索引与查询性能
知识点归纳 信息检索中的索引构建与查询优化
知识点归纳信息检索中的索引构建与查询优化在信息检索领域中，索引构建和查询优化是两个关键的环节。
索引构建是指将文档中的关键词提取出来，建立索引数据结构，以便于快速定位和检索文档。
而查询优化则是通过改进查询算法和数据结构，提高检索效率和准确性。
本文将对索引构建和查询优化的相关知识点进行归纳总结。
一、索引构建1. 关键词提取：在索引构建之前，需要对文档进行预处理，包括去除停用词、词干提取等步骤。
关键词提取可以采用词频、逆文档频率（IDF）等指标来确定关键词的重要性。
2. 倒排索引：倒排索引是一种常用的索引数据结构，用于将关键词与文档建立映射关系。
其基本原理是将每个关键词作为索引项，对应的文档列表即为包含该关键词的文档集合。
倒排索引可以大大提高查询效率，但在索引构建过程中需要考虑存储空间和更新成本的问题。
3. 索引组织：为了进一步提高索引的检索效率，可以采用多级索引、压缩索引等技术。
多级索引可以减少索引的查找次数，提高检索效率；而压缩索引则可以减少存储空间的占用，提高运行效率。
二、查询优化1. 布尔查询优化：布尔查询是最简单的查询模型，在查询优化中常采用位图索引、倒排索引等方法来加快查询速度。
位图索引可以将每个关键词对应的文档编号进行压缩，提高查询性能；而倒排索引可以通过跳表等数据结构进行优化，减少查询的比较次数。
2. 布尔查询扩展：为了提高查询的准确性和召回率，可以采用布尔查询扩展的方法。
比如，可以通过同义词扩展、词形变换等方式来扩展查询词，提高查询的覆盖率和完整性。
3. 排序查询优化：排序查询是信息检索中常见的操作，可以通过建立索引、使用倒排索引等手段来加速排序查询。
此外，还可以采用缓存技术、并行计算等方法进行查询优化，提高排序查询的效率。
三、其他相关知识点归纳1. 动态索引更新：在实际应用中，文档集合常常是动态更新的，因此需要解决动态索引更新的问题。
常用的方法有增量索引、增量更新等技术，可以在不重新建立索引的情况下，及时更新索引，并保持索引的一致性。
数据库查询性能优化的关键指标与评估方法
数据库查询性能优化的关键指标与评估方法数据库查询性能的优化是提高系统效率、满足用户需求的关键一环。
一个优化的查询可以显著提升系统的响应速度，并降低数据库的负载压力。
为了实现这个目标，开发人员需要了解数据库查询性能的关键指标，并学会如何评估查询的性能。
本文将介绍数据库查询性能优化的关键指标和常用的评估方法。
1. 查询响应时间查询响应时间是衡量数据库性能的重要指标，它表示了从查询请求发出到获得结果所花费的时间。
较低的响应时间意味着更高的性能和更好的用户体验。
为了优化查询性能，开发人员应关注以下几个方面：- 索引设计：合理设计索引可以快速过滤数据，减少查询范围，提高查询效率。
- 查询优化：使用正确的查询语句和操作符可以减少数据量和内存开销，提高查询速度。
- 查询缓存：对于频繁执行的查询，可以使用查询缓存来缓存已经计算过的结果，减少数据库访问的次数。
- 服务器配置：合理配置服务器的资源分配，如内存、磁盘空间等，能够提高查询性能。
2. 查询平均负载查询平均负载是指在一定时间内执行的查询次数。
较高的查询负载意味着更大的并发处理能力和更高的系统效率。
为了评估查询负载和优化查询性能，开发人员可以采用以下评估方法：- 压力测试：通过模拟并发访问和大量查询的场景，评估数据库的性能瓶颈。
可以使用工具如Apache JMeter、AB等进行测试，并观察查询的响应时间和并发能力。
