07版excel中如何为多个sheet创建索引目录

07版excel中如何为多个sheet创建索引目录,第1张

例如,希望加索引的是Sheet1,被链接的是Sheet2。
1、点击Sheet1中希望链至Sheet2的单元格;
2、在Insert菜单点击Hyperlink;
3、在d窗中点选Place
in
This
Document;
4、选择Sheet2,然后点击OK即可。

Create Relational Index
CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_name
ON <object> ( column [ ASC | DESC ] [ ,n ] )
[ INCLUDE ( column_name [ ,n ] ) ]
[ WHERE <filter_predicate> ]
[ WITH ( <relational_index_option> [ ,n ] ) ]
[ ON { partition_scheme_name ( column_name )
| filegroup_name
| default
}
]
[ FILESTREAM_ON { filestream_filegroup_name | partition_scheme_name | "NULL" } ]
参数
UNIQUE
为表或视图创建唯一索引。唯一索引不允许两行具有相同的索引键值。视图的聚集索引必须唯一。
无论 IGNORE_DUP_KEY 是否设置为 ON,数据库引擎都不允许为已包含重复值的列创建唯一索引。否则,数据库引擎会显示错误消息。必须先删除重复值,然后才能为一列或多列创建唯一索引。唯一索引中使用的列应设置为 NOT NULL,因为在创建唯一索引时,会将多个 Null 值视为重复值。
CLUSTERED
创建索引时,键值的逻辑顺序决定表中对应行的物理顺序。聚集索引的底层(或称叶级别)包含该表的实际数据行。一个表或视图只允许同时有一个聚集索引。
具有唯一聚集索引的视图称为索引视图。为一个视图创建唯一聚集索引会在物理上具体化该视图。必须先为视图创建唯一聚集索引,然后才能为该视图定义其他索引。
在创建任何非聚集索引之前创建聚集索引。创建聚集索引时会重新生成表中现有的非聚集索引。
如果没有指定 CLUSTERED,则创建非聚集索引。
注意:
因为按照定义,聚集索引的叶级别与其数据页相同,所以创建聚集索引和使用 ON partition_scheme_name 或 ON filegroup_name 子句实际上会将表从创建该表时所在的文件组移到新的分区方案或文件组中。对特定的文件组创建表或索引之前,应确认哪些文件组可用并且有足够的空间供索引使用。
NONCLUSTERED
创建一个指定表的逻辑排序的索引。对于非聚集索引,数据行的物理排序独立于索引排序。
无论是使用 PRIMARY KEY 和 UNIQUE 约束隐式创建索引,还是使用 CREATE INDEX 显式创建索引。每个表都最多可包含 999 个非聚集索引。
对于索引视图,只能为已定义唯一聚集索引的视图创建非聚集索引。
默认值为 NONCLUSTERED。
index_name
索引的名称。索引名称在表或视图中必须唯一,但在数据库中不必唯一。索引名称必须符合标识符的规则。
column
索引所基于的一列或多列。指定两个或多个列名,可为指定列的组合值创建组合索引。在 table_or_view_name 后的括号中,按排序优先级列出组合索引中要包括的列。
一个组合索引键中最多可组合 16 列。组合索引键中的所有列必须在同一个表或视图中。组合索引值允许的最大大小为 900 字节。
不能将大型对象 (LOB) 数据类型 ntext、text、varchar(max)、 nvarchar(max)、varbinary(max)、xml 或 image 的列指定为索引的键列。另外,即使 CREATE INDEX 语句中并未引用 ntext、text 或 image 列,视图定义中也不能包含这些列。
如果 CLR 用户定义类型支持二进制排序,则可以为该类型的列创建索引。另外,对于已定义为用户定义类型列的方法调用的计算列,只要这些方法标记为确定性方法且不执行数据访问 *** 作,便可为该计算列创建索引。
[ ASC | DESC ]
确定特定索引列的升序或降序排序方向。默认值为 ASC。
INCLUDE ( column [ ,n ] )
指定要添加到非聚集索引的叶级别的非键列。非聚集索引可以唯一,也可以不唯一。
在 INCLUDE 列表中列名不能重复,且不能同时用于键列和非键列。
