海量数据库的查询优化及分页算法方案
数据库查询优化的方法与技巧
数据库查询优化的方法与技巧随着信息技术的发展，数据库的应用越来越广泛，不论是企业还是个人，都离不开数据库的支持。
然而，当数据量不断增加时，数据库查询的效率就成为一个重要的问题。
本文将介绍一些常用的数据库查询优化方法与技巧，帮助读者提高查询效率。
一、合理设计数据库结构数据库查询的效率首先取决于数据库的结构设计是否合理。
以下是一些建议：1.选择适当的数据类型：在数据库设计中，选择适当的数据类型可以节省存储空间，并减少查询时的计算负担。
例如，使用INT类型代替VARCHAR类型存储数字。
2.建立索引：索引可以提高查询效率，通过建立适当的索引，可以加快数据搜索和排序等操作。
需要注意的是，索引过多会导致写操作变慢，因此需要根据实际情况权衡。
3.规范化与反规范化：根据实际需求，合理地进行数据库规范化与反规范化的处理，既可以节省存储空间，又可以提高查询效率。
需要根据具体情况进行权衡。
二、编写高效的查询语句编写高效的查询语句是提高数据库查询效率的关键。
以下是一些建议：1.选择合适的表连接方式：根据实际需求，选择合适的表连接方式，包括内连接、外连接和交叉连接等，避免无效的连接操作。
2.精确指定查询字段：只查询需要的字段，避免获取不必要的数据。
减少查询数据量可以提高查询效率。
3.避免使用通配符查询：通配符查询（如LIKE '%keyword%'）会导致全表扫描，效率较低。
如果可以确定查询条件，尽量避免使用通配符。
4.使用子查询替代临时表：尽量使用子查询替代临时表，减少表操作的次数，提高查询效率。
5.合理利用数据库内置函数：数据库提供了各种内置函数，如SUM、AVG、COUNT等，可以通过使用这些函数减少查询的数据量，提高查询效率。
三、合理配置数据库和硬件资源合理配置数据库和硬件资源对于提高查询效率也非常重要。
以下是一些建议：1.分区表：当数据库的数据量非常大时，可以考虑将表进行分区，将数据分散存储在不同的磁盘上，以提高查询效率。
数据库查询性能优化技巧与方法
数据库查询性能优化技巧与方法随着互联网的迅猛发展，数据库查询已经成为了众多应用程序中不可或缺的一部分。
然而，在处理大规模数据和复杂查询时，数据库查询的性能往往面临挑战。
本文将介绍一些数据库查询性能优化的技巧与方法，以提高查询速度和效率。
1. 创建合适的索引索引是提高数据库查询效率的关键。
根据查询语句中经常使用的字段，选择合适的列作为索引，并确保索引的选择性良好。
索引的选择性指的是索引列中不同值的百分比，选择性越好，查询优化器在查询过程中需要扫描的数据量就越少。
2. 避免全表扫描全表扫描是指在没有索引的情况下，数据库需要逐行扫描整张表来寻找匹配的数据。
这种操作会消耗大量的时间和资源。
因此，需要确保数据库中的查询语句都能够使用索引来加速查询，避免全表扫描的产生。
3. 使用优化过的查询语句在编写查询语句时，应该注意使用优化过的查询语句来提高查询性能。
通过使用子查询、连接查询等技巧，可以避免不必要的数据传输和多次查询。
此外，还应该避免在查询语句中使用通配符（如“%”），以减少模糊匹配带来的性能损耗。
4. 控制返回结果的数据量当查询结果集很大时，会占用大量的内存和网络带宽。
为了提高查询效率，可以通过限制查询结果的返回数据量来减少数据传输的开销。
可以通过使用LIMIT 关键字或分页查询技术来实现这一点。
5. 数据库优化配置有时，调整数据库的配置参数可以显著提高查询性能。
可以通过修改缓存大小、调整并发连接数、调整查询日志等方式来完成数据库配置优化。
每个数据库系统都有相应的配置文件，可以根据具体的需求进行修改。
6. 定期进行数据库维护数据库中存在大量的索引、数据冗余等问题，对查询性能有着直接影响。
定期进行数据库维护可以保持数据库的良好状态，减少查询时的操作负担。
可以使用数据清理工具来清理不再使用的数据，对于不需要的索引进行删除和重建等措施。
7. 数据库表设计优化良好的数据库表设计可以使查询过程更加高效。
应该避免使用过多的冗余数据，合理划分表结构。
数据库查询优化方法
数据库查询优化方法
有以下几种常见的数据库查询优化方法：
1. 添加索引：索引可以大大加快数据库的查询速度。
根据查询的需求，可以在查询字段上添加合适的索引。
2. 使用联合索引：联合索引是多个字段组合形成的索引，可以更加精确地匹配查询条件。
3. 查询字段选择：只选择需要查询的字段，避免查询不需要的字段，减少数据传输量。
4. 缓存查询结果：将频繁查询的结果缓存起来，避免重复查询数据库。
5. 分页查询：对于大数据量的查询，可以使用分页查询，每次查询一定数量的数据。
6. 避免使用过多的连接和关闭连接：创建和关闭数据库连接需要一定的时间，过多的连接和关闭会导致性能下降。
7. 优化查询语句：通过分析查询语句，调整查询语句的结构，减少查询的时间复杂度。
8. 使用预编译语句：使用预编译语句可以减少数据库的解析时间，提高查询效率。
9. 关闭自动提交：打开自动提交会增加数据库的负载，关闭自动提交可以减少数据库的压力。
10. 定期维护数据库：定期清理无用数据、修复数据库碎片、优化表结构等操作，可以提高数据库的性能。
不同的数据库和查询场景可能适用的优化方法有所差异，需要根据具体情况进行选择和调整。
图书馆海量数据的查询优化及分页算法方案
使 用 非 聚 集 索 引 应 不 应 不 应 不 应 应 应 应
应
个 或极 少 不 同值
小 数 目的不 同值 大 数 目的不 同值 频 繁 更 新 的列 外 键列
主键 列
是实现 “ 查询 优化 ” “ 和 高效 分页 ” 的最关 键 因素 。 １ 根据 需 要建立 “ 当” 适 的索 引 索 引是 除表 之外 另 一重 要 的 、用 户定 义 的存 储 在物理 介质 上 的数 据结 构 。 当根 据索 引值 搜 索数 据 时 。 引提供 了对 数 据 的快 速访 问 。事实 上 。 有 索 索 没 引。 数据 库 也能 根据 Ｓｌｃ语 句成 功 地检 索 到结 果 。 ｅ ｔ ｅ 但 随着 表 变 得越 来 越 大 ． 用 “ 当” 使 适 的索 引 的 效果 就越来 越 明显 。使 用 “ 当 ” 适 这个词 ， 是 因为 。 这 如果 使用 索 引时不 认 真考 虑其 实 现过程 。索引 既可 以提 高也会 破 坏数据 库 的工作 性 能。
的开 头和 结尾 数据 即可 ： 不像 非 聚集 索 引 。 而 必须 先 查 到 索 引 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 。
１ 索 引使 用 中的常见 误 区 ． ３ 虽 然前 面列 出了何 时应 使 用聚 集索 引或 非 聚集
