Ⅰ oracle 為什麼使用索引以後就可以提高查詢效率索引的工作原理是什麼
索引把要查詢的項目排好序存儲，這樣查找起來就快了。
索引同時還存儲了記錄的rowid，這樣先更據條件快速找到記錄的「行號」，再根據「行號」找到對應的記錄。
索引有很多類型，以上只是常用的一種。
java編程裡面有個compass或者luncene 那個也是先建立索引的，把文件之類的索引成一個文件，之後查文件，快速匹配。
Ⅱ 資料庫索引的作用
為什麼要創建索引呢？這是因為，創建索引可以大大提高系統的性能。第一，通過創建唯一性索引，可以保證資料庫表中每一行數據的唯一性。第二，可以大大加快 數據的檢索速度，這也是創建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之間的連接，特別是在實現數據的參考完整性方面特別有意義。第四，在使用分組和排序 子句進行數據檢索時，同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。第五，通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優化隱藏器，提高系統的性能。
也許會有人要問：增加索引有如此多的優點，為什麼不對表中的每一個列創建一個索引呢？這種想法固然有其合理性，然而也有其片面性。雖然，索引有許多優點， 但是，為表中的每一個列都增加索引，是非常不明智的。這是因為，增加索引也有許多不利的一個方面。第一，創建索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著數據 量的增加而增加。第二，索引需要佔物理空間，除了數據表占數據空間之外，每一個索引還要佔一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那麼需要的空間就會更大。 第三，當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，這樣就降低了數據的維護速度。
索引是建立在資料庫表中的某些列的上面。因此，在創建索引的時候，應該仔細考慮在哪些列上可以創建索引，在哪些列上不能創建索引。一般來說，應該在這些列 上創建索引，例如：在經常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；在作為主鍵的列上，強制該列的唯一性和組織表中數據的排列結構；在經常用在連接的列上，這 些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度；在經常需要根據范圍進行搜索的列上創建索引，因為索引已經排序，其指定的范圍是連續的；在經常需要排序的列上創 建索引，因為索引已經排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間；在經常使用在WHERE子句中的列上面創建索引，加快條件的判斷速度。
同樣，對於有些列不應該創建索引。一般來說，不應該創建索引的的這些列具有下列特點：第一，對於那些在查詢中很少使用或者參考的列不應該創建索引。這是因 為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，並不能提高查詢速度。相反，由於增加了索引，反而降低了系統的維護速度和增大了空間需求。第二，對於那 些只有很少數據值的列也不應該增加索引。這是因為，由於這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的數據行佔了表中數據行的很大比 例，即需要在表中搜索的數據行的比例很大。增加索引，並不能明顯加快檢索速度。第三，對於那些定義為text, image和bit數據類型的列不應該增加索引。這是因為，這些列的數據量要麼相當大，要麼取值很少。第四，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索 引。這是因為，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因 此，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引。
創建索引的方法和索引的特徵
創建索引的方法 51aspx.com
創建索引有多種方法，這些方法包括直接創建索引的方法和間接創建索引的方法。直接創建索引，例如使用CREATE INDEX語句或者使用創建索引向導，間接創建索引，例如在表中定義主鍵約束或者唯一性鍵約束時，同時也創建了索引。雖然，這兩種方法都可以創建索引，但 是，它們創建索引的具體內容是有區別的。
使用CREATE INDEX語句或者使用創建索引向導來創建索引，這是最基本的索引創建方式，並且這種方法最具有柔性，可以定製創建出符合自己需要的索引。在使用這種方式 創建索引時，可以使用許多選項，例如指定數據頁的充滿度、進行排序、整理統計信息等，這樣可以優化索引。使用這種方法，可以指定索引的類型、唯一性和復合 性，也就是說，既可以創建聚簇索引，也可以創建非聚簇索引，既可以在一個列上創建索引，也可以在兩個或者兩個以上的列上創建索引。
通過定義主鍵約束或者唯一性鍵約束，也可以間接創建索引。主鍵約束是一種保持數據完整性的邏輯，它限製表中的記錄有相同的主鍵記錄。在創建主鍵約束時，系 統自動創建了一個唯一性的聚簇索引。雖然，在邏輯上，主鍵約束是一種重要的結構，但是，在物理結構上，與主鍵約束相對應的結構是唯一性的聚簇索引。換句話 說，在物理實現上，不存在主鍵約束，而只存在唯一性的聚簇索引。同樣，在創建唯一性鍵約束時，也同時創建了索引，這種索引則是唯一性的非聚簇索引。因此， 當使用約束創建索引時，索引的類型和特徵基本上都已經確定了，由用戶定製的餘地比較小。
