經(jīng)典word整理文檔，僅參考，雙擊此處可刪除頁(yè)眉頁(yè)腳。本資料屬于網(wǎng)絡(luò)整理，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系刪除，謝謝！數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化是一個(gè)很廣的范圍涉及到的東西比較多,并且每個(gè)特定的數(shù)據(jù)庫(kù)程也是不一樣的.因?yàn)閮?yōu)化的很大一部分最終都要跟具體的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)細(xì)節(jié)打交道針對(duì)所有的數(shù)據(jù)庫(kù)都一一詳細(xì)闡述,如果那樣恐怕寫幾本書都寫不完.只能針對(duì)一些比較通用的,經(jīng)常用到的的東西進(jìn)行一個(gè)討論一般情況下數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化指的就是查詢性能的優(yōu)化(上來說不應(yīng)該是這樣的),讓數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)查詢的響應(yīng)盡可能的快僅對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)本身而言查詢性能的因素從理論上來講，包括數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)設(shè)置(,i/o,),索引分區(qū)每種數(shù)據(jù)庫(kù)或多或少都有一些自己特定的索引如除了常規(guī)索引之外還有反向索引,位圖索引函數(shù)索引,應(yīng)用程序域索引等等,能夠讓用戶對(duì)數(shù)據(jù)的邏輯組織有著更為精確的控制而沒有這么多的索引大體來說的索引分為兩種:聚集索引和非聚集索引在分區(qū)方面和比較相似的分區(qū)更為繁瑣一些,的版本越來越高,其分區(qū)操作也趨向于簡(jiǎn)潔一個(gè)詳細(xì)的討論.,sqlserver,會(huì)給與我們更多的可探討的范圍.因?yàn)橐懻撍饕謪^(qū)因此有必要建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),不然只是泛泛而談,該數(shù)據(jù)庫(kù)只有一張表:,--,--,--,--,--,----ON[PRIMARY],.默認(rèn)情況下，,日志文件系統(tǒng)最主要的文件,在很多的專業(yè)書籍里面數(shù)據(jù)庫(kù)就是指的靜態(tài)的數(shù)據(jù)文件數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)或者數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例指的是一組進(jìn)程如日志進(jìn)程,數(shù)據(jù)緩沖進(jìn)程，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽進(jìn)程等這些進(jìn)程作用在各種文件上面。不說了扯遠(yuǎn)了:,--------萬條名叫王**?**?,25,?深圳?,??,?應(yīng)用工程部?,?2007-06-ini??,??,?系統(tǒng)終端部?,?2007-06-??,??,?研發(fā)中心-06-??,??,?行政部?,?2007-06-?深圳男?,?業(yè)務(wù)合作部-06-萬條記錄。為什么我不用更多的數(shù)據(jù)呢,,如果數(shù)據(jù)非常多那當(dāng)我改變數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置時(shí)候,會(huì)耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間,不太方便索引是各種關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)最常見的一種邏輯單元,對(duì)于提高檢索數(shù)據(jù)速度有著至關(guān)重要的作用,索引的原理是根據(jù)索引值得到行指針快速定位到數(shù)據(jù)庫(kù)記錄這是最常見的索引,B*樹結(jié)構(gòu)的索引其樹結(jié)構(gòu)與二叉樹比較類似id樹索引在檢索高基數(shù)數(shù)據(jù)列(高基數(shù)列是指該列有很多不同的值之和與該列所有值的個(gè)數(shù)之和的比成為列基數(shù))時(shí)提供了比較好的性能由分支塊和葉塊組成在樹結(jié)構(gòu)中位于最底層的快成為葉塊rowid.在葉節(jié)點(diǎn)的上面是分支塊用來導(dǎo)航結(jié)構(gòu),包含了索引列(關(guān)鍵字),如圖所示:50rowid這種索引是用得最多的基本上所有的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)都支持這種索引,B*,更多是因?yàn)樗拇鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)有著普遍的意義,B*樹的索引B*解的索引不是嗎這是我為什么把它放在最前面的原因.2:,里很重要的一個(gè)索引.