SQL Server 索引结构及其使用
sql server的left join的using用法-概述说明以及解释
sql server的left join的using用法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述：在SQL Server中，LEFT JOIN是一种常用的连接操作，用来在两个表之间建立关联关系，并且保留左表的所有记录。
使用LEFT JOIN可以实现查询主表中的所有数据，即使在关联的从表中没有匹配的记录。
本文将重点介绍LEFT JOIN的Using用法，帮助读者更好地理解如何在SQL Server中使用Using子句进行左连接操作。
通过学习本文，读者将了解到Using用法的语法、特点以及适用场景，从而更好地运用LEFT JOIN来进行数据查询和分析。
1.2文章结构1.2 文章结构:本文将分为三个主要部分来讨论SQL Server中LEFT JOIN的Using 用法。
首先，我们将介绍SQL Server中LEFT JOIN的基本概念，包括LEFT JOIN的定义和与其他类型JOIN的区别。
接着，我们将重点讨论LEFT JOIN 的Using用法，探讨其语法和具体应用场景。
最后，我们将总结LEFT JOIN 的Using用法，提出一些实际应用中的注意事项，并展望其未来发展趋势。
通过本文的阐述，读者将能够全面了解SQL Server中LEFT JOIN的Using 用法及其在数据查询中的重要性和实际应用价值。
1.3 目的在本文中，我们将深入探讨SQL Server中LEFT JOIN的Using用法，通过分析其基本概念、语法结构和使用场景，帮助读者更好地理解和应用LEFT JOIN操作符。
通过学习本文，读者将能够掌握LEFT JOIN的Using 用法，提升对SQL Server的查询操作能力。
此外，我们还将总结实际应用中LEFT JOIN的Using用法的一些注意事项，帮助读者在实际项目中更加灵活、高效地运用LEFT JOIN操作符。
最后，我们还将展望未来LEFT JOIN的发展趋势，帮助读者跟上数据库领域的最新发展动态。
SQL Server 2005_索引
数据库
数据文件 .mdf或.ndf 事务日志文件 .ldf
表
区：64 KB 数据 页：8 KB
数据的查找
数据如何查找
表扫描
使用索引
数据页
Page 4
Con Funk White ... ... ... ... ... ... ...
Page 5
Rudd White Barr
... ... ... ... ... ... ...
Page 6
Akhtar Funk Smith Martin ...
... ... ... ... ...
Page 7
Smith Ota Jones
... ... ... ... ... ... ...
Page 8
Martin Phua Jones Smith ...
... ... ... ... ...
非聚集索引的结构示意图
object_id
根节点 上一页 下一页 索引行 非 索引页 聚 集 叶节点
键值+行定位符
index_id > 1
root_page
索 上一页 下一页 索引行 上一页 下一页 索引行 上一页 下一页 索引行 引
索引页
堆 数据页 或 上一页 下一页 上一页 下一页 聚
……
数据行
INSERT member (last name) VALUES lastname = ‘Jackson' Index Pages
Akhtar … Martin Akhtar Ganio Jackson … Lang Smith …
Non-Leaf Level
Leaf Level Leaf Level
SQLServer创建索引（index）
SQLServer创建索引（index）索引的简介：索引分为聚集索引和⾮聚集索引，数据库中的索引类似于⼀本书的⽬录，在⼀本书中通过⽬录可以快速找到你想要的信息，⽽不需要读完全书。
索引主要⽬的是提⾼了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间。
但是索引对于提⾼查询性能也不是万能的，也不是建⽴越多的索引就越好。
索引建少了，⽤ WHERE ⼦句找数据效率低，不利于查找数据。
索引建多了，不利于新增、修改和删除等操作，因为做这些操作时，SQL SERVER 除了要更新数据表本⾝，还要连带⽴即更新所有的相关索引，⽽且过多的索引也会浪费硬盘空间。
索引的分类：索引就类似于中⽂字典前⾯的⽬录，按照拼⾳或部⾸都可以很快的定位到所要查找的字。
唯⼀索引（UNIQUE）：每⼀⾏的索引值都是唯⼀的（创建了唯⼀约束，系统将⾃动创建唯⼀索引）主键索引：当创建表时指定的主键列，会⾃动创建主键索引，并且拥有唯⼀的特性。
聚集索引（CLUSTERED）：聚集索引就相当于使⽤字典的拼⾳查找，因为聚集索引存储记录是物理上连续存在的，即拼⾳ a 过了后⾯肯定是 b ⼀样。
⾮聚集索引（NONCLUSTERED）：⾮聚集索引就相当于使⽤字典的部⾸查找，⾮聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。
PS：聚集索引⼀个表只能有⼀个，⽽⾮聚集索引⼀个表可以存在多个。
什么情况下使⽤索引：语法：CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_nameON <object> ( column_name [ ASC | DESC ] [ ,...n ] )[ WITH <backward_compatible_index_option> [ ,...n ] ][ ON { filegroup_name | "default" } ]<object> ::={[ database_name. [ owner_name ] . | owner_name. ]table_or_view_name}<backward_compatible_index_option> ::={PAD_INDEX| FILLFACTOR = fillfactor| SORT_IN_TEMPDB| IGNORE_DUP_KEY| STATISTICS_NORECOMPUTE| DROP_EXISTING}参数：UNIQUE：为表或视图创建唯⼀索引。
