数据库建立索引怎么利用索引查询

1合理使用索引\x0d\索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。\x0d\索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：\x0d\在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。\x0d\在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。\x0d\在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。\x0d\如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。\x0d\使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而 使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量 数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。\x0d\(1)在下面两条select语句中:\x0d\SELECT FROM table1 WHERE field1=0; \x0d\SELECT FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多，因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。\x0d\第一个原则：在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。\x0d\(2)在下面的select语句中:\x0d\SELECT FROM tab WHERE a= AND b= AND c=;\x0d\若有索引index(a,b,c)，则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。\x0d\第二个原则：where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。\x0d\—————————————————————————— \x0d\以下假设在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。 \x0d\—————————————————————————— \x0d\(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快 \x0d\SELECT FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]\x0d\因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。\x0d\(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快 \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢\x0d\因为前者可以迅速定位索引。\x0d\(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快 \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢，\x0d\因为后者不使用索引。\x0d\(6) 使用函数如： \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。\x0d\如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。\x0d\(7) 空值不在索引中存储，所以 \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。\x0d\(8) 不等式如 \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。 \x0d\相似地， \x0d\SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。\x0d\(9) 多列索引，只有当查询中索引首列被用于条件时，索引才能被使用。\x0d\(10) MAX，MIN等函数，使用索引。 \x0d\SELECT max(field2) FROM tb 所以，如果需要对字段取max，min，sum等，应该加索引。\x0d\一次只使用一个聚集函数，如： \x0d\SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb \x0d\不如：SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)\x0d\(11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引，修改该字段值时还要修改索引，所以更新该字段的 *** 作比没有索引更慢。\x0d\(12) 索引值过大（如在一个char(40)的字段上建索引），会造成大量的I/O开销（甚至会超过表扫描的I/O开销）。因此，尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。\x0d\(13) 对于多列索引，ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。\x0d\(14) 在sybase中，如果ORDER BY的字段组成一个簇索引，那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。\x0d\(15) 多表联结（具体查询方案需要通过测试得到） \x0d\where子句中限定条件尽量使用相关联的字段，且尽量把相关联的字段放在前面。 \x0d\SELECT afield1,bfield2 FROM a,b WHERE afield3=bfield3\x0d\field3上没有索引的情况下: \x0d\对a作全表扫描，结果排序 \x0d\对b作全表扫描，结果排序 \x0d\结果合并。 \x0d\对于很小的表或巨大的表比较合适。\x0d\field3上有索引 \x0d\按照表联结的次序，b为驱动表，a为被驱动表 \x0d\对b作全表扫描 \x0d\对a作索引范围扫描 \x0d\如果匹配，通过a的rowid访问\x0d\(16) 避免一对多的join。如： \x0d\SELECT tb1field3,tb1field4,tb2field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1field2=tb2field2 AND tb1field2=‘BU1032’ AND tb2field2= ‘aaa’ \x0d\不如： \x0d\declare @a varchar(80) \x0d\SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’ \x0d\SELECT tb1field3,tb1field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’\x0d\(16) 子查询 \x0d\用exists/not exists代替in/not in *** 作 \x0d\比较： \x0d\SELECT afield1 FROM a WHERE afield2 IN(SELECT bfield1 FROM b WHERE bfield2=100) \x0d\SELECT afield1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE afield2=bfield1 AND bfield2=100) \x0d\SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b) \x0d\SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE bfield2=afield1)\x0d\(17) 主、外键主要用于数据约束，sybase中创建主键时会自动创建索引，外键与索引无关，提高性能必须再建索引。\x0d\(18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。\x0d\(19) 使用count()而不要使用count(column_name)，避免使用count(DISTINCT column_name)。\x0d\(20) 等号右边尽量不要使用字段名，如： \x0d\SELECT FROM tb WHERE field1 = field3\x0d\(21) 避免使用or条件，因为or不使用索引。\x0d\2避免使用order by和group by字句。\x0d\因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用，可用视图、人工生成临时表的方法来代替。 \x0d\如果必须使用，先检查memory、tempdb的大小。 \x0d\测试证明，特别要避免一个查询里既使用join又使用group by，速度会非常慢！\x0d\3尽量少用子查询，特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。\x0d\一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。\x0d\4．消除对大型表行数据的顺序存取\x0d\在 嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。 \x0d\比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询 10亿行数据。 \x0d\避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。 \x0d\例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个 表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。 \x0d\还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。 \x0d\下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作： \x0d\SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 \x0d\虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句： \x0d\SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 \x0d\UNION \x0d\SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 \x0d\这样就能利用索引路径处理查询。\x0d\5．避免困难的正规表达式\x0d\MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” \x0d\即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。 \x0d\另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。\x0d\6．使用临时表加速查询\x0d\把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如： \x0d\SELECT custname，rcvblesbalance，other COLUMNS \x0d\FROM cust，rcvbles \x0d\WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id \x0d\AND rcvbllsbalance>0 \x0d\AND custpostcode>“98000” \x0d\ORDER BY custname \x0d\如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序： \x0d\SELECT custname，rcvblesbalance，other COLUMNS \x0d\FROM cust，rcvbles \x0d\WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id \x0d\AND rcvbllsbalance>;0 \x0d\ORDER BY custname \x0d\INTO TEMP cust_with_balance \x0d\然后以下面的方式在临时表中查询： \x0d\SELECT ＊ FROM cust_with_balance \x0d\WHERE postcode>“98000” \x0d\临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。 \x0d\注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。\x0d\7．用排序来取代非顺序存取\x0d\非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。