當在表上定義主鍵或者唯一性鍵約束時，如果表中已經有了使用CREATE INDEX語句創建的標准索引時，那麼主鍵約束或者唯一性鍵約束創建的索引覆蓋以前創建的標准索引。也就是說，主鍵約束或者唯一性鍵約束創建的索引的優先 級高於使用CREATE INDEX語句創建的索引。
索引的特徵
索引有兩個特徵，即唯一性索引和復合索引。
唯一性索引保證在索引列中的全部數據是唯一的，不會包含冗餘數據。如果表中已經有一個主鍵約束或者唯一性鍵約束，那麼當創建表或者修改表時，sql Server自動創建一個唯一性索引。然而，如果必須保證唯一性，那麼應該創建主鍵約束或者唯一性鍵約束，而不是創建一個唯一性索引。當創建唯一性索引 時，應該認真考慮這些規則：當在表中創建主鍵約束或者唯一性鍵約束時，SQL Server自動創建一個唯一性索引；如果表中已經包含有數據，那麼當創建索引時，SQL Server檢查表中已有數據的冗餘性；每當使用插入語句插入數據或者使用修改語句修改數據時，SQL Server檢查數據的冗餘性：如果有冗餘值，那麼SQL Server取消該語句的執行，並且返回一個錯誤消息；確保表中的每一行數據都有一個唯一值，這樣可以確保每一個實體都可以唯一確認；只能在可以保證實體 完整性的列上創建唯一性索引，例如，不能在人事表中的姓名列上創建唯一性索引，因為人們可以有相同的姓名。
復合索引就是一個索引創建在兩個列或者多個列上。在搜索時，當兩個或者多個列作為一個關鍵值時，最好在這些列上創建復合索引。當創建復合索引時，應該考慮 這些規則：最多可以把16個列合並成一個單獨的復合索引，構成復合索引的列的總長度不能超過900位元組，也就是說復合列的長度不能太長；在復合索引中，所 有的列必須來自同一個表中，不能跨表建立復合列；在復合索引中，列的排列順序是非常重要的，因此要認真排列列的順序，原則上，應該首先定義最唯一的列，例 如在（COL1，COL2）上的索引與在（COL2，COL1）上的索引是不相同的，因為兩個索引的列的順序不同；為了使查詢優化器使用復合索引，查詢語 句中的WHERE子句必須參考復合索引中第一個列；當表中有多個關鍵列時，復合索引是非常有用的；使用復合索引可以提高查詢性能，減少在一個表中所創建的 索引數量。
索引的類型
根據索引的順序與數據表的物理順序是否相同，可以把索引分成兩種類型。一種是數據表的物理順序與索引順序相同的聚簇索引，另一種是數據表的物理順序與索引順序不相同的非聚簇索引。
聚簇索引的體系結構
索引的結構類似於樹狀結構，樹的頂部稱為葉級，樹的其它部分稱為非葉級，樹的根部在非葉級中。同樣，在聚簇索引中，聚簇索引的葉級和非葉級構成了一個樹狀 結構，索引的最低級是葉級。在聚簇索引中，表中的數據所在的數據頁是葉級，在葉級之上的索引頁是非葉級，索引數據所在的索引頁是非葉級。在聚簇索引中，數 據值的順序總是按照升序排列。
應該在表中經常搜索的列或者按照順序訪問的列上創建聚簇索引。當創建聚簇索引時，應該考慮這些因素：每一個表只能有一個聚簇索引，因為表中數據的物理順序 只能有一個；表中行的物理順序和索引中行的物理順序是相同的，在創建任何非聚簇索引之前創建聚簇索引，這是因為聚簇索引改變了表中行的物理順序，數據行按 照一定的順序排列，並且自動維護這個順序；關鍵值的唯一性要麼使用UNIQUE關鍵字明確維護，要麼由一個內部的唯一標識符明確維護，這些唯一性標識符是 系統自己使用的，用戶不能訪問；聚簇索引的平均大小大約是數據表的百分之五，但是，實際的聚簇索引的大小常常根據索引列的大小變化而變化；在索引的創建過 程中，SQL Server臨時使用當前資料庫的磁碟空間，當創建聚簇索引時，需要1.2倍的表空間的大小，因此，一定要保證有足夠的空間來創建聚簇索引。
當系統訪問表中的數據時，首先確定在相應的列上是否存在有索引和該索引是否對要檢索的數據有意義。如果索引存在並且該索引非常有意義，那麼系統使用該索引 訪問表中的記錄。系統從索引開始瀏覽到數據，索引瀏覽則從樹狀索引的根部開始。從根部開始，搜索值與每一個關鍵值相比較，確定搜索值是否大於或者等於關鍵 值。這一步重復進行，直到碰上一個比搜索值大的關鍵值，或者該搜索值大於或者等於索引頁上所有的關鍵值為止。
非聚簇索引的體系結構
非聚簇索引的結構也是樹狀結構，與聚簇索引的結構非常類似，但是也有明顯的不同。
在非聚簇索引中，葉級僅包含關鍵值，而沒有包含數據行。非聚簇索引表示行的邏輯順序。 非聚簇索引有兩種體系結構：一種體系結構是在沒有聚簇索引的表上創建非聚簇索引，另一種體系結構是在有聚簇索引的表上創建非聚簇索引。
如果一個數據表中沒有聚簇索引，那麼這個數據表也稱為數據堆。當非聚簇索引在數據堆的頂部創建時，系統使用索引頁中的行標識符指向數據頁中的記錄。行標識 符存儲了數據所在位置的信息。數據堆是通過使用索引分配圖（IAM）頁來維護的。IAM頁包含了數據堆所在簇的存儲信息。在系統表sysindexes 中，有一個指針指向了與數據堆相關的第一個IAM頁。系統使用IAM頁在數據堆中瀏覽和尋找可以插入新的記錄行的空間。這些數據頁和在這些數據頁中的記錄 沒有任何的順序並且也沒有鏈接在一起。在這些數據頁之間的唯一的連接是IAM中記錄的順序。當在數據堆上創建了非聚簇索引時，葉級中包含了指向數據頁的行 標識符。行標識符指定記錄行的邏輯順序，由文件ID、頁號和行ID組成。這些行的標識符維持唯一性。非聚簇索引的葉級頁的順序不同於表中數據的物理順序。 這些關鍵值在葉級中以升序維持。
