SqlServer索引及优化详解
sqlsqerver语句优化方法
sqlsqerver语句优化方法SQL Server是一种关系型数据库管理系统，可以使用SQL语句对数据进行操作和管理。
优化SQL Server语句可以提高查询和操作数据的效率，使得系统更加高效稳定。
下面列举了10个优化SQL Server语句的方法：1. 使用索引：在查询频繁的列上创建索引，可以加快查询速度。
但是要注意不要过度索引，否则会影响插入和更新操作的性能。
2. 避免使用SELECT *：只选择需要的列，避免不必要的数据传输和处理，提高查询效率。
3. 使用JOIN替代子查询：在进行关联查询时，使用JOIN操作比子查询更高效。
尽量避免在WHERE子句中使用子查询。
4. 使用EXISTS替代IN：在查询中使用EXISTS操作比IN操作更高效。
因为EXISTS只需要找到一个匹配的行就停止了，而IN需要对所有的值进行匹配。
5. 使用UNION替代UNION ALL：如果对多个表进行合并查询时，如果不需要去重，则使用UNION ALL操作比UNION操作更高效。
6. 使用TRUNCATE TABLE替代DELETE：如果要删除表中的所有数据，使用TRUNCATE TABLE操作比DELETE操作更高效。
因为TRUNCATE TABLE不会像DELETE一样逐行删除，而是直接删除整个表的数据。
7. 使用分页查询：在需要分页显示查询结果时，使用OFFSET和FETCH NEXT操作代替传统的使用ROW_NUMBER进行分页查询。
这样可以减少查询的数据量，提高效率。
8. 避免使用CURSOR：使用游标(CURSOR)会增加数据库的负载，降低查询效率。
如果可能的话，应该尽量避免使用游标。
9. 使用参数化查询：使用参数化查询可以减少SQL注入的风险，同时也可以提高查询的效率。
因为参数化查询会对SQL语句进行预编译，可以复用执行计划。
10. 定期维护数据库：定期清理过期数据、重建索引、更新统计信息等维护操作可以提高数据库的性能。
SQLSERVERSQL性能优化技巧
SQLSERVERSQL性能优化技巧1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM⼦句中的表名，因此FROM⼦句中写在最后的表（基础表driving table）将被最先处理，在FROM⼦句中包含多个表的情况下，必须选择记录条数最少的表作为基础表，当SQLSERVER处理多个表时，会运⽤排序及合并的⽅式连接它们，⾸先，扫描第⼀个表（FROM⼦句中最后的那个表)并对记录进⾏排序；然后扫描第⼆个表（FROM⼦句中最后第⼆个表)；最后将所有从第⼆个表中检索出的记录与第⼀个表中合适记录进⾏合并例如: 表 TAB1 16,384 条记录表 TAB2 5 条记录，选择TAB2作为基础表 (最好的⽅法) select count(*) from tab1,tab2 执⾏时间0.96秒，选择TAB2作为基础表 (不佳的⽅法) select count(*) from tab2,tab1 执⾏时间26.09秒；如果有3个以上的表连接查询，那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引⽤的表例如:EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集SELECT *FROM LOCATION L,CATEGORY C,EMP EWHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000AND E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCN将⽐下列SQL更有效率SELECT *FROM EMP E ,LOCATION L ,CATEGORY CWHERE E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCNAND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20002.WHERE⼦句中的连接顺序SQLSERVER采⽤⾃下⽽上的顺序解析WHERE⼦句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最⼤数量记录的条件必须写在WHERE⼦句的末尾例如：(低效,执⾏时间156.3秒)SELECT *FROM EMP EWHERE SAL > 50000AND JOB = 'MANAGER'AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO);(⾼效,执⾏时间10.6秒)SELECT *FROM EMP EWHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO)AND SAL > 50000AND JOB = 'MANAGER';3.SELECT⼦句中避免使⽤'*'。
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数据库性能调优技巧
