数据库索引的基本特点

建立索引的目的是加快对表中记录的查找或排序。为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。数据库索引就是为了提高表的搜索效率而对某些字段中的值建立的目录 。

创建索引可以大大提高系统的性能。第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以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。第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。第五，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。

因为，增加索引也有许多不利的方面。第一，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。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。第三，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。

建立索引常用的规则如下：

1、表的主键、外键必须有索引；

2、数据量超过300的表应该有索引；

3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；

4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；

5、索引应该建在选择性高的字段上；

6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；

7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：

A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；

B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；

C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；

D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；

E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；

8、频繁进行数据 *** 作的表，不要建立太多的索引；

9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；

以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新 *** 作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大

如何合理创建Oracle数据库索引的3个要求：

在Oracle数据库中，创建索引虽然比较简单。但是要合理的创建索引则比较困难了。笔者认为，在创建索引时要做到三个适当，即在适当的表上、适当的列上创建适当数量的索引。虽然这可以通过一句话来概括优化的索引的基本准则，但是要做到这一点的话，需要数据库管理员做出很大的努力。具体的来说，要做到这个三个适当有如下几个要求。

一、 根据表的大小来创建索引。

虽然给表创建索引，可以提高查询的效率。但是数据库管理员需要注意的是，索引也需要一定的开销的。为此并不是说给所有的表都创建索引，那么就可以提高数据库的性能。这个认识是错误的。恰恰相反，如果不管三七二十一，给所有的表都创建了索引，那么其反而会给数据库的性能造成负面的影响。因为此时滥用索引的开销可能已经远远大于由此带来的性能方面的收益。所以笔者认为，数据库管理员首先需要做到，为合适的表来建立索引，而不是为所有的表建立索引。

一般来说，不需要为比较小的表创建索引。如在一个ERP系统的数据库中，department表用来存储企业部门的信息。一般企业的部分也就十几个，最多不会超过一百个。这100条记录对于人来说，可能算是比较多了。但是对于计算机来说，这给他塞塞牙缝都还不够。所以，对类似的小表没有必要建立索引。因为即使建立了索引，其性能也不会得到很大的改善。相反索引建立的开销，如维护成本等等，要比这个要大。也就是说，付出的要比得到的多，显然违反常理。

另外，就是对于超大的表，也不一定要建立索引。有些表虽然比较大，记录数量非常的多。但是此时为这个表建立索引并一定的合适。如系统中有一张表，其主要用来保存数据库中的一些变更信息。往往这些信息只给数据库管理员使用。此时为这张表建立索引的话，反而不合适。因为这张表很少用到，只有在出问题的时候才需要查看。其次其即使查看，需要查询的纪录也不会很多，可能就是最近一周的更新记录等等。对于对于一些超大的表，建立索引有时候往往不能够达到预计的效果。而且在打表上建立索引，其索引的开销要比普通的表大的多。那么到底是否给大表建立索引呢笔者认为，主要是看两个方面的内容。首先是需要关注一下，在这张大表中经常需要查询的记录数量。一般来说，如果经常需要查询的数据不超过10%到15%的话，那就没有必要为其建立索引的必要。因为此时建立索引的开销可能要比性能的改善大的多。这个比例只是一个经验的数据。如果数据库管理员需要得出一个比较精确的结论，那么就需要进行测试分析。即数据库管理员需要测试一下全表扫描的时间，看看其是否比建立索引后的查询时间要长或者短。如果是长的话，则说明有建立索引的必要。但是如果没有的话，则说明还是全表扫描速度来的快。此时也就没有必要建立索引了。

总之，在考虑是否该为表建立索引时，一般来说小表没有建立索引的必要。而对于打表的话，则需要进行实际情况实际分析。简单一点的，可以根据大致的比率来确定。如果要精确一点的，则可以进行全表扫描性能分析，以判断建立索引后是否真的如预期那样改善了数据库性能。

二、 根据列的特征来创建索引。

列的特点不同，索引创建的效果也不同。数据库管理员需要了解为哪些列创建索引可以起到事倍功半的效果。同时也需要了解为哪些列创建索引反而起到的是事倍功半的效果。这有利于他们了解到底给为怎么样的字段建立索引。

