資料庫建立索引

Ⅰ 在數據表中索引有什麼用，怎麼建立索引

索引用於快速找出在某個列中有一特定值的行，不使用索引，Mysql必須從第一條記錄開始讀完整個表，直到找出相關的行，表越大，查詢數據所花費的時間就越多。建立索引的操作步驟如下：

1、首先我們打開一個要操作的數據表，如下圖所示，我們需要給name欄位添加索引。

Ⅱ 資料庫中建立索引的目的是為了

這是因為，創建索引可以大大提高系統的性能。最主要的原因是可以大大加快數據的檢索速度；而創建的唯一性索引，可以保證資料庫表中每一行數據的唯一性。另外，索引可以加速表和表之間的連接，特別是在實現數據的參考完整性方面特別有意義。在使用分組和排序子句進行數據檢索時，同樣可以顯著減少分組和排序的時間。

Ⅲ mysql資料庫怎麼創建索引

普通索引 添加INDEX

ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )

下面演示下給user表的name欄位添加一個索引
mysql資料庫如何創建索引
mysql資料庫如何創建索引

主鍵索引 添加PRIMARY KEY

ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
mysql資料庫如何創建索引
mysql資料庫如何創建索引

唯一索引 添加UNIQUE

ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
mysql資料庫如何創建索引

全文索引 添加FULLTEXT

ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
mysql資料庫如何創建索引

如何添加多列索引

ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
mysql資料庫如何創建索引

Ⅳ 資料庫表如何建立索引

可以建立索引的；至於建立聚集索引或者是非聚集索引，那要看你這個時間欄位的具體情況以及使用或變更頻繁程度。 一般來說，適合建立聚集索引的要求：「既不能絕大多數都相同，又不能只有極少數相同」的規則。 先說說一個誤區：有人認為：只要建立索引就能顯著提高查詢速度。這個想法是很錯誤的。建立非聚集索引，確實，一般情況下可以提高速度，但是一般並不會達到你想要的速度。只有在適當的列建立適當的（聚集）索引，才能達到滿意的效果。 下面的表總結了何時使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。 動作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引 列經常被分組排序 應應 返回某范圍內的數據 應 不應 一個或極少不同值 不應 不應 小數目的不同值 應 不應 大數目的不同值 不應 應 頻繁更新的列 不應 應 外鍵列 應應 主鍵列 應應 頻繁修改索引列 不應 應 別的就要看你的理解了。

Ⅳ 我的這個資料庫 應該怎麼建立索引

如果你的表真的就是只有這么幾個欄位和這么多記錄，那建不建索引對效率應該產生不了太大的影響。SQL全在內存里查詢，速度會很快，而且你的查詢語句基本都是列出所有數據，sql基本都要全表掃描了。
真正影響效率的可能是網路。

Ⅵ 資料庫建立索引怎麼利用索引查詢

1.合理使用索引
索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。
索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：
在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。
在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。
在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。
如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。
使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而 使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量 數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。
(1)在下面兩條select語句中:
SELECT * FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0;
SELECT * FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;
如果數據表中的數據field1都>=0,則第一條select語句要比第二條select語句效率高的多，因為第二條select語句的第一個條件耗費了大量的系統資源。
第一個原則：在where子句中應把最具限制性的條件放在最前面。
(2)在下面的select語句中:
SELECT * FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;
若有索引index(a,b,c)，則where子句中欄位的順序應和索引中欄位順序一致。
第二個原則：where子句中欄位的順序應和索引中欄位順序一致。
——————————————————————————
以下假設在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。
——————————————————————————
(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快
SELECT * FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]
因為後者在索引掃描後要多一步ROWID表訪問。
(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢
因為前者可以迅速定位索引。
(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢，
因為後者不使用索引。
(6) 使用函數如：
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。
如果一個表有兩萬條記錄，建議不使用函數；如果一個表有五萬條以上記錄，嚴格禁止使用函數！兩萬條記錄以下沒有限制。
(7) 空值不在索引中存儲，所以
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。
(8) 不等式如
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。
相似地，
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。
(9) 多列索引，只有當查詢中索引首列被用於條件時，索引才能被使用。
(10) MAX，MIN等函數，使用索引。
SELECT max(field2) FROM tb 所以，如果需要對欄位取max，min，sum等，應該加索引。
一次只使用一個聚集函數，如：
SELECT 「min」=min(field1), 「max」=max(field1) FROM tb
不如：SELECT 「min」=(SELECT min(field1) FROM tb) , 「max」=(SELECT max(field1) FROM tb)
(11) 重復值過多的索引不會被查詢優化器使用。而且因為建了索引，修改該欄位值時還要修改索引，所以更新該欄位的操作比沒有索引更慢。
(12) 索引值過大（如在一個char(40)的欄位上建索引），會造成大量的I/O開銷（甚至會超過表掃描的I/O開銷）。因此，盡量使用整數索引。 Sp_estspace可以計算表和索引的開銷。
(13) 對於多列索引，ORDER BY的順序必須和索引的欄位順序一致。
(14) 在sybase中，如果ORDER BY的欄位組成一個簇索引，那麼無須做ORDER BY。記錄的排列順序是與簇索引一致的。
(15) 多表聯結（具體查詢方案需要通過測試得到）
where子句中限定條件盡量使用相關聯的欄位，且盡量把相關聯的欄位放在前面。
SELECT a.field1,b.field2 FROM a,b WHERE a.field3=b.field3
field3上沒有索引的情況下:
對a作全表掃描，結果排序
對b作全表掃描，結果排序
結果合並。
對於很小的表或巨大的表比較合適。
field3上有索引
按照表聯結的次序，b為驅動表，a為被驅動表
對b作全表掃描
對a作索引范圍掃描
如果匹配，通過a的rowid訪問
(16) 避免一對多的join。如：
SELECT tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1.field2=tb2.field2 AND tb1.field2=『BU1032』 AND tb2.field2= 『aaa』
不如：
declare @a varchar(80)
SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=『aaa』
SELECT tb1.field3,tb1.field4,@a FROM tb1 WHERE field2= 『aaa』
(16) 子查詢
用exists/not exists代替in/not in操作
比較：
SELECT a.field1 FROM a WHERE a.field2 IN(SELECT b.field1 FROM b WHERE b.field2=100)
SELECT a.field1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.field2=b.field1 AND b.field2=100)
SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)
SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE b.field2=a.field1)
(17) 主、外鍵主要用於數據約束，sybase中創建主鍵時會自動創建索引，外鍵與索引無關，提高性能必須再建索引。
(18) char類型的欄位不建索引比int類型的欄位不建索引更糟糕。建索引後性能只稍差一點。
(19) 使用count(*)而不要使用count(column_name)，避免使用count(DISTINCT column_name)。
(20) 等號右邊盡量不要使用欄位名，如：
SELECT * FROM tb WHERE field1 = field3
(21) 避免使用or條件，因為or不使用索引。
2.避免使用order by和group by字句。
因為使用這兩個子句會佔用大量的臨時空間(tempspace),如果一定要使用，可用視圖、人工生成臨時表的方法來代替。
如果必須使用，先檢查memory、tempdb的大小。
測試證明，特別要避免一個查詢里既使用join又使用group by，速度會非常慢！
3.盡量少用子查詢，特別是相關子查詢。因為這樣會導致效率下降。
一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。
4．消除對大型錶行數據的順序存取
在 嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。
比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢 10億行數據。
避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。
例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個 表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。
還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。
下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
這樣就能利用索引路徑處理查詢。
5．避免困難的正規表達式
MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」
即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。
另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。
6．使用臨時表加速查詢
把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>「98000」
ORDER BY cust.name
如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>;0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然後以下面的方式在臨時表中查詢：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>「98000」
臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。
7．用排序來取代非順序存取
非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。