SQLServer数据库性能调优技巧第一章：SQLServer数据库性能调优概述SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，在大型企业和云计算环境中广泛应用。
为了确保数据库的高性能和可靠性，进行数据库性能调优非常重要。
本章将介绍SQLServer数据库性能调优的概念和目标。
1.1 数据库性能调优的概念数据库性能调优是指通过分析和优化数据库的结构、查询、索引、存储和配置等方面的问题，以提高数据库系统的效率和性能。
优化数据库性能可以显著提升数据的访问速度、减少系统响应时间和提高数据库的处理能力。
1.2 数据库性能调优的目标数据库性能调优的主要目标是提高数据库的运行效率和用户的体验，具体目标包括：- 提高数据的访问速度：通过合理的查询优化和索引设计，加快数据的检索速度。
- 减少系统响应时间：通过调整数据库配置、优化SQL 查询和提高硬件性能等措施，缩短系统响应时间。
- 提高数据库的处理能力：通过合理的分区设计、并行处理和负载均衡等措施，提高数据库的并发处理能力。
第二章：SQLServer数据库性能调优基础在进行SQLServer数据库性能调优之前，有几个基础概念需要了解，包括数据库的结构、查询执行计划和索引等。
2.1 数据库的结构SQLServer数据库由多个表组成，每个表由多个行和列组成。
表有一定的关系，通过主键和外键来建立关联。
了解数据库的结构对于进行性能调优非常重要。
2.2 查询执行计划查询执行计划是SQLServer数据库执行查询语句时的执行路径和操作过程的详细描述。
通过分析查询执行计划，可以找到潜在的性能问题，并进行相应的优化。
2.3 索引索引是一种特殊的数据库对象，用于加快查询速度。
常见的索引类型包括聚集索引、非聚集索引和全文索引等。
合理设计索引可以提高查询的性能。
第三章：SQLServer数据库性能调优技巧本章将介绍一些常用的SQLServer数据库性能调优技巧，包括查询优化、索引优化、配置优化和硬件优化等。
SQL深入了解sqlserver表连接join 及性能调优化
SQL深⼊了解sqlserver表连接join 及性能调优化 问题 : 1.什么是内连接(inner)和外联结(outer) 2. SQL server 表连接 (FROM--AND 法, JOIN -- ON 法)的区别. 3.表连接及多表连接的SQL语句执⾏顺序,和性能调优.1.第⼀个问题，⾸先要明⽩如何使⽤JOIN 和 ON 关键字作表连接。
申明：下⽂中所⽤的等价，可能指的是逻辑上的等价(即产⽣相同的结果集)，也可能是执⾏顺序上的等价，甚⾄是所产⽣的执⾏计划或者执⾏效率等价。
因为很多时候⽤户只要写普通的sql ，⽽sql server 会跟据⾃⼰的优化配置和执⾏计划，产⽣执⾏步骤，这些步骤也许和你写的sql很符合，也许更优，当然也可能不符合你的需求。
这需要很多的积累，我也只是浅尝辄⽌，所以没有能⼒做过多论述。
具体问题具体分析，这⾥只能提供⼤体思路。
1）join 的5种⽅式： inner join ; left join; right join; full join; cross join; 其中inner join可以省去inner 关键字。
left/right join 与left/right out join 等价。
full join 与同时 left join 和 right join 等价。
cross join 为将两张表笛卡尔集 2) JOIN -- ON 语句的执⾏顺序： 例句：SELECT*FROM A LEFT JOIN B ON A.ID = B.ID AND A<>0WHERE ='x' 注意在作on 连接后的and ⼦句和where ⼦句。
他们有什么不同！。
逻辑上解释：(不考虑执⾏计划中执⾏步骤和作嵌套连接等具体⽅式，这⾥只讨论如何思考逻辑上的步骤) 执⾏顺序是： FROM --> JOIN --> ON -->AND--> LEFT--> WHERE -->SELECT A步骤. 先将两张表根据ON 条件作连接（逻辑上，相等于将两张表笛卡尔集后根据ID相等条件筛选数据，实际情况后⾯分析） B步骤. 根据ON 后⾯,WHERE 之前的 AND 条件筛选数据 C步骤. 跟据LEFT ⽆论如何，要保证A表的数据完整性。
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数据库 提高效率方法
SQL Server 数据库是一种常见的关系型数据库管理系统，它被广泛应用于企业级应用程序和数据管理系统中。
然而，随着数据库规模的增大和日常操作的复杂性增加，数据库的性能和效率往往成为关注的焦点。
提高SQL Server数据库的效率不仅可以显著改善系统的响应速度和稳定性，也可以节约资源和降低成本。
本文将介绍一些提高SQL Server 数据库效率的方法，帮助管理员和开发人员更好地管理和优化数据库系统。
1. 使用合适的索引索引是数据库中用来加快对表中数据的访问速度的结构，它可以通过创建索引来优化查询的性能。
