免困难的正规表达式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_ _ _” 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。 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。 6．使用临时表加速查询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：SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id AND rcvbllsbalance>0 AND custpostcode>“98000” ORDER BY custname 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： SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id AND rcvbllsbalance>0 ORDER BY custname INTO TEMP cust_with_balance 然后以下面的方式在临时表中查询：SELECT ＊ FROM cust_with_balance WHERE postcode>“98000” 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。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。 7．用排序来取代非顺序存取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。有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。实例分析下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：1．part表 零件号　零件描述其他列 （part_num）　（part_desc）（other column） 102，032　Seageat 30G disk　…… 500，049　Novel 10M network card…… …… 2．vendor表 厂商号厂商名其他列 （vendor _num）　（vendor_name） （other column） 910，257　Seageat Corp　…… 523，045　IBM Corp　…… …… 3．parven表 零件号　厂商号　零件数量 （part_num）　（vendor_num）　（part_amount） 102，032910，2573,450,000 234，423321，0014，000，000 …… 下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表： SELECT part_desc，vendor_name，part_amount FROM part，vendor，parven WHERE partpart_num=parvenpart_num AND parvenvendor_num = vendorvendor_num ORDER BY partpart_num 如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下： 表　行尺寸　行数量　每页行数量　数据页数量 （table）　(row size)　（Row count）　（Rows/Pages）　（Data Pages） part150　10，00025　400 Vendor　150　1，000 25　40 Parven　13　 15，000300 50 索引　键尺寸　每页键数量　页面数量 （Indexes）　(Key Size)　（Keys/Page)　(Leaf Pages） part　4500　20 Vendor4500　2 Parven8250　60 看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取15万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为504万次。实际上，我们可以通过使用临时表分3个步骤来提高查询效率： 1．从parven表中按vendor_num的次序读数据： SELECT part_num，vendor_num，price FROM parven ORDER BY vendor_num INTO temp pv_by_vn 这个语句顺序读parven（50页），写一个临时表（50页），并排序。假定排序的开销为200页，总共是300页。 2．把临时表和vendor表连接，把结果输出到一个临时表，并按part_num排序： SELECT pv_by_vn，＊ vendorvendor_num FROM pv_by_vn，vendor WHERE pv_by_vnvendor_num=vendorvendor_num ORDER BY pv_by_vnpart_num INTO TMP pvvn_by_pn DROP TABLE pv_by_vn 这个查询读取pv_by_vn(50页)，它通过索引存取vendor表15万次，但由于按vendor_num次序排列，实际上只是通过索引顺序地读vendor表（40＋2=42页），输出的表每页约95行，共160页。写并存取这些页引发5＊160=800次的读写，索引共读写892页。3．把输出和part连接得到最后的结果： SELECT pvvn_by_pn＊，partpart_descFROM pvvn_by_pn，part WHERE pvvn_by_pnpart_num=partpart_num DROP TABLE pvvn_by_pn 这样，查询顺序地读pvvn_by_pn(160页)，通过索引读part表15万次，由于建有索引，所以实际上进行1772次磁盘读写，优化比例为30∶1。笔者在Informix DynamicSever上做同样的实验，发现在时间耗费上的优化比例为5∶1(如果增加数据量，比例可能会更大)。 小结20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。我们的优化要抓住关键问题，对于数据库应用程序来说，重点在于SQL的执行效率。查询优化的重点环节是使得数据库服务器少从磁盘中读数据以及顺序读页而不是非顺序读页。

不同的数据库管理系统可能不一样

但是可以肯定都不用select。

它是在创建数据库表，或者修改数据库表时使用相应语句。

例如MySQL

用类似语句

ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )

table_name为相应数据库表名

index_name为索引名

column为数据库表中创建索引的字段。

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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