SQLServer-索引详细教程（聚集索引，非聚集索引）
SQLServer-索引详细教程（聚集索引，⾮聚集索引）作者：（⼀）必读：深⼊浅出理解索引结构实际上，您可以把索引理解为⼀种特殊的⽬录。
微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和⾮聚集索引（nonclustered index，也称⾮聚类索引、⾮簇集索引）。
下⾯，我们举例来说明⼀下聚集索引和⾮聚集索引的区别：其实，我们的汉语字典的正⽂本⾝就是⼀个聚集索引。
⽐如，我们要查“安”字，就会很⾃然地翻开字典的前⼏页，因为“安”的拼⾳是“an”，⽽按照拼⾳排序汉字的字典是以英⽂字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就⾃然地排在字典的前部。
如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼⾳是“zhang”。
也就是说，字典的正⽂部分本⾝就是⼀个⽬录，您不需要再去查其他⽬录来找到您需要找的内容。
我们把这种正⽂内容本⾝就是⼀种按照⼀定规则排列的⽬录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从⾃动中查到这个字。
但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发⾳，这时候，您就不能按照刚才的⽅法找到您要查的字，⽽需要去根据“偏旁部⾸”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。
但您结合“部⾸⽬录”和“检字表”⽽查到的字的排序并不是真正的正⽂的排序⽅法，⽐如您查“张”字，我们可以看到在查部⾸之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上⾯是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下⾯是“弩”字，页⾯是390页。
很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下⽅，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们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映射。
我们可以通过这种⽅式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到⽬录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。
sqlserver 空字段 索引
标题：SQL Server中空字段索引的使用及其优化方法目录1. SQL Server中空字段索引的作用2. SQL Server中空字段索引的使用方法3. SQL Server中空字段索引的优化方法一、SQL Server中空字段索引的作用在SQL Server数据库中，索引是一种用于加快数据查询速度的重要技术。
空字段索引是指在数据库表中对某个字段建立的索引，该字段允许为空值。
空字段索引的作用在于提高查询速度、优化数据检索效率，同时对于包含大量空值的字段，可以节约存储空间。
二、SQL Server中空字段索引的使用方法在SQL Server中，可以通过以下步骤对空字段建立索引：1. 分析数据表结构，确定哪些字段允许为空值且需要建立索引。
2. 使用CREATE INDEX语句来创建空字段索引，例如：```sqlCREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name);```3. 使用SQL Server Management Studio（SSMS）或其他数据库管理工具来验证空字段索引的创建情况，并进行必要的优化和调整。
三、SQL Server中空字段索引的优化方法在使用空字段索引的过程中，可以通过以下方法来优化其性能：1. 确保索引列的数据类型和长度合理。
索引列的数据类型应尽量选择较小的类型，避免浪费存储空间。
2. 定期对空字段索引进行重新组织或重建。
由于数据的增删改会导致索引碎片化，因此需要定期对索引进行维护，以提高查询性能。
3. 根据业务需求和实际查询情况，合理选择索引类型。
在SQL Server 中，可以使用聚集索引、非聚集索引、覆盖索引等不同类型的索引，根据查询需求来选择最合适的索引类型。
4. 考虑在查询条件中对空字段进行合理的处理。
对于可能涉及到空字段的查询条件，需要针对性地优化查询语句，避免性能损耗。
总结在SQL Server中，空字段索引可以有效提高数据查询的速度和效率，但在使用过程中需要注意合理选择索引列、定期维护索引以及优化查询语句，以达到最佳的性能效果。
sqlserver基本语法
SQL Server基本语法一、SQL Server简介在开始讨论SQL Server基本语法之前，我们先简要介绍一下SQL Server。
SQL Server是由Microsoft开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），它是一种可靠、高效且安全的数据库解决方案。
SQL Server支持广泛的企业级应用，并提供了强大的数据管理和查询功能。
