匿名通过本文主要向大家介绍了sqlserver,索引等相关知识,希望本文的分享对您有所帮助
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
1.1.1 摘要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。
1.1.2 正文
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。
区和页
如图2所示，文件是由区组成的，而区由八个物理上连续的页组成，由于区的大小为64K，所以每当增加一个区文件就增加64K。
图2文件组成
页中保存的数据类型有：表数据、索引数据、溢出数据、分配映射、页空闲空间、索引分配等，具体如下图所示：
表1页中保存的数据类型
在数据页上，数据行紧接着页头（标头）按顺序放置；页头包含标识值，如页码或对象数据的对象ID；数据行持有实际的数据；最后，页的末尾是行偏移表，对于页中的每一行，每个行偏移表都包含一个条目，每个条目记录对应行的第一个字节与页头的距离，行偏移表中的条目的顺序与页中行的顺序相反。
图3数据页
索引的基本结构
“索引（Index）提供查询的速度”这是对索引的最基本的解释，接下来我们将通过介绍索引的组成，让大家对索引有更深入的理解。
索引是数据库中的一个独特的结构，由于它保存数据库信息，那么我们就需要给它分配磁盘空间和维护索引表。创建索引并不会改变表中的数据，它只是创建了一个新的数据结构指向数据表；打个比方，平时我们使用字典查字时，首先我们要知道查询单词起始字母，然后翻到目录页，接着查找单词具体在哪一页，这时我们目录就是索引表，而目录项就是索引了。
当然，索引比字典目录更为复杂，因为数据库必须处理插入，删除和更新等操作，这些操作将导致索引发生变化。
叶节点
假设我们磁盘上的数据是物理有序的，那么数据库在进行插入，删除和更新操作时，必然会导致数据发生变化，如果我们要保存数据的连续和有序，那么我们就需要移动数据的物理位置，这将增大磁盘的I/O，使得整个数据库运行非常缓慢；使用索引的主要目的是使数据逻辑有序，使数据独立于物理有序存储。
为了实现数据逻辑有序，索引使用双向链表的数据结构来保持数据逻辑顺序，如果要在两个节点中插入一个新的节点只需修改节点的前驱和后继，而且无需修改新节点的物理位置。
双向链表（Doubly linked list）也叫双链表，是链表的一种，它的每个数据结点中都有两个指针，分别指向直接后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。
理论上说，从双向链表中删除一个元素操作的时间复杂度是O(1)，如果希望删除一个具体有给定关键字的元素，那么最坏的情况下的时间复杂度为O(n)。
在删除的过程中，我们只需要将要删除的节点的前节点和后节点相连，然后将要删除的节点的前节点和后节点置为null即可。
代码如下:
//伪代码
node.prev.next=node.next;
node.next.prev=node.prev;
node.prev=node.next=null;
图4索引的叶节点和相应的表数据
如上图4所示，索引叶节点包含索引值和相应的RID（ROWID），而且叶节点通过双向链表有序地连接起来；同时我们主要到数据表不同于索引叶节点，表中的数据无序存储，它们不全是存储在同一表块中，而且块之间不存在连接。
总的来说，索引保存着具体数据的物理地址值。
索引的类型
我们知道索引的类型有两种：聚集索引和非聚集索引。
聚集索引：物理存储按照索引排序。
非聚集索引：物理存储不按照索引排序。
聚集索引
聚集索引的数据页是物理有序地存储，数据页是聚集索引的叶节点，数据页之间通过双向链表的形式连接起来，而且实际的数据都存储在数据页中。当我们给表添加索引后，表中的数据将根据索引进行排序。
假设我们有一个表T_Pet，它包含四个字段分别是：animal，name，sex和age，而且使用animal作为索引列，具体SQL代码如下：
代码如下:
-----------------------------------------------------------
---- Create T_Pet table in tempdb.
-----------------------------------------------------------
USE tempdb
CREATE TABLE T_Pet
(
animal VARCHAR(20),
[name] VARCHAR(20),
sex CHAR(1),
age INT
)
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX T_PetonAnimal1_ClterIdx ON T_Pet (animal)
-----------------------------------------------------------
---- Insert data into data table.
-----------------------------------------------------------
代码如下:
DECLARE @i int
SET @i=0
WHILE(@i<1000000)
BEGIN
INSERT INTO T_Pet (
animal,
[name],
sex,
age
)
SELECT [dbo].random_string(11) animal,
[dbo].random_string(11) [name],
'F' sex,
cast(floor(rand()*5) as int) age
SET @i=@i+1
END
INSERT INTO T_Pet VALUES('Aardark', 'Hello', 'F', 1)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Cat', 'Kitty', 'F', 2)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Horse', 'Ma', 'F', 1)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Turtles', 'SiSi', 'F', 4)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Dog', 'Tomma', 'F', 2)
INSERT INTO T_Pet VALUES('Donkey', 'YoYo', 'F', 3)
图5聚集索引
如上图5所示，从左往右的第一和第二层是索引页，第三层是数据页（叶节点），数据页之间通过双向链表连接起来，而且数据页中的数据根据索引排序；假设，我们要查找名字（name）为Xnnbqba的动物Ifcey，这里我们以animal作为表的索引，所以数据库首先根据索引查找，当找到索引值animal = ‘Ifcey时，接着查找该索引的数据页（叶节点）获取具体数据。具体的查询语句如下：
代码如下:
SET STATISTICS PROFILE ON
SET STATISTICS TIME ON
SELECT animal, [name], sex, age
FROM T_Pet
WHERE animal = 'Ifcey'
SET STATISTICS PROFILE OFF
SET STATISTICS TIME OFF
当我们执行完SQL查询计划时，把鼠标指针放到“聚集索引查找”上，这时会出现如下图信息，我们可以查看到一个重要的信息Logical Operation——Clustered Index Seek，SQL查询是直接根据聚集索引获取记录，查询速度最快。
图6查询计划
从下图查询结果，我们发现查询步骤只有2步，首先通过Clustered Index Seek快速地找到索引Ifcey，接着查询索引的叶节点（数据页）获取数据。
查询执行时间：CPU 时间= 0 毫秒，占用时间= 1 毫秒。
图7查询结果
现在我们把表中的索引删除，重新执行查询计划，这时我们可以发现Logical Operation已经变为Table Scan，由于表中有100万行数据，这时查询速度就相当缓慢。
图8查询计划
从下图查询结果，我们发现查询步骤变成3步了，首先通过Table Scan查找animal = ‘Ifcey'，在执行查询的时候，SQL Server会自动分析SQL语句，而且它估计我们这次查询比较耗时，所以数据库进行并发操作加快查询的速度。
查询执行时间：CPU 时间= 329 毫秒，占用时间= 182 毫秒。
图9查询结果
通过上面的有聚集索引和没有的对比，我们发现了查询性能的差异，如果使用索引数据库首先查找索引，而不是漫无目的的全表遍历。
非聚集索引
在没有聚集索引的情况下，表中的数据页是通过