也有類似的索引不過叫聚簇索引,,雖然聚簇和聚集僅有一字之差的聚集索引還是有很多的不同的的聚簇索引可以針對(duì)多表根據(jù)多個(gè)表相同列的不同值,將相關(guān)數(shù)據(jù)聚集在周圍聚集索引也有類似的意思,在聚簇是內(nèi)部的一個(gè)對(duì)象就像基本表視圖.聚簇索引就是對(duì)聚簇進(jìn)行的索引由于比較復(fù)雜在此不詳細(xì)討論,里引直接作用在表上因此不可以將二者混淆反正不能等同來看就是了.的聚集索引:安”的拼音是“an”拼音排序漢字的字典是以英文字母“a”開頭并以“z”結(jié)尾的，那么安”“a”“”張的拼音是“zhang”我們把這種正文內(nèi)容本身就是一種按照一定規(guī)則排列的目錄稱為“聚集索引。.偏旁部首”查到您要找的字，然后根據(jù)這個(gè)字后的頁(yè)碼直接翻到某頁(yè)來找到您要找的字。但您結(jié)合“”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“到在查部首之后的檢字表中頁(yè)，檢字表中“的上面是“的下面是”“””總而言之,聚集索引就是使與被索引的值相關(guān)的行數(shù)據(jù)塊集中在一起這樣首先縮小了掃描范圍而且定位數(shù)據(jù)的時(shí)間短,可以想象一下查字典的時(shí)候,”a”發(fā)音開頭的字a字母里面找,a字母找完了,B*id3:B*樹索引每個(gè)葉塊只包含兩種數(shù)據(jù)一種是索引項(xiàng),引項(xiàng)所在行的行指針,當(dāng)查詢的數(shù)據(jù)匹配該索引項(xiàng)數(shù)據(jù)的時(shí)候,將會(huì)取出對(duì)應(yīng)的行指針.B*B上按照組成聚集索引的列順序排列在磁盤上.足I/OB本例中創(chuàng)建出來的索引“indexname1”謂詞中的所有列。即在執(zhí)行此查詢期間，B“value”(col1,col2,col3)。=總5:B*索引來說它的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)是不一樣的索引中在索引條目和行之間有一對(duì)一的關(guān)系.對(duì)于位圖索引,圖同時(shí)指向許多行這對(duì)于基本上只讀的低基數(shù)(數(shù)據(jù)只有很少的幾個(gè)截然不同的值)比如說,代表男,N代表女,對(duì)于有幾百萬行數(shù)據(jù)的表來說,B*B*,BETWEEN<和或在或唯一地標(biāo)識(shí)雇員。LastNameFirstName、id2000id1id號(hào)都不同的字段作為聚集索引也不符合“大數(shù)目的不同值情況下不應(yīng)建立聚合索引”規(guī)(2):(用到索引)毫秒（毫秒（5name='王小雪'12“索引覆蓋(約)id(約)by的資料說小數(shù)據(jù)量情況下，用聚集索引排序列比非聚集索引作為排序列快，水可載舟，亦可覆舟”“”60和name='王小雪'*王小雪'idname='王小雪中有一個(gè)“”在SARGName=?張三?，價(jià)格5000<Name=??價(jià)格?王原因是通配符'%''%'如name=?王小雪?emdate>?2007-01-10?不會(huì)全表掃描而王小雪?emdate>?2007-01-10?但是據(jù)我觀察,情況不是這樣的王小雪'emdate>'2007-06-08'在有聚集索引的情況下(無論聚集索引建在哪些字段上)由上可以得出結(jié)論,就不會(huì)引起全表掃描,沒有聚集索引形式的語(yǔ)句最典型的情況就是包括非操作符的語(yǔ)句，如：NOT!=、!<!>INABS(?%?SARG價(jià)格王小雪'name='聶海'王小雪'name='聶海'比in因?yàn)樽髁司奂饕?scan,所以雖然查詢使用了聚集索引,但并不意味著比全表掃描快上的聚集索引查詢?cè)谀撤N意義上來說也是一種全表掃描,在這種情況下和inin替innot的語(yǔ)法為io執(zhí)行過程打開查詢分析器的消息欄就可以看到,io1inin6:charindex()和前面加通配符%的前面加上通配符%效率是低下的。但有的資料介紹說，用函數(shù)charindex()小雪王小雪'85626ms100王小雪'對(duì)于一些超大型的表，分區(qū)是非常有用的。分區(qū)是一種邏輯概念，和.的索引進(jìn)行訪問，所謂分區(qū)，通俗點(diǎn)講，就是把表按一定的規(guī)律劃分成更小的邏輯單位不以表為單位進(jìn)行訪問而先在表的基礎(chǔ)上判斷數(shù)據(jù)在哪個(gè)分區(qū)進(jìn)行訪問正確的分區(qū)有利于提高查詢性能例如有一個(gè)非常大的表,存儲(chǔ)了一些銷售記錄查詢總是按銷售季度來執(zhí)行這個(gè)查詢----每個(gè)銷售季度包含幾十萬個(gè)記錄個(gè)數(shù)據(jù)集的一個(gè)相當(dāng)小的數(shù)據(jù)但是給予銷售季度的檢索卻的確是不太可行的,而以這種方式執(zhí)行索引范圍掃描是可怕的為了處理許多查詢?nèi)蝿?wù),全表掃描但是結(jié)果卻必須掃描幾百萬個(gè)記錄其中絕大部分不使用我們的查詢?nèi)蝿?wù),就可以按季度隔離數(shù)據(jù)這樣當(dāng)我們?yōu)槿我庵付ǖ募径热ゲ樵償?shù)據(jù)時(shí).這是所有可能的解決方案種最好的方案的分區(qū)使用.表分區(qū)主要指的是范圍分區(qū)，(貌似比較單一，里我目前還沒有看到).對(duì)多的統(tǒng)計(jì)吧。下面一步一步來，