二、SQL Server安装在使用SQL Server之前，我们需要先进行安装和配置。
以下是SQL Server安装的一般步骤：1.下载SQL Server安装包，并运行安装程序。
2.选择安装类型（如开发人员、评估版或正式版）。
3.设置安装规则，包括实例名称、安装路径等。
4.配置身份验证方式，可以选择Windows身份验证或SQL Server身份验证。
5.选择要安装的组件，如数据库引擎、分析服务等。
6.进行一些其他配置，如临时数据库路径、自动维护计划等。
7.等待安装完成，并根据需要安装补丁和更新。
三、SQL Server连接安装完成后，我们可以使用SQL Server Management Studio（SSMS）来连接和管理数据库。
以下是连接SQL Server的基本步骤：1.打开SQL Server Management Studio。
2.在连接对话框中输入服务器名称和身份验证方式。
3.如果选择Windows身份验证，直接输入Windows账户信息即可。
4.如果选择SQL Server身份验证，输入用户名和密码。
5.点击“连接”按钮，成功连接到SQL Server。
四、SQL语句基础SQL Server支持使用SQL语句来管理数据库和执行查询操作。
以下是一些常用的SQL语句：1. 创建数据库CREATE DATABASE database_name;使用CREATE DATABASE语句可以创建一个新的数据库，需要指定数据库名称。
2. 创建表CREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,...);使用CREATE TABLE语句可以创建一个新的表，需要指定表名称和列及其数据类型。
sql索引的建立与使用
sql索引的建立与使用
MySQL索引的建立与使用
MySQL索引是一种用于提高检索速度的工具，提供迅速访问数据
库表中数据的方法。
它是把表中一列或者多列的值作为索引，同时保
存数据表行的地址。
MySQL索引有助于提高检索速度，但可能导致插入，更新和删除操作变慢。
此外，当查询表中大量数据时，索引也能够有
效减少查询时间。
MySQL索引必须使用强类型，即每个值必须是同一类型。
MySQL
索引也可以建立在Text或Blob字段上，但最近访问的字段将被视为
更重要的索引。
MySQL索引的索引类型包括唯一索引，全文索引，复合索引，前缀索引和空索引。
要创建索引，用户首先要知道哪些字段比较重要并且频繁的使用到，这样可以减少查询的时间。
然后在这些字段上添加索引，以节省
查询时间，有助于提高性能。
此外，要小心创建索引。
如果列上创建
了过多的索引，它会影响插入，更新和删除操作的性能。
因此，MySQL索引的建立和使用非常重要，它可以有效减少查询
时间，但要慎重选择要创建的索引和其索引类型。
只有在理解索引索
引以及其各种类型之后，您才能有效地使用它们来实现更低的查询时间，更快速和更有效率的操作。
SqlServer基本常学语法(索性,触发器等都有)
S2_Sql 端口1433第1章1、创建一个数据文件和一个日志文件.create database StuDB--数据裤名称on primary--primary指定是主数据裤文件(name='StuDB_data',--name为数据文件的逻辑称filename='f:\冯建\StuDB_data.mdf',--数据文件的物理名称size=3mb,--数据文件的初始大小maxsize=100mb,--数据文件增长的最大值filegrowth=10%--数据文件的增长率)log on--日志文件,各参数含义同上(name='stuDB_log',filename='f:\冯建\StuDB_log.ldf',size=2mb,filegrowth=1mb)2、删除数据裤..drop database 数据裤名Sql Server 将数据裤的清单存放在master系统数据裤的sysdatabases表中，只需要查看该表中是否存于该数据库中就可以了。
use master--设置当前的数据库为master,以便访问sysdatabases表goif exists(select*from sysdatabases where name='stuDB')drop database stuDBcreate database stuDBon()log on()Exists(查询语句)检测某个查询是否存在。
如果查询语句返回的记录结果不为空，则表示存在；否则表示不存在。
3、创建学员信息表和删除学员信息表--创建学员信息表/*语法carate table 表名(字段 1数据类型列的特征字段2 数据类型列的特征....)*/use stuDBgoif exists(select*from sysobjects where type='u'and name=StuInfo) drop table StuInfo –-删除表的语句create table StuInfo(stuname varchar(20)not null,--学员姓名,非空stuNo char(6)not null,--学号,非空StuID numeric(18,0), --身份证号码,numeric(18,0)代表位数字,小数位数为位stuSeat smallint identity(1,1),--座位号,自动编号(标识列),identity(起始值,递增量)stuAddress text--允许为,住址)4、使用sql语句创建和删除约束添加约束语法：Alter table 表名Add constraint 约束名约束类型具体的约束说明删除约束语法：alter table stuInfodrop constraint 约束名--添加主键约束将stuNO作为主键alter table stuInfoadd constraint PK_stuNo primary