根据笔者的经验，往往为如下特征的列创建索引能够起到比较明显的效果。如对于一些重复内容比较少的列，特别是对于那些定义了唯一约束的列。在这些列上建立索引，往往可以起到非常不错的效果。如对于一些null值的列与非Null值的列混合情况下，如果用户需要经常查询所有的非Null值记录的列，则最好为其设置索引。如果经常需要多表连接查询，在用与连接的列上设置索引可以达到事半功倍的效果。

可见，索引设置的是否恰当，不仅跟数据库设计架构有关，而且还跟企业的经济业务相关。为此，对于一些套装软件，虽然一开始数据库管理员已经做了索引的优化工作。但是随着后来经济数据的增加，这个索引的效果会越来越打折扣。这主要是因为记录的表化影响到了索引优化的效果。所以笔者建议各位数据库管理员，即使采用的是大牌软件公司的套装软件，也需要隔一段时间，如一年，对数据库的索引进行优化。该去掉的去掉，该调整的调整，以提高数据库的性能。

如在数据库中有一张表是用来保存用户信息的。其中有个字段身份z号码，这是一个唯一的字段。在数据库设计时，给这个字段创建了索引。但是当这个数据库投入使用之后，用户不怎么输入用户的身份z号码。而且平时也基本不按这个号码来进行查询。当记录月来月多时，这个身份z号码上的索引字段不但不能够改善数据库的查询性能，反而成了鸡肋。对于这些有很多NULL值的列，而且不会经常查询所有的非NULL值记录的列，数据库管理员要下决心，即使清除这些列上的索引。

所以说索引的优化与调整是一个动态的过程，并不是说数据库设计好之后就不需要经过调整。数据库管理员往往需要根据记录的变化情况，来进行适当的变更。以提高索引的效果。

三、 在一个表上创建多少索引合适

虽然说，在表上创建索引的数量没有限制，但是决不是越多越好。也就是说，在创建索引这项事情上，1+1〉2往往不成立。有时候，创建索引越多，其可能会得到适得其反的效果。那么在一个表上，到底给创建多少索引合适呢这个没有一个明确的标准。而是需要数据库管理员根据实际的用途以及数据库中记录的情况，来进行判断。

通常来说，表的索引越多，其查询的速度也就越快。但是，表的更新速度则会降低。这主要是因为表的更新(如往表中插入一条记录)速度，反而随着索引的增加而增加。这主要是因为，在更新记录的同时需要更新相关的索引信息。为此，到底在表中创建多少索引合适，就需要在这个更新速度与查询速度之间取得一个均衡点。如对于一些数据仓库或者决策型数据库系统，其主要用来进行查询。相关的记录往往是在数据库初始化的时候倒入。此时，设置的索引多一点，可以提高数据库的查询性能。同时因为记录不怎么更新，所以索引比较多的情况下，也不会影响到更新的速度。即使在起初的时候需要导入大量的数据，此时也可以先将索引禁用掉。等到数据导入完毕后，再启用索引。可以通过这种方式来减少索引对数据更新的影响。相反，如果那些表中经常需要更新记录，如一些事务型的应用系统，数据更新 *** 作是家常便饭的事情。此时如果在一张表中建立过多的索引，则会影响到更新的速度。由于更新 *** 作比较频繁，所以对其的负面影响，要比查询效率提升要大的多。此时就需要限制索引的数量，只在一些必要的字段上建立索引。

笔者在平时数据库优化时，往往会根据这些表的用途来为列设置索引。可以查询相关的动态视图，看看对于这张表的 *** 作，是更新 *** 作(包括更新、删除、插入等等)占的比例大，还是查询 *** 作占的比例大。当过多的索引已经影响到更新 *** 作的速度时，则数据库管理员就需要先禁用某些索引，以提高数据库的性能。

总之，在适当的表、适当的列上建立适当的索引。这一句话包含的意思有很多，以上内容只是一部分内容。俗话说，师傅领进门，修行靠自身。笔者在这里指能够点到为止。一些具体的索引优化内容还是需要各位读者在日常工作中去体会与总结