实 际上 ， 以把 索引 理解为一 种 特殊 的 目录 。 可 微 软 的 Ｓ ＬＳｒｅ 提 供 了两 种索 引 ：聚集 索 引 （ ｌｓ Ｑ ｅｖｒ Ｃｕ． ｔｒｄＩｄ ｘ 和 非 聚 集 索 引 （ ｏ ｃ ｓ ｒｄＩｄ ｘ 。每 ｅｅ ｅ ） ｎ Ｎ ｎｌ ｔ ｅ ｎ ｅ ） ｕｅ 个 表只 能有一 个 聚集 索引 。 聚 集索 引 ：聚 集索 引 中索 引存储 的值 的顺 序 和 表 中数 据 的物 理存 储顺 序是 一致 的 。 建立 索 引 时 。 系 统将 对 表 的 物理 数 据 页 中的数 据 按 列进 行 排 列 ． 然 后再 重新 存储 到 磁盘 上 ，即聚集 索 引与数 据是 混 为 体 的 ， 的 叶节点 中存 储 的是实 际的数 据 。 它
数据库查询优化的实用技巧(十)
数据库查询优化的实用技巧导言：数据库是现代应用程序中关键的组成部分，它的性能直接关系到整个系统的运行效率。
在大规模数据集上进行查询时，优化查询是必不可少的。
本文将分享一些实用的数据库查询优化技巧，帮助您提高查询效率。
一、编写高效的查询语句编写高效的查询语句是查询优化的基础。
以下几点是在编写查询时需要注意的。
1. 使用索引：索引可以加快查询速度，所以在频繁查询的列上创建合适的索引是必要的。
但是，使用过多的索引也会影响写入操作的性能，因此需要权衡。
2. 避免使用SELECT *：只查询所需的列，而不是全部列。
这样可以减少数据传输量，提高查询速度。
3. 使用分页查询：对于大量数据的查询，使用分页查询可以减少查询时间和内存消耗。
通过限制每次查询的数据量，可以提高系统的响应速度。
4. 避免逐行查询：尽量避免在循环中逐行查询。
可以通过一次查询返回多行数据，减少与数据库的交互次数，提高查询效率。
二、优化查询计划查询计划决定了查询的执行路径和顺序，对查询的性能影响很大。
以下是一些优化查询计划的技巧。
1. 使用EXPLAIN分析查询计划：在优化查询前，使用EXPLAIN命令查看查询计划，找出潜在的性能问题。
根据查询计划进行调整，可以改善查询性能。
2. 理解索引的选择：了解不同类型的索引，根据实际情况选择合适的索引。
根据查询的特点，选择使用覆盖索引、联合索引或全文索引等，提高查询效率。
3. 使用优化器提示：根据实际情况使用优化器提示，告诉数据库应该如何执行查询。
例如，使用FORCE INDEX、IGNORE INDEX等优化器提示，可以强制或禁止使用特定的索引。
4. 调整统计信息：数据库会根据统计信息判断执行计划，因此保持准确和最新的统计信息非常重要。
定期更新统计信息，可以改善查询执行计划的选择。
三、合理设计数据库结构合理的数据库结构对查询性能有着重要影响。
以下是一些合理设计数据库结构的技巧。
1. 正规化设计：将数据库表分解为多个正规化的表，避免冗余数据和数据异常，提高数据存储和查询效率。
数据库查询优化的策略与方法
数据库查询优化的策略与方法随着数据量的增长和业务需求的变化，数据库查询效率成为各大企业关注的焦点。
通过优化数据库查询的策略和方法，可以提升系统的响应速度、减少资源消耗，并保证业务的高效运作。
本文将介绍一些常用的数据库查询优化策略与方法，以便读者能够更加有效地进行数据库查询的优化工作。
1.创建适当的索引索引是数据库查询优化的关键。
通过为常用的查询字段创建适当的索引，可以大幅提升查询速度。
在选择索引字段时，应考虑字段的选择性，即字段中不同值的数量。
选择性较高的字段更适合作为索引字段，因为它们能够更好地过滤数据，提高查询效率。
需要注意的是，索引的创建过多或过少都会对性能产生不利影响，因此需要根据实际情况进行评估和调整。
2.合理使用联合索引联合索引是同时包含多个字段的索引。
当查询条件涉及到多个字段时，使用联合索引可以显著提升查询效率。
在创建联合索引时，应注意将常用的查询字段放在前面，以便优化查询时的索引匹配过程。
同时，为了避免索引冗余，应尽量避免创建过长的联合索引。
3.避免全表扫描全表扫描是指数据库查询时对整张表进行遍历的操作，它的开销很大。
为了避免全表扫描，应尽量避免在查询条件中使用不包含索引的字段，并确保所有被查询的字段都有索引。
此外，可以合理利用分区表、分表等技术来降低查询的范围，提升查询的效率。
4.优化join操作join操作是在多张表之间进行数据关联的操作。
为了优化join 操作，可以使用合适的连接方式（如INNER JOIN、LEFT JOIN 等），并且为关联字段创建索引。
此外，如果join操作的表中存在大量的冗余数据，可以考虑使用子查询或者公共表表达式（CTE）来减少冗余数据的影响。
5.增加冗余字段在某些场景下，为了提高查询效率，可以在表中增加一些冗余字段。
这样一来，在数据写入时可能会导致冗余数据，但可以显著降低查询时的复杂度和开销。
需要注意的是，增加冗余字段可能会增加数据的更新和维护成本，并且需要根据实际情况进行权衡和考虑。
数据库技术的数据库查询优化实战
数据库技术的数据库查询优化实战数据库查询优化是数据库技术中非常重要的一部分，它对于提高系统性能、减少资源消耗至关重要。
在实际的数据库开发和维护中，优化数据库查询可以显著提升系统的响应速度和用户体验。
本文将从索引优化、查询优化和物理优化三个方面介绍数据库查询优化的实战方法。
首先，索引优化是数据库查询优化的关键。
索引是数据库中的一种数据结构，它能够快速定位数据并提高查询效率。
在进行数据库查询优化时，我们可以通过以下几种方式进行索引优化。
1. 合理设计索引：合理设计索引是索引优化的基础，我们需要根据数据库的特性选择合适的索引类型和字段。
一般来说，主键、外键和频繁用于查询条件的字段是较好的索引选择。
同时，需要注意不要过度索引，过多的索引会增加数据的插入、更新和删除的时间。
2. 使用覆盖索引：覆盖索引是一种特殊的索引类型，它包含所有查询所需的数据字段。
通过使用覆盖索引，数据库可以直接从索引中获取所需的数据，避免了查询的磁盘操作，提高了查询效率。
3. 避免使用全文索引：全文索引适用于对文本进行模糊搜索的场景，但是全文索引的效率较低，在进行精确匹配的查询时，最好使用其他类型的索引。
其次，查询优化是数据库查询性能提升的关键环节。
查询是数据库系统最频繁的操作之一，通过以下几种方式可以提高查询效率。
1. 调整查询语句结构：合理调整查询语句的结构可以显著提高查询效率。
比如，使用等值查询代替范围查询，使用内连接代替外连接等。
此外，避免使用子查询，使用表连接等方式可以减少查询的嵌套层次，提高查询效率。
2. 避免全表扫描：全表扫描是查询效率较低的一种查询方式，它需要遍历数据库中的每一行数据。
我们可以通过合理的设计索引来避免全表扫描，或者使用其他查询方式替代。
3. 数据库分页处理：在大数据量查询时，使用分页的方式进行查询可以减少返回数据的量，提高查询效率。
一般来说，我们可以通过设置查询条件中的起始行数和返回行数来实现分页。
最后，物理优化是数据库查询优化的重要环节。
