数据库-索引键值-数据库索引键值优化技巧 (数据库索引有什么用)

在数据库中使用索引是提高查询性能的关键。索引可以帮助数据库系统加快查询速度，减少查询时间，因此对于需要经常查询的表来说，使用索引非常重要。

在使用索引时，如何优化索引键值显得尤为重要。本文将从以下几个方面探讨如何优化索引键值：

1.了解索引的基本概念

2.选择更佳索引

3.优化索引键值

4.应用复合索引优化查询

了解索引的基本概念

索引是一种数据结构，用于加速数据库查询操作。索引通常采用B树数据结构进行实现。B树指的是一种平衡多路搜索树，通常用于数据库、文件系统等数据存储结构。

在数据库的索引中，一般会包含一个或者多个索引键。如果只包含一个索引键，则称为单列索引；如果包含多个索引键，则称为复合索引。

选择更佳索引

在使用索引时，最关键的是选择更佳索引。选择更佳索引可以让数据库系统尽量少的访问磁盘数据，达到更高的查询性能。

在选择索引时，以下几点尤为重要：

1.在选择更佳索引时，要考虑查询效率和更新效率的平衡。如果只是为了查询效率而添加索引，会导致更新数据的效率变慢，因为每次更新时都需要更新索引。

2.考虑索引列的作用。如果索引列上的值不唯一，数据库系统就需要通过B树索引确定正确的数据行。如果索引列上的值唯一，查询效率就会更高。

3.注意数据类型的限制。对于字符串类型的列来说，如果将其作为索引列，那么对于比较操作中字符数较少的情况来说，查询效率会更高。如果字符串列太长，查询效率就会变慢。

优化索引键值

假设我们已选择了更佳的索引，现在就需要优化索引键值。在优化索引键值时，需要考虑以下几点：

1.避免使用NULL值作为索引键值。查询NULL值比较耗时，并且会占用更多的空间。

2.避免在索引键值中使用通配符。如果在索引键值中使用通配符，会导致索引无法完全命中，查询效率就会变慢。

3.合理选择数据类型。在使用索引时，合理选择数据类型非常关键。对于较小的整数值来说，使用TINYINT类型比使用INT类型更加节省空间。

应用复合索引优化查询

如果要优化查询性能，那么使用复合索引也是非常重要的。复合索引可以同时包含多个列，可以大大提高查询效率。

在使用复合索引时，有以下几点需要注意：

1.合理安排索引列的顺序。如果使用复合索引，一定要考虑好索引列的顺序。在大多数情况下，复合索引的性能往往取决于索引列的顺序。

2.合理选择索引列的数量。使用过多的索引列会导致索引变慢。因此，在选择索引列的数量时，需要考虑查询的复杂度、数据量等因素。

使用索引是优化数据库性能的重要手段。优化索引键值可以使得索引更加高效，提高查询性能。在使用索引时，选择更佳索引和合理安排索引列的顺序非常关键。在实际应用中，需要根据数据量、查询复杂度等因素进行综合考虑，选择更佳方案。

相关问题拓展阅读：

数据库中聚集索引和非聚集索引的区别 知乎

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249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更佳方法，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。

填充因子：

使用

选项可以指定

使用现有数据创建新索引时将每页填满到什么程度。由于在页填充时

必须花时间来拆分页，因此填充因子会影响性能。坦衫巧

仅在创建或重新生成索引时使用填充因子。页面不会维护在任何特定的填充水平上。

的默认值为

0，有效值介于

和

之间。fillfactor

设置为

或

时，叶级别几乎完全填满，但至少会保留一个其他索引行的空间。这样设置后，叶级别空间会得到有效利用，而且仍有空间可以在必须拆分页之前进行有限扩展让键。很少需要更塌皮改

的默认值，因为可以使用

或

语句来覆盖其对于指定索引的值。

SERVER提供了两种索引：聚集索引和非聚集索引。其中聚集索引表示表中存储的数据按照索引的顺序存储，检索效率比非聚集索引高，但对数据更新影响较大。非聚集索引表示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，非聚集索引检索效率比聚集索引低，但对数据更新影响较小。

聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组前迅合索引），就像簿按姓氏和名字进行组织一样。

非聚集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扰耐种顺序存储（这可以由聚集索引规定）。对于非聚集索慧李此引，可以为在表非聚集索引中查找数据时常用的每个列创建一个非聚集索引。有些书籍包含多个索引。例如，一本介绍园艺的书可能会包含一个植物通俗名称索引，和一个植物学名索引，因为这是读者查找信息的两种最常用的方法。

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数据库中的索引到底有什么用啊

索引 使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓（lname）列。 如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。 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。 数据库使用索引的方式与您使用书籍中的索引的方式很相似：它搜索索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。 在数据库关系图中，您可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。 当保存索引所附加到的表，或保存该表所在的关系图时，索引将保存在数据库中。 有关详细信息，请参见创建索引。 注意;并非所有的数据库都以相同的方式使用索引。 有关更多信息，请参见数据库服务器注意事项，或者查阅数据库文档。 作为通用规则，只有当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创建索引。 索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。 在多数情况下，索引用于数据检索的速度优势大大超过它的。 索引列 可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。 多列索引使您可以区分其中一列可能有相同值的行。 如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。 例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。 确定索引的有效性： 检查查询的 WHERE 和 JOIN 子句。 在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。 对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。 考虑已在表上创建的索引数量。 最好避免在单个表上有很多索引。 检查已在表上创建的索引的定义。 最好避免包含共享列的重叠索引。 检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。 比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。 索引类型 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。 有关数据库所支持的索引功能的详细信息，请参见数据库文档。 提示：尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键或唯一约束。 唯一索引唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。 当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。 数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。 例如，如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。 主键索引数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。 该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。 该索引要求主键中的每个值都唯一。 当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。 聚集索引在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。 一个表只能包含一个聚集索引。 如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。 与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

ACCess中索引,主索引,关键字,主关键字,主键是什么意思?主关键字与主键有什么区别?

1、索引可以加快表的查询速度，通常我们将经常用来查询的一个或者几个字段设置为索引，但不宜过多，3个内最好； 2、索引是建立在一个表上的说法，而主索引是建立在多个表上的，比如从多个表组成了一个视图A，而这个视图又包含了多个表里的索引，那么视图A里再设置索引，就叫主索引。 3、主键（关键字）是一个表里能够唯一区分开每条数据的字段，主键主要作用是用来和其他表进行关联的；虽然一个表可能存在多个能够区分开每条数据的字段，但我们通常选择最为有意思，易于关联其他表的那个字段作为主键。 4、主关键字如同2里的说法：主关键字是建立在一个表上的说法，而主关键字是建立在多个表上的，比如从多个表组成了一个视图A，而这个视图又包含了多个表里的关键字，那么视图A里再设置索引，就叫主关键字。

数据库的优化

查询语句优化：避免过多的表关联，注意where 中的字段顺序，先过滤有索引的，能尽量缩小数据范围的等。 索引优化：合理分析并设置、调整索引。 表结构优化：如果数据量过大，纵向或者横向拆分表。 纵向拆，将前n个字段放在一个表，后面m个放另一个表。 横向：满足一定条件的数据放一个表，比如公司员工特别多，男雇员放一个，女雇员放一个表，人妖放一个表。 存储方式优化：通过不同的存储空间或者表分区，将数据存放在不同的存储区域，达到充分利用IO的目的