在SQL Server中 为了查询性能的优化 有时我们就需要对数据表通过建立索引的方式 目的主要是根据查询要求 迅速缩小查询范围 避免全表扫描

索引有两种类型 分别是聚集索引(clustered index 也称聚类索引 簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index 也称非聚类索引 非簇集索引)

聚集索引在一个表中只能有一个 默认情况下在主键建立的时候创建 它是规定数据在表中的物理存储顺序 我们也可以取消主键的聚集索引 所以必须考虑数据库可能用到的查询类型以及使用的最为频繁的查询类型 对其最常用的一个字段或者多个字段建立聚集索引或者组合的聚集索引 它就是SQL Server会在物理上按升序(默认)或者降序重排数据列 这样就可以迅速的找到被查询的数据

非聚集索主要是数据存储在一个地方 索引存储在另一个地方 索引带有指针指向数据的存储位置 索引中的项目按索引键值的顺序存储 而表中的信息按另一种顺序存储 可以在一个表格中使用高达 个非聚集的索引 在查询的过程中先对非聚集索引进行搜索 找到数据值在表中的位置 然后从该位置直接检索数据 这使非聚集索引成为精确匹配查询的最佳方法 因为索引包含描述查询所搜索的数据值在表中的精确位置的条目

所以我们在选择创建聚集索引的时候要注意以下几个方面

) 对表建立主键时 就会为主键自动添加了聚集索引 如自动编号字段 而我们没有必要把聚集索引浪费在主键上 除非你只按主键查询 所以会把聚集索引设置在按条件查询频率最高的那个字段或者组合的字段

) 索引的建立要根据实际应用的需求来进行 并非是在任何字段上建立索引就能提高查询速度 聚集索引建立遵循下面几个原则

包含大量非重复值的列

使用下列运算符返回一个范围值的查询 BEEEN > >= < 和 <=

被连续访问的列

返回大型结果集的查询

经常被使用联接或 GROUP BY 子句的查询访问的列;一般来说 这些是外键列 对ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列进行索引 可以使 SQL Server 不必对数据进行排序 因为这些行已经排序 这样可以提高查询性能

OLTP 类型的应用程序 这些程序要求进行非常快速的单行查找(一般通过主键) 应在主键上创建聚集索引

举例来说 银行交易日志中对交易日期建立聚合索引 数据物理上按顺序存于数据页上 重复值也排列在一起 因而在范围查找时 可以先找到这个范围的起末点 且只在这个范围内扫描数据页 避免了大范围扫描 提高了查询速度 而如果我们对员工的基本信息表中性别的字段列上建立聚集索引 就完全没有必要 因为内容里只涉及到 男 与 女 两个不同值

) 在聚集索引中按常用的组合字段建立索引 形成复合索引 一般在为表建立多个主键的时候就会产生 如果一个表中的数据在查询时有多个字段总是同时出现则这些字段就可以作为复合索引 这样能形成索引覆盖 提高where语句的查询效率

)索引对查询有一这的优化 但由于改变一个表的内容 将会引起索引的变化 频繁的对数据 *** 作如insert update delete语句将导致系统花费较大的代价进行索引更新 引起整体性能的下降 一般来讲 在对查询性能的要求高于对数据维护性能要求时 应该尽量使用索引 有时在这种 *** 作数据库比较频繁的某些极端情况下 可先删除索引 再对数据库表更新大量数据 最后再重建索引 新建立的索引总是比较好用

索引在使用了长久的时候 就会产生很多的碎片 查询的性能就会受到影响 这时候有两种方法解决 一是利用DBCC INDEXDEFRAG整理索引碎片 还有就是利用DBCC DBREINDEX重建索引

DBCC INDEXDEFRAG 命令是联机 *** 作 所以索引只有在该命令正在运行时才可用 而且可以在不丢失已完成工作的情况下中断该 *** 作 这种方法的缺点是在重新组织数据方面没有聚集索引的除去/重新创建 *** 作有效

