1. 可不可以在Oracle表中有大量數據時創建索引,這樣做有沒有不好的影響
oracle中視圖可以創建索引,沒有不好的影響,創建索引方法。
如下參考:
1.打開Navicat,如下圖所示。
2. 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。
3. mysql怎麼添加索引sql語句
1.索引作用
在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,資料庫利用各種各樣的快速定位技術,能夠大大提高查詢效率。特別是當數據量非常大,查詢涉及多個表時,使用索引往往能使查詢速度加快成千上萬倍。
例如,有3個未索引的表t1、t2、t3,分別只包含列c1、c2、c3,每個表分別含有1000行數據組成,指為1~1000的數值,查找對應值相等行的查詢如下所示。
SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3
此查詢結果應該為1000行,每行包含3個相等的值。在無索引的情況下處理此查詢,必須尋找3個表所有的組合,以便得出與WHERE子句相配的那些行。而可能的組合數目為1000×1000×1000(十億),顯然查詢將會非常慢。
如果對每個表進行索引,就能極大地加速查詢進程。利用索引的查詢處理如下。
(1)從表t1中選擇第一行,查看此行所包含的數據。
(2)使用表t2上的索引,直接定位t2中與t1的值匹配的行。類似,利用表t3上的索引,直接定位t3中與來自t1的值匹配的行。
(3)掃描表t1的下一行並重復前面的過程,直到遍歷t1中所有的行。
在此情形下,仍然對表t1執行了一個完全掃描,但能夠在表t2和t3上進行索引查找直接取出這些表中的行,比未用索引時要快一百萬倍。
利用索引,MySQL加速了WHERE子句滿足條件行的搜索,而在多表連接查詢時,在執行連接時加快了與其他表中的行匹配的速度。
2. 創建索引
在執行CREATE TABLE語句時可以創建索引,也可以單獨用CREATE INDEX或ALTER TABLE來為表增加索引。
1.ALTER TABLE
ALTER TABLE用來創建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)
其中table_name是要增加索引的表名,column_list指出對哪些列進行索引,多列時各列之間用逗號分隔。索引名index_name可選,預設時,MySQL將根據第一個索引列賦一個名稱。另外,ALTER TABLE允許在單個語句中更改多個表,因此可以在同時創建多個索引。
2.CREATE INDEX
CREATE INDEX可對表增加普通索引或UNIQUE索引。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)
table_name、index_name和column_list具有與ALTER TABLE語句中相同的含義,索引名不可選。另外,不能用CREATE INDEX語句創建PRIMARY KEY索引。
3.索引類型
在創建索引時,可以規定索引能否包含重復值。如果不包含,則索引應該創建為PRIMARY KEY或UNIQUE索引。對於單列惟一性索引,這保證單列不包含重復的值。對於多列惟一性索引,保證多個值的組合不重復。
PRIMARY KEY索引和UNIQUE索引非常類似。事實上,PRIMARY KEY索引僅是一個具有名稱PRIMARY的UNIQUE索引。這表示一個表只能包含一個PRIMARY KEY,因為一個表中不可能具有兩個同名的索引。
下面的SQL語句對students表在sid上添加PRIMARY KEY索引。
ALTER TABLE students ADD PRIMARY KEY (sid)
4. 刪除索引
可利用ALTER TABLE或DROP INDEX語句來刪除索引。類似於CREATE INDEX語句,DROP INDEX可以在ALTER TABLE內部作為一條語句處理,語法如下。
DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY
其中,前兩條語句是等價的,刪除掉table_name中的索引index_name。
第3條語句只在刪除PRIMARY KEY索引時使用,因為一個表只可能有一個PRIMARY KEY索引,因此不需要指定索引名。如果沒有創建PRIMARY KEY索引,但表具有一個或多個UNIQUE索引,則MySQL將刪除第一個UNIQUE索引。