在SQL Server中，通过对经常进行搜索，排序和过滤的数据列创建合适的索引，可以显著提高查询性能。
定期对索引进行维护和优化也是提高数据库效率的关键步骤。
2. 优化查询语句优化SQL查询语句对于提高数据库效率至关重要。
在编写查询语句时，应避免使用全表扫描，尽量减少数据量，避免使用不必要的连接和子查询，合理使用排序和分组等操作，以及避免使用模糊查询和通配符查询等低效操作。
3. 定期备份和恢复定期备份数据库是保障数据库安全的重要手段，同时备份还能够减少数据库维护的风险。
在备份时，管理员应该选择合适的备份策略，并对备份文件进行存储和管理，以确保数据库在出现故障或灾难时能够快速恢复。
4. 使用存储过程和触发器存储过程和触发器是SQL Server中重要的数据库对象，它们可以提高数据库的安全性和可维护性，同时还能减少网络流量和客户端执行开销，提高数据库的效率。
在编写存储过程和触发器时，应遵循一些最佳实践，如避免多次嵌套存储过程和触发器，减少对数据库的锁定和阻塞。
5. 使用物理分区技术SQL Server支持对数据表进行物理分区，这可以帮助管理员更好地管理数据，并根据需求对数据进行调优。
通过物理分区，可以提高查询和数据加载的性能，同时也方便了数据备份和恢复。
总结通过上述方法，可以显著提高SQL Server数据库的性能和效率，使其能够更好地满足企业应用程序和数据管理系统的需求。
SqlServer数据库优化之索引、临时表
SqlServer数据库优化之索引、临时表问题：⼯作是查询⼀张500万多条数据的表时，查询总是很慢，于是进⾏优化。
--查询表所有索引
use RYTreasureDB
EXEC Sp_helpindex [RecordDrawScore]
--这张表没有主键，也没有索引
SELECT*FROM RecordDrawScore WHERE UserID IN (1,2,3,4,5);
1.添加索引
添加索引后，SELECT时不会对整个表⼀⾏⼀⾏去遍历，只对UserID字段进⾏筛选。
CREATE INDEX RecordDrawScore_userID ON[RecordDrawScore](UserID);
由于我需要对表进⾏多次查询，所以第⼆步建临时表，减少对数据表的操作。
2.建⽴临时表
--添加(NOLOCK) 后查询表不会锁表
SELECT userid INTO #Temp FROM[RecordDrawScore](NOLOCK) re
--给临时表添加索引
CREATE INDEX Temp_userID ON #Temp(UserID);
--当临时表⽤完后要删除它，删除表和UserID都会同时删除索引
IF object_id('tempdb..#ScoreTemp') is not null
BEGIN
DROP TABLE #ScoreTemp;
END
添加完后，效率提升了很多。
合理的建⽴索引会⼤⼤提⾼效率，反正也会⼤⼤降低效率。
转载请标明出处，谢谢！。
当sqlserver数据量很大时,如何优化表格能加快处理速度
表设计和查询的一些参考1．合理使用索引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。
索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●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。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●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。
●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）。
● 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操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。
2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。
当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。
以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。
如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
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。
SQLServer数据库的性能优化
SQLServer数据库的性能优化随着企业数据量不断增长，数据库系统已经成为企业不可或缺的一部分。
随之而来的问题是，在应对海量数据的同时，如何保证数据库系统的高效运行，以满足业务需要。
而数据库性能优化就是为了解决这一问题而存在的。
但是，由于SQLServer数据库系统具有复杂性和高度的可配置性，使得数据库性能优化成为了非常复杂的工作。