重新创建聚集索引将对数据进行重新组织 其结果是使数据页填满 填满程度可以使用 FILLFACTOR 选项进行配置 这种方法的缺点是索引在除去/重新创建周期内为脱机状态 并且 *** 作属原子级 如果中断索引创建 则不会重新创建该索引

我们来看看索引重建使用的方法

语法 DBCC DBREINDEX ( [ TableName [ index_name [ fillfactor ] ] ] )

参数 TableName

是要重建其指定的索引的表名 数据库 所有者和表名必须符合标识符的规则 有关更多信息 请参见使用标识符 如果提供 database 或 owner 部分 则必须使用单引号 ( )

将整个 database owner table_name 括起来 如果只指定 table_name 则不需要单引号

index_name 是要重建的索引名 索引名必须符合标识符的规则 如果未指定 index_name 或指定为 就要对表的所有索引进行重建

fillfactor 是创建索引时每个索引页上要用于存储数据的空间百分比 fillfactor替换起始填充因子以作为索引或任何其它重建的非聚集索引(因为已重建聚集索引)的新默认值 如果 fillfactor 为 DBCC DBREINDEX 在创建索引时将使用指定的起始fillfactor

我们在查询分析器中输入如下的命令

DBCC DBREINDEX ( MyTable )

lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22210

       覆盖索引，这一点是最重要的，重所周知非主键索引会先查到主键索引的值再从主键索引上拿到想要的值，这样多一次查询索引下推。但是覆盖索引可以直接在非主键索引上拿到相应的值，减少一次查询。

        在一张大表中 如果有 (a,b,c)联合索引就等于同时加上了 (a) (ab) (abc) 三个索引 减少了存储上的一部分的开销和 *** 作开销

        梯度漏斗，比如 select from t where a = 1 and b = 2 and c = 3; 就等于在满足 a = 1 的一部分数据中过滤掉b = 2 的 再从 a = 1 and b = 2 过滤掉 c = 3 的，越多查询越高效。

    即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,类似于给(a,b,c)这三个字段加上联合索引就等于同时加上了 (a) (ab) (abc) 这三种组合的查询优化

    举个栗子：

CREATE TABLE `user`  (

  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `name` varchar(25),

  `sex` varchar(25) ,

  `city` varchar(25) ,

  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,

  INDEX `name`(`name`, `sex`, `city`) USING BTREE

)

EXPLAIN select from`user` where sex='';

这样是无法触发联合索引的，因为不符合最左原则，没有命中(a) (ab) (abc) 这种组合

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+|  1 | SIMPLE      | user  | NULL      | index | NULL          | name | 309    | NULL |    3 |    3333 | Using where; Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+1 rowinset (002 sec)

   另外使用执行计划一定要看结果，只有possible_keys有值的情况下才是命中索引

    查询条件要符合最左原则才能使用到索引

    注意： where条件的顺序是否会影响索引的命中，就是本来(ab)的组合，故意写where语句时写成(ba)，答案是没有影响，只要遵循了索引的最左原则即可，至少在mysql57测试没有问题。

    最后，谈谈索引的底层数据结构b+tree

    我们知道BTREE 每个节点都是一个二元数组: [key, data]，所有节点都可以存储数据。key为索引key,data为除key之外的数据。

    查找算法：首先从根节点进行二分查找，如果找到则返回对应节点的data，否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找，直到找到节点或未找到节点返回空指针

    B+Tree有以下不同点：非叶子节点不存储data，只存储索引key；只有叶子节点才存储data，而Mysql中B+Tree：在经典B+Tree的基础上进行了优化，增加了顺序访问指针。在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。这样就提高了区间访问性能：请见下图，如果要查询key为从18到49的所有数据记录，当找到18后，只需顺着节点和指针顺序遍历即可

依据来源（官网的文档 ）：>

之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和面试官交流，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。

最左前缀匹配原则

在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，示例：

对列col1、列col2和列col3建一个联合索引

KEY test_col1_col2_col3 on test(col1,col2,col3);