- 监控工具：使用数据库监控工具实时监测数据库的性能指标，如CPU利用率、内存使用率、磁盘IO等，从而发现系统瓶颈和优化空间。
3. 查询缓存命中率查询缓存命中率是指从缓存获取查询结果的比例。
较高的命中率可以减少数据库的负载，提高查询性能。
为了评估查询缓存的命中率和优化查询效率，开发人员可以采用以下方法：- 缓存过期时间：合理设置缓存过期时间来维护查询结果的及时性和减少缓存的空间占用。
- 缓存容量统计：通过监控工具实时监测缓存的容量使用情况，及时调整缓存容量大小。
数据库中关联查询的性能优化方法
数据库中关联查询的性能优化方法关联查询是数据库中常见的一种操作，它用于从多个表中检索相关联的数据。
当数据库中的表之间存在关联时，这种查询方式能够提供准确和有关联的结果。
然而，在处理大规模数据时，关联查询可能会面临性能问题。
为了克服这些问题，本文将介绍一些优化关联查询性能的方法。
第一种方法是使用索引。
索引是数据库中常用的性能优化工具之一。
对于关联查询，可以通过在关联字段上创建索引来提高查询性能。
索引可以根据关联字段的值快速定位到相关的数据，从而加快查询速度。
使用索引可以减少数据库扫描的数据量，并减少数据库的I/O操作。
第二种优化方法是尽量减少关联查询的表数。
关联查询的性能通常与关联的表数量成正比。
因此，减少关联表的数量可以有效提高查询性能。
可以通过使用子查询或临时表的方式，将原始查询分解成多个较小的查询，从而减少关联表的数量。
第三种优化方法是正确选择关联字段。
在进行关联查询时，应该选择最适合的字段作为关联字段。
关联字段应该是经常被查询的字段，并且具有较好的索引性能。
选择一个合适的关联字段可以避免不必要的关联操作，从而提高查询性能。
第四种方法是使用适当的缓存机制。
查询结果可以被缓存在内存中，以减少数据库访问和处理时间。
可以使用数据库的缓存功能，如查询缓存或结果缓存，以提高关联查询的性能。
此外，还可以使用应用程序级别的缓存，如使用缓存服务器或内存数据库。
在优化关联查询性能时，还可以考虑使用数据库分区。
数据库分区是将大型数据库表分割成更小的逻辑部分的技术。
通过将数据分布到不同的分区中，可以实现数据的并行处理，提高查询性能。
分区还可以根据数据的访问模式进行优化，使得查询只需要处理相对较小的数据子集。
此外，还应该避免在查询中使用复杂的表连接条件。
复杂的连接条件会增加查询的执行时间，并导致查询性能下降。
应该尽量使用简单而有效的连接条件来实现关联查询。
最后，使用合适的硬件和软件配置也是提高关联查询性能的重要一环。
Hadoop中的数据索引和查询优化技术解析
Hadoop中的数据索引和查询优化技术解析Hadoop是一种开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。
在Hadoop中，数据索引和查询优化是关键的技术，它们可以提高数据的访问效率和查询性能。
本文将对Hadoop中的数据索引和查询优化技术进行解析。
一、数据索引技术数据索引是一种用于加速数据访问的技术，它通过建立索引结构来提供快速的数据定位和检索能力。
在Hadoop中，常用的数据索引技术包括B树索引、倒排索引和压缩索引。
1. B树索引B树是一种多路平衡查找树，它可以在有序数据上进行高效的查找操作。
在Hadoop中，B树索引常被用于加速数据的范围查询。
通过将数据按照某个属性进行排序，并构建B树索引，可以使得范围查询的性能得到显著提升。
2. 倒排索引倒排索引是一种常用的文本检索技术，它将文档中的每个单词映射到包含该单词的文档列表中。