當非聚簇索引創建在有聚簇索引的表上的時候，系統使用索引頁中的指向聚簇索引的聚簇鍵。聚簇鍵存儲了數據的位置信息。如果某一個表有聚簇索引，那麼非聚簇 索引的葉級包含了映射到聚簇鍵的聚簇鍵值，而不是映射到物理的行標識符。當系統訪問有非聚簇索引的表中數據時，並且這種非聚簇索引創建在聚簇索引上，那麼 它首先從非聚簇索引來找到指向聚簇索引的指針，然後通過使用聚簇索引來找到數據。
當需要以多種方式檢索數據時，非聚簇索引是非常有用的。當創建非聚簇索引時，要考慮這些情況：在預設情況下，所創建的索引是非聚簇索引；在每一個表上面，可以創建不多於249個非聚簇索引，而聚簇索引最多隻能有一個。
系統如何訪問表中的數據
一般地，系統訪問資料庫中的數據，可以使用兩種方法：表掃描和索引查找。第一種方法是表掃描，就是指系統將指針放置在該表的表頭數據所在的數據頁上，然後 按照數據頁的排列順序，一頁一頁地從前向後掃描該表數據所佔有的全部數據頁，直至掃描完表中的全部記錄。在掃描時，如果找到符合查詢條件的記錄，那麼就將 這條記錄挑選出來。最後，將全部挑選出來符合查詢語句條件的記錄顯示出來。第二種方法是使用索引查找。索引是一種樹狀結構，其中存儲了關鍵字和指向包含關 鍵字所在記錄的數據頁的指針。當使用索引查找時，系統沿著索引的樹狀結構，根據索引中關鍵字和指針，找到符合查詢條件的的記錄。最後，將全部查找到的符合 查詢語句條件的記錄顯示出來。
在SQL Server中，當訪問資料庫中的數據時，由SQL Server確定該表中是否有索引存在。如果沒有索引，那麼SQL Server使用表掃描的方法訪問資料庫中的數據。查詢處理器根據分布的統計信息生成該查詢語句的優化執行規劃，以提高訪問數據的效率為目標，確定是使用 表掃描還是使用索引。
索引的選項
在創建索引時，可以指定一些選項，通過使用這些選項，可以優化索引的性能。這些選項包括FILLFACTOR選項、PAD_INDEX選項和SORTED_DATA_REORG選項。
使用FILLFACTOR選項，可以優化插入語句和修改語句的性能。當某個索引頁變滿時，SQL Server必須花費時間分解該頁，以便為新的記錄行騰出空間。使用FILLFACTOR選項，就是在葉級索引頁上分配一定百分比的自由空間，以便減少頁 的分解時間。當在有數據的表中創建索引時，可以使用FILLFACTOR選項指定每一個葉級索引節點的填充的百分比。預設值是0，該數值等價於100。在 創建索引的時候，內部索引節點總是留有了一定的空間，這個空間足夠容納一個或者兩個表中的記錄。在沒有數據的表中，當創建索引的時候，不要使用該選項，因 為這時該選項是沒有實際意義的。另外，該選項的數值在創建時指定以後，不能動態地得到維護，因此，只應該在有數據的表中創建索引時才使用。
PAD_INDEX選項將FILLFACTOR選項的數值同樣也用於內部的索引節點，使內部的索引節點的填充度與葉級索引的節點中的填充度相同。如果沒有 指定FILLFACTOR選項，那麼單獨指定PAD_INDEX選項是沒有實際意義的，這是因為PAD_INDEX選項的取值是由FILLFACTOR選 項的取值確定的。
當創建聚簇索引時，SORTED_DATA_REORG選項清除排序，因此可以減少建立聚簇索引所需要的時間。當在一個已經變成碎塊的表上創建或者重建聚 簇索引時，使用SORTED_DATA_REORG選項可以壓縮數據頁。當重新需要在索引上應用填充度時，也使用該選項。當使用 SORTED_DATA_REORG選項時，應該考慮這些因素：SQL Server確認每一個關鍵值是否比前一個關鍵值高，如果都不高，那麼不能創建索引；SQL Server要求1.2倍的表空間來物理地重新組織數據；使用SORTED_DATA_REORG選項，通過清除排序進程而加快索引創建進程；從表中物理 地拷貝數據；當某一個行被刪除時，其所佔的空間可以重新利用；創建全部非聚簇索引；如果希望把葉級頁填充到一定的百分比，可以同時使用 FILLFACTOR選項和SORTED_DATA_REORG選項。
索引的維護
為了維護系統性能，索引在創建之後，由於頻繁地對數據進行增加、刪除、修改等操作使得索引頁發生碎塊，因此，必須對索引進行維護。
使用DBCC SHOWCONTIG語句，可以顯示表的數據和索引的碎塊信息。當執行DBCC SHOWCONTIG語句時，SQL Server瀏覽葉級上的整個索引頁，來確定表或者指定的索引是否嚴重碎塊。DBCC SHOWCONTIG語句還能確定數據頁和索引頁是否已經滿了。當對表進行大量的修改或者增加大量的數據之後，或者表的查詢非常慢時，應該在這些表上執行 DBCC SHOWCONTIG語句。當執行DBCC SHOWCONTIG語句時，應該考慮這些因素：當執行DBCC SHOWCONTIG語句時，SQL Server要求指定表的ID號或者索引的ID號，表的ID號或者索引的ID號可以從系統表sysindexes中得到；應該確定多長時間使用一次 DBCC SHOWCONTIG語句，這個時間長度要根據表的活動情況來定，每天、每周或者每月都可以。
使用DBCC DBREINDEX語句重建表的一個或者多個索引。當希望重建索引和當表上有主鍵約束或者唯一性鍵約束時，執行DBCC DBREINDEX語句。除此之外，執行DBCC DBREINDEX語句還可以重新組織葉級索引頁的存儲空間、刪除碎塊和重新計算索引統計。當使用執行DBCC DBREINDEX語句時，應該考慮這些因素：根據指定的填充度，系統重新填充每一個葉級頁；使用DBCC DBREINDEX語句重建主鍵約束或者唯一性鍵約束的索引；使用SORTED_DATA_REORG選項可以更快地創建聚簇索引，如果沒有排列關鍵值， 那麼不能使用DBCC DBREINDEX語句；DBCC DBREINDEX語句不支持系統表。另外，還可以使用資料庫維護規劃向導自動地進行重建索引的進程。