key(stuNo)--添加唯一约束(身份证号唯一，建立唯一约束)alter table stuInfoadd constraint UQ_StuID unique(stuID)--添加默认约束(地址默认为“地址不详”)alter table stuInfoadd constraint DF_stuAddress default('地址不详')for stuAddress--添加检查约束(年龄)alter table stuInfoadd constraint CK_stuAge check(Stuage between 15 and 40)--添加外键约束(主表stuInfo和从表StuMarks建立关系，关系字段为stuNO)alter table stuMarksadd constraint FK_stuNO foreign key(stuNO) references stuInfo(stuNO)5.使用SQL语句创建登录1、创建windows登录账户语法:exec sp_grantlogin‘windows域名\域账户’2、创建sql登录账户语法：exec sp_addlogin‘账户名’,’密码’3、创建数据库用户：需调用系统存储过程sp_grantdbaccessexec sp_grantdbaccess ‘登录账户’,’数据库用户’4、给数据库用户授权:常用的权限包括insert,delete,update,select,create table等等语法：grant权限[on 表名] to 数据库用户6、视图和索引---创建索引的语法if exists(select*from sysindexes where name='index_name')create [unique] [clustered] [nonclustered]index index_name on table_name(指定的字段)[withfillfactor=X]--指定按索引查询select*from table_name with(index_name)where [......]--创建视图的语法create view view_nameas<select语句>7、触发器1、语法: if exists(select * from sysobjects where name='trigger_name')drop trigger trigger_namegocreate trigger trigger_nameon table_name[with encryption]for [delete,insert,update]asT-SQL语句Go2、instead of 触发器---以下删除使用instead of触发器实现,原因:after触发器不能删除有主外键关系表的数据create trigger cardInfoDeleteon cardInfoinstead of deleteasset nocount onbegindeclare @cardid char(19)select @cardid=cardid from deletedbegin trandeclare @error intdelete from transinfo where cardid=@cardidset @error=@@errordelete from cardInfo where cardid=@cardidset @error=@@error+@errorif(@error<>0)beginraiserror('删除时出错,',16,1)rollbackendelseendset nocount off3、8、时间查询datediff(时间类型,前面比较小的时间,后面比较大的时间)<=datepart(dw,getdate())。
SQL Server2016实用教程 第7章 索引和完整性
3．参照完整性
如果定义了两个表之间的参照完整性，则要求： （1）从表不能引用不存在的键值。例如，cjb表中行记录出现的学号必须是xsb表中 已存在的学号。 （2）如果主表中的键值更改了，那么在整个数据库中，对从表中该键值的所有引用 要进行一致的更改。例如，如果对xsb表中的某一学号进行修改，则对cjb表中所有对应 的学号也要进行相应的修改。 （3）如果主表中没有关联的记录，则不能将记录添加到从表。如果要删除主表中的 某一记录，则应先删除从表中与该记录匹配的相关记录。
1. 创建索引
【例7.2】 根据cjb表的“学号”列和“课程号”列创建复合索引。
CREATE INDEX cjb_ind ON cjb(学号, 课程号) WITH(DROP_EXISTING= ON)
其中，DROP_EXISTING指定删除已存在的同名聚集索引或非聚集索引。设置为ON 表示删除并重新生成现有索引；为OFF表示如果指定的索引已存在则显示一条错误信息 ；默认值为OFF。 例如，根据xsb表中“学号”列创建唯一聚集索引。如果输入了重复的键值，将忽略 该INSERT或UPDATE语句。 CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX xs_ind ON xsb(学号) WITH IGNORE_DUP_KEY
目
录
1
01
创建实体完整性
以界面方式创建和删除主键约束
2
3
以界面方式创建和删除唯一性约束
以命令方式创建及删除主键约束或唯一性约束
1．以界面方式创建和删除主键约束
（1）创建主键约束。 对表建立PRIMARY KEY约束创建主键索引，以“PK_”为前缀、后跟表名命名，系 统自动按聚集索引方式组织主键索引。 （2）删除主键约束。 在“对象资源管理器”中选择表，右击鼠标，在弹出的快捷菜单中选择“设计”菜 单项，进入“表设计器”窗口。选中主键所对应的行，右击鼠标，在弹出的快捷菜单中 选择“删除主键”菜单项即可。
sql server索引的用法
sql server索引的用法SQL Server索引是一种用于提高查询性能的数据结构。
