sqlserver 2008 怎么建立索引

什么是索引

拿汉语字典的目录页（索引）打比方：正如汉语字典中的汉字按页存放一样，SQL Server中的数据记录也是按页存放的，每页容量一般为4K 。为了加快查找的速度，汉语字（词）典一般都有按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引），我们可以选择按拼音或笔画查找方式，快速查找到需要的字（词）。

同理，SQL Server允许用户在表中创建索引，指定按某列预先排序，从而大大提高查询速度。

• SQL Server中的数据也是按页（ 4KB ）存放

• 索引：是SQL Server编排数据的内部方法。它为SQL Server提供一种方法来编排查询数据。

• 索引页：数据库中存储索引的数据页；索引页类似于汉语字（词）典中按拼音或笔画排序的目录页。

• 索引的作用：通过使用索引，可以大大提高数据库的检索速度，改善数据库性能。

索引类型

• 唯一索引：唯一索引不允许两行具有相同的索引值

• 主键索引：为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的，并且不能为空

• 聚集索引(Clustered)：表中各行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，每个表只能有一个

• 非聚集索引(Non-clustered)：非聚集索引指定表的逻辑顺序。数据存储在一个位置，索引存储在另一个位置，索引中包含指向数据存储位置的指针。可以有多个，小于249个

索引类型：再次用汉语字典打比方，希望大家能够明白聚集索引和非聚集索引这两个概念。

唯一索引：

唯一索引不允许两行具有相同的索引值。

如果现有数据中存在重复的键值，则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。当新数据将使表中的键值重复时，数据库也拒绝接受此数据。例如，如果在stuInfo表中的学员员身份z号(stuID) 列上创建了唯一索引，则所有学员的身份z号不能重复。

提示：创建了唯一约束，将自动创建唯一索引。尽管唯一索引有助于找到信息，但为了获得最佳性能，建议使用主键约束或唯一约束。

主键索引：

在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查询中使用主键索引时，它还允许快速访问数据。

聚集索引（clustered index）

在聚集索引中，表中各行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。表只能包含一个聚集索引。例如：汉语字（词）典默认按拼音排序编排字典中的每页页码。拼音字母a，b，c，d……x，y，z就是索引的逻辑顺序，而页码1，2，3……就是物理顺序。默认按拼音排序的字典，其索引顺序和逻辑顺序是一致的。即拼音顺序较后的字（词）对应的页码也较大。如拼音“ha”对应的字(词)页码就比拼音“ba” 对应的字(词)页码靠后。

非聚集索引(Non-clustered)

如果不是聚集索引，表中各行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。聚集索引比非聚集索引（nonclustered index）有更快的数据访问速度。例如，按笔画排序的索引就是非聚集索引，“1”画的字（词）对应的页码可能比“3”画的字（词）对应的页码大（靠后）。

提示：SQL Server中，一个表只能创建1个聚集索引，多个非聚集索引。设置某列为主键，该列就默认为聚集索引

如何创建索引

使用T-SQL语句创建索引的语法：

CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED|NONCLUSTERED]

INDEX index_name

ON table_name (column_name…)

[WITH FILLFACTOR=x]

q UNIQUE表示唯一索引，可选

q CLUSTERED、NONCLUSTERED表示聚集索引还是非聚集索引，可选

q FILLFACTOR表示填充因子，指定一个0到100之间的值，该值指示索引页填满的空间所占的百分比

在stuMarks表的writtenExam列创建索引：

USE stuDB

GO

IF EXISTS (SELECT name FROM sysindexes

WHERE name = 'IX_writtenExam')

DROP INDEX stuMarksIX_writtenExam

/--笔试列创建非聚集索引：填充因子为30％--/

CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_writtenExam

ON stuMarks(writtenExam)

WITH FILLFACTOR= 30

GO

/-----指定按索引 IX_writtenExam 查询----/

SELECT FROM stuMarks (INDEX=IX_writtenExam)