如果我们没有足够的知识与技巧，很容易导致不经意间影响数据库系统的正常工作。
本文将介绍SQLServer数据库性能优化的关键点。
1. 容量规划在数据库性能优化的开始阶段，我们需要明确数据库的容量规划，该规划应该包含这些内容：- 确认数据库的大小和增长趋势；- 选择合适的服务器硬件配置；- 选择合适的存储设备和存储配置；- 确认数据库备份和还原方案。
当确认好这些规划后，我们可以愉快地开启数据库系统的优化之旅了。
2. 关注I/O操作I/O操作是数据库性能优化中最重要的因素之一。
在SQLServer 中，我们需要通过以下几点来关注IO操作：- 确认合适的RAID配置；- 选择合适的磁盘类型；- 确认合适的磁盘块大小。
对于I/O操作的优化，我们可以在两个方面进行，一个是硬件方面，另一个则是SQLServer配置。
硬件方面，我们需要考虑到一下几个方面：- 升级服务器硬件设备；- 将磁盘储存设备升级为SSD硬盘；- 增加内存的容量。
对于SQLServer的配置，则可以通过以下几点进行：- 合适的磁盘和RAID配置；- 合适的max degree of parallelism 配置；- 合适的max server memory配；3. 使用合适的索引在SQLServer中，索引的作用是加速数据查询和数据修改，从而提高整个数据库系统的运行效率。
而在使用索引时，我们需要特别注意这些要素：- 创建索引可以减少IO操作；- 索引优化的关键点是选择合适的包含数据条目最多的列；- 在大型多元素表中使用Clustered Index；- 对于包含大量重复元素的列，可以直接采用非聚集索引。
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 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数据库的查询优化技巧
SQLServer数据库的查询优化技巧在数据库应用的过程中，查询是最常被执行的操作之一。
因此，优化查询是提高应用性能和效率的一种有效手段。
下面将介绍几种SQLServer数据库查询优化的技巧，帮助您更好地开发和设计SQLServer数据库。
一、创建索引索引是一种数据结构，主要用于快速查找和定位数据。
在SQLServer数据库中，通过为表和视图创建索引，可以提高查询的效率和性能。
对于经常进行查询的表和视图，应该将其关键列进行索引。
同时，还应该注意索引的数量和方案，避免过多或者重复的索引对系统性能的影响。
二、避免使用SELECT *使用SELECT *查询会使系统不必要地返回所有列的数据，对服务器的负载造成很大的开销。
因此，在实际应用中，应该仅返回需要查询的列，以减少系统的负载和查询的时间。
在设计表结构的时候，还可以考虑将常用的列存储在一张表中，而将不常用或者大数据类型的列存储在另外一张表中，以优化查询的效率。
三、减少使用子查询子查询是SQL查询中常见的一种操作，但是其效率通常较低。
在实际应用中，应该尽量避免使用子查询。
对于需要使用子查询的情况，可以通过JOIN等其他方式进行优化。
四、避免使用NOT IN和<>运算符在实际应用中，应该尽量避免使用NOT IN和<>运算符，因为它们会增加查询的开销和时间。
可以使用LEFT OUTER JOIN等其他方式替换这些运算符，以减少查询的时间和负载。
五、使用临时表在SQLServer数据库中，临时表是一种临时存储数据的表，通常用于存储中间结果和临时查询结果。
使用临时表可以减少查询的时间和负载，同时还可以提高查询的效率和性能。
在使用临时表的时候，应该注意清理和释放临时表，以避免对系统性能的影响。
六、使用物化视图物化视图是一种预计算的数据结果集，可以提高查询的效率和性能。
在SQLServer数据库中，可以通过使用物化视图来优化查询，尤其是对于复杂和耗时的查询操作。
sql server 常见优化技巧
sql server 常见优化技巧SQL Server 是一种常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量结构化数据。
在使用SQL Server 进行开发和维护数据库时，优化技巧是非常重要的，可以提高数据库的性能和效率。
本文将介绍一些常见的SQL Server 优化技巧，帮助开发人员更好地利用和管理数据库。
1. 索引优化索引是提高 SQL 查询性能的重要手段之一。
在 SQL Server 中，可以使用聚集索引和非聚集索引来优化查询。
聚集索引定义了数据的物理排序顺序，而非聚集索引则提供了对聚集索引或表中数据的快速访问。
为频繁查询的列创建适当的索引，可以显著提高查询性能。
2. 查询优化在编写 SQL 查询语句时，可以采用一些技巧来优化查询性能。
例如，避免使用SELECT * 查询所有列，而是只查询需要的列。
此外，可以使用JOIN 语句来优化多表查询，避免使用子查询和临时表等复杂操作。
3. 分区表当数据库中的表数据量非常大时，可以考虑使用分区表来优化查询性能。
通过将表数据分散存储在不同的分区中，可以减少查询的数据量，提高查询速度。
4. 缓存优化SQL Server 会自动缓存查询的执行计划，以便下次查询时可以直接使用缓存中的执行计划。