联合索引 test_col1_col2_col3 实际建立了 (col1)、(col1,col2)、(col,col2,col3) 三个索引。

SELECT FROM test WHERE col1=“1” AND clo2=“2” AND clo4=“4”

上面这个查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则，检索时会使用索引(col1,col2)进行数据匹配。

注意

索引的字段可以是任意顺序的，如：

SELECT FROM test WHERE col1=“1” AND clo2=“2”

SELECT FROM test WHERE col2=“2” AND clo1=“1”

这两个查询语句都会用到索引(col1,col2)，mysql创建联合索引的规则是首先会对联合合索引的最左边的，也就是第一个字段col1的数据进行排序，在第一个字段的排序基础上，然后再对后面第二个字段col2进行排序。其实就相当于实现了类似 order by col1 col2这样一种排序规则。

有人会疑惑第二个查询语句不符合最左前缀匹配：首先可以肯定是两个查询语句都保函索引(col1,col2)中的col1、col2两个字段，只是顺序不一样，查询条件一样，最后所查询的结果肯定是一样的。既然结果是一样的，到底以何种顺序的查询方式最好呢？此时我们可以借助mysql查询优化器explain，explain会纠正sql语句该以什么样的顺序执行效率最高，最后才生成真正的执行计划。

减少开销 。建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写 *** 作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！

覆盖索引 。对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io *** 作。减少io *** 作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

效率高 。索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% 10%=1w，效率提升可想而知！

引申

对于联合索引(col1,col2,col3)，查询语句 SELECT FROM test WHERE col2=2; 是否能够触发索引？

大多数人都会说NO，实际上却是YES。

原因：

EXPLAIN SELECT FROM test WHERE col2=2;

EXPLAIN SELECT FROM test WHERE col1=1;

观察上述两个explain结果中的type字段。查询中分别是：

index： 这种类型表示mysql会对整个该索引进行扫描。要想用到这种类型的索引，对这个索引并无特别要求，只要是索引，或者某个联合索引的一部分，mysql都可能会采用index类型的方式扫描。但是呢，缺点是效率不高，mysql会从索引中的第一个数据一个个的查找到最后一个数据，直到找到符合判断条件的某个索引。所以，上述语句会触发索引。

ref： 这种类型表示mysql会根据特定的算法快速查找到某个符合条件的索引，而不是会对索引中每一个数据都进行一一的扫描判断，也就是所谓你平常理解的使用索引查询会更快的取出数据。而要想实现这种查找，索引却是有要求的，要实现这种能快速查找的算法，索引就要满足特定的数据结构。简单说，也就是索引字段的数据必须是有序的，才能实现这种类型的查找，才能利用到索引。

以上所述是我给大家介绍的Mysql联合索引最左匹配原则，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，我会及时回复大家的。

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问题一：sql怎么建立索引 CREATE INDEX

为给定表或视图创建索引。

只有表或视图的所有者才能为表创建索引。表或视图的所有者可以随时创建索引，无论表中是否有数据。可以通过指定限定的数据库名称，为另一个数据库中的表或视图创建索引。

语法

CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_name

ON { table | view } ( column [ ASC | DESC ] [ ,n ] )

[ WITH [ ,n] ]

[ ON filegroup ]

::=

{ PAD_INDEX |

FILLFACTOR = fillfactor |

IGNORE_DUP_KEY |

DROP_EXISTING |

STATISTICS_NOREPUTE |

SORT_IN_TEMPDB

}

--这是基本语法，建立索引，只针对查询和一些更新和删除的速度，像性别一列，如果表里面有1000行，如果只有1行是男，这样用索引的话肯定高，如果有990行是男，那么它不如直接扫描了，这是选择性

问题二：oracle 数据库如何建立索引 如何用索引 5分 方法如下：

Oracle中建立索引，会提高查询速度： create index 索引名 on 表名(列名);

例如：

create index index_userid on tbl_detail(userid);

如何找数据库表的主键字段的名称

SELECT FROM user_constraints WHERE CONSTRAINT_TYPE='P' and table_name='AAA'; select from dba_cons_columns where CONSTRAINT_NAME='SYS_AAA';