統計信息是存儲在SQL Server中的列數據的樣本。這些數據一般地用於索引列，但是還可以為非索引列創建統計。SQL Server維護某一個索引關鍵值的分布統計信息，並且使用這些統計信息來確定在查詢進程中哪一個索引是有用的。查詢的優化依賴於這些統計信息的分布准確 度。查詢優化器使用這些數據樣本來決定是使用表掃描還是使用索引。當表中數據發生變化時，SQL Server周期性地自動修改統計信息。索引統計被自動地修改，索引中的關鍵值顯著變化。統計信息修改的頻率由索引中的數據量和數據改變數確定。例如，如 果表中有10000行數據，1000行數據修改了，那麼統計信息可能需要修改。然而，如果只有50行記錄修改了，那麼仍然保持當前的統計信息。除了系統自 動修改之外，用戶還可以通過執行UPDATE STATISTICS語句或者sp_updatestats系統存儲過程來手工修改統計信息。使用UPDATE STATISTICS語句既可以修改表中的全部索引，也可以修改指定的索引。
使用SHOWPLAN和STATISTICS IO語句可以分析索引和查詢性能。使用這些語句可以更好地調整查詢和索引。SHOWPLAN語句顯示在連接表中使用的查詢優化器的每一步以及表明使用哪一 個索引訪問數據。使用SHOWPLAN語句可以查看指定查詢的查詢規劃。當使用SHOWPLAN語句時，應該考慮這些因素。SET SHOWPLAN_ALL語句返回的輸出結果比SET SHOWPLAN_TEXT語句返回的輸出結果詳細。然而，應用程序必須能夠處理SET SHOWPLAN_ALL語句返回的輸出結果。SHOWPLAN語句生成的信息只能針對一個會話。如果重新連接SQL Server，那麼必須重新執行SHOWPLAN語句。STATISTICS IO語句表明輸入輸出的數量，這些輸入輸出用來返回結果集和顯示指定查詢的邏輯的和物理的I/O的信息。可以使用這些信息來確定是否應該重寫查詢語句或者 重新設計索引。使用STATISTICS IO語句可以查看用來處理指定查詢的I/O信息。
就象SHOWPLAN語句一樣，優化器隱藏也用來調整查詢性能。優化器隱藏可以對查詢性能提供較小的改進，並且如果索引策略發生了改變，那麼這種優化器隱 藏就毫無用處了。因此，限制使用優化器隱藏，這是因為優化器隱藏更有效率和更有柔性。當使用優化器隱藏時，考慮這些規則：指定索引名稱、當 index_id為0時為使用表掃描、當index_id為1時為使用聚簇索引；優化器隱藏覆蓋查詢優化器，如果數據或者環境發生了變化，那麼必須修改優 化器隱藏。
索引調整向導
索引調整向導是一種工具，可以分析一系列資料庫的查詢語句，提供使用一系列資料庫索引的建議，優化整個查詢語句的性能。對於查詢語句，需要指定下列內容：
查詢語句，這是將要優化的工作量
包含了這些表的資料庫，在這些表中，可以創建索引，提高查詢性能
在分析中使用的表
在分析中，考慮的約束條件，例如索引可以使用的最大磁碟空間
這里指的工作量，可以來自兩個方面：使用SQL Server捕捉的軌跡和包含了SQL語句的文件。索引調整向導總是基於一個已經定義好的工作量。如果一個工作量不能反映正常的操作，那麼它建議使用的索 引不是實際的工作量上性能最好的索引。索引調整向導調用查詢分析器，使用所有可能的組合評定在這個工作量中每一個查詢語句的性能。然後，建議在整個工作量 上可以提高整個查詢語句的性能的索引。如果沒有供索引調整向導來分析的工作量，那麼可以使用圖解器立即創建它。一旦決定跟蹤一條正常資料庫活動的描述樣 本，向導能夠分析這種工作量和推薦能夠提高資料庫工作性能的索引配置。
索引調整向導對工作量進行分析之後，可以查看到一系列的報告，還可以使該向導立即創建所建議的最佳索引，或者使這項工作成為一種可以調度的作業，或者生成一個包含創建這些索引的SQL語句的文件。
索引調整向導允許為SQL Server資料庫選擇和創建一種理想的索引組合和統計，而不要求對資料庫結構、工作量或者SQL Server內部達到專家的理解程度。總之，索引調整向導能夠作到以下幾個方面的工作：
通過使用查詢優化器來分析工作量中的查詢任務，向有大量工作量的資料庫推薦一種最佳的索引混合方式
分析按照建議作出改變之後的效果，包括索引的用法、表間查詢的分布和大量工作中查詢的工作效果
為少量查詢任務推薦調整資料庫的方法
通過設定高級選項如磁碟空間約束、最大的查詢語句數量和每個索引的最多列的數量等，允許定製推薦方式
圖解器
圖解器能夠實時抓取在伺服器中運行的連續圖片，可以選取希望監測的項目和事件，包括Transact-SQL語句和批命令、對象的用法、鎖定、安全事件和 錯誤。圖解器能夠過濾這些事件，僅僅顯示用戶關心的問題。可以使用同一台伺服器或者其他伺服器重復已經記錄的跟蹤事件，重新執行那些已經作了記錄的命令。 通過集中處理這些事件，就能夠很容易監測和調試SQL Server中出現的問題。通過對特定事件的研究，監測和調試SQL Server問題變得簡單多了。
查詢處理器
查詢處理器是一種可以完成許多工作的多用途的工具。在查詢處理器中，可以互動式地輸入和執行各種Transact-SQL語句，並且在一個窗口中可以同時 查看Transact-SQL語句和其結果集；可以在查詢處理器中同時執行多個Transact-SQL語句，也可以執行腳本文件中的部分語句；提供了一 種圖形化分析查詢語句執行規劃的方法，可以報告由查詢處理器選擇的數據檢索方法，並且可以根據查詢規劃調整查詢語句的執行，提出執行可以提高性能的優化索 引建議，這種建議只是針對一條查詢語句的索引建議，只能提高這一條查詢語句的查詢性能。