它可以加速数据的访问速度，减少查询的响应时间。
使用SQL Server索引的主要目的是加快查询操作的速度。
索引可以按照某列或几列的值来排序，这样查询时可以快速定位到需要的数据，而不必扫描整个表。
以下是SQL Server索引的一些常见用法：1. 创建索引：可以通过CREATE INDEX语句在表中创建索引。
可以选择创建唯一索引、聚簇索引、非聚簇索引等不同类型的索引。
2. 删除索引：可以使用DROP INDEX语句删除表中的索引。
删除不再需要的索引可以减少资源的使用和维护成本。
3. 聚簇索引的使用：聚簇索引是按照表的主键创建的一种索引，它决定了表的物理存储顺序。
使用聚簇索引可以提高主键查询的性能。
4. 非聚簇索引的使用：非聚簇索引是按照非主键列的值来创建的索引。
可以根据查询的需要选择适当的列创建索引，以提高查询速度。
5. 覆盖索引的使用：覆盖索引是指包含了查询所需的数据列的索引。
当查询只需要从索引中获取数据时，可以节省I/O操作，提高查询性能。
6. 索引的优化：可以通过查看查询计划和性能监视器等工具，分析索引的使用情况。
根据需要进行索引优化，如添加新索引，删除无用索引，调整索引的顺序等。
7. 统计信息的更新：SQL Server对索引的查询优化依赖于统计信息。
可以使用UPDATE STATISTICS语句更新索引的统计信息，以提高查询计划的准确性。
需要注意的是，索引并不是越多越好，过多的索引可能会增加写操作的开销和存储空间的占用。
在创建索引时需要权衡查询性能和维护成本，并选择合适的索引策略。
sqlserver update rowindex 语句-概述说明以及解释
sqlserver update rowindex 语句-概述说明以及解释1.引言1.1 概述:在SQL Server数据库中，索引起着非常重要的作用，它能够提高查询效率并优化数据检索过程。
索引可以帮助数据库引擎更快地定位和获取所需的数据，从而提升数据库性能。
在实际应用中，我们可能会遇到需要更新索引行号的情况。
这时候就需要使用UPDATE ROWINDEX语句来实现对索引的更新操作。
通过这篇文章，我们将介绍SQL Server中UPDATE ROWINDEX语句的用法，以及在使用该语句时需要注意的事项。
通过学习本文内容，读者将能够更好地掌握SQL Server数据库索引的更新操作，为实际应用提供帮助和指导。
1.2 文章结构:本文将围绕SQL Server中的更新行索引（UPDATE ROWINDEX）语句展开，逐步介绍SQL Server索引的概念和UPDATE ROWINDEX语句的用法。
首先，我们将对SQL Server索引进行概述，包括索引的作用、种类以及在数据库中的重要性。
接着，我们将详细介绍UPDATE ROWINDEX语句的用法，包括语法结构、参数设置和示例操作。
最后，我们将提出使用UPDATE ROWINDEX语句时需要注意的事项，以帮助读者更好地理解和应用该语句。
通过本文的阐述，读者将能够全面了解SQL Server索引和UPDATE ROWINDEX语句的相关知识，并能够正确地应用于实际的数据库管理中。
1.3 目的本文的主要目的是介绍在SQL Server中使用UPDATE ROWINDEX 语句的方法和注意事项。
通过本文的阐述，读者可以了解到如何在SQL Server中更新行索引以优化数据库性能和提高查询效率。
同时，本文还旨在帮助读者更好地理解SQL Server中索引的概念，并提供一些实用的应用建议，帮助读者更好地应用UPDATE ROWINDEX语句进行数据库优化。
通过本文的阐述，读者可以更好地掌握SQL Server中更新行索引的技巧，提高数据库管理的效率和准确性。
sqlserver 数据库加索引语句-概述说明以及解释
sqlserver 数据库加索引语句-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据库索引是一种重要的数据库对象，用于提高数据库查询性能并加速数据检索过程。
在SQL Server数据库中，索引可以被理解为一种排好序的数据结构，它能够快速定位和访问存储在数据库表中的数据行。
通过在数据库表中创建索引，可以大大降低查询的时间复杂度，提高数据库的响应速度。
本文将重点介绍SQL Server数据库中的索引是什么，为什么要使用索引以及如何在数据库中添加索引，旨在帮助读者更好地理解数据库索引的作用和使用方法。
1.2 文章结构"文章结构"部分将介绍整篇文章的组织和内容安排。
通过本部分，读者将了解到文章的逻辑结构和各个章节的主要内容。
在本文中，我们将首先介绍数据库索引的概念和作用，然后重点讨论在SQL Server数据库中为什么需要使用索引。
接着，我们将详细讲解如何在SQL Server数据库中添加索引，包括创建、管理和优化索引的具体步骤。
通过这样的结构安排，读者可以清晰地了解到数据库索引在SQL Server中的重要性和应用方法，从而更好地运用索引来提升数据库的性能和效率。
1.3 目的本文的目的是帮助读者了解在SQL Server 数据库中如何使用索引来提高查询性能。
通过深入探讨数据库索引的概念、作用和添加方法，读者可以学习到如何利用索引来优化数据库查询操作，提高数据的检索速度和查询效率。
同时，读者也能够了解到索引在数据库中的重要性，以及如何根据实际需求和场景来选择合适的索引类型并进行优化，从而更好地实现数据管理和处理的目的。
通过本文的学习，读者将能够深入了解索引在数据库中的应用及其优势，为数据库的设计和性能优化提供有力的支持。
2.正文2.1 什么是数据库索引数据库索引是一种数据结构，用于快速查找数据库表中的特定数据。
索引类似于书籍的目录，它可以帮助数据库引擎快速找到表中特定列的数据。
通过创建索引，可以大大减少数据库查询的时间，提高数据库的性能。
SQLServer索引进阶第五篇：索引包含列.
