sql语句怎样判断索引是否存在？

select object_name(object_id) tableName,name,type_desc from sysindexes where name='stu_index'
用这个查询就可以知道数据库中是否有stu_index这个索引
select object_name(object_id) tableName,name,type_desc from sysindexes where object_name(object_id)='stu'
这个查询可以查出stu表上所有的索引

建索引的话图形工具建议用 mysql workbench。 命令行的话:

ALTER TABLE `db_name``tb_name` 
ADD INDEX `index_name` (`column_name` ASC);

具体在哪个 column 上建立索引，要具体分析，相应的 sql 语句可能要改，如果你用的是存储过程的话，那 PHP 代码应该改动不大，如果 sql 编码进 PHP 代码，那 PHP 代码当然要随 sql 的改动而动。利弊的话，有用就是好的，没用也是好的，出了问题就是坏的

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。

数据。下面Navicat官网将详解Navicat for PostgreSQL表索引。
方法/步骤
在 Navicat for PostgreSQL“索引”选项卡，只需点击索引栏位即可编辑。使用索引工具栏，便可以创建新的、编辑或删除选定的索引栏位。
● 添加索引：添加一个索引到表。
● 删除索引：删除已选择的索引。
2
名编辑框：设置索引名。没有模式名可以包含在这里，索引总是创建与它的上级表相同的模式。要在索引包含栏位，只需简单地双击栏位或点击“栏位”按钮就能在打开的编辑器中编辑。注意：一些栏位类型不容许由多个栏位索引。
索引方法：下拉列表定义表索引的类型。
3
唯一键：使得索引独一无二，当创建索引以及每次添加数据时，系统检查表中的重复值（如果数据已经存在）。
簇：CLUSTER 指示 PostgreSQL 簇，指定表名和索引名，索引必须已经被定义到表名。当一个表被簇，PostgreSQL 记得它被簇到哪个索引。 CLUSTER 形式表名重新簇表在它之前簇的相同索引。
表空间：创建索引的表空间。
4
限制：如果想创建部分索引，在编辑框输入限制条件。部分索引是一个索引包含项目给一个表的一部分，通常一部分在索引方面较表其余部分更为有用。
注释：定义索引的注释。
栏位编辑器：从名列表选择栏位，也可以使用箭头按钮来改变索引栏位的顺序。
5
排序规则：选择索引的排序规则。支持 PostgreSQL 91 或以上版本。
排序顺序：指定排序顺序：ASC 或 DESC。
Nulls 排序：指定 nulls 排序在 non-nulls 前（NULLS FIRST）或后（NULLS LAST）

1、本文以表pi_content为例，相应的字段为（[piid] int, [seqnum] int,[phname] nvarchar(50),[content] nvarchar(MAX)），数据量为百万级。