Ⅶ 資料庫中創建索引

唯一索引、聚簇索引
create cluster index 名字 on student(sno)
create unique index 名字 on sc(sno asc,cno desc)

填充因子作用是,如果你資料庫寫刪轉多,就把因子設為60,,平常就填充85效率不錯

Ⅷ 資料庫索引怎麼建立

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越來越好ing
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資料庫索引是什麼，有什麼用，怎麼用 轉載
2018-12-04 23:30:36
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越來越好ing

碼齡2年

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下面是關於資料庫索引的相關知識：

簡單來說，資料庫索引就是資料庫的數據結構！進一步說則是該數據結構中存儲了一張表中某一列的所有值，也就是說索引是基於數據表中的某一列創建的。總而言之：一個索引是由表中某一列上的數據組成，並且這些數據存儲在某個數據結構中。

2.索引的作用。舉個例子，假設有一張數據表Emplyee，該表有三列：

表中有幾萬條記錄。現在要執行下面這條查詢語句，查找出所有名字叫「Jesus」的員工的詳細信息

3.如果沒有資料庫索引功能，資料庫系統會逐行的遍歷整張表，對於每一行都要檢查其Employee_Name欄位是否等於「Jesus」。因為我們要查找所有名字為「Jesus」的員工，所以當我們發現了一條名字是「Jesus」的記錄後，並不能停止繼續查找，因為可能有其他員工也叫「Jesus」。這就意味著，對於表中的幾萬條記錄，資料庫每一條都要檢查。這就是所謂的「全表掃描」（ full table scan）

4.而資料庫索引功能索引的最大作用就是加快查詢速度，它能從根本上減少需要掃表的記錄/行的數量。

5.如何創建資料庫索引。可以基於Employee表的兩列創建索引即可：

拓展資料：

索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，使用索引可快速訪問資料庫表中的特定信息。如果想按特定職員的姓來查找他或她，則與在表中搜索所有的行相比，索引有助於更

Ⅸ 資料庫。寫出建立索引的操作步驟

首先打開SQL2005 管理平台。連接好資料庫。

打開目錄：資料庫-->系統資料庫-->master-- >表-->系統表-->dbo.student-->索引。。這里我只是拿student來舉例。你可以選擇其他表方法一樣的。右擊索引選擇新建索引。彈出新建索引的窗口。

首先要填好索引的名稱。可以選擇聚集，非聚集，主XML三種索引類型。這里就選擇非聚集。
還有添加列，不添加就建立不了的。我們就添加《學號》這一列吧。選擇確定

我們刷新一下目錄，索引 kk 已經建立好了。ok

第二種方法是通過代碼來實現：
首先單擊新建查詢進入編寫代碼的窗口。

編寫下面的代碼：
create nonclustered index kk on student(姓名)
語句 nonclustered index：就是索引的類型為非聚集索引。
kk：索引的名稱。
on student：在表student里。
括弧里的：姓名是欄位的意思。
編譯執行代碼。

刷新查看索引，已經建立好了。