ホームページ php教程 php手册 优化SQL Server索引的小技巧

优化SQL Server索引的小技巧

Jun 13, 2016 am 10:05 AM
server sql 最適化 できる そして 小さい スキル 検出 索引 調整

SQL Server中有几个可以让你检测、调整和优化SQL Server性能的工具。在本文中,我将说明如何用SQL Server的工具来优化数据库索引的使用,本文还涉及到有关索引的一般性知识。
关于索引的常识

影响到数据库性能的最大因素就是索引。由于该问题的复杂性,我只可能简单的谈谈这个问题,不过关于这方面的问题,目前有好几本不错的书籍可供你参阅。我在这里只讨论两种SQL Server索引,即clustered索引和nonclustered索引。当考察建立什么类型的索引时,你应当考虑数据类型和保存这些数据的column。同样,你也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。
索引的类型
如果column保存了高度相关的数据,并且常常被顺序访问时,最好使用clustered索引,这是因为如果使用clustered索引,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。同样,在搜寻控制在一定范围内的情况下,对这些column也最好使用clustered索引。这是因为由于物理上重排数据,每个表格上只有一个clustered索引。
与上面情况相反,如果columns包含的数据相关性较差,你可以使用nonculstered索引。你可以在一个表格中使用高达249个nonclustered索引——尽管我想象不出实际应用场合会用的上这么多索引。
当表格使用主关键字(primary keys),默认情况下SQL Server会自动对包含该关键字的column(s)建立一个独有的cluster索引。很显然,对这些column(s)建立独有索引意味着主关键字的唯一性。当建立外关键字(foreign key)关系时,如果你打算频繁使用它,那么在外关键字cloumn上建立nonclustered索引不失为一个好的方法。如果表格有clustered索引,那么它用一个链表来维护数据页之间的关系。相反,如果表格没有clustered索引,SQL Server将在一个堆栈中保存数据页。
数据页
当索引建立起来的时候,SQLServer就建立数据页(datapage),数据页是用以加速搜索的指针。当索引建立起来的时候,其对应的填充因子也即被设置。设置填充因子的目的是为了指示该索引中数据页的百分比。随着时间的推移,数据库的更新会消耗掉已有的空闲空间,这就会导致页被拆分。页拆分的后果是降低了索引的性能,因而使用该索引的查询会导致数据存储的支离破碎。当建立一个索引时,该索引的填充因子即被设置好了,因此填充因子不能动态维护。
为了更新数据页中的填充因子,我们可以停止旧有索引并重建索引,并重新设置填充因子(注意:这将影响到当前数据库的运行,在重要场合请谨慎使用)。DBCC INDEXDEFRAG和DBCC DBREINDEX是清除clustered和nonculstered索引碎片的两个命令。INDEXDEFRAG是一种在线操作(也就是说,它不会阻塞其它表格动作,如查询),而DBREINDEX则在物理上重建索引。在绝大多数情况下,重建索引可以更好的消除碎片,但是这个优点是以阻塞当前发生在该索引所在表格上其它动作为代价换取来得。当出现较大的碎片索引时,INDEXDEFRAG会花上一段比较长的时间,这是因为该命令的运行是基于小的交互块(transactional block)。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Hibernate フレームワークにおける HQL と SQL の違いは何ですか? Hibernate フレームワークにおける HQL と SQL の違いは何ですか? Apr 17, 2024 pm 02:57 PM

HQL と SQL は Hibernate フレームワークで比較されます。HQL (1. オブジェクト指向構文、2. データベースに依存しないクエリ、3. タイプ セーフティ)、SQL はデータベースを直接操作します (1. データベースに依存しない標準、2. 複雑な実行可能ファイル)。クエリとデータ操作)。

Win11 ヒントの共有: ワン トリックで Microsoft アカウントのログインをスキップする Win11 ヒントの共有: ワン トリックで Microsoft アカウントのログインをスキップする Mar 27, 2024 pm 02:57 PM

Win11 のヒントの共有: Microsoft アカウントのログインをスキップする 1 つのトリック Windows 11 は、新しいデザイン スタイルと多くの実用的な機能を備えた、Microsoft によって発売された最新のオペレーティング システムです。ただし、一部のユーザーにとっては、システムを起動するたびに Microsoft アカウントにログインしなければならないのが少し煩わしい場合があります。あなたがそのような人であれば、次のヒントを試してみるとよいでしょう。これにより、Microsoft アカウントでのログインをスキップして、デスクトップ インターフェイスに直接入ることができるようになります。まず、Microsoft アカウントの代わりにログインするためのローカル アカウントをシステムに作成する必要があります。これを行う利点は、