索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。

扩展资料：

1、作用

（1）快速取数据。

（2）实现表与表之间的参照完整性。

（3）可以减少排序和分组的时间。

2、类型

（1）普通索引：最基本的索引类型，没有唯一性之类的限制。

（2）非聚集索引：数据库表中记录的物理顺序与索引顺序可以不相同。

（3）修改索引：对于已经建立的索引，如果需要对其重新命名，可以使用ALTER INDEX 语句。

3、注意事项

（1）每一列都是索引可以选择的对象。

（2）对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。

（3）避免在单个表上有很多索引。

参考资料来源：百度百科-索引 （数据库术语）

1、打开需要创建索引文件的数据库表，打开菜单栏显示——表设计器。

2、选择你要的索引字段，点击索引选项卡，按照自己的需要选择一个升序或降序，这是把索引默认设置成普通索引。

3、在“表设计器”中选择“索引”选项卡，与“字段”选项卡并列着呢。在“类型”这里选自己需要的比如唯一索引，后选索引等。表达式 表示可以设置多字段的索引，但要注意它们的字段类型，如果不同，要进行转换设置。

4、创建完成，点击保存。关闭表设计器。OK！

5、索引文件的修改、删除都可以在表设计器里进行。很容易呢~~

一、数据库中创建索引的优点

1、创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性。

2、加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。

3、减少磁盘IO（向字典一样可以直接定位）。

4、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

5、加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

二、数据库中创建索引的缺点

1、创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

2、索引需要占用物理空间，特别是聚集索引，需要较大的空间。

3、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

扩展资料：

索引的功能

1、分解功能

把文献中的资料单元(如篇名、机构、短语、概念、物名、地名、书名、人名、字词、符号等)一一分解，这就是索引的分解功能。它是索引工作的起跑线和索引编纂的基础，没有对文献内容的这种分解功能，就没有索引。分解功能是索引作用于文献的特殊功能，是它和其他检索工作不同之处。

2、梳理功能

梳理功能是索引分解的后继。如果只有分解功能而没有梳理的功能，那么分解功能就没有价值。梳理是对资料单元的初分。如是字序，只要按笔划或音序归类即可；如是类序只要按大类归纳即可。就像小姑娘梳头，先把长发梳顺，而编什么辫子或梳什么发型则是下一步的要求了。

3、组合功能

把梳理后的资料单元按照分类的要求，严密地组织它们的类别层次以及类目下的专题和同类目下款目的序列关系；或按字序的要求，严密地把标目的结构正装 或倒装、考虑限定词对标目的限定和修饰的级数、或考虑字序和类序相结合的可能。

参考资料：

数据库中建立索引的必要性和作用是：

1、加快数据检索速度；

2、通过创建唯一索引，可以保证每一行数据的唯一性；

3、加速表与表之间的连接，特别是在实现数据的参照完整性方面具有特别的意义；

4、在使用order和group by子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间；

5、通过使用索引，可以在查询过程中使用查询优化器，提高系统性能。

一般是作为主键的属性来建立索引先说说一个误区：有人认为：只要建立索引就能显著提高查询速度。这个想法是很错误的。建立非聚集索引，确实，一般情况下可以提高速度，但是一般并不会达到你想要的速度。只有在适当的列建立适当的（聚集）索引，才能达到满意的效果。下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。 动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引 列经常被分组排序 应 应 返回某范围内的数据 应 不应 一个或极少不同值 不应 不应 小数目的不同值 应 不应 大数目的不同值 不应 应 频繁更新的列 不应 应 外键列 应 应 主键列 应 应 频繁修改索引列 不应 应 别的就要看你的理解了。

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