SQL Server 索引构造及其利用（四）[MSSQL防范]

SQL Server索引构造及其利用（一）
SQL Server索引构造及其利用（二）
SQL Server索引构造及其利用（三）
SQL Server索引构造及其利用（四）

堆积索引的重要性和若何挑选堆积索引

　　在上一节的标题中,笔者写的是:实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储历程.这是因为在将本存储历程利用于"办公自动化"系统的实践中时,笔者发现这第三种存储历程在小数据量的情形下,有以下现象:

1、分页速度普通保持在1秒和3秒之间.

2、在查询最后一页时,速度普通为5秒至8秒,哪怕分页总数只有3页或30万页.

　　固然在超大容量情形下,这个分页的实现历程是很快的,但在分前几页时,这个1－3秒的速度比起第一种乃至没有经过优化的分页办法速度还要慢,借用户的话说就是"还没有Access数据库速度快",这个熟习足以招致用户放弃利用您开辟的系统.
　　笔者就此解析了一下,本来产生这种现象的症结是如此的简单,但又如此的重要:排序的字段不是堆积索引!
　　本篇文章的标题是:"查询优化及分页算法筹划".笔者只所以把"查询优化"和"分页算法"这两个接洽不是很大的论题放在一同,就是因为二者都需求一个非常重要的东西――堆积索引.
在前面的谈论中我们已经提到了,堆积索引有两个最大的上风:

1、以最快的速度缩小查询范围.

2、以最快的速度举行字段排序.

　　第1条多用在查询优化时,而第2条多用在举行分页时的数据排序.

　　而堆积索引在每个表内又只能成立一个,这使得堆积索引显得越发的重要.堆积索引的挑选可以说是实现"查询优化"和"高效分页"的最关键因素.
　　但要既使堆积索引列既符合查询列的需求,又符合排序列的需求,这普通是一个冲突.笔者前面"索引"的谈论中,将fariqi,即用户发文日期作为了堆积索引的起始列,日期的切确度为"日".这种作法的长处,前面已经提到了,在举行划时间段的快速查询中,比用ID主键列有很大的上风.
　　但在分页时,由于这个堆积索引列存在着反复记录,所以无法利用max或min来最为分页的参照物,进而无法实现更为高效的排序.而假如将ID主键列作为堆积索引,那么堆积索引除了用以排序之外,没有任何用处,实际上是浪费了堆积索引这个贵重的资源.
　　为办理这个冲突,笔者后来又增添了一个日期列,其默许值为getdate().用户在写入记录时,这个列自动写入当时的时间,时间切确到毫秒.即便这样,为了避免大概性很小的重合,还要在此列上成立UNIQUE约束.将此日期列作为堆积索引列.
　　有了这个时间型堆积索引列之后,用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询,又可以作为唯一列来实现max或min,成为分页算法的参照物.
　　经过这样的优化,笔者发现,无论是大数据量的情形下还是小数据量的情形下,分页速度普通都是几十毫秒,乃至0毫秒.而用日期段缩小范围的查询速度比本来也没有任何愚钝.堆积索引是如此的重要和贵重,所以笔者总结了一下,一定要将堆积索引成立在:

1、您最频繁利用的、用以缩小查询范围的字段上;

2、您最频繁利用的、需求排序的字段上.

完毕语

　　本篇文章堆积了笔者近段在利用数据库方面的心得,是在做"办公自动化"系统时实践经验的堆集.但愿这篇文章不但可以给大家的工作带来一定的帮忙,也但愿能让大家可以领会到解析问题的办法;最重要的是,但愿这篇文章可以举一反三,掀起大家的学习和谈论的爱好,以共同增长,共同为公安科技强警事业和金盾工程做出自己最大的勤奋.
　　最后需求阐明的是,在试验中,我发现用户在举行大数据量查询的时刻,对数据库速度影响最大的不是内存大小,而是CPU.在我的P4 2.4机械上试验的时刻,查看"资源管理器",CPU常常呈现持续到100%的现象,而内存用量却并没有改变大概说没有大的改变.即便在我们的HP ML 350 G3服务器上试验时,CPU峰值也能到达90%,普通持续在70%左右.
　　本文的试验数据都是来自我们的HP ML 350服务器.服务器配置:双Inter Xeon 超线程 CPU 2.4G,内存1G,操作系统Windows Server 2003 Enterprise Edition,数据库sql server 2000 SP3

（完） 　　以上是“SQL Server 索引构造及其利用（四）[MSSQL防范]”的内容，如果你对以上该文章内容感兴趣，你可以看看七道奇为您推荐以下文章：