可以通过监控缓存的命中率来评估缓存的效果，并使用适当的缓存清除策略来优化缓存性能。
5. 锁定优化在多用户并发访问数据库时，锁定机制是确保数据一致性的重要手段。
但是，过多的锁定操作可能导致性能下降。
可以通过使用合适的锁定级别、合理设置事务隔离级别和减少事务的持续时间等方式来优化锁定性能。
6. 存储过程和触发器优化存储过程和触发器是SQL Server 中常用的数据库对象，可以用于封装和执行复杂的业务逻辑。
在使用存储过程和触发器时，可以遵循一些优化原则，如避免使用动态SQL、减少过多的触发器嵌套等，以提高执行效率。
7. 适当使用数据库维护计划SQL Server 提供了一些数据库维护计划，如备份、索引重建、统计信息更新等。
sql语句优化之SQLServer（详细整理）
sql语句优化之SQLServer（详细整理）这篇⽂章主要介绍了sql语句优化之SQL Server篇，整理的⽐较详细，推荐收藏MS SQL Server查询优化⽅法查询速度慢的原因很多，常见如下⼏种1、没有索引或者没有⽤到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)2、I/O吞吐量⼩，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不⾜5、⽹络速度慢6、查询出的数据量过⼤（可以采⽤多次查询，其他的⽅法降低数据量）7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)8、sp_lock,sp_who,活动的⽤户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的⾏和列10、查询语句不好，没有优化可以通过如下⽅法来优化查询1、把数据、⽇志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在⽀持。
数据量（尺⼨）越⼤，提⾼I/O越重要.2、纵向、横向分割表，减少表的尺⼨(sp_spaceuse)3、升级硬件4、根据查询条件,建⽴索引,优化索引、优化访问⽅式，限制结果集的数据量。
注意填充因⼦要适当（最好是使⽤默认值0）。
索引应该尽量⼩，使⽤字节数⼩的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的⼏个值的字段建单⼀索引如性别字段5、提⾼⽹速;6、扩⼤服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能⽀持4-8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存⼤⼩应基于计算机上并发运⾏的服务进⾏配置。
运⾏ Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存⼤⼩设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。
如果另外安装了全⽂检索功能，并打算运⾏ Microsoft 搜索服务以便执⾏全⽂索引和查询，可考虑：将虚拟内存⼤⼩配置为⾄少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。
将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存⼤⼩设置的⼀半）。
SQLServer的性能优化技巧
SQLServer的性能优化技巧随着IT技术的快速发展，数据库作为系统的核心组成部分，在各行各业的信息化建设中扮演着至关重要的角色。
作为一种重要的关系型数据库管理系统，SQLServer的性能往往直接影响着系统的运行效率和稳定性。
本文将介绍一些SQLServer的性能优化技巧，供读者参考。
一、使用恰当的数据库引擎SQLServer支持多种不同的数据库引擎，如MyISAM、InnoDB 等。
每一种引擎都有自己的特点和适用范围。
在进行数据建模时，要根据应用场景的需要选择最适合的引擎。
一般来说，InnoDB引擎支持事务、外键以及行级锁等特性，适合于对数据完整性要求比较高的系统；而MyISAM引擎则适合于读写比例较低的系统。
选择恰当的数据库引擎可以提高SQLServer的性能。
二、适当调整缓存参数SQLServer有多种缓存，包括查询缓存、表缓存、索引缓存等等。
合理的调整这些缓存参数，可以提高系统的性能。
其中，查询缓存可以减少重复查询的时间，提高响应速度；表缓存可以满足多次使用同样的查询所需的表缓存需求；索引缓存则可以提供快速的查询性能。
在具体的应用中，需要根据场景和需求选择不同的缓存参数，以达到最优的性能表现。
三、使用合适的索引策略索引是SQLServer中非常重要的性能优化策略。
适当的索引可以提高系统的查询速度和效率。
但是，在使用索引时，需要考虑到索引对插入、修改、删除等操作的影响。
如果索引过多，会导致这些操作的性能下降。
因此，必须在保证查询速度和效率的基础上，综合考虑索引对系统整体运行的影响。