海量数据的查询优化及分页算法方案
海量数据的查询优化及分页算法方案很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。
比如：select * from table1 where name=’zhangsan’ and tID > 10000和执行:select * from table1 where tID > 10000 and name=’zhangsan’一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语句的确是不一样,如果tID是一个聚合索引,那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=’zhangsan’的,而后再根据限制条件条件tID> 10000来提出查询结果。
事实上,这样的担心是不必要的。
SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”,它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间,也就是说,它能实现自动优化。
虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化,但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理,如非这样,有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
在查询分析阶段,查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。
如果一个阶段可以被用作一个扫描参数(SARG）,那么就称之为可优化的,并且可以利用索引快速获得所需数据。
SARG的定义：用于限制搜索的一个操作,因为它通常是指一个特定的匹配,一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。
形式如下：列名操作符<常数或变量>或<常数或变量> 操作符列名列名可以出现在操作符的一边,而常数或变量出现在操作符的另一边。
如：Name=’张三’价格>50005000<价格Name=’张三’and 价格>5000如果一个表达式不能满足SARG的形式,那它就无法限制搜索的范围了,也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。
SQLserver海量数据库查询优化和分页算法
如有你有帮助，请购买下载，谢谢！SQL server 海量数据库查询优化及分页算法在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着 1000 万条 数据的 MS SQL SERVER 数据库中实现快速的数据提取和数据分页。
以下代码说明 了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构：CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen 是红头文件表名 [Gid] [] IDENTITY (1, 1) NULL ,--本表的 id 号，也是主键[title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,--红头文件的标题[fariqi] [datetime] NULL ,--发布日期[neibuYonghu] [varchar] (70) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,--发布用户[reader] [varchar] (900) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,--需要浏览的用户。
每个用户中间用分隔符“,”分开ON [PRIMARY] TEXTIMAGE_ON [PRIMARY] GO下面，我们来往数据库中添加 1000 万条数据：declare @i int set @i=1 while @i<=250000 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-2-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin, 刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队, 户政科,治安支队,外事科','这是 最先的 25 万条记录')1页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！set @i=@i+1 end GO declare @i int set @i=1 while @i<=250000 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-9-16','办公室','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin, 刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支 队,户政科,外事科','这是中间的 25 万条记录')set @i=@i+1 end GO declare @h int set @h=1 while @h<=100 begin declare @i int set @i=2002 while @i<=2003 begin declare @j int set @j=0 while @j<50 begin declare @k int set @k=0 while @k<50 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(cast(@i as varchar(4))+'-8-15 3:'+cast(@j as varchar(2))+':'+cast(@j as varchar(2)),'通信科','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支 队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事 科','这是最后的 50 万条记 录')set @k=@k+1 end set @j=@j+1 end set @i=@i+12页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！