数据库索引优秀的原因有哪些

本篇内容介绍了“数据库索引优秀的原因有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

处理数据库索引的简短指南

数据库索引通常很糟糕。只有在设计和有效地使用时才实现数据库索引的权力。否则，索引是磁盘空间和数据库性能的纯粹浪费。但是你不想浪费磁盘空间，所以让我们快速通过一些您需要正确设计和使用索引所需的内容。

只有一个原因创建数据库索引 -  仅在数据库上提供现有或将来的查询负载，即必须根据当前或预期的使用设计索引。所有主要数据库都提供了一种监控索引使用的方法。

使用where子句

SQL查询中的WHERE子句过滤数据。索引在基于某些关键列以预定义的顺序存储数据时，在滤除数据中有助于滤除数据。如果查询使用这些键列，将使用索引，滤波器将更快。

当在Where子句中引用密钥列时，索引的存在不保证其使用情况。因此，您必须确保正在使用索引。大多数数据库都有一个名为查询引擎的组件，该组件决定了许多执行计划中的哪一个来确保查询的最快结果。

查询引擎伴随着解释命令，帮助我们获取执行计划并列出计划的每一步的成本。

有效地使用数据类型

数据库支持只有少量数据类型。已创建所有数据类型以提供特定目的。如果您不使用旨在服务该目的的数据类型，您将在数据库上放入额外的负载以进行隐式铸造，额外的磁盘空间等。

避免的简单方法是使用DateTime来存储日期和时间，使用整数来存储整数。不要使用VARCHAR将所有内容从数字存储到JSON对象。大多数数据库现在支持JSON作为本机数据类型。这意味着您可以使用SQL有效地存储和检索来自数据库中的JSON对象的数据。

不要过度索引

索引创建必须在利用磁盘空间，增加管理开销和增加查询性能之间进行平衡。您无法创建索引以将空间保存为数据库查询性能。您还无法在所有列上创建索引以提供所有查询。它不像那样工作。

您必须通过识别以下内容来检查查询工作负载 -

• 用于过滤Filter数据的列。

• 用于联结Join表的列。

• 用于排序Order数据的列。

• 用于分组Group数据的列。

• 用于过滤，Join，Oder或Group的组合使用的列。

这五件事将决定需要创建多少个索引，索引列应该在索引中有什么组合，优先顺序。

请注意，Column_P上的索引IDX_A，Column_Q DESC与

• Column_Q中的索引IDX_A，列P或，

• index idx_b在column_p desc上，列q

还要确保您使用一些工具或脚本来标识数据库中是否存在重复索引。

知道不使用索引时

谨防样品条款的诱惑。这是一个指数杀手。知道索引的第一列必须始终存在于要使用的查询的过滤器，订单，加入或组操作中。如果您使用LACE子句使用索引过滤数据，则您应该知道您无法期望索引在类似于“%的东西”中的内容。

当数据库引擎无法隐式地映射数据类型，字符集或索引列的排序时，也没有使用索引。有关此内容的更多详细信息，并查找更多关于索引的限制，请使用此链接。

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