Oracle 在创建主键（可以不加constrai浮t SYS_AAA），会为库表自动创建索引，

索引的列为主键列。 并且当库表某些列名或者库表名改变时候，

Oracle自动创建的索引SYS_AAA,中的索引列也会自动更新（类似于视图），并且SYS_AAA会与名字更改后的库表还是保持索引关系。 关键系统库表： desc dba_constraints desc dba_cons_columns

desc dba_indexes desc dba_ind_columns desc DBA_TAB_COLUMNS

例子1：更改库表的列名

ALTER TABLE AAA RENAME COLUMN ID TO AAA_ID; create table AAA ( ID NUMBER(8), NAME CHAR(20),

constraint SYS_AAA primary key(ID) );

查找约束名字

select cCONSTRAINT_NAME,ctable_name,ccCOLUMN_NAME from user_constraints c, user_cons_columns cc

where cconstraint_name=ccconstraint_name and ctable_name ='AAA' AND CCONSTRAINT_TYPE='P';

CONSTRAINT_NAME TABLE_NAME COLUMN_NAME ------------------------------ ------------ ------------- SYS_AAA AAA ID

查找索引

select index_name,index_type,uniqueness from user_indexes where table_name='AAA'; INDEX_NAME INDEX_TYPE UNIQUENES

问题三：如何正确合理的建立MYSQL数据库索引 如何正确合理的建立MYSQL数据库索引

索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。

在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL

); 我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555, admin。

在查找username=admin的记录 SELECT FROM mytable WHERE

username='admin';时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反，MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。

索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索包含多个列。

MySQL索引类型包括：

（1）普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

◆修改表结构

ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

INDEX [indexName] (username(length)) ); 删除索引的语法：

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

（2）唯一索引

它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

◆修改表结构

ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

UNIQUE [indexName] (username(length)) );

（3）主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

（4）组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

CREATE TABLE mytable( ID INT>>

问题四：数据库索引有哪几种,怎样建立索引 索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引 是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。 根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。 在数据库表中创建的索引可以是是唯一索引、主键索引和聚集索引 景安服务器即使为您解答

问题五：数据库创建索引后怎么使用 索引在筛选率低于一定的值的情况是会很有效果

主要还是看你的查贰语句是怎么写的

记住,在筛选条件中,不要在字段上使用函数查询条件要尽量简单能够让数据库引擎更好地分析到合适的执行计划

问题六：怎么创建数据库的索引 打个比方

create table t1(a int);

create index i1 on t1(a);

那么t1表的列a就创建了索引。以后查询t1表，列a有查询条件的时候就可以用到这个索引。

使用索引提高查询效率是数据库自己的事情，一般情况下不需要人为干预索引的使用

问题七：请问数据库的索引创建后要怎么用啊？ 索引要针对where语句中频繁出现的字段创建，索引增加查询检索效率，降低插入速度，耗费硬盘空间

问题八：SQL server中 表中如何创建索引？ if exists(select from sysobjects where naem = 'newindex')

drop index newindex

create index

--===================================

竟然没有悬赏唉

那算了吧

我还是都告诉你吧

看个示例

自己琢磨去：

--==============================================

use master

go

if db_id(N'zhangxu')is not null

drop database zhangxu

go

create database zhangxu

sp_helpdb zhangxu

use zhangxu

go

IF EXISTS (SELECT FROM SYSOBJECTS WHERE NAME = N'WORKER')

DROP TABLE WORKER

GO

create table worker

(

w_id int identity (1000,1) not null,

w_name Nvarchar(10) unique,

w_age SMALLINT CONSTRAINT CK_W_AGE CHECK(w_age>20 and w_age>

问题九：数据库创建索引有什么优点和缺点 数据库中索引的优缺点

为什么要创建索引呢？这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以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。第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。第五，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。

也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？这种想法固然有其合理性，然而也有其片面性。虽然，索引有许多优点，但是，为表中的每一个列都增加索引，是非常不明智的。这是因为，增加索引也有许多不利的一个方面。第一，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。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。第三，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。

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引，例如：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

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