SQL Server 聚集索引和非聚集索引的區別
聚集索引:物理儲存按照索引排序
非聚集索引:物理儲存不按照索引排序
優勢與缺點
聚集索引:插入資料時速度要慢(時間花費在“物理儲存的排序”上,也就是首先要找到位置然後插入)
查詢資料比非聚集資料的速度快
漢語字典的正文字身就是一個聚集索引。比如,我們要查“安”字,就會很自然地翻開字典的前幾頁,因為“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序漢字的字典是以英文字母“a”開頭並以“z”結尾的,那麼“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”開頭的部分仍然找不到這個字,那麼就說明您的字典中沒有這個字;同樣的,如果查“張”字,那您也會將您的字典翻到最後部分,因為“張”的拼音是“zhang”。也就是說,字典的正文部分本身就是一個目錄,您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內容。正文內容本身就是一種按照一定規則排列的目錄稱為“聚集索引”。
如果您認識某個字,您可以快速地從自動中查到這個字。但您也可能會遇到您不認識的字,不知道它的發音,這時候,您就不能按照剛才的方法找到您要查的字,而需要去根據“偏旁部首”查到您要找的字,然後根據這個字後的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。但您結合“部首目錄”和“檢字表”而查到的字的排序並不是真正的正文的排序方法,比如您查“張”字,我們可以看到在查部首之後的檢字表中“張”的頁碼是672頁,檢字表中“張”的上面是“馳”字,但頁碼卻是63頁,“張”的下面是“弩”字,頁面是390頁。很顯然,這些字並不是真正的分別位於“張”字的上下方,現在您看到的連續的“馳、張、弩”三字實際上就是他們在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的對映。我們可以透過這種方式來找到您所需要的字,但它需要兩個過程,先找到目錄中的結果,然後再翻到您所需要的頁碼。我們把這種目錄純粹是目錄,正文純粹是正文的排序方式稱為“非聚集索引”。
透過以上例子,我們可以理解到什麼是“聚集索引”和“非聚集索引”。
進一步引申一下,我們可以很容易的理解:每個表只能有一個聚集索引,因為目錄只能按照一種方法進行排序。得出查詢速度的方法是:在各個select語句前加:declare @d datetime
set @d=getdate()
並在select語句後加:
select [語句執行花費時間(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主鍵速度快
2、用聚合索引比用一般的主鍵作order by時速度快,特別是在小資料量情況下
事實上,如果資料量很小的話,用聚集索引作為排序列要比使用非聚集索引速度快得明顯的多;而資料量如果很大的話,如10萬以上,則二者的速度差別不明顯。
3、使用聚合索引內的時間段,搜尋時間會按資料佔整個資料表的百分比成比例減少,而無論聚合索引使用了多少個
4 、日期列不會因為有分秒的輸入而減慢查詢速度
從publish 表中取出第 n 條到第 m 條的記錄:
SELECT TOP m-n+1 *
FROM publish
WHERE (id NOT IN
(SELECT TOP n-1 id
FROM publish))
id 為publish 表的關鍵字
只所以把“查詢最佳化”和“分頁演算法”這兩個聯絡不是很大的論題放在一起,就是因為二者都需要一個非常重要的東西――聚集索引。
在前面的討論中我們已經提到了,聚集索引有兩個最大的優勢:
1、以最快的速度縮小查詢範圍。
2、以最快的速度進行欄位排序。
第1條多用在查詢最佳化時,而第2條多用在進行分頁時的資料排序。
而聚集索引在每個表內又只能建立一個,這使得聚集索引顯得更加的重要。聚集索引的挑選可以說是實現“查詢最佳化”和“高效分頁”的最關鍵因素。
但要既使聚集索引列既符合查詢列的需要,又符合排序列的需要,這通常是一個矛盾。
聚集索引是如此的重要和珍貴,所以一定要將聚集索引建立在:
1、您最頻繁使用的、用以縮小查詢範圍的欄位上;
2、您最頻繁使用的、需要排序的欄位上。
二)何時使用聚集索引或非聚集索引
下面的表總結了何時使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。
動作描述 |
使用聚集索引 |
使用非聚集索引 |
列經常被分組排序 |
應 |
應 |
返回某範圍內的資料 |
應 |
不應 |
一個或極少不同值 |
不應 |
不應 |
小數目的不同值 |
應 |
不應 |
大數目的不同值 |
不應 |
應 |
頻繁更新的列 |
不應 |
應 |
外來鍵列 |
應 |
應 |
主鍵列 |
應 |
應 |
頻繁修改索引列 |
不應 |
應 |
每個表中只能有一個聚集索引的規則。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/35489/viewspace-604361/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
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