SQLServer索引进阶第五篇：索引包含列.包含列解析所谓的包含列就是包含在⾮聚集索引中，并且不是索引列中的列。
或者说的更通俗⼀点就是：把⼀些底层数据表的数据列包含在⾮聚集索引的索引页中，⽽这些数据列⼜不是索引列，那么这些列就是包含列。
同时，这些包含列并不会对索引中的条⽬有影响。
好吧，为了使得问题稍微清楚⼀点，我⽤个简单的图⽰说明⼀下：我们可以⽤下⾯的语句在创建索引的时候加⼊包含列，代码如下：双击代码全选1 2 3CREATE NONCLUSTERED INDEX FK_ProductID_ ModifiedDate ON Sales.SalesOrderDetail (ProductID, ModifiedDate) INCLUDE (OrderQty, UnitPrice, LineTotal)在上述的代码中，ProductID和ModifiedDate包含在索引键中，⽽OrderQty, UnitPrice, LineTotal作为包含列。
下⾯，我们就稍微深⼊到页级别来看看建⽴索引前后的状态。
⾸先，我们看看，当建⽴⾮聚集索引，但是，索引中没有包含列的时候，索引中的索引页的详细如下：在上图中可以看到，上⾯两个索引页是整个索引结构中的⼀部分，此时就包含了2个字段，⽽且这两个字段都是索引键，另外⼀个Bookmark是指向底层数据表中数据⾏的⼀个指针。
下⾯，我们再来看看，我们建⽴了有包含列的⾮聚集索引之后，索引页的情况，如下图：很明显，原本的2个索引页被拆分成为了3个，因为⼀部分底层数据⾏的数据的数据包含在了索引页中。
从这⾥就可以知道⼀点：加⼊包含列到⾮聚集索引中，增⼤了索引结构中页的个数，进⽽在使⽤的时候会占⽤更多的磁盘空间和内存空间。
其实把⼀些列作为包含列放在索引结构中就是⼀种⽤“空间换时间”的策略。
这个时候，⼤家可能就会问了：“何必把列放在包含列中这么⿇烦，为什么不直接放在索引中？”。
其实把那三个列放在包含列⽽不是索引列中有以下⼏个好处：1. 可以使得索引键变化引起的波动更⼩。
第5章 索引
第5章 索引 章 下面将分别介绍这几种索引. 1.聚集索引(Clustered Index) 聚集索引是一种指明表数据物理存储顺序的索引. 在聚集索引中,行的物理存储顺序与索引顺序完全相同, 即索引的顺序决定了表中行的存储顺序.表数据按照指 定作为聚集索引的一个或多个键列排序并存储.聚集索 引类似于一本字典,字典按照字母顺序存储信息,并提 供引导字帮助用户快速定位信息的位置,在同一页上找 到数据和它的引导字.相似的,聚集索引含有索引页和 实际数据页,数据页组成聚集索引的最底层(叶子节点), 如图5-3所示.
第5章 索引 章 SELECT 学生图书借阅管理系统 FROM 图书信息 WHERE 图书名称 ='SQL Server 2000数据库实训教程' 如果"图书名称"列上没有索引,那么SQL Server就会 按照表中行的存储顺序一行一行地查询,查看每一行"图 书名称"列是否符合查询条件,这样为了找出满足查询条 件的记录必须访问表中的每一行.对于一个具有成千上万 行的大型表来说,这种全表搜索可能要花费数小时的时间.
第5章 索引 章 当然,并不一定每个节点都如图5-1所示只包含两个 指针.实际上,节点中的每条索引行都含有一个指向其 他节点的指针.图5-2是常规索引结构示意图.
索索索索 1
A～D A～B C～D E～F
A～H 根节节 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ～H
2
分分 节节
3 G～H
4
A
B
C
D
E
F
G
H
叶叶 节节
图5-1 索引示例
第5章 索引 章
第5章 索引 章
A～B 根 C～D 节 E～F 节 G～H A B … G H
sql server的数据库物理结构和逻辑结构的组成
sql server的数据库物理结构和逻辑结构的组成SQL Server的数据库物理结构和逻辑结构的组成在学习SQL Server数据库时，了解其数据库的物理结构和逻辑结构是非常重要的。
通过深入了解SQL Server数据库的结构组成，我们可以更好优化数据库的性能，进行有效的数据库维护和管理。
在本文中，我将从物理结构和逻辑结构两个方面来探讨SQL Server数据库的组成，并共享一些个人观点和理解。
一、物理结构的组成1. 数据页在SQL Server中，数据存储在数据页中。
每个数据页的大小通常为8KB，其中包含了存储在数据库中的实际数据。
数据页是SQL Server中最基本的存储单元，它们用于存储表数据、索引数据和系统数据等。
理解数据页的概念对于深入了解SQL Server的物理结构至关重要。
2. 文件组文件组是物理存储结构的组织单元，它对应于操作系统中的文件和文件夹。
在SQL Server中，文件组用于组织数据库文件，使数据库文件能够被逻辑组织和管理。
同时, 文件组还可以用于定义表和索引的存储位置，以便将数据分布在不同的物理存储设备上，从而提高数据库的性能和可维护性。
3. 数据文件和日志文件数据库的物理存储结构由数据文件和日志文件组成。
数据文件用于存储数据库中的用户数据和系统数据，而日志文件用于记录数据库的事务信息和日志。
理解数据文件和日志文件的作用和组成结构有助于我们更好管理和维护数据库，在出现故障时能够及时进行恢复。
二、逻辑结构的组成1. 表和视图表是数据库中最基本的存储单元，它用于存储和组织数据。
视图是对表的抽象，它提供了一种逻辑上的数据展现方式，可以对表进行筛选、聚合和联接操作。
了解表和视图的逻辑结构有助于我们更好设计数据库模型和进行数据操作。
2. 索引和约束索引是一种特殊的数据结构，它可以加快数据检索和查询的速度。
约束是对数据进行有效性验证的规则，它可以保证数据库中的数据满足一定的约束条件。
sqlserver创建索引的5种方法
sqlserver创建索引的5种方法一、前言在SQL Server中，索引是提高查询性能的重要手段。
但是，不同的索引创建方式对性能的影响是不同的。
因此，在创建索引时，我们需要根据具体情况选择不同的方式进行操作。
本文将介绍SQL Server中创建索引的5种方法，并详细说明它们的优缺点和适用场景。
二、基础知识在介绍具体方法之前，我们需要了解一些基础知识：1. 索引类型：SQL Server支持聚集索引和非聚集索引两种类型。
2. 索引列：创建索引时需要指定一个或多个列作为索引列。
通常选择经常用于查询条件、排序或分组操作的列作为索引列。
3. 唯一性：唯一性约束可以保证在一个表中每个值只出现一次。
当我们需要根据某个列进行唯一性检查时，可以使用唯一性约束来创建唯一非聚集索引。
4. 覆盖索引：如果查询语句所需的数据都包含在某个非聚集索引中，那么就可以使用该索引来避免扫描整个表而直接返回结果。
这种情况下，该非聚集索引就被称为覆盖索引。
三、方法1：CREATE INDEX语句CREATE INDEX语句是创建索引最基本的方法。
它的语法如下：CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX index_nameON table_name (column1 [ASC | DESC], column2 [ASC | DESC], ...);其中，index_name是索引名称，table_name是表名，column1、column2等是要作为索引列的列名。
优点：1. 可以根据需要创建聚集索引或非聚集索引。
2. 可以在多个列上创建复合索引。
3. 可以指定索引的唯一性。
缺点：1. 需要手动编写SQL语句，不够方便。
2. 如果需要在多个表中创建相同的索引，需要多次编写SQL语句。