除 text、ntext 和 image 之外,允许所有数据类型。如果指定的任一非键列属于 varchar(max)、nvarchar(max) 或 varbinary(max) 数据类型,则必须脱机 (ONLINE = OFF) 创建或重新生成该索引。
精确或不精确的确定性计算列都可以是包含列。从 image、ntext、text、varchar(max)、nvarchar(max)、varbinary(max) 和 xml 数据类型派生的计算列可以包含在非键列中,前提是允许将这些计算列数据类型作为包含列。
WHERE <filter_predicate>
通过指定索引中要包含哪些行来创建筛选索引。筛选索引必须是对表的非聚集索引。为筛选索引中的数据行创建筛选统计信息。
筛选谓词使用简单比较逻辑且不能引用计算列、UDT 列、空间数据类型列或 hierarchyID 数据类型列。比较运算符不允许使用 NULL 文本的比较。请改用 IS NULL 和 IS NOT NULL 运算符。
下面是 ProductionBillOfMaterials 表的筛选谓词的一些示例:
WHERE StartDate > '20000101' AND EndDate <= '20000630'
WHERE ComponentID IN (533, 324, 753)
WHERE StartDate IN ('20000404', '20000905') AND EndDate IS NOT NULL
筛选索引不适用于 XML 索引和全文索引。对于 UNIQUE 索引,仅选定的行必须具有唯一的索引值。筛选索引不允许有 IGNORE_DUP_KEY 选项。
ON partition_scheme_name ( column_name )
指定分区方案,该方案定义要将分区索引的分区映射到的文件组。必须通过执行 CREATE PARTITION SCHEME 或 ALTER PARTITION SCHEME,使数据库中存在该分区方案。column_name 指定将作为分区索引的分区依据的列。该列必须与 partition_scheme_name 使用的分区函数参数的数据类型、长度和精度相匹配。column_name 不限于索引定义中的列。除了在对 UNIQUE 索引分区时,必须从用作唯一键的列中选择 column_name 外,还可以指定基表中的任何列。通过此限制,数据库引擎可验证单个分区中的键值唯一性。
注意:
在对非唯一的聚集索引进行分区时,如果尚未指定分区依据列,则默认情况下数据库引擎将在聚集索引键列表中添加分区依据列。在对非唯一的非聚集索引进行分区时,如果尚未指定分区依据列,则数据库引擎会添加分区依据列作为索引的非键(包含)列。
如果未指定 partition_scheme_name 或 filegroup 且该表已分区,则索引会与基础表使用相同分区依据列并被放入同一分区方案中。
有关将索引分区的详细信息,请参阅已分区索引的特殊指导原则。
ON filegroup_name
为指定文件组创建指定索引。如果未指定位置且表或视图尚未分区,则索引将与基础表或视图使用相同的文件组。该文件组必须已存在。
ON "default"
为默认文件组创建指定索引。
在此上下文中,“default”不是关键字。它是默认文件组的标识符,并且必须进行分隔(类似于 ON "default" 或 ON[default])。如果指定了 "default",则当前会话的 QUOTED_IDENTIFIER 选项必须为 ON。这是默认设置。
[ FILESTREAM_ON { filestream_filegroup_name | partition_scheme_name | "NULL" } ]
在创建聚集索引时,指定表的 FILESTREAM 数据的位置。FILESTREAM_ON 子句用于将 FILESTREAM 数据移动到不同的 FILESTREAM 文件组或分区方案。
filestream_filegroup_name 是 FILESTREAM 文件组的名称。该文件组必须包含一个使用 CREATE DATABASE 或 ALTER DATABASE 语句为该文件组定义的文件;否则,将引发错误。
如果表已分区,则必须包含 FILESTREAM_ON 子句并且必须指定 FILESTREAM 文件组的分区方案,且此分区方案需使用与该表分区方案相同的分区函数和分区列。否则将引发错误。
如果该表未分区,则无法对 FILESTREAM 列分区。该表的 FILESTREAM 数据必须存储在一个由 FILESTREAM_ON 子句指定的文件组中。
如果创建的是聚集索引且该表不包含 FILESTREAM 列,则可在 CREATE INDEX 语句中指定 FILESTREAM_ON NULL。

