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文檔簡介
1、(一)深入淺出理解索引結(jié)構(gòu)深入淺出理解索引結(jié)構(gòu)實際上,您可以把索引理解為一種特殊的目錄。微軟的SQLSERVER提供了兩種索引:聚集索引(clusteredindex,也稱聚類索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclusteredindex,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區(qū)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
2、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(jié)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”開頭的部分仍然找不到這個字,那么就說明您的字典中沒有這個字同樣的,如果查“張”字,那您也會將您的字典翻到最后部分,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內(nèi)容。我們把這種正文內(nèi)容本身就是一種按照一定規(guī)則排列的目錄稱為“聚集索引”
3、。如果您認識某個字,您可以快速地從自典中查到這個字。但您也可能會遇到您不認識的字,不知道它的發(fā)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(jù)“偏旁部首”查到您要找的字,然后根據(jù)這個字后的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。但您結(jié)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后的檢字表中“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,“
4、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別位于“張”字的上下方,現(xiàn)在您看到的連續(xù)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(jié)果,然后再翻到您所需要的頁碼。理論的目的是應(yīng)用。雖然我們剛才列出了何時應(yīng)使用聚集索引或非聚集索引,但在實踐中以上規(guī)則卻很容易被忽視或不能根據(jù)實際情況進行綜合分析。下面
5、我們將根據(jù)在實踐中遇到的實際問題來談一下索引使用的誤區(qū),以便于大家掌握索引建立的方法。1、主鍵就是聚集索引、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SQLSERVER默認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(qū)分每條數(shù)據(jù),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實例中的列Gid就是如此。此時,如果我們將這個列設(shè)為主鍵,SQLSERVER會將此列默認為
6、聚集索引。這樣做有好處,就是可以讓您的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中按照ID進行物理排序,但筆者認為這樣做意義不大。顯而易見,聚集索引的優(yōu)勢是很明顯的,而每個表中只能有一個聚集索引的規(guī)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(jù)查詢要求,迅速縮小查詢范圍,避免全表掃描。在實際應(yīng)用中,因為ID號是自動生成的,我們并不知道每條記錄的ID號,所以我們很難在實踐中用ID號來進行查詢。這就使讓ID
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