在Hadoop中，倒排索引常被用于加速文本数据的关键词搜索。
通过构建倒排索引，可以快速定位包含指定关键词的文档。
3. 压缩索引压缩索引是一种将索引数据进行压缩存储的技术，它可以减小索引的存储空间，并提高索引的读取性能。
在Hadoop中，由于数据量庞大，索引的存储和读取成本往往较高。
通过采用压缩索引技术，可以在一定程度上减小存储空间，提高索引的读取效率。
二、查询优化技术查询优化是指通过改变查询的执行方式，使得查询的执行效率得到提升的一种技术。
在Hadoop中，常用的查询优化技术包括查询重写、查询优化器和查询计划生成器。
1. 查询重写查询重写是指对用户提交的查询进行改写，以使得查询的执行效率得到提升。
在Hadoop中，查询重写常用于优化复杂查询和多表关联查询。
通过改变查询的语法结构或者调整查询的执行顺序，可以减少查询的执行时间和资源消耗。
2. 查询优化器查询优化器是一种自动化工具，用于选择最优的查询执行计划。
在Hadoop中，查询优化器可以根据查询的特点和数据的分布情况，选择最适合的查询执行计划。
数据库查询优化的方法
数据库查询优化的方法数据库是存储和管理数据的重要工具，而查询是数据库应用中最为常见的操作之一。
然而，随着数据库中数据量的增加以及查询请求的复杂性增加，查询性能逐渐成为了一个重要的问题。
为了提高数据库查询的效率和性能，以下是一些数据库查询优化的方法。
1. 创建索引：索引是数据库中提高查询效率的重要手段之一。
索引可以加快查询的速度，避免全表扫描的开销。
在设计数据库表结构时，需要根据查询需求和字段的选择性合理地创建索引。
常见的索引类型包括主键索引、唯一索引和组合索引等。
2. 合理设计数据库结构：数据库的结构设计对查询的性能有着重要的影响。
合理地设计数据库表之间的关系、字段的数据类型以及表的范式化等都可以提高查询效率。
尽量避免冗余字段、重复数据以及表之间的多对多关系等设计不合理的情况。
3. 优化查询语句：查询语句的编写和优化也是提升查询性能的关键。
首先，需要避免不必要的查询，只检索所需字段，尽量减小结果集的大小。
其次，可以通过合理的条件筛选、使用合适的连接方式以及避免复杂的子查询等手段优化查询语句。
另外，使用预编译语句和参数化查询可以避免SQL注入攻击，并提高查询效率。
4. 定期统计和分析数据库性能：监控和分析数据库的性能是优化查询的重要手段之一。
通过定期分析数据库的性能指标，例如响应时间、IO利用率、缓存命中率等，可以及时发现潜在的性能问题，并进行相应的调整和优化。
5. 数据库分区和分表：对于大规模的数据库，采用分区和分表的方式可以提高查询的效率。
通过将数据库按照某种规则分成多个部分，可以将查询的压力均摊到多个分区上，从而提高查询的并发性能。
6. 合理调整数据库参数：对于不同的数据库，可以根据实际情况调整一些数据库参数，以提高查询的性能。
例如，可以调整缓存大小、并发连接数、查询缓存等。
7. 数据库服务器的硬件升级：如果数据库查询的性能问题严重影响了系统的正常运行，可以考虑对数据库服务器进行硬件升级。
例如，增加内存容量、提升硬盘性能、优化网络带宽等都可以进一步提高查询效率。
数据库查询性能问题的排查和优化技巧
数据库查询性能问题的排查和优化技巧随着数据库应用规模和数据量的不断增长，优化数据库查询性能变得越来越重要。
在实际应用中，经常出现查询慢、响应延迟等问题，严重影响了系统的整体性能。
为了解决这些问题，本文将介绍数据库查询性能问题的常见原因和相应的排查、优化技巧，帮助读者快速定位和解决数据库查询性能问题。
