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SQL数据操作基础(中级)6

http://www.iyit.net 日期：2006-4-29 22:47:52 来源：点击：

【参加讨论】第十章“SQL基础”向你初步介绍了SQL。你学会了如何用SELECT语句进行查询，你还学会了如何建立自己的表。在这一章里，你将加深你的SQL知识。你将学习如何建立索引来加快查询速度。你还将学会如果用更多的SQL语句和函数来操作表中的数据。

建立索引

假设你想找到本书中的某一个句子。你可以一页一页地逐页搜索，但这会花很多时间。而通过使用本书的索引，你可以很快地找到你要搜索的主题。

表的索引与附在一本书后面的索引非常相似。它可以极大地提高查询的速度。对一个较大的表来说，通过加索引，一个通常要花费几个小时来完成的查询只要几分钟就可以完成。因此没有理由对需要频繁查询的表增加索引。

注意：

当你的内存容量或硬盘空间不足时，也许你不想给一个表增加索引。对于包含索引的数据库，SQL Sever需要一个可观的额外空间。例如，要建立一个聚簇索引，需要大约１.２倍于数据大小的空间。要看一看一个表的索引在数据库中所占的空间大小，你可以使用系统存储过程sp_spaceused，对象名指定为被索引的表名。

聚簇索引和非聚簇索引

假设你已经通过本书的索引找到了一个句子所在的页码。一旦已经知道了页码后，你很可能漫无目的翻寻这本书，直至找到正确的页码。通过随机的翻寻，你最终可以到达正确的页码。但是，有一种找到页码的更有效的方法。

首先，把书翻到大概一半的地方，如果要找的页码比半本书处的页码小，就书翻到四分之一处，否则，就把书翻到四分之三的地方。通过这种方法，你可以继续把书分成更小的部分，直至找到正确的页码附近。这是找到书页的非常有效的一种方法。

SQL Sever的表索引以类似的方式工作。一个表索引由一组页组成，这些页构成了一个树形结构。根页通过指向另外两个页，把一个表的记录从逻辑上分成和两个部分。而根页所指向的两个页又分别把记录分割成更小的部分。每个页都把记录分成更小的分割，直至到达叶级页。

索引有两种类型：聚簇索引和非聚簇索引。在聚簇索引中，索引树的叶级页包含实际的数据：记录的索引顺序与物理顺序相同。在非聚簇索引中，叶级页指向表中的记录：记录的物理顺序与逻辑顺序没有必然的联系。

聚簇索引非常象目录表，目录表的顺序与实际的页码顺序是一致的。非聚簇索引则更象书的标准索引表，索引表中的顺序通常与实际的页码顺序是不一致的。一本书也许有多个索引。例如，它也许同时有主题索引和作者索引。同样，一个表可以有多个非聚簇索引。

通常情况下，你使用的是聚簇索引，但是你应该对两种类型索引的优缺点都有所理解。

每个表只能有一个聚簇索引，因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放。通常你要对一个表按照标识字段建立聚簇索引。但是，你也可以对其它类型的字段建立聚簇索引，如字符型，数值型和日期时间型字段。

从建立了聚簇索引的表中取出数据要比建立了非聚簇索引的表快。当你需要取出一定范围内的数据时，用聚簇索引也比用非聚簇索引好。例如，假设你用一个表来记录访问者在你网点上的活动。如果你想取出在一定时间段内的登录信息，你应该对这个表的DATETIME型字段建立聚簇索引。

对聚簇索引的主要限制是每个表只能建立一个聚簇索引。但是，一个表可以有不止一个非聚簇索引。实际上，对每个表你最多可以建立249个非聚簇索引。你也可以对一个表同时建立聚簇索引和非聚簇索引。

假如你不仅想根据日期，而且想根据用户名从你的网点活动日志中取数据。在这种情况下，同时建立一个聚簇索引和非聚簇索引是有效的。你可以对日期时间字段建立聚簇索引，对用户名字段建立非聚簇索引。如果你发现你需要更多的索引方式，你可以增加更多的非聚簇索引。

非聚簇索引需要大量的硬盘空间和内存。另外，虽然非聚簇索引可以提高从表中取数据的速度，它也会降低向表中插入和更新数据的速度。每当你改变了一个建立了非聚簇索引的表中的数据时，必须同时更新索引。因此你对一个表建立非聚簇索引时要慎重考虑。如果你预计一个表需要频繁地更新数据，那么不要对它建立太多非聚簇索引。另外，如果硬盘和内存空间有限，也应该限制使用非聚簇索引的数量。

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