WHERE writtenExam BETWEEN 60 AND 90

虽然我们可以指定SQL Server按哪个索引进行数据查询，但一般不需要我们人工指定。SQL Server将会根据我们创建的索引，自动优化查询。

索引的优缺点

• 优点

– 加快访问速度

– 加强行的唯一性

• 缺点

– 带索引的表在数据库中需要更多的存储空间

– *** 纵数据的命令需要更长的处理时间，因为它们需要对索引进行更新

创建索引的指导原则

• 请按照下列标准选择建立索引的列。

– 该列用于频繁搜索

– 该列用于对数据进行排序

• 请不要使用下面的列创建索引：

– 列中仅包含几个不同的值。

– 表中仅包含几行。为小型表创建索引可能不太划算，因为SQL Server在索引中搜索数据所花的时间比在表中逐行搜索所花的时间更长

数组的根据类型来分，分为关联数组和数字索引数组。

1数组根据 维度来分分为一维数组、二维数组、多维数组，索引数组，数组下标全部为数字的数组称为索引数组，关联数组，数组的下标有一个是字符串的就称为关联数组。

2声明数组的方式，变量名=array(数组元素1，数组元素2，)，例如：$arr=array(1,2,3,4,5,6)，  $arr=array(‘zhangsan’,’lisi’)。

3变量名[]=值，例如：$arr=[]=10;   $arr[]=20， //此时数组$arr里有两个元素，分别是10和20，下标分别是0和1。

4 那么等号左边的就是数组的下标也叫索引也叫键，箭头指向的便是数组的值，索引数组在声明的时候可以不必指明下标，不指明的情况下，下标默认从0开始。

5关联数组，下标有一个是字符串的就是关联数组，以键值对方式存在的数组特点，就是你一看，有一个 ”=>“，但也不一定这样的都是关联。

键值（key）是windows中注册表中的概念。键值位于注册表结构链末端，和文件系统的文件类似，包含当前计算机及应用程序执行时使用的实际配置信息和数据。键值包含几种数据类型，以适应不同环境的使用需求。

键值项由键值名、数据类型和键值三部分组成，其格式为：“键值名：数据类型：键值”。 这些键值项数据可分为如下三种类型：

1字符串值（S）

在Windows98的注册表中，表示文件的描述、硬件的标识等等信息一般都用字符串值。字符串值由字母和数字组成，它的最大长度不能超过255个字符。通过键、键值就组成了一种键值项数据，这就相当于Winini、Ssytemini文件中每个小节下面的设置行一样的道理。

2二进制值（B）

在Windows的注册表中，二进制值是没有长度限制的，可以是任意个字节长。在注册表编辑器中，二进制以十六进制的方式显示出来。

3DWORD值（D）

在Windwos98的注册表中，DWORD值是一个32位（双字节长）长度的数值。在注册表编辑器中，系统以十六进制的方式显示DWORD值。

如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？

FULLTEXT

即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表 *** 作的，可见，在数据量较大时是极其的耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间，当然这里不对异步IO作进一步讲解，想了解的童鞋，自行谷哥。

全文索引的使用方法并不复杂：

创建ALTER TABLE table ADD INDEX `FULLINDEX` USING FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);

使用SELECT FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE );

其中， MODE为搜寻方式（IN BOOLEAN MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION）。

关于这三种搜寻方式，愚安在这里也不多做交代，简单地说，就是，布尔模式，允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求，如+表示一定要有，-表示一定没有，表示通用匹配符，是不是想起了正则，类似吧；自然语言模式，就是简单的单词匹配；含表达式的自然语言模式，就是先用自然语言模式处理，对返回的结果，再进行表达式匹配。

对搜索引擎稍微有点了解的同学，肯定知道分词这个概念，FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中，大部分为字母文字，分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显，中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢？这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft，有了它，就可以对中文进行分词，想了解的同学请移步Mysqlcft，当然还有其他的分词插件可以使用。

HASH

Hash这个词，可以说，自打我们开始码的那一天起，就开始不停地见到和使用到了。其实，hash就是一种（key=>value）形式的键值对，如数学中的函数映射，允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性，hash很适合做索引，为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据（这里在概念上和函数映射有区别，不要混淆）。在java语言中，每个类都有自己的hashcode()方法，没有显示定义的都继承自object类，该方法使得每一个对象都是唯一的，在进行对象间equal比较，和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种，足可以保证hash码的唯一性，例如在MongoDB中，每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID（包含时间戳，主机散列值，进程PID，和自增ID）也是一种hash的表现。额，我好像扯远了-_-!