end set @h=@h+1 end GO declare @i int set @i=1 while @i<=9000000 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-5-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin, 刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队, 户政科,治安支队,外事科','这是 最后添加的 900 万条记录')set @i=@i+1000000 end GO通过以上语句，我们创建了 25 万条由通信科于 2004 年 2 月 5 日发布的记录， 25 万条由办公室于 2004 年 9 月 6 日发布的记录，2002 年和 2003 年各 100 个 2500 条相同日期、不同分秒的由通信科发布的记录(共 50 万条)，还有由通信科于 2004 年 5 月 5 日发布的 900 万条记录，合计 1000 万条。
Sybase海量数据分页查询优化算法
Syba s e海量数据分页查询优化算法彭宝玲(广州市公安局芳村区分局指挥中心, 广东广州510370 )摘要通过分析用户的分页查询使用习惯, 对S yba s e数据库的常用分页查询算法进行优化, 并通过实验证明改进算法确实能够大幅提升数据查询效率, 并且拥有数据量越大优化效果越明显的优点。
关键词Syba s e 数据库分页查询J a va随着互联网的飞速发展, 基于W E B 的各类应用系统愈来愈多, 而数据的分页查询做为各类应用系统最常用的功能, 日益得到更加广泛的使用。
同时Syba se 公司A S E 数据库作为市场上主流的关系型数据库之一, 有着功能强大、高性能、易于使用和维护等特点,使用Syba s数据库的W E B 应用系统被广泛部署在金融、电信、保健等领域, 以及政府机构中。
有过Syba s e 数据库分页查询经验的程序员都深有感触, 由于Syba s e 数据库功能的限制, 对于海量数据的分页查询效率问题困扰着每一个程序员, 下面将介绍常见的查询算法, 以及针对海量数据查询进行优化的算法。
/ /开始记录i n t sta r t Row;/ /结束记录i n t endRow;/ /前一半记录标志boo l ean first H a l f = true;/ /返回结果Ite r a t o r ite ra t o r= nu l l;/ /用户列表A rrayL ist u s e r L ist = ne w A rrayL ist ( ) ; / /创建数据库连接Sq l B e an syba s eC onn = ne w Sq l B e an ( ); syba s eConn1ge t Conn ( ) ;/ /计算记录起始位置st art Row = ( c urrentPage - 1) 3 pageSi z e i = 0;/ /设置查询语句1 常见查询算法Stri ng que rySq l = “se l ec t 3 U se r Tab l e o r de r by u s e r I d”;/ /执行查询语句获取结果集fr om使用Syba s e数据库的W E B 应用系统, 面为最常见的分页查询显示方法:/ 3 3 下R e s u l tSe t rs = syba s eConn1c r ea t eR s ( que r ySq l) ;try{/ /游标定位到起始记录i f ( sta r t Row ! = 0 )rs1ab s o l u t e ( sta r t Row ) ;/ /获取用户信息3 3 3 3 3 3 查询用户记录B e an@p a r am cu rren t Page 当前页码@p a r am p a geSiz e 每页显示用户数总页数总记录数@p a r am@p a r am/t o t a l Paget o t a l Rowp u b l i c Ite r a t o r que ryU se r( i n t cu rren t Page,i n t p a geSiz e, i n t t o t a l Page, i n t t o t a l Row )wh i l e ( rs1next && i < p a geSize)( )U se r u s e r = new U se r ( ) ;i f ( endRow > t o t a l Row )endRow = t o t a l Row; / /判断是否前一半记录i f ( cu r ren t Page > t o t a l Page /2 + 1 ) first H a l f = fa l se;/ /是一半记录则反转开始和结束位置 i n t i = 0;u s e r 1 s e t U se r I d( rs 1ge t I n t( “u s e r I d ”) ) ;u s e r 1 s e t U se r N a m e ( “u s e r N am e ”) ) ;( rs 1ge t Stri ngu s e r L ist 1add i + + ; }( u s e r ) ; i f ( ! first H a l f ) {i = sta r tRow;sta r t Row = t o t a l Row - endRow; endRow = t o t a l Row - i ; rs 1c l o s e ( ) ;ite r a t o r = u s e r L ist 1 ite r a t o r ( ) ; }ca t ch ( SQL Excep ti o n ex ) {} i = 0;/ /设置查询语句Stri ng que r ySq l = “ se t r owcoun t ” +endRow + “ se l ec t 3 fr om U se r Tab l e o rde r by u s e r I d ”;/ /是后一半记录则倒序排列 i f ( ! first H a l f ) que r ySq l + = “de s c ”; / /执行查询语句获取结果集R e s u l tSe t rs = syba s eConn 1c r ea t eR s( que r ySq l ) ;try {/ /游标定位到起始记录 Syste m 1e r r 1p ri n t l n ( “ Sp litPage: ” +ex 1ge t M e s sage }fi na ll y {( ) ) ;/ /关闭数据库链接 syba s eConn 1c l o s eConn ( ) ; }re t u r n ite ra t o r ; }2 优化算法上述这种常 规 查询 算法 在 数据 量 较 小 的 情况下 , 使 用起 来没 什 么大 问题 , 但 当 数 据量越来越 大的 时 候 , 查 询效 率低 下 的问 题就 凸现出来 。
