SQL Server 索引結構及其使用

一、深入淺出了解索引結構 

　　實際上，您可以把索引了解為一種特殊的目錄。微軟的SQL SERVER提供了兩種索引：聚集索引（clustered index，也稱聚類索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也稱非聚類索引、非簇集索引）。下面，我們舉例來說明一下聚集索引和非聚集索引的差別： 

　　其實，我們的漢語字典的正文本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”開頭并以“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，那您也會将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内容。我們把這種正文内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”而查到的字的排序并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，這些字并不是真正的分别位于“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映射。我們可以通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”。 

　　通過以上例子，我們可以了解到什麼是“聚集索引”和“非聚集索引”。進一步引申一下，我們可以很容易的了解：每個表隻能有一個聚集索引，因為目錄隻能按照一種方法進行排序。 

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
傳回某範圍内的資料		不應
一個或極少不同值
小數目的不同值
大數目的不同值
頻繁更新的列
外鍵列
主鍵列
頻繁修改索引列

　　事實上，我們可以通過前面聚集索引和非聚集索引的定義的例子來了解上表。如：傳回某範圍内的資料一項。比如您的某個表有一個時間列，恰好您把聚合索引建立在了該列，這時您查詢2004年1月1日至2004年10月1日之間的全部資料時，這個速度就将是很快的，因為您的這本字典正文是按日期進行排序的，聚類索引隻需要找到要檢索的所有資料中的開頭和結尾資料即可；而不像非聚集索引，必須先查到目錄中查到每一項資料對應的頁碼，然後再根據頁碼查到具體内容。 

三、結合實際，談索引使用的誤區 

　　理論的目的是應用。雖然我們剛才列出了何時應使用聚集索引或非聚集索引，但在實踐中以上規則卻很容易被忽視或不能根據實際情況進行綜合分析。下面我們将根據在實踐中遇到的實際問題來談一下索引使用的誤區，以便于大家掌握索引建立的方法。 

1、主鍵就是聚集索引 

　　這種想法筆者認為是極端錯誤的，是對聚集索引的一種浪費。雖然SQL SERVER預設是在主鍵上建立聚集索引的。 

　　通常，我們會在每個表中都建立一個ID列，以區分每條資料，并且這個ID列是自動增大的，步長一般為1。我們的這個辦公自動化的執行個體中的列Gid就是如此。此時，如果我們将這個列設為主鍵，SQL SERVER會将此列預設為聚集索引。這樣做有好處，就是可以讓您的資料在資料庫中按照ID進行實體排序，但筆者認為這樣做意義不大。 

　　顯而易見，聚集索引的優勢是很明顯的，而每個表中隻能有一個聚集索引的規則，這使得聚集索引變得更加珍貴。 

　　從我們前面談到的聚集索引的定義我們可以看出，使用聚集索引的最大好處就是能夠根據查詢要求，迅速縮小查詢範圍，避免全表掃描。在實際應用中，因為ID号是自動生成的，我們并不知道每條記錄的ID号，是以我們很難在實踐中用ID号來進行查詢。這就使讓ID号這個主鍵作為聚集索引成為一種資源浪費。其次，讓每個ID号都不同的字段作為聚集索引也不符合“大數目的不同值情況下不應建立聚合索引”規則；當然，這種情況隻是針對使用者經常修改記錄内容，特别是索引項的時候會負作用，但對于查詢速度并沒有影響。 

　　在辦公自動化系統中，無論是系統首頁顯示的需要使用者簽收的檔案、會議還是使用者進行檔案查詢等任何情況下進行資料查詢都離不開字段的是“日期”還有使用者本身的“使用者名”。 

　　通常，辦公自動化的首頁會顯示每個使用者尚未簽收的檔案或會議。雖然我們的where語句可以僅僅限制目前使用者尚未簽收的情況，但如果您的系統已建立了很長時間，并且資料量很大，那麼，每次每個使用者打開首頁的時候都進行一次全表掃描，這樣做意義是不大的，絕大多數的使用者1個月前的檔案都已經浏覽過了，這樣做隻能徒增資料庫的開銷而已。事實上，我們完全可以讓使用者打開系統首頁時，資料庫僅僅查詢這個使用者近3個月來未閱覽的檔案，通過“日期”這個字段來限制表掃描，提高查詢速度。如果您的辦公自動化系統已經建立的2年，那麼您的首頁顯示速度理論上将是原來速度8倍，甚至更快。 

　　在這裡之是以提到“理論上”三字，是因為如果您的聚集索引還是盲目地建在ID這個主鍵上時，您的查詢速度是沒有這麼高的，即使您在“日期”這個字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我們就來看一下在1000萬條資料量的情況下各種查詢的速度表現（3個月内的資料為25萬條）： 

（1）僅在主鍵上建立聚集索引，并且不劃分時間段：

Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen      

用時：128470毫秒（即：128秒） 

（2）在主鍵上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：

select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())      

用時：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())      

用時：2423毫秒（2秒） 

　　雖然每條語句提取出來的都是25萬條資料，各種情況的差異卻是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列時的差異。事實上，如果您的資料庫真的有1000萬容量的話，把主鍵建立在ID列上，就像以上的第1、2種情況，在網頁上的表現就是逾時，根本就無法顯示。這也是我摒棄ID列作為聚集索引的一個最重要的因素。得出以上速度的方法是：在各個select語句前加：

declare @d datetime
set @d=getdate()      