由于hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢？

在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章：来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别

（1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序 *** 作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。

愚安我稍作补充，讲一下HASH索引的过程，顺便解释下上面的第4,5条：

当我们为某一列或某几列建立hash索引时（目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引），会在硬盘上生成类似如下的文件：

hash值 存储地址

1db54bc745a1 77#45b5

4bca452157d4 76#4556,77#45cc…

…

hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来，磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址（也有可能是其他存储地址，其实MEMORY会将hash表导入内存）。

这样，当我们进行WHERE age = 18 时，会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据。

所以，每次查询时都要遍历hash表，直到找到对应的hash值，如（4），数据量大了之后，hash表也会变得庞大起来，性能下降，遍历耗时增加，如（5）。

BTREE

BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中，相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新，反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番，不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样，每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。

BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同

在 Innodb里，有两种形态：一是primary key形态，其leaf node里存放的是数据，而且不仅存放了索引键的数据，还存放了其他字段的数据。二是secondary index，其leaf node和普通的BTREE差不多，只是还存放了指向主键的信息

而在MyISAM里，主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里，leaf node里存放的不是主键的信息，而是指向数据文件里的对应数据行的信息

RTREE

RTREE在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找

各种索引的使用情况

（1）对于BTREE这种Mysql默认的索引类型，具有普遍的适用性

（2）由于FULLTEXT对中文支持不是很好，在没有插件的情况下，最好不要使用。其实，一些小的博客应用，只需要在数据采集时，为其建立关键字列表，通过关键字索引，也是一个不错的方法，至少愚安我是经常这么做的。

（3）对于一些搜索引擎级别的应用来说，FULLTEXT同样不是一个好的处理方法，Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的，而且效率不是很高，即便是使用了中文分词插件，对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题，Apache的Lucene或许是你的选择。

（4）正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势，所以hash索引很适合做缓存（内存数据库）。如mysql数据库的内存版本Memsql，使用量很广泛的缓存工具Mencached，NoSql数据库redis等，都使用了hash索引这种形式。当然，不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。

（5）至于RTREE，愚安我至今还没有使用过，它具体怎么样，我就不知道了。有RTREE使用经历的同学，到时可以交流下！

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，例如

employee

表的姓（name）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。

索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。

索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引的方式与您使用书籍中的索引的方式很相似：它搜索索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。

在数据库关系图中，您可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表，或保存该表所在的关系图时，索引将保存在数据库中。

可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引使您可以区分其中一列可能有相同值的行。

如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。

确定索引的有效性：

检查查询的

WHERE

和

JOIN

子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。

对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。

考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。

检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。

检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。

建立索引的优点：

1大大加快数据的检索速度;

2创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性;

3加速表和表之间的连接;

4在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。

索引类型：

根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建四种索引：唯一索引、非唯一索引、主键索引和聚集索引。

尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键或唯一约束。

唯一索引：

唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在

employee

表中职员的姓

(lname)

上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。

非唯一索引：

非唯一索引是相对唯一索引，允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

当现有数据中存在重复的键值时，数据库是允许将新创建的索引与表一起保存。这时数据库不能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。

主键索引：

数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。

在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。

聚集索引（也叫聚簇索引）：

在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。

如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

只能在数据库表中建立的索引是唯一索引、主键索引和聚集索引。一个数据库表只能有一个聚集索引，可以有多个非聚集索引。聚集索引基于数据行的键值在表内排序和存储这些数据行。每个表只能有一个聚集索引，数据行本身只能按一个顺序存储。非聚集索引包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器。

Oracle

索引种类：

1、B树索引

默认的“传统”索引

11、索引组织表

12、B树聚簇索引

13、降序索引

14、反向键索引

当 通过索引访问表中很少的一部分数据 或者 处理表中的多行，可以只用索引而不用表 的情况下，可以创建 B树索引

2、位图索引

对于 相异基数 低的数据，采用位图索引较为合适

3、位图联结索引

4、基于函数的索引

5、应用域索引

SQL Server

索引种类：

1、聚集索引

聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。

聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。

2、非聚集索引

非聚集索引与课本中的索引类似。数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置。索引中的项目按索引键值的顺序存储，而表中的信息按另一种顺序存储（这可以由聚集索引规定）。如果在表中未创建聚集索引，则无法保证这些行具有任何特定的顺序。

聚集是物理排序。而非聚集是不用将表和视图进行物理排序。

每个表或视图中最多有250个非聚集排序，或有249个非聚集排序和一个聚集排序。

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