在使用sql
server数据库系统的网友们都知道,一个好的数据库系统里面如果缺少索引,那么这个数据库就不算是一个完整的数据库系统,因为数据库系统是用来存放数据的,索引就像标签一样,用户通过索引可以快速的找到自己想要的东西。接下来小编要讲的两个问题是,第一sql
server2014怎么创建索引第二个是sqlserver2014删除索引的方法。
sql
server2014怎么创建索引:
ALTER
TABLE
`table_name`
ADD
INDEX
index_name
(
`column`
)
1、下面演示下user表的name字段添加一个索引
2、主键索引
添加PRIMARY
KEY
ALTER
TABLE
`table_name`
ADD
PRIMARY
KEY
(
`column`
)
3、唯一索引
添加UNIQUE
ALTER
TABLE
`table_name`
ADD
UNIQUE
(
`column`
)
4、全文索引
添加FULLTEXT
ALTER
TABLE
`table_name`
ADD
FULLTEXT
(
`column`)
5、如何添加多列索引
ALTER
TABLE
`table_name`
ADD
INDEX
index_name
(
`column1`,
`column2`,
`column3`
)
sqlserver2014删除索引方法:
可利用ALTER
TABLE或DROP
INDEX语句来删除索引。类似于CREATE
INDEX语句,DROP
INDEX可以在ALTER
TABLE内部作为一条语句处理,语法如下。
DROP
INDEX
index_name
ON
talbe_name
ALTER
TABLE
table_name
DROP
INDEX
index_name
ALTER
TABLE
table_name
DROP
PRIMARY
KEY
其中,前两条语句是等价的,删除掉table_name中的索引index_name。
第3条语句只在删除PRIMARY
KEY索引时使用,因为一个表只可能有一个PRIMARY
KEY索引,因此不需要指定索引名。如果没有创建PRIMARY
KEY索引,但表具有一个或多个UNIQUE索引,则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。
如果从表中删除了某列,则索引会受到影响。对于多列组合的索引,如果删除其中的某列,则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列,则整个索引将被删除。
总结:如果有网友在用sql数据库系统时,遇到索引之类的问题可以查看小编的教程希望可以给网友们提供有效帮助哈哈!!

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。

普通索引 添加INDEX
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
下面演示下给user表的name字段添加一个索引
mysql数据库如何创建索引
mysql数据库如何创建索引
主键索引 添加PRIMARY KEY
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
mysql数据库如何创建索引
mysql数据库如何创建索引
唯一索引 添加UNIQUE
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
mysql数据库如何创建索引
全文索引 添加FULLTEXT
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
mysql数据库如何创建索引
如何添加多列索引
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
mysql数据库如何创建索引

每张表可以建立一个聚集索引,不够用的话,根据实际情况增加非聚集索引。

BEGIN
CREATE  NONCLUSTERED  INDEX  IX_User_User_ID
ON dboUser (User_ID)
WITH FILLFACTOR = 30
 
--说明:
--IX_User_User_ID 索引名称
--dboUser 创建索引的表名
--User_ID创建索引的字段
--WITH FILLFACTOR = 30 表示填充因子,0到100表示索引页填充的百分比
END


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: https://outofmemory.cn/yw/13399340.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-07-29
下一篇 2023-07-29

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存