系統為每一個索引創建一個分布頁，統計信息就是指存儲在分布頁上的某一個表中的一個或者多個索引的關鍵值的分布信息。當執行查詢語句時，為了提高查詢速度 和性能，系統可以使用這些分布信息來確定使用表的哪一個索引。查詢處理器就是依賴於這些分布的統計信息，來生成查詢語句的執行規劃。執行規劃的優化程度依 賴於這些分布統計信息的准確步驟的高低程度。如果這些分布的統計信息與索引的物理信息非常一致，那麼查詢處理器可以生成優化程度很高的執行規劃。相反，如 果這些統計信息與索引的實際存儲的信息相差比較大，那麼查詢處理器生成的執行規劃的優化程度則比較低。
查詢處理器從統計信息中提取索引關鍵字的分布信息，除了用戶可以手工執行UPDATE STATISTICS之外，查詢處理器還可以自動收集統計這些分布信息。這樣，就能夠充分保證查詢處理器使用最新的統計信息，保證執行規劃具有很高的優化 程度，減少了維護的需要。當然，使用查詢處理器生成的執行規劃，也有一些限制。例如，使用執行規劃只能提高單個查詢語句的性能，但是可能對整個系統的性能 產生正面的或者付面的影響，因此，要想提高整個系統的查詢性能，應該使用索引調整向導這樣的工具。
結論
在以前的SQL Server版本中，在一個查詢語句中，一個表上最多使用一個索引。而在SQL Server 7.0中，索引操作得到了增強。SQL Server現在使用索引插入和索引聯合演算法來實現在一個查詢語句中的可以使用多個索引。共享的行標識符用於連接同一個表上的兩個索引。如果某個表中有一 個聚簇索引，因此有一個聚簇鍵，那麼該表上的全部非聚簇索引的葉節點使用該聚簇鍵作為行定位器，而不是使用物理記錄標識符。如果表中沒有聚簇索引，那麼非 聚簇索引繼續使用物理記錄標識符指向數據頁。在上面的兩種情況中，行定位器是非常穩定的。當聚簇索引的葉節點分開時，由於行定位器是有效的，所以非聚簇索 引不需要被修改。如果表中沒有聚簇索引，那麼頁的分開就不會發生。而在以前的版本中，非聚簇索引使用物理記錄標識符如頁號和行號，作為行的定位器。例如， 如果聚簇索引（數據頁）發生分解時，許多記錄行被移動到了一個新的數據頁，因此有了多個新的物理記錄標識符。那麼，所有的非聚簇索引都必須使用這些新的物 理記錄標識符進行修改，這樣就需要耗費大量的時間和資源。
索引調整向導無論對熟練用戶還是新用戶，都是一個很好的工具。熟練用戶可以使用該向導創建一個基本的索引配置，然後在基本的索引配置上面進行調整和定製。新用戶可以使用該向導快速地創建優化的索引。
參考:
Ⅲ oracle中為什麼把表和表的索引建在不同的表空間會提升效率
不能簡單滴說表和索引分開表空間放就能提高效率（性能）。提高性能是有前提條件的，只有在數據表空間和索引表空間分開存放在不同磁碟的時候，由於減少了磁碟I/O的競爭，才表現出性能的提高。假如你只有一塊磁碟那麼即使分開存放了表和索引表空間，只是優化了存儲管理，對性能沒有什麼提高。
Ⅳ 在表上建立索引可以提高資料庫系統的效率嗎 csdn
建立索引可以更快速地定位到需要操作的數據，提高了一定的工作效率
Ⅳ 索引有什麼優缺點
優點：
1、大大加快數據的檢索速度;
2、創建唯一性索引，保證資料庫表中每一行數據的唯一性;
3、加速表和表之間的連接;
4、在使用分組和排序子句進行數據檢索時，可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。
缺點：
1、索引需要佔物理空間。
2、當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，降低了數據的維護速度。
(5)索引可以提高存儲利用率嗎擴展閱讀：
發展歷史：
索引最早出現於西方，主要是中世紀歐洲宗教著作的索引。18世紀以後西方開始有主題索引，至19世紀末，內容分析索引被廣泛使用。中國的索引出現較晚。一般認為，明末傅山所編的《兩漢書姓名韻》是現存最早的人名索引。清代乾嘉時期，章學誠曾力倡編纂群書綜合索引。
20世紀20年代，隨著西方索引理論與編制技術的傳入，中國現代意義上的索引編制與研究才蓬勃展開 。1930年錢亞新發表《索引和索引法》，1932年洪業發表《引得說》，標志著具有中國特色的現代索引理論、技術已迅速發展起來。
20世紀50年代，計算機技術被運用於索引編制 。此後，機編索引的大量出現，使索引編制理論、技術、索引載體形式發生了深刻變革。
SQL標准中沒有涉及索引，但商用關系資料庫管理系統一般都支持索引機制，只是不同的關系資料庫管理系統支持的索引類型不盡相同。
索引已經成為關系資料庫非常重要的部分。它們被用作包含所關心數據的表指針。通過一個索引，能從表中直接找到一個特定的記錄，而不必連續順序掃描這個表，一次一個地去查找。對於大的表，索引是必要的。沒有索引，要想得到一個結果要等好幾個小時、好幾天，而不是幾秒鍾。
Ⅵ 如何利用索引提高SQLServer數據處理的效率
在良好的資料庫設計基礎上，能有效地使用索引是SQL Server取得高性能的基礎，SQL Server採用基於代價的優化模型，它對每一個提交的有關表的查詢，決定是否使用索引或用哪一個索引。因為查詢執行的大部分開銷是磁碟I/O，使用索引提高性能的一個主要目標是避免全表掃描，因為全表掃描需要從磁碟上讀表的每一個數據頁，如果有索引指向數據值，則查詢只需讀幾次磁碟就可以了。
