sql索引分为几种（sql索引分为几类）

本文目录

• sql索引分为几类
• Sql查询索引 （应该用组合索引）求教大神指教
• sql2005里面共有几种索引
• sql中什么是索引 有哪两种,有什么特点
• 索引有哪几种类型
• mysql有几种索引类型使用索引时都有那些地方要注意sql优化原则

sql索引分为几类

不同数据库中提供了不同的索引类型，**LServer中的索引有两种：聚集索引(CLUSTERED）和非聚集索引(NONCLUSTERED）。
索引区别：
聚集索引：
聚集索引基于数据行的键值，在表内排序和存储这些数据行。每个表只能有一个聚集索引，应为数据行本分只能按一个顺序存储。
在聚集索引中，表中各行的物理顺序与索引键值的逻辑（索引）顺序相同。聚集索引通常可加快UPDATE和DELETE操作的速度，因为这两个操作需要读取大量的数据。创建或修改聚集索引可能要花很长时间，因为执行这两个操作时要在磁盘上对表的行进行重组。
非聚集索引：
因为一个表中只能有一个聚集索引，如果需要在表中建立多个索引，则可以创建为非聚集索引。表中的数据并不按照非聚集索引列的顺序存储，但非聚集索引的索引行中保存了非聚集键值和行***，可以快捷地根据非聚集键的值来定位记录的存储位置。
延伸阅读：
无论是聚集索引，还是非聚集索引，都可以是唯一索引(UNIQUE)
。在**L Server中，当唯一性是数据本身的特点时，可创建唯一索引，但索引列的组合不同于表的主键。例如，如果要频繁查询表a（该表主键为列a_id）的列a_name，而且要保证姓名是唯一的，则在列a_name上创建唯一索引。如果用户为多个员工输入了相同的姓名，则数据库显示错误，并且不能保存该表。

Sql查询索引 （应该用组合索引）求教大神指教

索引一般分为聚集索引和非聚集索引，表的主键一般都是聚集索引，是自动创建的，而其他字段可以创建成为非聚集索引，索引相当于书本的目录，用于快速检索。创建方法如下：
CREATE NONCLUSTERED 索引名称 ON 表名(字段)
你上面的就是CREATE NONCLUSTERED INDEX_Staff_TypeId on Staff (TypeId)
CREATE NONCLUSTERED INDEX_Staff_mondId on Staff (mondId)

索引是你在查询的时候进行快速检索，是自动实现的，所以怎么使用就不用说了吧

sql2005里面共有几种索引

聚集索引:
聚集索引基于聚集索引键按顺序排序和存储表或视图中的数据行。聚集索引按 B 树索引结构实现，B 树索引结构支持基于聚集索引键值对行进行快速检索。
非聚集索引:
既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引，也可以根据堆来定义非聚集索引。非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符。此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行。索引中的行按索引键值的顺序存储，但是不保证数据行按任何特定顺序存储，除非对表创建聚集索引。
唯一索引:
唯一索引确保索引键不包含重复的值，因此，表或视图中的每一行在某种程度上是唯一的。
聚集索引和非聚集索引都可以是唯一索引。
包含性列索引:
一种非聚集索引，它扩展后不仅包含键列，还包含非键列。
索引视图:
视图的索引将具体化（执行）视图，并将结果集永久存储在唯一的聚集索引中，而且其存储方法与带聚集索引的表的存储方法相同。创建聚集索引后，可以为视图添加非聚集索引。
全文索引:
一种特殊类型的基于标记的功能性索引，由 Microsoft **L Server 全文引擎 (MSFTE**L) 服务创建和维护。用于帮助在字符串数据中搜索复杂的词。
XML(xml 数据类型列的索引):
xml 数据类型列中 XML 二进制大型对象 (BLOB) 的已拆分持久表示形式。

sql中什么是索引 有哪两种,有什么特点

微软的**L 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，您可以快速地从自典中查到这个字。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”。

索引有哪几种类型

目前主要有以下几种索引类型FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

1、FULLTEXT：即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX使用，不过目前只有CHAR、VARCHAR ，TEXT列上可以创建全文索引。

2、HASH：由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找，因此具有极高的效率。

3、BTREE：BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。这是My**L里默认和最常用的索引类型。

4、RTREE：RTREE在My**L很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

索引简介：

在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。

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。数据库使用索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的**L语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。

当表中有大量记录时，若要对表进行查询，第一种搜索信息方式是全表搜索，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录，这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O操作。

mysql有几种索引类型使用索引时都有那些地方要注意sql优化原则

My**L索引类型包括：
一、普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制。有以下几种创建方式：
1.创建索引
代码如下:
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。
2.修改表结构
代码如下:
ALTER mytable ADD INDEX ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定。
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX (username(length)) );
-- 删除索引的语法：
DROP INDEX ON mytable;
二、唯一索引
它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：
代码如下:
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
-- 修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE ON (username(length))
-- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE (username(length)) );
三、主键索引
它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。
四、组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );
为了进一步榨取My**L的效率，就要考虑建立组合索引。
二：使用索引的注意事项
使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：
1.索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
2.使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
3.索引列排序
My**L查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
4.like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
5.不要在列上进行运算
select * from users where YEAR(adddate)《2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成:
select * from users where adddate《‘2007-01-01’;
6.不使用NOT IN和《》操作。
三：sql优化原则
常见的简化规则如下：
1.不要有超过5个以上的表连接（JOIN）
2.考虑使用临时表或表变量存放中间结果。
3.少用子查询
4.视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜。
5.连接的表越多，其编译的时间和连接的开销也越大，性能越不好控制。
6.最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行。
7.优先执行那些能够大量减少结果的连接。
8.拆分的好处不仅仅是减少**L Server优化的时间，更使得**L语句能够以你可以预测的方式和顺序执行。
如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么很可能意味着设计上的**。