MIT の最新傑作: GPT-3.5 を使用して時系列異常検出の問題を解決する MIT の最新傑作: GPT-3.5 を使用して時系列異常検出の問題を解決する Jun 08, 2024 pm 06:09 PM

今日は、MIT が先週公開した記事を紹介します。GPT-3.5-turbo を使用して時系列異常検出の問題を解決し、時系列異常検出における LLM の有効性を最初に検証しました。プロセス全体に微調整はなく、GPT-3.5-turbo は異常検出に直接使用されます。この記事の核心は、時系列を GPT-3.5-turbo が認識できる入力に変換する方法とその設計方法です。 LLM が異常検出タスクを解決できるようにするためのプロンプトまたはパイプライン。この作品について詳しく紹介していきます。画像用紙タイトル:Large languagemodelscanbeゼロショタノマリデテ

ベテラン必携:C言語の*と&のヒントと注意点 ベテラン必携:C言語の*と&のヒントと注意点 Apr 04, 2024 am 08:21 AM

C 言語では、他の変数のアドレスを格納するポインタを表し、& は変数のメモリ アドレスを返すアドレス演算子を表します。ポインタの使用に関するヒントには、ポインタの定義、ポインタの逆参照、ポインタが有効なアドレスを指していることの確認が含まれます。アドレス演算子の使用に関するヒントには、変数アドレスの取得、配列要素のアドレスを取得するときに配列の最初の要素のアドレスを返すことなどが含まれます。 。ポインター演算子とアドレス演算子を使用して文字列を反転する実際の例。

改良された検出アルゴリズム: 高解像度の光学式リモートセンシング画像でのターゲット検出用 改良された検出アルゴリズム: 高解像度の光学式リモートセンシング画像でのターゲット検出用 Jun 06, 2024 pm 12:33 PM

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

C++ プログラムの最適化: 時間の複雑さを軽減する手法 C++ プログラムの最適化: 時間の複雑さを軽減する手法 Jun 01, 2024 am 11:19 AM

時間計算量は、入力のサイズに対するアルゴリズムの実行時間を測定します。 C++ プログラムの時間の複雑さを軽減するためのヒントには、適切なコンテナー (ベクター、リストなど) を選択して、データのストレージと管理を最適化することが含まれます。クイックソートなどの効率的なアルゴリズムを利用して計算時間を短縮します。複数の操作を排除して二重カウントを削減します。条件分岐を使用して、不必要な計算を回避します。二分探索などのより高速なアルゴリズムを使用して線形探索を最適化します。

Win11 の裏技が明らかに: Microsoft アカウントのログインをバイパスする方法 Win11 の裏技が明らかに: Microsoft アカウントのログインをバイパスする方法 Mar 27, 2024 pm 07:57 PM

Win11 のトリックが明らかに: Microsoft アカウントのログインをバイパスする方法 最近、Microsoft は新しいオペレーティング システム Windows11 を発表し、広く注目を集めています。以前のバージョンと比較して、Windows 11 はインターフェイスのデザインや機能の改善の点で多くの新しい調整を加えましたが、いくつかの議論も引き起こしました. 最も目を引く点は、ユーザーが Microsoft アカウントでシステムにログインすることを強制することです。ユーザーによっては、ローカル アカウントでログインすることに慣れており、個人情報を Microsoft アカウントにバインドすることに抵抗がある場合があります。

Go 言語の関数リファクタリング手法についての深い理解 Go 言語の関数リファクタリング手法についての深い理解 Mar 28, 2024 pm 03:05 PM

Go言語プログラム開発において、関数再構築スキルは非常に重要な部分です。関数の最適化とリファクタリングにより、コードの品質と保守性が向上するだけでなく、プログラムのパフォーマンスと可読性も向上します。この記事では、読者がこれらの手法をよりよく理解して適用できるように、Go 言語での関数再構築手法を具体的なコード例と組み合わせて詳しく説明します。 1. コード例 1: 重複したコード部分を抽出する 実際の開発では、コード部分が再利用されることがよくありますが、このとき、重複するコード部分を独立した機能として抽出することを検討できます。

See all articles