MySQL中的数据分页和批量查询优化
MySQL中的数据分页和批量查询优化MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛用于各种应用程序中。
在处理大量数据时，数据分页和批量查询优化是提高数据库性能和减少资源消耗的重要技术。
本文将介绍MySQL中的数据分页和批量查询优化方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 引言MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，由于其高效、可靠和灵活的特性而广泛应用于各种应用程序中。
然而，当处理大量数据时，数据库的性能和资源消耗成为一个关键问题。
在实际应用中，经常需要对数据进行分页展示和批量查询，而如何优化这两个操作成为了MySQL用户首要关注的问题。
2. 数据分页优化数据分页是指将大量数据按照一页一页进行展示，通常在网页应用中用于实现分页查询功能。
在实现数据分页时，需要考虑以下几个方面的优化技巧：2.1 使用LIMIT关键字MySQL中的LIMIT关键字可以用来限制查询结果的数量。
在进行数据分页时，可以通过设定LIMIT的偏移量和限制数量来实现分页功能。
例如，假设要查询第5页的数据，每页显示10条记录，可以使用以下SQL语句：```SELECT * FROM table_name LIMIT 40, 10;```其中，40表示偏移量，表示从第40条记录开始获取数据，10表示限制数量，表示获取10条记录。
使用LIMIT关键字可以减少数据库的查询量，提高查询效率。
但是，在处理大量数据时，LIMIT关键字可能会导致性能问题。
因为MySQL会在获取LIMIT数量的数据后，继续查询满足条件的所有数据，然后再舍弃多余的数据。
这个过程会消耗较多的数据库资源，影响查询性能。
为了解决这个问题，可以结合使用索引，将索引字段作为LIMIT条件，可以减少数据库的查询量，提高查询效率。
例如，对于一个user表，其中有一个id字段作为主键，现在要查询id大于100的记录，并返回第10页的数据，可以将SQL语句改写为：```SELECT * FROM user WHERE id > 100 ORDER BY id LIMIT 90, 10;```这样，MySQL在查询时会使用id字段的索引，只查询满足条件的记录，减少查询量，提高性能。
数据库查询优化的常用方法与技巧
数据库查询优化的常用方法与技巧数据库查询是现代应用中最常见的操作之一。
随着数据量的增加和查询复杂度的提高，优化数据库查询变得越来越重要。
优化数据库查询可以提升数据查询的速度和效率，从而提高整个系统的性能。
本文将介绍一些常用的方法和技巧来优化数据库查询。
一、选择索引索引是数据库中最重要的优化工具之一。
通过在关键字段上创建索引，可以大幅提高查询的速度。
在选择索引时，需要注意以下几点：1. 选择适当的字段作为索引，通常是一些经常被查询的字段，如主键、外键等。
2. 尽量避免在索引字段上进行计算、转换或者函数操作，因为这样会降低索引的效果。
3. 控制索引的数量，过多的索引会增加数据库的维护成本。
二、优化查询语句1. 使用JOIN查询代替子查询子查询是实现复杂查询的一种常用方法，但是在性能方面通常不如JOIN查询效率高。
尽量使用JOIN查询来减少数据库的访问次数。
2. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%keyword%'）通常需要扫描整个表，这对于大数据量的表会非常慢。
如果可以，尽量避免使用通配符查询。
3. 使用EXPLAIN语句分析查询MySQL等数据库系统提供了EXPLAIN语句来分析查询语句的执行计划，通过分析EXPLAIN的结果可以找到需要优化的地方，如需要添加索引、调整查询顺序等。
三、缓存查询结果缓存是提高数据库查询性能的一种有效方法。
通过将查询结果缓存在内存或者其他的缓存系统中，可以避免重复的查询操作，减少对数据库的访问次数。
四、分片和分区对于大型数据库来说，分片和分区是提高查询性能的重要策略。
1. 分片将大型数据库分成多个较小的数据库，每个数据库只包含部分数据。
这样可以将查询负载分散到多个数据库上，从而提高查询的并发性能。
2. 分区将大表按照某个规则分为多个子表，例如按照时间范围、地理位置等。
这样可以减少每次查询时需要扫描的数据量，提高查询效率。
五、定期优化数据库定期优化数据库可以清理无用数据、重建索引、收集统计信息等，从而提升数据库的性能。
MySQL百万级数据的4种查询优化方式
MySQL百万级数据的4种查询优化⽅式⽬录⼀.limit越往后越慢的原因⼆.百万数据模拟1、创建员⼯表和部门表，编写存储过程插数据2.执⾏存储过程三.4种查询⽅式1.普通limit分页2.使⽤索引覆盖+⼦查询优化3.起始位置重定义4,降级策略（百度的做法）⼀.limit越往后越慢的原因当我们使⽤limit来对数据进⾏分页操作的时，会发现：查看前⼏页的时候，发现速度⾮常快，⽐如 limit 200,25，瞬间就出来了。
但是越往后，速度就越慢，特别是百万条之后，卡到不⾏，那这个是什么原理呢。
先看⼀下我们翻页翻到后⾯时，查询的sql是怎样的：select * from t_name where c_name1='xxx' order by c_name2 limit 2000000,25;这种查询的慢，其实是因为limit后⾯的偏移量太⼤导致的。
⽐如像上⾯的 limit 2000000,25 ，这个等同于数据库要扫描出2000025条数据，然后再丢弃前⾯的 20000000条数据，返回剩下25条数据给⽤户，这种取法明显不合理。
