索引是可以提高查询效率。
现有表A
ID(主健)
name
表B
id(不是主健,没有索引)
name
那么我查询。
select * from a where name='张三'
select * from b where name='张三'
那么效率快啊?假设表中己有三百万条数据。
我的意思就是这样子。索引可以提高查询效率,但也就是只有查询索引所在列时,效率才会高。也就是说如果改成
select * from a where id='张三'
select * from b where id='张三'
那么有索引的就比没索引的快,因为ID列就是索引所在列。
是不是这样子啊,各位大侠。。
现有表A
ID(主健)
name
表B
id(不是主健,没有索引)
name
那么我查询。
select * from a where name='张三'
select * from b where name='张三'
那么效率快啊?假设表中己有三百万条数据。
我的意思就是这样子。索引可以提高查询效率,但也就是只有查询索引所在列时,效率才会高。也就是说如果改成
select * from a where id='张三'
select * from b where id='张三'
那么有索引的就比没索引的快,因为ID列就是索引所在列。
是不是这样子啊,各位大侠。。
select * from b where name='张三' (id不是索引)
效率一样
select * from a where id='张三' (id是索引)select * from a where name='张三'(id不是索引)
第一个快
是不是这样子啊,各位大侠
求解
(一)深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引: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)。
下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前
几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a” 开头并以“z”结尾的,那
么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您
的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是
“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内
容。 我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。 如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发
音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要查的字,而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字,然后根
据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并
不是真正的正文的排序方法,比如您查“张”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672
页,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页码却是63 页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。很显
然,这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方,现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他
们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要
的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到您所需要的页码。 我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。 通过以上例子,我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。 进一步引申一下,我们可以很容易的理解:每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序。
实际开发中,查询是直接select * from 表,多些,还是基于视图查询多些?
实际开发中,对查询结果,是用游标处理多些,还是不用游标处理?
多谢