四、合理使用分区技术对于大型的数据库系统，分区技术可以将数据划分为多个小段，降低系统的压力和负载，提高系统的处理速度。
在SQLServer中，可以根据表大小或者数据时间等因素进行分区。
通过使用分区技术，可以实现数据存储和查询的快速响应，同时有效地缓解系统的负载压力。
五、使用恰当的查询语句查询语句在SQLServer中起着至关重要的作用。
怎样查出SQLServer的性能瓶颈
怎样查出SQLServer的性能瓶颈SQL Server是一款常用的关系型数据库管理系统，可以用于存储和管理大量的数据。
然而，在使用SQL Server时，我们常常会遇到性能瓶颈的问题，导致数据库操作变慢，影响系统的正常运行。
为了解决这些问题，我们需要对SQL Server进行性能优化，首先要查出性能瓶颈。
下面将详细介绍如何查出SQL Server的性能瓶颈。
第一步：监控系统性能要查出SQL Server的性能瓶颈，首先要对系统的性能进行监控。
可以使用SQL Server自带的性能监视工具，如Performance Monitor和SQL Server Profiler。
Performance Monitor可以监控系统的硬件性能，如CPU利用率、内存使用情况、磁盘IO等；SQL Server Profiler可以监控数据库的性能，如查询执行时间、锁定情况等。
第二步：识别慢查询在监控系统性能的基础上，我们还需要识别出哪些查询存在性能问题。
可以通过查询执行计划、系统视图和性能监视器等方式来判断哪些查询的执行时间较长或者占用较多的系统资源。
1. 使用查询执行计划：在SQL Server Management Studio中执行查询时，可以选择显示查询执行计划。
执行计划可以告诉我们查询的执行过程，包括使用了哪些索引、是否进行了表扫描等。
可以通过查看执行计划中的耗时最长的操作节点来判断性能瓶颈所在。
2. 使用系统视图：SQL Server中有一些系统视图，如sys.dm_exec_query_stats和sys.dm_exec_query_plan，可以查询有关查询的性能信息。
可以通过查找执行时间最长的查询语句，并分析其执行计划，判断性能瓶颈所在。
3. 使用性能监视器：可以通过性能监视器来监控数据库的性能指标，如平均响应时间、平均锁等待时间等。
可以根据这些指标判断哪些查询存在性能问题。
第三步：分析性能瓶颈在识别出慢查询之后，我们需要对慢查询进行分析，找出性能瓶颈所在。
SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式
SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式优化SQLServer数据库的一些经验和注意事项，详细介绍了SQL 语句优化的基本原则，包括索引、查询和游标的使用等。
下面由店铺为大家整理的SQL数据库优化方式，希望大家喜欢!SQL数据库优化的方式1. 利用表分区分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。
这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。
对数据量大的时时表可采取此方法。
可按月自动建表分区。
2. 别名的使用别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。
3. 索引Index的优化设计索引可以大大加快数据库的查询速度。
但是并不是所有的表都需要建立索引，只针对大数据量的表建立索引就好。
缺点：1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
索引需要维护：为了维护系统性能，索引在创建之后，由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页发生碎块，因此，必须对索引进行维护。
4. 物化视图(索引视图)一般的视图是虚拟的，而物化视图是实实在在的数据区域，是要占据存储空间的，另外系统刷新物化视图也需要耗费一定的资源，但是它却换来了效率和灵活性。
索引视图更适合在OLAP(读取较多，更新较少)的数据库中使用，不适合在OLTP(记录即时的增、删、改、查)的数据库中使用。
物化视图的注意事项：1.对于复杂而高消耗的查询，如果使用频繁，应建成物化视图。
sqlserver索引的一些总结
sqlserver索引的⼀些总结如果说要对数据库进⾏优化，我们主要可以通过以下五种⽅法，对数据库系统进⾏优化。
1. 计算机硬件调优2. 应⽤程序调优3. 数据库索引优化4. SQL语句优化5. 事务处理调优在本篇博⽂中，我们将想⼤家讲述数据库中索引类型和使⽤场合，本⽂以SQL Server为例，对于其他技术平台的朋友也是有参考价值的，只要替换相对应的代码就⾏了！索引使数据库引擎执⾏速度更快，有针对性的数据检索，⽽不是简单地整表扫描（Full table scan）。
为了使⽤有效的索引，我们必须对索引的构成有所了解，⽽且我们知道在数据表中添加索引必然需要创建和维护索引表，所以我们要全局地衡量添加索引是否能提⾼数据库系统的查询性能。