⼆.百万数据模拟1、创建员⼯表和部门表，编写存储过程插数据/*部门表,存在则进⾏删除 */drop table if EXISTS dep;create table dep(id int unsigned primary key auto_increment,depno mediumint unsigned not null default 0,depname varchar(20) not null default "",memo varchar(200) not null default "");/*员⼯表,存在则进⾏删除*/drop table if EXISTS emp;create table emp(id int unsigned primary key auto_increment,empno mediumint unsigned not null default 0,empname varchar(20) not null default "",job varchar(9) not null default "",mgr mediumint unsigned not null default 0,hiredate datetime not null,sal decimal(7,2) not null,comn decimal(7,2) not null,depno mediumint unsigned not null default 0);/* 产⽣随机字符串的函数*/DELIMITER $drop FUNCTION if EXISTS rand_string;CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255)BEGINDECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmlopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';DECLARE i INT DEFAULT 0;WHILE i < n DOSET return_str = CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));SET i = i+1;END WHILE;RETURN return_str;END $DELIMITER;/*产⽣随机部门编号的函数*/DELIMITER $drop FUNCTION if EXISTS rand_num;CREATE FUNCTION rand_num() RETURNS INT(5)BEGINDECLARE i INT DEFAULT 0;SET i = FLOOR(100+RAND()*10);RETURN i;END $DELIMITER;/*建⽴存储过程：往emp表中插⼊数据*/DELIMITER $drop PROCEDURE if EXISTS insert_emp;CREATE PROCEDURE insert_emp(IN START INT(10),IN max_num INT(10))BEGINDECLARE i INT DEFAULT 0;/*set autocommit =0 把autocommit设置成0，把默认提交关闭*/SET autocommit = 0;REPEATSET i = i + 1;INSERT INTO emp(empno,empname,job,mgr,hiredate,sal,comn,depno) VALUES ((START+i),rand_string(6),'SALEMAN',0001,now(),2000,400,rand_num()); UNTIL i = max_numEND REPEAT;COMMIT;END $DELIMITER;/*建⽴存储过程：往dep表中插⼊数据*/DELIMITER $drop PROCEDURE if EXISTS insert_dept;CREATE PROCEDURE insert_dept(IN START INT(10),IN max_num INT(10))BEGINDECLARE i INT DEFAULT 0;SET autocommit = 0;REPEATSET i = i+1;INSERT INTO dep( depno,depname,memo) VALUES((START+i),rand_string(10),rand_string(8));UNTIL i = max_numEND REPEAT;COMMIT;END $DELIMITER;2.执⾏存储过程/*插⼊120条数据*/call insert_dept(1,120);/*插⼊500W条数据*/call insert_emp(0,5000000);插⼊500万条数据可能很慢三.4种查询⽅式1.普通limit分页/*偏移量为100，取25*/SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depnamefrom emp a left join dep b on a.depno = b.depno order by a.id desc limit 100,25;/*偏移量为4800000，取25*/SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depnamefrom emp a left join dep b on a.depno = b.depno order by a.id desc limit 4800000,25;执⾏结果[SQL]SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depnamefrom emp a left join dep b on a.depno = b.depno order by a.id desc limit 100,25;受影响的⾏: 0时间: 0.001s[SQL]SELECT a.empno,a.empname,a.job,a.sal,b.depno,b.depnamefrom emp a left join dep b on a.depno = b.depno order by a.id desc limit 4800000,25;受影响的⾏: 0时间: 12.275s越往后，查询效率越慢2.使⽤索引覆盖+⼦查询优化因为我们有主键id，并且在上⾯建了索引，所以可以先在索引树中找到开始位置的 id值，再根据找到的id值查询⾏数据。
海量数据详解、查询优化
海量数据详解主要内容✓优化数据库设计✓优化查询语句✓使用普通索引✓使用全文搜索技术当我们对一张数据表进行查询时，数据表中的数据量如果很大，比如有几百万条记录时，那么就要考虑如何能够使查询具有更高的效率了。
针对大数据量的数据进行查询时，如果查询的速度比较慢，那么我们就要分析问题到底出现在什么地方，了解慢的原因，才可以针对慢的因素进行处理。
✧一般情况下查询速度慢的原因硬件设备方面的原因1.IO吞吐量小，形成了瓶颈，即磁盘与内存等之间的读写效率。
2.供SQL Server使用的内存不足或CPU主频低。
3.网络速度慢等。
应用程序方面的原因1.查询语句中的条件语句没有设计好。
2.一次性查询的数据量过大。
3.查询结果中包含了很多不需要的列或行。
4.查询算法设计不合理。
5.没有为数据表建索引或者没有用到索引，或索引不是有用的索引，或在不该建索引的列上创建了索引，或没有按需建索引以及查询时用到了不该用到的索引。