一、查询性能问题的常见原因1. 索引缺失或失效：数据库索引是提高查询性能的重要手段，但如果没有正确的创建和使用索引，会导致查询变慢。
常见的问题有缺失必要的索引、使用了错误的索引或者索引失效等。
2. 查询语句问题：查询语句的编写方式直接影响查询性能。
常见的问题包括冗余查询（重复查询了同样的数据）、查询条件不合理、过多的关联查询和复杂的子查询等。
3. 数据库表设计问题：数据库表的设计也会影响查询性能。
比如表之间的关联关系设计不合理、表中字段过多或者字段类型选择不当等。
4. 数据库系统参数设置不合理：数据库的系统参数设置直接关系到整个数据库服务器的性能。
如果参数设定不合理，比如内存不足、线程池配置不当等，都会导致查询性能下降。
5. 数据库服务器负载过高：数据库服务器在面对高并发访问时，并不是所有的请求都能及时处理，造成请求排队等待，从而导致响应延迟。
二、数据库查询性能问题的排查技巧1. 监控数据库性能：建立性能监控机制，及时监测数据库的各项性能指标，如CPU使用率、内存消耗、磁盘I/O等，以便及时发现异常。
2. 分析慢查询日志：慢查询日志记录了耗时较长的查询语句，通过分析慢查询日志可以找到耗时最长的查询，进一步排查性能问题所在。
3. 使用数据库性能分析工具：利用专业的数据库性能分析工具，可对查询执行计划、索引使用情况、查询语句消耗的资源等进行全面分析，帮助快速定位性能瓶颈。
4. 检查索引使用情况：通过检查索引的使用情况，包括索引命中率、索引覆盖查询情况等，来评估索引设计的合理性，并优化索引。
5. 优化查询语句：对存在问题的查询语句进行优化，可以包括重新编写查询语句、修改查询条件、合理使用查询缓存等手段，提高查询性能。
数据库中模糊查询的性能优化方法探讨
数据库中模糊查询的性能优化方法探讨现如今，数据库是信息化时代中不可或缺的一部分。
随着数据库系统中数据量的不断增加，用户对数据库查询性能的要求也越来越高。
其中，模糊查询是数据库中常见且重要的一种查询方式。
然而，由于模糊查询的特殊性，其执行性能往往会受到一定影响。
因此，本文将探讨数据库中模糊查询的性能优化方法。
通过合理的索引设计、查询语句的优化和数据存储的优化，以提高模糊查询的效率。
一、合理的索引设计在数据库中，索引是提高查询性能的关键因素之一。
对于模糊查询，合理地设计索引是至关重要的。
常用的模糊查询方式包括LIKE操作符、通配符以及正则表达式等。
我们可以基于这些查询方式来设计相应的索引，以提高查询的效率。
首先，对于LIKE操作符，可以考虑创建前缀索引。
前缀索引是一种将索引放在文本的前面部分的技术，能够减少索引的大小并加快查询速度。
例如，如果有一个名为name的字段，我们可以创建一个以name字段的前三个或五个字符为前缀的索引，以备模糊查询时使用。
其次，在使用通配符进行模糊查询时，可以考虑创建逆序索引。
逆序索引能够将索引值进行逆序排列，从而实现通配符查询时的最佳匹配。
例如，当查询以字母"a"开头的名字时，我们可以先将索引值进行逆序排列，再通过查询逆序索引来提高查询效率。
最后，对于正则表达式查询，可以使用全文索引进行优化。
全文索引是一种专门用于处理文本内容的索引类型，能够提供更强大的模糊查询功能。
在创建全文索引时，需要注意选择合适的分词器以及配置相关参数，以提高查询效率。
二、查询语句的优化除了索引设计外，合理地优化查询语句也能够有效提高模糊查询的性能。
以下是一些常见的查询语句优化方法：首先，避免在模糊查询中使用通配符的开头。
通配符匹配开头部分的查询会导致索引失效，从而降低查询性能。
