sqlserver索引的原理及索引建立的注意事项小结

理解索引的概念对于数据库的性能优化至关重要。从聚集索引与非聚集索引的存储结构说起，我们可以深入SQL Server中索引的工作机制。

聚集索引，顾名思义，是一种将数据按照特定顺序进行物理存储的索引方式。想象一下，这就像一本参考书的手册，将所有的主题按照顺序编排，一旦找到对应的页码，就能迅速定位到所需内容。在SQL Server中，聚集索引利用B-树结构来存储数据，确保数据的快速访问。B-树的特点在于其平衡的树结构，使得无论查找任何记录，所需的时间和资源都是恒定的。聚集索引的叶级别不仅包含索引键，还包含了实际的数据页，这意味着数据本身就是索引的一部分，按照键值保持有序。表中的数据页通过页链来维护，确保逻辑上的有序性。由于数据物理存储的特性，一张表只能拥有一个聚集索引。

相对于聚集索引，非聚集索引则更为灵活。它的索引是独立于数据本身的，就好像字典中的词条与文章内容的关系。非聚集索引的叶级别不包含全部的数据，而是包含一个指向实际数据位置的书签。当表中存在聚集索引时，书签是相应的数据行的聚集索引键；如果没有聚集索引，书签则是一个行标识符，用于定位实际的行。

接下来，我们主键与聚集索引的关系。严格来说，它们之间并没有直接的联系。但在没有聚集索引的表中，创建的主键会默认为聚集索引。这是因为主键的主要作用是确保数据的唯一性，与聚集索引的排序和存储特性相结合，能更有效地检索数据。

在创建索引时，有几个关键的注意事项。始终包含聚集索引，因为无聚集索引的表中的数据是无序的，会降低数据检索效率。保证聚集索引的唯一性，避免行定位器中包含辅助数据，降低处理效率。尽量使聚集索引最小，这有助于提高非聚集索引的效率和性能。考虑创建覆盖索引，即索引中的列包含了数据处理所需的所有列，这样可以提高数据处理效率。

理解并合理运用索引是数据库优化的关键。无论是聚集索引还是非聚集索引，都有其独特的优势和适用场景。在实际操作中，需要根据表的数据特性和使用需求来选择合适的索引策略，以实现最佳的性能表现。深入理解数据库索引：如何构建高效索引策略

在数据库管理中，索引的创建是一个至关重要的环节，其直接影响了数据检索的速度和效率。覆盖索引是一种高效的策略，将关键列作为索引键列，其他列为包含列。接下来，我们将深入如何实施这一策略并理解与之相关的几个关键原则。

一、适量的索引

建立一个适量的索引是关键。过多的索引虽然可以加速某些查询速度，但当数据发生变动时，会减慢处理速度。只在经常使用的列上建立索引是明智的选择。对于复合索引，合理的组合方式能减少索引数量，满足多种查询需求。例如，对于col1和col2两个列，可以建立一个复合索引(col1, col2)，以优化基于这两个列的查询。

二、索引键列的选择原则

1. 选择性原则：选择性是指满足条件的记录占总记录数的百分比。比率较低的列更适合建立索引，因为这样能减少从基础表中提取的数据量。

2. 数据密度原则：数据密度指列值唯一的记录数占总记录数的百分比。高数据密度的列，尤其是经常检索的密度高的列，更适合建立索引。例如，在订单状态中，虽然Close的订单占大多数，但处理时主要检索未Close的订单，因此为订单状态列建立索引是有效的。

三、索引键列的其他注意事项

1. 索引键列大小：一般不宜为超过100Byte的列建立索引。

2. 复合索引键列顺序：在复合索引中，列的顺序很重要。应将数据密度大、选择性高、存储空间小的列放在索引键列的前面。

实施这些策略时，还需注意以下几点：

1. 避免建立重复索引。例如，避免为同一列既建立主键和聚集索引。

2. 索引检索是为了缩小数据检索范围，使用最少的时间。应根据这个目的选择索引键列。

3. 在建立索引前，要对数据的分布、检索频率等进行深入分析，以确保建立的索引真正提高数据检索效率。

建立高效索引是提高数据库性能的关键。通过覆盖索引、适量索引、选择性原则、数据密度原则等方法，我们可以制定出更有效的索引策略。合理的索引键列选择和复合索引的列顺序也是至关重要的。只有这样，我们才能真正提高数据检索效率，优化数据库性能。作者Beirut(小爱)的观点为我们提供了深入理解数据库索引的宝贵见解。在实际应用中，我们应根据具体情况灵活应用这些原则，以实现最佳的数据库性能。