这是查询中导致速度慢的最常见的原因。
6.锁机制的应用不当或发生死锁等。
对于硬件的问题的解决1.把数据、日志、索引分别放到不同的I/O设备上，增加读取速度。
数据量越大，提高I/O性能越重要。
2.增加服务器内存及虚拟内存，SQL Server2005能支持4-8G的内存，在数据读取的过程中，会占用大量的内存，如果内存过小，很多执行计划及数据将无法进行很好的缓存处理，所以执行速度也会急剧下降。
3.采用主频高的CPU及多核处理器，在SQL Server2005中，数据提取的过程中，涉及到很多并行度的计算，如果采用多核处理器，会在并行度计算方面有很大的提升。
4.提高网速等。
对于上面所说的应用程序方面的原因，下面我们从几个方面来介绍一下针对这些方面大致来如何优化。
对于数据查询优化，实在是一个很复杂的话题，很多时候还要结合具体的业务流程来进行处理，所以仅从某几个方面向大家提出一些建议，在这些方面是我们要注意的。
要注意，本章中所讲的情况都是针对要查询的数据量比较大的情况来说的，数据量比较小时，如几百条以下，可以不用考虑这些问题。
MySQL百万级数据分页查询及优化
MySQL百万级数据分页查询及优化方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句▪语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称LIMIT M,N▪适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)▪原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢且有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N 条输出,其余抛弃.方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)▪语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M▪适应场景:适用于数据量多的情况(元组数上万)▪原因:索引扫描,速度会很快. 有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3方法3: 基于索引再排序▪语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称WHERE id_pk > (pageNum*10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M▪适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1)▪原因: 索引扫描,速度会很快. 但MySQL的排序操作,只有ASC没有DESC(DESC是假的,未来会做真正的DESC,期待...).方法4: 基于索引使用prepare第一个问号表示pageNum，第二个？表示每页元组数▪语句样式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M▪适应场景: 大数据量▪原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。
数据库查询优化方案(百万级数据查询统计优化)
《数据库查询优化方案（百万级数据查询统计优化）》1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=03.应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10union allselect id from t where num=205.in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用between 就不要用in 了：select id from t where num between 1 and 36. 下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '%abc%'若要提高效率，可以考虑全文检索。
7. 如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num8. 应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
数据库查询优化
数据库查询优化数据库查询是应用程序与数据库之间重要的交互方式之一，查询的效率直接影响了系统的响应速度和性能。
针对大规模数据、复杂查询和高并发访问的情况，进行数据库查询优化是至关重要的。
本文将介绍一些常用的数据库查询优化技巧。
一、数据建模优化1. 合理设计表结构：对于不同类型的数据，选择适当的数据类型和字段长度，避免过度冗余和浪费。
根据业务需求，进行范式化设计或者反范式化设计。
2. 创建索引：根据查询的字段和条件，创建合适的索引。
索引可以有效地减少数据的扫描和比较次数，提高查询效率。
但是过多的索引也会增加数据写入和更新的开销，需要权衡利弊。
二、查询语句优化1. 避免全表扫描：全表扫描是查询效率较低的一种操作，尽量通过条件对数据进行范围缩小，使用索引或者覆盖索引来减少扫描的数据量。
2. 使用合适的连接方式：根据表之间的关系，选择适合的连接方式，如内连接、外连接或者子查询。
避免不必要的连接操作和数据冗余。
3. 避免使用通配符查询：通配符查询（如%abc%）会导致全表扫描，可以通过使用前缀索引或者全文索引来优化。
4. 使用预编译语句：预编译语句可以重复使用已编译的查询计划，减少每次执行时的解析和优化时间。
5. 合理使用分页查询：分页查询可能引发大量的IO操作，可以使用优化的分页方式，如游标分页或者使用视图进行分页查询。
三、数据库配置优化1. 适当增加系统资源：针对大规模数据和高并发访问的场景，增加服务器的CPU、内存、磁盘等硬件资源，提高系统的处理和响应能力。
2. 调整数据库参数：根据实际情况，调整数据库的配置参数，如内存缓冲区大小、并发连接数、查询缓存等，以提高性能。
3. 合理分配存储空间：对于大量写入和更新操作的数据库，合理划分数据文件和日志文件的大小，以避免频繁的磁盘写入和空间分配。
四、数据访问优化1. 使用批量操作：对于批量的数据读取或写入操作，可以使用批量提交，减少网络开销和数据库操作次数。
2. 缓存热点数据：对于频繁读取但不经常变化的数据，可以通过缓存技术（如Redis、Memcached等）将数据存储在内存中，提高读取速度。
Mysql数据库千万级数据查询优化方案.....