适用场景：CREATE INDEX语句适用于需要自定义索引名称、类型和唯一性约束的情况。
如果只需要简单地为一个表中的某个列创建普通非聚集索引，则可以使用方法2或方法3。
浅谈SQL Server索引结构及其使用
保 证 列 的 唯 一 性 ． 而 确 保 表 中 数 据 的 完 整 性 。 本 文 就 索 引 的 结 构 和 使 用展 开 了一 系列 的 讨 论 和 研 究 。 从
（ｌｓ ｒｄｉｄ ｘ 也 称聚 类索 引 、 集索 引 ） ｕｔ ｅ ， 。 ｎ 簇 和非 聚集 索 易 的理解 ： 每个 表 只能有 一个 聚集 索 引 。 因为 目录只能 引 （ ｏｃｕｔｒｄｉｄｘ 也 称 非 聚 类 索 引 、 簇 集 索 引 ） 按照 一种 方法 进行排 序 ｎｎ ｌｓ ｅ ｎ ｅ ， ｅ 非 。
【 键词 】 索 引 ； 集 索引 ； 关 ： 聚 非聚 集 索引
一
、
有 关索引 结构 的简述 实事 上 ． 我们 可 以把 索 引理 解 为一 种 特殊 的 目录 。
排 序方式 称 为” 非聚集 索引 ”
通过 以上 例 子 ．我们 可 以理解 到什 么是 ”聚集索 微 软 的 Ｓ Ｅ Ｖ Ｒ提 供 了 两 种 索 引 ： 聚 集 索 引 引 ” 非 聚 集索 引 ” ＱＬ Ｓ Ｒ Ｅ 和” 。进 一 步引 申一 下 ， 我们 可 以很容
表 １ 总结 了何 时使用 聚集 索 引或非聚集 索 引 ：
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sqlserver 索引的结构
sqlserver 索引的结构
SQL Server索引的结构包括：
1. B树索引结构：这是最常用的索引结构，它使用B树数据结构来存储索引键和相关记录的指针。
B树结构可以让SQL Server快速地查找和检索数据。
2. 哈希索引结构：这种索引结构使用哈希表进行索引，通过计算哈希值找到相关记录。
哈希索引适用于均匀分布的数据集，但是对于有序数据集的查询效率较低。
3. 空间索引结构：这种索引结构适用于带有空间数据类型（如地理信息、二维坐标等）的列。
空间索引使用的是R树或者Q树等数据结构。
4. 全文索引结构：这种索引结构适用于对文本数据进行全文搜索的场景，如文章、博客、论坛等。
全文索引使用的是反向索引。
5. XML索引结构：这种索引结构适用于对XML数据类型进行查询和检索。
XML索引使用的是XPath语言。
SQLServer中的聚集索引
介绍关于聚集索引的一些知识，这里我们使用SQL Server 2008 R2作为开发环境，使用至曲勺示例数据库请到微软官方下载即可。
当一个请求到达数据库的时候，有可能是select ,或者insert，或者update，或者delete , SQL Server只有三种访问数据的方式：1. 访问非聚集索引，避免访问表。
这只发生在索引包含了请求中的所有数据。
2. 通过索引键访问非聚集索引，然后使用标签访问表中的行数据。
3. 忽略非聚集索引，扫描表找到请求的行数据。
这里我们讨论一下clustered in dexes 聚集索引，一个在第二级中提到但是没有展开|的概念。
我们的例子使用的是AdventureWorks数据库的SalesOrderDetail 表，有121317行数据，足够用来显示在一张表中包含聚集索引是多么的好。
表中有两个主键，足够复杂，来证明你在使用聚集索引的时候的一些设计取舍。
示例数据库对于AdventureWorks示例数据库，我们主要使用销售订单部门。
包含5张表:Customer,SalesPers on. Product, SalesOrderHeader, SalesOrderDetailAdventureWorks是微软专门设计的模型数据库，设计的很规范，销售人的信息在三张表中都有：SalesPerson , Employee, Con tact。
在某些情况下，我们会把他们看成是一张表。
下图是这些表之间的关系。
聚集索引我们首先提出下面的问题：如果没有用到非聚集索引，找到表中的一行数据需要做多少工作？在一个没有排序的表中，是不是就需要扫描每一行来查找数据呢？又或者SQLServer的表中的行永远都是有序的，方便快速的定位要查询的数据，就像使用非聚集索引那样通过入口来快速定位数据呢？答案依赖于你是否在SQL Server的表中建立了聚集索引。
不同于非聚集索引，非聚集索引是独立的对象，有自己的存储空间，聚集索引和表是同一个。
SQL Server基础：索引
具有以下特点的查询可以考虑使用非聚集索引：
(1).使用JOIN或者GROUP BY子句，应为连接和分组操作中所涉及的列创建多个非聚集索引，为任何外键创建一个聚集索引.
(2).包含大量唯一值的字段。
(3).不返回大型结果集的查询。创建筛选索引以覆盖从大型表中返回定义完善的的行子集的查询。
(4).经常包含在查询的搜索条件(如返回完全匹配的WHERE子句)中的列。
2.非聚集索引
非聚集索引具有完全独立于数据行的结构，使用非聚集索引不用将物理数据页中的数据按列排序，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。
可以对表或索引视图创建多个非聚集索引。通常，设计非聚集索引是为了改善经常使用的、没有建立聚集索引的查询的性能。
查询优化器在搜索数据值时，先搜索非聚集索引以找到数据值在表中的位置，然后直接从该位置检索数据。这使得非聚集索引成为完全匹配查询的最佳选择，因为索引中包含搜索的数据值在表中的精确位置的项。
XML索引：是与XML数据关联的索引形式，是XML二进制大对象(BLOB)的已拆分持久表示形式，XML索引可以分为主索引和辅助索引。
三：索引的设计原则
索引设计不合理或者缺少索引都会对数据库和应用程序的性能造成障碍，高效的索引对于获得良好的性能非常重要。设计索引时，应该考虑以下原则：
(1).索引并非越多越好，一个表中如果有大量的索引，不仅占用大量的磁盘空间，而且会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能。因为当表中数据更改的同时，索引也会进行调整和更新。
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二：索引的分类
不同数据库中提供了不同的索引类型，SQL Server中的索引有两种：聚集索引和非聚集索引。它们的区别是在物理数据的存储方式上。
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一、深入浅出理解索引结构实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。
微软的sql server提供了两种索引：聚集索引（c lustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。
下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。
比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。
如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。
也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。
但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。