在物理层⾯上，数据库有数据⽂件组成，⽽这些数据⽂件可以组成⽂件组，然后存储在磁盘上。
每个⽂件包含许多区，每个区的⼤⼩为64K由⼋个物理上连续的页组成（⼀个页8K），我们知道页是SQL Server数据库中的数据存储的基本单位。
为数据库中的数据⽂件（.mdf 或 .ndf）分配的磁盘空间可以从逻辑上划分成页（从0到n连续编号）。
页中存储的类型有：数据，索引和溢出。
⽂件和⽂件组在SQL Server中，通过⽂件组这个逻辑对象对存放数据的⽂件进⾏管理。
在物理层⾯上，数据库有数据⽂件组成，⽽这些数据⽂件可以组成⽂件组，然后存储在磁盘上。
每个⽂件包含许多区，每个区的⼤⼩为64K由⼋个物理上连续的页组成（⼀个页8K），我们知道页是SQL Server数据库中的数据存储的基本单位。
为数据库中的数据⽂件（.mdf 或 .ndf）分配的磁盘空间可以从逻辑上划分成页（从0到n连续编号）。
页中存储的类型有：数据，索引和溢出。
⽂件和⽂件组在SQL Server中，通过⽂件组这个逻辑对象对存放数据的⽂件进⾏管理。
图1数据库⽂件组织在顶层是我们的数据库，由于数据库是由⼀个或多个⽂件组组成，⽽⽂件组是由⼀个或多个⽂件组成的逻辑组，所以我们可以把⽂件组分散到不同的磁盘中，使⽤户数据尽可能跨越多个设备，多个I/O 运转，避免 I/O 竞争，从⽽均衡I/O负载，克服访问瓶颈。
SQL Server数据库性能优化
SQL Server数据库性能优化SQL Server 数据库是许多组织和企业中最常用的关系型数据库之一。
它被广泛应用于数据存储和管理，但随着数据库规模和负载的增加，性能问题可能出现。
本文将探讨一些 SQL Server 数据库性能优化的策略，并提供一些建议和实践方法来提高数据库性能。
1. 使用适当的索引：索引是优化查询性能的重要因素之一。
通过为常用的查询添加适当的索引，可以提高查询的速度。
然而，索引的设计需要谨慎考虑。
过多或不必要的索引可能会导致额外的存储和维护开销。
在选择索引列时，经常使用用于过滤、排序和连接的列，并避免在频繁更新的列上创建索引。
2. 慎重使用数据库范围的约束：数据库的完整性约束如主键、外键和唯一约束是必要的，但过多或复杂的约束可能会影响性能。
当插入大量数据时，暂时禁用约束可以提高性能，之后再重新启用。
3. 使用合理的数据类型：选择正确的数据类型对于提高数据库的存储效率和查询性能至关重要。
使用合理的数据类型可以节省存储空间，并减少磁盘 I/O 操作的次数。
4. 对查询语句进行优化：优化查询语句是提高数据库性能的重点。
确保使用正确的查询语法，避免在WHERE 子句中进行非索引列的计算，避免重复计算和不必要的 JOIN 操作。
使用EXPLAIN 等工具来分析和调试查询计划，并根据需要更改查询策略。
5. 定期进行数据库维护：进行定期的数据库维护活动可以帮助提高性能。
这包括索引重建、数据库压缩、统计信息更新和日志清理等操作。
定期的数据库备份和恢复测试也是数据库性能优化的重要组成部分。
6. 有效管理数据库日志文件：SQL Server 使用事务日志（或事务日志文件）来记录数据库中发生的更改。
大型事务日志文件可能导致性能下降。
通过定期备份、压缩和定期清理事务日志文件，可以最大程度地减少数据库维护操作对性能的影响。
7. 并行处理和资源管理：将适当的操作并发处理可以提高查询性能。
有效管理系统资源，如 CPU、内存和磁盘 I/O，可以防止资源竞争和瓶颈。
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SqlServer索引及优化详解（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（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。
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）。
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 Tgongwen where 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 Tgongwen where 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 datetime set @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 Tgongwen where 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。
2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi 用时：12936select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid 用时：18843这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。