如果需要使用通配符查询开头部分，可以考虑使用全文索引等其他优化方式。
其次，尽量避免查询时使用多个模糊查询条件。
简述索引的优缺点
索引的优缺点1. 引言索引是数据库中用来提高数据检索效率的重要工具。
它可以帮助我们快速定位和访问数据库中的数据，减少查询时间和资源消耗。
在本文中，我们将探讨索引的优缺点，并分析适用场景。
2. 索引的定义索引是一种数据结构，它包含表中一个或多个列的值，以及指向表中相应行的指针。
通过使用索引，数据库可以更快地定位到满足特定条件的数据行。
3. 索引的优点3.1 提高查询性能当数据库表中的数据量较大时，没有索引时查询操作需要遍历整个表来查找符合条件的记录。
而有了索引后，数据库可以通过使用索引直接定位到符合条件的记录，大大提高了查询性能。
3.2 加速排序对于需要排序操作的查询语句，索引可以帮助数据库避免全表扫描，并使用已经排序好的索引进行快速排序。
这样可以显著减少排序所需时间。
3.3 减少磁盘IO索引使得数据库只需要读取少量磁盘块就能定位到所需数据，减少了磁盘IO次数。
由于磁盘IO是数据库操作中最耗时的部分之一，通过减少磁盘IO可以大大提高数据库的整体性能。
3.4 支持唯一性约束索引可以用来保证表中某一列或多列的唯一性。
通过在唯一索引上创建约束，可以避免插入重复数据，提高数据的完整性和准确性。
3.5 提高并发性能在并发访问环境下，索引可以减少数据冲突和锁竞争，提高数据库的并发性能。
通过使用索引，不同的查询可以同时进行，并且不会相互影响。
4. 索引的缺点4.1 占用存储空间索引需要占用额外的存储空间来存储索引数据结构和索引字段值。
对于大型表或者包含多个索引的表来说，这可能会导致存储空间的浪费。
4.2 增加写操作时间当对表进行插入、更新或删除操作时，数据库不仅需要更新数据本身，还需要更新相应的索引结构。
这样会增加写操作所需时间，并且可能导致频繁的磁盘IO操作。
4.3 索引维护成本高当表中的数据发生变化时，索引需要进行维护以保持索引的正确性和有效性。
这包括索引的创建、删除、重建、更新等操作，会增加额外的系统开销。
数据库查询性能优化的经典案例分享
数据库查询性能优化的经典案例分享概述：随着互联网和大数据的发展，数据库成为了现代应用开发中的核心组成部分。
在应用程序中，大量的数据查询操作对数据库性能提出了巨大的挑战。
为了提高用户的体验和系统的响应速度，数据库查询性能优化变得至关重要。
本文将分享一些经典的案例，以展示常见的数据库查询性能优化技术。
案例一：索引优化索引是提高数据库查询性能的关键机制。
在一个大型的数据集中，使用索引可以大大减少查询所需的时间。
然而，不正确的索引设计可能会导致性能下降，甚至更糟糕的结果。
因此，我们需要仔细考虑索引的设计和使用。
案例二：查询重构查询的编写方式和查询的性能密切相关。
一些查询可能会导致全表扫描或使用不必要的临时表，这会导致性能下降。
通过对查询进行重构，优化关联条件、使用合适的连接方式、避免使用通配符等，可以有效减少查询的执行时间。
案例三：数据分区在处理大量数据时，数据分区技术可以将数据划分为多个分区，从而提高查询效率。
通过将数据分散存储在多个物理位置上，可以实现并行查询和负载均衡，改善数据库的性能。
同时，数据分区还可以减少索引的大小，加快索引的扫描速度。
案例四：内存优化内存是数据库查询性能优化的重要因素之一。
通过将常用的表和索引数据加载到内存中，可以降低磁盘I/O的使用，加快查询速度。
此外，调整数据库的内存配置参数，扩大内存缓冲区的大小，可以显著提高查询的性能。