但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。
很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们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映射。
我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。
我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。
进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
二、何时使用聚集索引或非聚集索引下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：动作描述使用聚集索引使用非聚集索引列经常被分组排序应应返回某范围内的数据应不应一个或极少不同值不应不应小数目的不同值应不应大数目的不同值不应应频繁更新的列不应应外键列应应主键列应应频繁修改索引列不应应事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。
如：返回某范围内的数据一项。
比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
三、结合实际，谈索引使用的误区理论的目的是应用。
虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。
下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。
1、主键就是聚集索引这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。
虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。
我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。
此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。
这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID 进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。
在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。
这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。
其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。
虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。
事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。
如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。
下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen用时：128470毫秒（即：128秒）（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwenwhere fariqi> dateadd(day,-90,getdate())用时：53763毫秒（54秒）（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwenwhere fariqi> dateadd(day,-90,getdate())用时：2423毫秒（2秒）虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。
事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。
这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。
得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：declare @d datetimeset @d=getdate()并在select语句后加：select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())2、只要建立索引就能显著提高查询速度事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。
所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。
从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。
在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。
在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。
由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。
3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。
很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）：（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>''2004-5-5''查询速度：2513毫秒（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwenwhere fariqi>''2004-5-5'' and neibuyonghu=''办公室''查询速度：2516毫秒（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=''办公室''查询速度：60280毫秒从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。
当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。
同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。
四、其他书上没有的索引使用经验总结1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快下面是实例语句：（都是提取25万条数据）select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''使用时间：3326毫秒select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000使用时间：4470毫秒这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。