如果從表中刪除了某列,則索引會受到影響。對於多列組合的索引,如果刪除其中的某列,則該列也會從索引中刪除。如果刪除組成索引的所有列,則整個索引將被刪除。
5.查看索引
mysql> show index from tblname;
mysql> show keys from tblname;
· Table
表的名稱。
· Non_unique
如果索引不能包括重復詞,則為0。如果可以,則為1。
· Key_name
索引的名稱。
· Seq_in_index
索引中的列序列號,從1開始。
· Column_name
列名稱。
· Collation
列以什麼方式存儲在索引中。在MySQL中,有值『A』(升序)或NULL(無分類)。
· Cardinality
索引中唯一值的數目的估計值。通過運行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基數根據被存儲為整數的統計數據來計數,所以即使對於小型表,該值也沒有必要是精確的。基數越大,當進行聯合時,MySQL使用該索引的機會就越大。
· Sub_part
如果列只是被部分地編入索引,則為被編入索引的字元的數目。如果整列被編入索引,則為NULL。
· Packed
指示關鍵字如何被壓縮。如果沒有被壓縮,則為NULL。
· Null
如果列含有NULL,則含有YES。如果沒有,則該列含有NO。
· Index_type
用過的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。
· Comment
6.什麼情況下使用索引
表的主關鍵字
自動建立唯一索引
如zl_yhjbqk(用戶基本情況)中的hbs_bh(戶標識編號)
表的欄位唯一約束
ORACLE利用索引來保證數據的完整性
如lc_hj(流程環節)中的lc_bh+hj_sx(流程編號+環節順序)
直接條件查詢的欄位
在SQL中用於條件約束的欄位
如zl_yhjbqk(用戶基本情況)中的qc_bh(區冊編號)
select * from zl_yhjbqk where qc_bh=』7001』
查詢中與其它表關聯的欄位
欄位常常建立了外鍵關系
如zl_ydcf(用電成份)中的jldb_bh(計量點表編號)
select * from zl_ydcf a,zl_yhdb b where a.jldb_bh=b.jldb_bh and b.jldb_bh=』540100214511』
查詢中排序的欄位
排序的欄位如果通過索引去訪問那將大大提高排序速度
select * from zl_yhjbqk order by qc_bh(建立qc_bh索引)
select * from zl_yhjbqk where qc_bh=』7001』 order by cb_sx(建立qc_bh+cb_sx索引,註:只是一個索引,其中包括qc_bh和cb_sx欄位)
查詢中統計或分組統計的欄位
select max(hbs_bh) from zl_yhjbqk
select qc_bh,count(*) from zl_yhjbqk group by qc_bh
什麼情況下應不建或少建索引
表記錄太少
如果一個表只有5條記錄,採用索引去訪問記錄的話,那首先需訪問索引表,再通過索引表訪問數據表,一般索引表與數據表不在同一個數據塊,這種情況下ORACLE至少要往返讀取數據塊兩次。而不用索引的情況下ORACLE會將所有的數據一次讀出,處理速度顯然會比用索引快。
如表zl_sybm(使用部門)一般只有幾條記錄,除了主關鍵字外對任何一個欄位建索引都不會產生性能優化,實際上如果對這個表進行了統計分析後ORACLE也不會用你建的索引,而是自動執行全表訪問。如:
select * from zl_sybm where sydw_bh=』5401』(對sydw_bh建立索引不會產生性能優化)
經常插入、刪除、修改的表
對一些經常處理的業務表應在查詢允許的情況下盡量減少索引,如zl_yhbm,gc_dfss,gc_dfys,gc_fpdy等業務表。
數據重復且分布平均的表欄位
假如一個表有10萬行記錄,有一個欄位A只有T和F兩種值,且每個值的分布概率大約為50%,那麼對這種表A欄位建索引一般不會提高資料庫的查詢速度。
經常和主欄位一塊查詢但主欄位索引值比較多的表欄位