所以如果建立了合理的索引，優化器就能利用索引加速數據的查詢過程。但是，索引並不總是提高系統的性能，在增、刪、改操作中索引的存在會增加一定的工作量，因此，在適當的地方增加適當的索引並從不合理的地方刪除次優的索引，將有助於優化那些性能較差的SQL Server應用。實踐表明，合理的索引設計是建立在對各種查詢的分析和預測上的，只有正確地使索引與程序結合起來,才能產生最佳的優化方案。本文就SQL Server索引的性能問題進行了一些分析和實踐。
一、聚簇索引(clustered indexes)的使用
聚簇索引是一種對磁碟上實際數據重新組織以按指定的一個或多個列的值排序。由於聚簇索引的索引頁面指針指向數據頁面，所以使用聚簇索引查找數據幾乎總是比使用非聚簇索引快。每張表只能建一個聚簇索引，並且建聚簇索引需要至少相當該表120%的附加空間，以存放該表的副本和索引中間頁。建立聚簇索引的思想是：
1、大多數表都應該有聚簇索引或使用分區來降低對表尾頁的競爭，在一個高事務的環境中，對最後一頁的封鎖嚴重影響系統的吞吐量。
2、在聚簇索引下，數據在物理上按順序排在數據頁上，重復值也排在一起，因而在那些包含范圍檢查(between、<、<=、>、>=)或使用group by或order by的查詢時，一旦找到具有范圍中第一個鍵值的行，具有後續索引值的行保證物理上毗連在一起而不必進一步搜索，避免了大范圍掃描，可以大大提高查詢速度。
3、在一個頻繁發生插入操作的表上建立聚簇索引時，不要建在具有單調上升值的列(如IDENTITY)上，否則會經常引起封鎖沖突。
4、在聚簇索引中不要包含經常修改的列，因為碼值修改後，數據行必須移動到新的位置。
5、選擇聚簇索引應基於where子句和連接操作的類型。
聚簇索引的侯選列是：
1、主鍵列,該列在where子句中使用並且插入是隨機的。
2、按范圍存取的列，如pri_order > 100 and pri_order < 200。
3、在group by或order by中使用的列。
4、不經常修改的列。
5、在連接操作中使用的列。
二、非聚簇索引(nonclustered indexes)的使用
SQL Server預設情況下建立的索引是非聚簇索引，由於非聚簇索引不重新組織表中的數據，而是對每一行存儲索引列值並用一個指針指向數據所在的頁面。換句話說非聚簇索引具有在索引結構和數據本身之間的一個額外級。一個表如果沒有聚簇索引時,可有250個非聚簇索引。每個非聚簇索引提供訪問數據的不同排序順序。在建立非聚簇索引時，要權衡索引對查詢速度的加快與降低修改速度之間的利弊。另外，還要考慮這些問題：
1、索引需要使用多少空間。
2、合適的列是否穩定。
3、索引鍵是如何選擇的，掃描效果是否更佳。
4、是否有許多重復值。
對更新頻繁的表來說，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本沒有索引需要更多的額外開銷。對移到新頁的每一行而言，指向該數據的每個非聚簇索引的頁級行也必須更新，有時可能還需要索引頁的分理。從一個頁面刪除數據的進程也會有類似的開銷，另外，刪除進程還必須把數據移到頁面上部，以保證數據的連續性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情況：
1、某列常用於集合函數(如Sum,....)。
2、某列常用於join,order by,group by。
3、查尋出的數據不超過表中數據量的20%。
三、覆蓋索引(covering indexes)的使用
覆蓋索引是指那些索引項中包含查尋所需要的全部信息的非聚簇索引，這種索引之所以比較快也正是因為索引頁中包含了查尋所必須的數據,不需去訪問數據頁。如果非聚簇索引中包含結果數據,那麼它的查詢速度將快於聚簇索引。
但是由於覆蓋索引的索引項比較多,要佔用比較大的空間。而且update操作會引起索引值改變。所以如果潛在的覆蓋查詢並不常用或不太關鍵，則覆蓋索引的增加反而會降低性能。
四、索引的選擇技術
p_detail是住房公積金管理系統中記錄個人明細的表，有890000行，觀察在不同索引下的查詢運行效果，測試在C/S環境下進行，客戶機是IBM PII350(內存64M),伺服器是DEC Alpha1000A(內存128M),資料庫為SYBASE11.0.3。
1、 select count(*) from p_detail where
op_date>』19990101』 and op_date<』
19991231』 and pri_surplus1>300
2、 select count(*),sum(pri_surplus1) from p_detail
where op_date>』19990101』 and
pay_month between『199908』 and』199912』
不建任何索引查詢1 1分15秒
查詢2 1分7秒
在op_date上建非聚簇索引查詢1 57秒
查詢2 57秒
在op_date上建聚簇索引查詢1 <1秒
查詢2 52秒
在pay_month、op_date、pri_surplus1上建索引查詢1 34秒
查詢2 <1秒
在op_date、pay_month、pri_surplus1上建索引查詢1 <1秒
查詢2 <1秒
從以上查詢效果分析，索引的有無，建立方式的不同將會導致不同的查詢效果，選擇什麼樣的索引基於用戶對數據的查詢條件,這些條件體現於where從句和join表達式中。一般來說建立索引的思路是：
(1)主鍵時常作為where子句的條件，應在表的主鍵列上建立聚簇索引，尤其當經常用它作為連接的時候。
(2)有大量重復值且經常有范圍查詢和排序、分組發生的列，或者非常頻繁地被訪問的列，可考慮建立聚簇索引。