2、启动SQLSERVER 2008，并登录。

3、启动SQLSERVER PROFILER 工具，我们当前使用这个工具主要的目的是监测SQL语句执行的性能参数。

4、在SQLSERVER 2008 R2中点击“新建查询”按钮，启动查询分析器。输入SQL查询语句，并点击“执行”。

5、切换到SQLSERVER PROFILER工具中，可以看到这条SQL语句具体的用时。

6、切换到查询分析器，选中这条SQL语句，点击鼠标右键，然后点击菜单中的“在数据库引掣优化顾问中分析查询”。

7、点击左上角“连接”，然后在d出的登录窗口中输入相关参数并点击“连接”。 就完成查询索引优化了。

这是收藏的一些资料：
SQLServer提供了一个数据库命令――DBCC SHOWCONTIG――来确定一个指定的表或索引是否有碎片。
示例：
显示数据库里所有索引的碎片信息
DBCC SHOWCONTIG WITH ALL_INDEXES
显示指定表的所有索引的碎片信息
DBCC SHOWCONTIG (authors) WITH ALL_INDEXES
显示指定索引的碎片信息
DBCC SHOWCONTIG (authors,aunmind)
DBCC 执行结果：
扫描页数：如果你知道行的近似尺寸和表或索引里的行数，那么你可以估计出索引里的页数。看看扫描页数，如果明显比你估计的页数要高，说明存在内部碎片。
扫描扩展盘区数：用扫描页数除以8,四舍五入到下一个最高值。该值应该和DBCC SHOWCONTIG返回的扫描扩展盘区数一致。如果DBCC SHOWCONTIG返回的数高，说明存在外部碎片。碎片的严重程度依赖于刚才显示的值比估计值高多少。
扩展盘区开关数：该数应该等于扫描扩展盘区数减1。高了则说明有外部碎片。
每个扩展盘区上的平均页数：该数是扫描页数除以扫描扩展盘区数，一般是8。小于8说明有外部碎片。
扫描密度［最佳值:实际值］：DBCC SHOWCONTIG返回最有用的一个百分比。这是扩展盘区的最佳值和实际值的比率。该百分比应该尽可能靠近100％。低了则说明有外部碎片。
逻辑扫描碎片：无序页的百分比。该百分比应该在0％到10％之间，高了则说明有外部碎片。
扩展盘区扫描碎片：无序扩展盘区在扫描索引叶级页中所占的百分比。该百分比应该是0％，高了则说明有外部碎片。
每页上的平均可用字节数：所扫描的页上的平均可用字节数。越高说明有内部碎片，不过在你用这个数字决定是否有内部碎片之前，应该考虑fill factor（填充因子）。
平均页密度（完整）：每页上的平均可用字节数的百分比的相反数。低的百分比说明有内部碎片。
解决碎片问题 ：
1 删除并重建索引
2 使用DROP_EXISTING子句重建索引
3 执行DBCC DBREINDEX
4 执行DBCC INDEXDEFRAG
删除并重建索引 ：
用DROP INDEX和CREATE INDEX或ALTER TABLE来删除并重建索引有些缺陷包括在删除重建期间索引会消失。在索引删除重建时，对于查询它不在可用，查询性能也许会受到明显的影响，直到重建索引为止。另一个潜在的缺陷是当都请求索引的时候会引起阻塞，直到重建索引为止。通过其他的处理也能解决阻塞，就是索引被使用的时候不删除索引。另一个主要的缺陷是在用DROP INDEX和CREATE INDEX重建聚集索引时会引起非聚集索引重建两次。删除聚集索引时非聚集索引的行指针会指向数据堆，聚集索引重建时非聚集索引的行指针又会指回聚集索引的行位置。
删除并重建索引的确有一个好处就是通过重新排序索引页，使索引页紧凑并删除不需要的索引页来完全重建索引。你也许需要考虑那些内部和外部碎片都很高的情况下才使用，以使那些索引回到它们应该在的位置。
使用DROP_EXISTING子句重建索引 ：
为了避免在重建聚集索引时表上的非聚集索引重建两次，可以使用带DROP_EXISTING子句的CREATE INDEX语句。这个子句会保留聚集索引键值，以避免非聚集索引重建两次。和删除并重建索引一样，该方法也可能会引起阻塞和索引消失的问题。该方法的另一个缺陷是也强迫你去分别发现和修复表上的每一个索引。

explain显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。

使用方法，在select语句前加上explain就可以了：

如：

explain select surname,first_name form a,b where aid=bid

EXPLAIN列的解释：

table：显示这一行的数据是关于哪张表的

type：这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL

possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句

key： 实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引

key_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好

ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

rows：MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数

Extra：关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表43中讨论，但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort，意思MYSQL根本不能使用索引，结果是检索会很慢

extra列返回的描述的意义

Distinct:一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了

Not exists: MYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了

Range checked for each Record（index map:#）:没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一

Using filesort: 看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行

Using index: 列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候

Using temporary 看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上

Where used 使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）

system 表只有一行：system表。这是const连接类型的特殊情况

const:表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待

eq_ref:在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用

ref:这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好

range:这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西时发生的情况

index: 这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描（比ALL更好，因为索引一般小于表数据）

ALL:这个连接类型对于前面的每一个记录联合进行完全扫描，这一般比较糟糕，应该尽量避免

下面是关于数据库索引的相关知识：

简单来说，数据库索引就是数据库的数据结构！进一步说则是该数据结构中存储了一张表中某一列的所有值，也就是说索引是基于数据表中的某一列创建的。总而言之：一个索引是由表中某一列上的数据组成，并且这些数据存储在某个数据结构中。

2索引的作用。举个例子，假设有一张数据表Emplyee，该表有三列：

表中有几万条记录。现在要执行下面这条查询语句，查找出所有名字叫“Jesus”的员工的详细信息

3如果没有数据库索引功能，数据库系统会逐行的遍历整张表，对于每一行都要检查其Employee_Name字段是否等于“Jesus”。因为我们要查找所有名字为“Jesus”的员工，所以当我们发现了一条名字是“Jesus”的记录后，并不能停止继续查找，因为可能有其他员工也叫“Jesus”。这就意味着，对于表中的几万条记录，数据库每一条都要检查。这就是所谓的“全表扫描”（ full table scan）

4而数据库索引功能索引的最大作用就是加快查询速度，它能从根本上减少需要扫表的记录/行的数量。

5如何创建数据库索引。可以基于Employee表的两列创建索引即可：

：

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。

2索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。

3索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓名 (name) 列）的值进行排序的结构。

4例如这样一个查询：select from table1 where id=10000。如果没有索引，必须遍历整个表，直到ID等于10000的这一行被找到为止；有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引)，即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。可见，索引是用来定位的。

5从数据搜索实现的角度来看，索引也是另外一类文件/记录，它包含着可以指示出相关数据记录的各种记录。其中，每一索引都有一个相对应的搜索码，字符段的任意一个子集都能够形成一个搜索码。这样，索引就相当于所有数据目录项的一个集合，它能为既定的搜索码值的所有数据目录项提供定位所需的各种有效支持

参考资料：

数据库索引-百度百科

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