如gc_dfss(電費實收)表經常按收費序號、戶標識編號、抄表日期、電費發生年月、操作 標志來具體查詢某一筆收款的情況,如果將所有的欄位都建在一個索引里那將會增加數據的修改、插入、刪除時間,從實際上分析一筆收款如果按收費序號索引就已 經將記錄減少到只有幾條,如果再按後面的幾個欄位索引查詢將對性能不產生太大的影響。
對千萬級MySQL資料庫建立索引的事項及提高性能的手段
一、注意事項:
首先,應當考慮表空間和磁碟空間是否足夠。我們知道索引也是一種數據,在建立索引的時候勢必也會佔用大量表空間。因此在對一大表建立索引的時候首先應當考慮的是空間容量問題。
其次,在對建立索引的時候要對表進行加鎖,因此應當注意操作在業務空閑的時候進行。
二、性能調整方面:
首當其沖的考慮因素便是磁碟I/O。物理上,應當盡量把索引與數據分散到不同的磁碟上(不考慮陣列的情況)。邏輯上,數據表空間與索引表空間分開。這是在建索引時應當遵守的基本准則。
其次,我們知道,在建立索引的時候要對表進行全表的掃描工作,因此,應當考慮調大初始化參數db_file_multiblock_read_count的值。一般設置為32或更大。
再次,建立索引除了要進行全表掃描外同時還要對數據進行大量的排序操作,因此,應當調整排序區的大小。
9i之前,可以在session級別上加大sort_area_size的大小,比如設置為100m或者更大。
9i以後,如果初始化參數workarea_size_policy的值為TRUE,則排序區從pga_aggregate_target里自動分配獲得。
最後,建立索引的時候,可以加上nologging選項。以減少在建立索引過程中產生的大量redo,從而提高執行的速度。
MySql在建立索引優化時需要注意的問題
設計好MySql的索引可以讓你的資料庫飛起來,大大的提高資料庫效率。設計MySql索引的時候有一下幾點注意:
1,創建索引
對於查詢佔主要的應用來說,索引顯得尤為重要。很多時候性能問題很簡單的就是因為我們忘了添加索引而造成的,或者說沒有添加更為有效的索引導致。如果不加
索引的話,那麼查找任何哪怕只是一條特定的數據都會進行一次全表掃描,如果一張表的數據量很大而符合條件的結果又很少,那麼不加索引會引起致命的性能下
降。但是也不是什麼情況都非得建索引不可,比如性別可能就只有兩個值,建索引不僅沒什麼優勢,還會影響到更新速度,這被稱為過度索引。
2,復合索引
比如有一條語句是這樣的:select * from users where area=』beijing』 and age=22;
如果我們是在area和age上分別創建單個索引的話,由於mysql查詢每次只能使用一個索引,所以雖然這樣已經相對不做索引時全表掃描提高了很多效
率,但是如果在area、age兩列上創建復合索引的話將帶來更高的效率。如果我們創建了(area, age,
salary)的復合索引,那麼其實相當於創建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三個索引,這被稱為最佳左前綴
特性。因此我們在創建復合索引時應該將最常用作限制條件的列放在最左邊,依次遞減。
3,索引不會包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都將不會被包含在索引中,復合索引中只要有一列含有NULL值,那麼這一列對於此復合索引就是無效的。所以我們在資料庫設計時不要讓欄位的默認值為NULL。
4,使用短索引
對串列進行索引,如果可能應該指定一個前綴長度。例如,如果有一個CHAR(255)的 列,如果在前10 個或20 個字元內,多數值是惟一的,那麼就不要對整個列進行索引。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節省磁碟空間和I/O操作。
5,排序的索引問題
mysql查詢只使用一個索引,因此如果where子句中已經使用了索引的話,那麼order by中的列是不會使用索引的。因此資料庫默認排序可以符合要求的情況下不要使用排序操作;盡量不要包含多個列的排序,如果需要最好給這些列創建復合索引。
6,like語句操作
一般情況下不鼓勵使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一個問題。like 「%aaa%」 不會使用索引而like 「aaa%」可以使用索引。
7,不要在列上進行運算
select * from users where
YEAR(adddate)
8,不使用NOT IN和操作
NOT IN和操作都不會使用索引將進行全表掃描。NOT IN可以NOT EXISTS代替,id3則可使用id>3 or id