(3)經常同時存取多列，且每列都含有重復值可考慮建立復合索引來覆蓋一個或一組查詢，並把查詢引用最頻繁的列作為前導列，如果可能盡量使關鍵查詢形成覆蓋查詢。
(4)如果知道索引鍵的所有值都是唯一的，那麼確保把索引定義成唯一索引。
(5)在一個經常做插入操作的表上建索引時，使用fillfactor(填充因子)來減少頁分裂，同時提高並發度降低死鎖的發生。如果在只讀表上建索引，則可以把fillfactor置為100。
(6)在選擇索引鍵時，設法選擇那些採用小數據類型的列作為鍵以使每個索引頁能夠容納盡可能多的索引鍵和指針，通過這種方式，可使一個查詢必須遍歷的索引頁面降到最小。此外，盡可能地使用整數為鍵值，因為它能夠提供比任何數據類型都快的訪問速度。
五、索引的維護
上面講到,某些不合適的索引影響到SQL Server的性能,隨著應用系統的運行,數據不斷地發生變化,當數據變化達到某一個程度時將會影響到索引的使用。這時需要用戶自己來維護索引。索引的維護包括：
1、重建索引
隨著數據行的插入、刪除和數據頁的分裂，有些索引頁可能只包含幾頁數據，另外應用在執行大塊I/O的時候，重建非聚簇索引可以降低分片，維護大塊I/O的效率。重建索引實際上是重新組織B-樹空間。在下面情況下需要重建索引：
(1)數據和使用模式大幅度變化。
(2)排序的順序發生改變。
(3)要進行大量插入操作或已經完成。
(4)使用大塊I/O的查詢的磁碟讀次數比預料的要多。
(5)由於大量數據修改，使得數據頁和索引頁沒有充分使用而導致空間的使用超出估算。
(6)dbcc檢查出索引有問題。
當重建聚簇索引時，這張表的所有非聚簇索引將被重建。
2、索引統計信息的更新
當在一個包含數據的表上創建索引的時候，SQL Server會創建分布數據頁來存放有關索引的兩種統計信息：分布表和密度表。優化器利用這個頁來判斷該索引對某個特定查詢是否有用。但這個統計信息並不動態地重新計算。這意味著，當表的數據改變之後，統計信息有可能是過時的，從而影響優化器追求最有工作的目標。因此，在下面情況下應該運行update statistics命令：
(1)數據行的插入和刪除修改了數據的分布。
(2)對用truncate table刪除數據的表上增加數據行。
(3)修改索引列的值。
六、結束語
實踐表明，不恰當的索引不但於事無補，反而會降低系統的執行性能。因為大量的索引在插入、修改和刪除操作時比沒有索引花費更多的系統時間。例如下面情況下建立的索引是不恰當的：
1、在查詢中很少或從不引用的列不會受益於索引，因為索引很少或從來不必搜索基於這些列的行。
2、只有兩個或三個值的列，如男性和女性(是或否)，從不會從索引中得到好處。
另外，鑒於索引加快了查詢速度，但減慢了數據更新速度的特點。可通過在一個段上建表，而在另一個段上建其非聚簇索引，而這兩段分別在單獨的物理設備上來改善操作性能。
Ⅶ 為什麼使用數據索引能提高效率
索引提高的是查詢效率,
舉個例子就是,
索引相當於目錄,
有了目錄,
再找內容的時候可以直接跳到數據所在的位置(因為目錄的內容要遠遠少於完整數據的內容,
所以檢索很快)
但是有了索引,
根據類型的不同,
在添加或者刪除或者修改數據的時候,
要同時修改索引的內容,
因此反而會降低這些操作的效率
Ⅷ 索引在提高資料庫訪問效率方面的作用
索引有好處也有壞處的
如果表上沒有索引.在對表進行相關操作時會對表執行表面掃描.表越大,掃描時間越大.主要是掃描時需要順序的存取數據的每一行.在做簡單的查詢時索引可以有效地提高速度.
如果在座巨復雜的查詢時.表基本上會進行表掃描操作.
索引的存貯主要是包含一個索引搜索鍵值跟一個指向包含該值行的一個指針還有行值.所以索引內存部分比表空間少.使用操作語句時,索取索引時間比表掃描快.
索引也有壞處（小壞處，忽略不計）.對一個表進行的INSERT或者是DELETE時
操作都需要對表上的每個索引進行額外的更新,增加了處理時間.單索引跟聯合索引
對於update
更改索引操作也是如此
Ⅸ 索引的利弊與如何判定，是否需要索引
8.4.5 相信讀者都知道索引能夠極大地提高數據檢索的效率，讓Query 執行得更快，但是可能並不是每一位朋友都清楚索引在極大提高檢索效率的同時，也給資料庫帶來了一些負面的影響。下面就分別對 MySQL 中索引的利與弊做一個簡單的分析。索引的好處 索引帶來的益處可能很多讀者會認為只是"能夠提高數據檢索的效率，降低資料庫的IO成本"。 確實，在資料庫中表的某個欄位創建索引，所帶來的最大益處就是將該欄位作為檢索條件時可以極大地提高檢索效率，加快檢索時間，降低檢索過程中須要讀取的數據量。但是索引帶來的收益只是提高表數據的檢索效率嗎？當然不是，索引還有一個非常重要的用途，那就是降低數據的排序成本。 我們知道，每個索引中的數據都是按照索引鍵鍵值進行排序後存放的，所以，當Query 語句中包含排序分組操作時，如果排序欄位和索引鍵欄位剛好一致，MySQL Query Optimizer 就會告訴 mysqld 在取得數據後不用排序了，因為根據索引取得的數據已經滿足客戶的排序要求。 那如果是分組操作呢？分組操作沒辦法直接利用索引完成。但是分組操作是須要先進行排序然後分組的，所以當Query 語句中包含分組操作，而且分組欄位也剛好和索引鍵欄位一致，那麼mysqld 同樣可以利用索引已經排好序的這個特性，省略掉分組中的排序操作。 排序分組操作主要消耗的是內存和 CPU 資源，如果能夠在進行排序分組操作中利用好索引，將會極大地降低CPU資源的消耗。索引的弊端 索引的益處已經清楚了，但是我們不能只看到這些益處，並認為索引是解決 Query 優化的聖經，只要發現 Query 運行不夠快就將 WHERE 子句中的條件全部放在索引中。 