Mysql数据库千万级数据查询优化⽅案.....⼀，Mysql数据库中⼀个表⾥有⼀千多万条数据，怎么快速的查出第900万条后的100条数据？怎么查，谁能告诉我答案？有没有⼈想着，不就⼀条语句搞定嘛select * from table limit 9000000,100;那我们试试，去执⾏下这个SQL看看吧看见了吗，查了100条数据⽤了7.063s。
这能算的上是快速查询吗，估计没⼈能接受了这种速度吧！基于这个问题，我今天就要说说⼤数据时的快速查询了。
⾸先，我演⽰下⼤数据分页查询，我的test表⾥有1000多万条数据，然后使⽤limit进⾏分页测试：select * from test limit 0,100;耗时：0.005sselect * from test limit 1000,100;耗时：0.006sselect * from test limit 10000,100;耗时：0.013sselect * from test limit 100000,100;耗时：0.104sselect * from test limit 500000,100;耗时：0.395sselect * from test limit 1000000,100;耗时：0.823sselect * from test limit 5000000,100;耗时：3.909sselect * from test limit 10000000,100;耗时：10.761s我们发现⼀个现象，分页查询越靠后查询越慢。
这也让我们得出⼀个结论：1，limit语句的查询时间与起始记录的位置成正⽐。
2，mysql的limit语句是很⽅便，但是对记录很多的表并不适合直接使⽤。
对⼤数据量limit分页性能优化说到查询优化，我们⾸先想到的肯定是使⽤索引。
利⽤了索引查询的语句中如果条件只包含了那个索引列，那在这种情况下查询速度就很快了。
因为利⽤索引查找有相应的优化算法，且数据就在查询索引上⾯，不⽤再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。
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海量数据库的查询优化及分页算法方案随着“金盾工程”建设的逐步深入和公安信息化的高速发展，公安计算机应用系统被广泛应用在各警种、各部门。
与此同时，应用系统体系的核心、系统数据的存放地――数据库也随着实际应用而急剧膨胀，一些大规模的系统，如人口系统的数据甚至超过了1000万条，可谓海量。
那么，如何实现快速地从这些超大容量的数据库中提取数据（查询）、分析、统计以及提取数据后进行数据分页已成为各地系统管理员和数据库管理员亟待解决的难题。
在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。
以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构：CREA TE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen是红头文件表名[Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , --本表的id号，也是主键[title] [varchar] (80) COLLA TE Chinese_PRC_CI_AS NULL , --红头文件的标题[fariqi] [datetime] NULL , --发布日期[neibuY onghu] [varchar] (70) COLLA TE Chinese_PRC_CI_AS NULL , --发布用户[reader] [varchar] (900) COLLA TE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,--需要浏览的用户。
每个用户中间用分隔符“,”分开) ON [PRIMARY] TEXTIMAGE_ON [PRIMARY]GO下面，我们来往数据库中添加1000万条数据：declare @i intset @i=1while @i<=250000begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-2-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科','这是最先的25万条记录')set @i=@i+1endGOdeclare @i intset @i=1while @i<=250000begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-9-16','办公室','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是中间的25万条记录')set @i=@i+1endGOdeclare @h intset @h=1while @h<=100begindeclare @i intset @i=2002while @i<=2003begindeclare @j intset @j=0while @j<50begindeclare @k intset @k=0while @k<50begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(cast(@i as varchar(4))+'-8-15 3:'+cast(@j as varchar(2))+':'+cast(@j as varchar(2)),'通信科','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是最后的50万条记录')set @k=@k+1endset @j=@j+1endset @i=@i+1endset @h=@h+1endGOdeclare @i intset @i=1while @i<=9000000begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-5-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科','这是最后添加的900万条记录')set @i=@i+1000000endGO通过以上语句，我们创建了25万条由通信科于2004年2月5日发布的记录，25万条由办公室于2004年9月6日发布的记录，2002年和2003年各100个2500条相同日期、不同分秒的由通信科发布的记录（共50万条），还有由通信科于2004年5月5日发布的900万条记录，合计1000万条。
一、因情制宜，建立“适当”的索引建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提。
索引（index）是除表之外另一重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据结构。
当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快速访问。
事实上，没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。
注意，在这句话中，我们用了“适当”这个词，这是因为，如果使用索引时不认真考虑其实现过程，索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能。
（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）。
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。