并在select語句後加：

select [語句執行花費時間(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())      

2、隻要建立索引就能顯著提高查詢速度 

　　事實上，我們可以發現上面的例子中，第2、3條語句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的僅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，後者在此字段上建立的是聚合索引，但查詢速度卻有着天壤之别。是以，并非是在任何字段上簡單地建立索引就能提高查詢速度。 

　　從建表的語句中，我們可以看到這個有着1000萬資料的表中fariqi字段有5003個不同記錄。在此字段上建立聚合索引是再合适不過了。在現實中，我們每天都會發幾個檔案，這幾個檔案的發文日期就相同，這完全符合建立聚集索引要求的：“既不能絕大多數都相同，又不能隻有極少數相同”的規則。由此看來，我們建立“适當”的聚合索引對于我們提高查詢速度是非常重要的。 

3、把所有需要提高查詢速度的字段都加進聚集索引，以提高查詢速度 

　　上面已經談到：在進行資料查詢時都離不開字段的是“日期”還有使用者本身的“使用者名”。既然這兩個字段都是如此的重要，我們可以把他們合并起來，建立一個複合索引（compound index）。 

　　很多人認為隻要把任何字段加進聚集索引，就能提高查詢速度，也有人感到迷惑：如果把複合的聚集索引字段分開查詢，那麼查詢速度會減慢嗎？帶着這個問題，我們來看一下以下的查詢速度（結果集都是25萬條資料）：（日期列fariqi首先排在複合聚集索引的起始列，使用者名neibuyonghu排在後列）：

（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>''2004-5-5''       

查詢速度：2513毫秒

（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen 
　　　　　　　　　　　　where fariqi>''2004-5-5'' and neibuyonghu=''辦公室''      

查詢速度：2516毫秒

（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=''辦公室''      

查詢速度：60280毫秒 

　　從以上試驗中，我們可以看到如果僅用聚集索引的起始列作為查詢條件和同時用到複合聚集索引的全部列的查詢速度是幾乎一樣的，甚至比用上全部的複合索引列還要略快（在查詢結果集數目一樣的情況下）；而如果僅用複合聚集索引的非起始列作為查詢條件的話，這個索引是不起任何作用的。當然，語句1、2的查詢速度一樣是因為查詢的條目數一樣，如果複合索引的所有列都用上，而且查詢結果少的話，這樣就會形成“索引覆寫”，因而性能可以達到最優。同時，請記住：無論您是否經常使用聚合索引的其他列，但其前導列一定要是使用最頻繁的列。 

四、其他書上沒有的索引使用經驗總結 

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主鍵速度快 

　　下面是執行個體語句：（都是提取25萬條資料）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''      

使用時間：3326毫秒

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000      

使用時間：4470毫秒 

這裡，用聚合索引比用不是聚合索引的主鍵速度快了近1/4。 

2、用聚合索引比用一般的主鍵作order by時速度快，特别是在小資料量情況下

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi      

用時：12936

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid      

用時：18843 

　　這裡，用聚合索引比用一般的主鍵作order by時，速度快了3/10。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，則二者的速度差别不明顯。 

3、使用聚合索引内的時間段，搜尋時間會按資料占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：

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-1-1''      

用時：6343毫秒（提取100萬條）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-6-6''      

用時：3170毫秒（提取50萬條）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''      

用時：3326毫秒（和上句的結果一模一樣。如果采集的數量一樣，那麼用大于号和等于号是一樣的）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen 
　　　　　　　　　　　　where fariqi>''2004-1-1'' and fariqi<''2004-6-6''      

用時：3280毫秒 

4、日期列不會因為有分秒的輸入而減慢查詢速度 

　　下面的例子中，共有100萬條資料，2004年1月1日以後的資料有50萬條，但隻有兩個不同的日期，日期精确到日；之前有資料50萬條，有5000個不同的日期，日期精确到秒。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen 
　　　　　　　　　　where fariqi>''2004-1-1'' order by fariqi      

用時：6390毫秒

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen 
　　　　　　　　　　　　where fariqi<''2004-1-1'' order by fariqi      

用時：6453毫秒 

五、其他注意事項 

　　“水可載舟，亦可覆舟”，索引也一樣。索引有助于提高檢索性能，但過多或不當的索引也會導緻系統低效。因為使用者在表中每加進一個索引，資料庫就要做更多的工作。過多的索引甚至會導緻索引碎片。 

　　是以說，我們要建立一個“适當”的索引體系，特别是對聚合索引的建立，更應精益求精，以使您的資料庫能得到高性能的發揮。 

　　當然，在實踐中，作為一個盡職的資料庫管理者，您還要多測試一些方案，找出哪種方案效率最高、最為有效。 

聽棠注：此文章引自

http://www.vckbase.com/document/viewdoc/?id=1307

 感覺筆者講比較透徹，并參考了另一篇：

索引的使用和優化

 思想基本一緻的，總結下來，對日期建立聚集索引比較合适。

 還有一有關索引性能的MS的文章：

http://www.microsoft.com/china/msdn/Archives/msdnonline/features/articles/Indexedviews.ASP

使用 SQL

Server 2000 索引視圖提高性能

(注：本文轉自

http://www.cnblogs.com/tintown/archive/2005/04/24/144272.html

)