確實，索引能夠極大地提高數據檢索效率，也能夠改善排序分組操作的性能，但有不能忽略的一個問題就是索引是完全獨立於基礎數據之外的一部分數據。假設在Table ta 中的Column ca 創建了索引 idx_ta_ca，那麼任何更新 Column ca 的操作，MySQL在更新表中 Column ca的同時，都須要更新Column ca 的索引數據，調整因為更新帶來鍵值變化的索引信息。而如果沒有對 Column ca 進行索引，MySQL要做的僅僅是更新表中 Column ca 的信息。這樣，最明顯的資源消耗就是增加了更新所帶來的 IO 量和調整索引所致的計算量。此外，Column ca 的索引idx_ta_ca須要佔用存儲空間，而且隨著 Table ta 數據量的增加，idx_ta_ca 所佔用的空間也會不斷增加，所以索引還會帶來存儲空間資源消耗的增加。如何判定是否須要創建索引 在了解了索引的利與弊之後，那我們到底該如何來判斷某個索引是否應該創建呢？ 實際上，並沒有一個非常明確的定律可以清晰地定義什麼欄位應該創建索引，什麼欄位不該創建索引。因為應用場景實在是太復雜，存在太多的差異。當然，還是仍然能夠找到幾點基本的判定策略來幫助分析的。1. 較頻繁的作為查詢條件的欄位應該創建索引 提高數據查詢檢索的效率最有效的辦法就是減少須要訪問的數據量，從上面索引的益處中我們知道，索引正是減少通過索引鍵欄位作為查詢條件的 Query 的IO量之最有效手段。所以一般來說應該為較為頻繁的查詢條件欄位創建索引。2. 唯一性太差的欄位不適合單獨創建索引，即使頻繁作為查詢條件 唯一性太差的欄位主要是指哪些呢？如狀態欄位、類型欄位等這些欄位中存放的數據可能總共就是那麼幾個或幾十個值重復使用，每個值都會存在於成千上萬或更多的記錄中。對於這類欄位，完全沒有必要創建單獨的索引。因為即使創建了索引，MySQL Query Optimizer 大多數時候也不會去選擇使用，如果什麼時候 MySQL Query Optimizer選擇了這種索引，那麼非常遺憾地告訴你，這可能會帶來極大的性能問題。由於索引欄位中每個值都含有大量的記錄，那麼存儲引擎在根據索引訪問數據的時候會帶來大量的隨機IO，甚至有些時候還會出現大量的重復IO。 這主要是由於數據基於索引掃描的特點引起的。當我們通過索引訪問表中數據時，MySQL 會按照索引鍵的鍵值順序來依序訪問。一般來說，每個數據頁中大都會存放多條記錄，但是這些記錄可能大多數都不會和你所使用的索引鍵的鍵值順序一致。 假如有以下場景，我們通過索引查找鍵值為A和B的某些數據。在通過A鍵值找到第一條滿足要求的記錄後，會讀取這條記錄所在的 X 數據頁，然後繼續往下查找索引，發現 A 鍵值所對應的另外一條記錄也滿足要求，但是這條記錄不在 X 數據頁上，而在Y數據頁上，這時候存儲引擎就會丟棄X數據頁，而讀取Y數據頁。如此繼續一直到查找完A鍵值所對應的所有記錄。然後輪到B鍵值了，這時發現正在查找的記錄又在X數據頁上，可之前讀取的 X 數據頁已經被丟棄了，只能再次讀取 X 數據頁。這時候，實際上已經重復讀取 X 數據頁兩次了。在繼續往後的查找中，可能還會出現一次又一次的重復讀取，這無疑給存儲引擎極大地增加了IO訪問量。 不僅如此，如果一個鍵值對應了太多的數據記錄，也就是說通過該鍵值會返回占整個表比例很大的記錄時，由於根據索引掃描產生的都是隨機 IO，其效率比進行全表掃描的順序IO效率低很多，即使不會出現重復 IO 的讀取，同樣會造成整體 IO 性能的下降。 很多比較有經驗的 Query 調優專家經常說，當一條Query返回的數據超過了全表的 15%時，就不應該再使用索引掃描來完成這個 Query 了。對於"15%"這個數字我們並不能判定是否很准確，但是至少側面證明了唯一性太差的欄位並不適合創建索引。3. 更新非常頻繁的欄位不適合創建索引 上面在索引的弊端中已經分析過了，索引中的欄位被更新的時候，不僅要更新表中的數據，還要更新索引數據，以確保索引信息是准確的。這個問題致使IO 訪問量較大增加，不僅僅影響了更新 Query 的響應時間，還影響了整個存儲系統的資源消耗，加大了整個存儲系統的負載。 當然，並不是存在更新的欄位就適合創建索引，從判定策略的用語上也可以看出，是"非常頻繁"的欄位。到底什麼樣的更新頻率應該算是"非常頻繁"呢？每秒？每分鍾？還是每小時呢？說實話，還真難定義。很多時候是通過比較同一時間段內被更新的次數和利用該欄位作為條件的查詢次數來判斷的，如果通過該欄位的查詢並不是很多，可能幾個小時或是更長才會執行一次，更新反而比查詢更頻繁，那這樣的欄位肯定不適合創建索引。反之，如果我們通過該欄位的查詢比較頻繁，但更新並不是特別多，比如查詢幾十次或更多才可能會產生一次更新，那我個人覺得更新所帶來的附加成本也是可以接受的。4. 不會出現在 WHERE 子句中的欄位不該創建索引 不會還有人會問為什麼吧？自己也覺得這是廢話了，哈哈！
Ⅹ 為什麼創建索引能提高資料庫性能
說的明白點，把一個表看成是一個字典，字典總用過的把，裡面除了單詞信息，還有一個很重要的東西，就是檢索目錄，比如，拼音檢索，偏旁檢索，筆畫檢索之類，
資料庫裡面表的索引就可以看成是檢索目錄，（一種檢索代表一個索引）資料庫中會單獨劃一塊空間或者文件來保存索引信息，就像字典這樣，前面幾十頁用於保存檢索目錄，通過這個檢索目錄，我們可以很快的找到我們想要的信息，但是，索引不是越多越好，要切合實際，還是拿字典來說事，比如說現在要往字典里添加文字，那麼我就必須維護我的檢索目錄，檢索目錄頁必須同時更新，有幾個檢索目錄，我就要更新幾個，這樣的話，也就是說，資料庫索引太多，對資料庫更新時，索引的維護也會很大。