案例五：性能监控与调优性能监控是优化数据库查询性能的关键步骤之一。
通过监控数据库的关键性能指标（如CPU使用率、磁盘I/O、响应时间等），可以及时发现性能瓶颈和潜在问题，并进行相应的调优。
使用性能监控工具和技术，可以帮助我们深入了解数据库的运行状况，以及查询的执行计划等信息。
案例六：合理的数据类型选择在数据库设计中，选择合适的数据类型可以极大地影响查询的性能。
使用整数类型替代字符类型、压缩存储数据、避免存储冗余数据等策略，都可以减少存储空间和提升查询效率。
利用函数式索引提高数据库查询性能(二)
利用函数式索引提高数据库查询性能在现代信息时代，数据的存储和查询已经成为各行各业的日常工作。
而数据库查询性能的提升，对于加快应用程序的响应速度、提高用户体验至关重要。
在数据库中，函数式索引是一种有效的工具，能够大幅提高查询的效率和准确性。
一、函数式索引的背景与特点随着数据量不断增大，索引的作用越发重要。
传统的B树索引对于精确匹配查询非常高效，但对于模糊匹配查询，性能会显著下降。
这时，函数式索引就派上了用场。
函数式索引是指对一个或多个表列的函数表达式进行索引。
这样，当执行查询时，数据库引擎会首先计算出函数表达式的值，然后基于该值进行索引查找。
函数式索引的最大优点是可以针对具体的查询应用进行优化，提高查询的效率和精确度。
二、函数式索引的使用场景1.日期时间查询：例如，我们希望查询某一天的记录，可以使用函数式索引来加快查询速度。
通过对日期时间列应用函数表达式索引，可以避免全表扫描，仅查找符合条件的记录。
2.文本模糊匹配：对于字段中包含大量文本的表，传统的索引方式可能会导致性能问题。
这时，使用函数式索引可以提高模糊匹配的效率。
通过对文本列应用合适的函数进行索引，可以实现对文本内容的快速搜索。
3.数字运算查询：在某些场景下，我们需要对数字列进行复杂的计算和查询。
通过使用函数式索引，可以事先计算出数字列的结果，然后在查询时基于该结果进行索引查找，从而提高查询性能。
三、使用函数式索引的注意事项1.选择适合的函数：根据实际的查询需求，选择合适的函数进行索引。
函数应能够提高查询效率，并且能够保持索引的唯一性和准确性。
2.避免过多的索引：虽然函数式索引可以提高查询性能，但过多的索引会增加数据库的维护成本。
因此，在建立函数式索引时，需谨慎选择索引列，避免过多的冗余索引。
3.数据一致性的考虑：由于函数式索引是通过计算得到的，所以对于需要频繁更新的表，要谨慎选择索引。
索引的更新频率过高会影响整体性能，并可能导致数据一致性问题。
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第14章索引与查询性能索引中文词典解释根据一定需要,把书刊中的主要内容或各种题名摘录下来,标明出处、页码,按一定次序分条排列,以供人查阅的资料。
如果一本书籍没有目录，要想快速检索出想要查询的资料，就只有逐页查找，这种方式效率极其底下。
数据库中的索引也类似于书籍目录相同的功能。
索引是有效使用数据库系统的基础，当表中的数据量较小时，使用索引和不使用索引带来的性能差异不大；但当表中的数据量极大时，就一定需要索引的辅助才能有效的存取数据。
一般索引建立的是否适当，是决定性能好坏的关键。
并由于更改索引结构不会影响数据字段的定义，也就是前端程序可以照常存取，因此当上线后的应用程序使用效率比较低的时候，可以尝试建立或优化所以，从而提高应用软件的性能。
SCMDB示例数据库中表的数据量较小，无法演示使用索引带来的效率提升。
本章采用微软示例数据库AdventureWorks作为演示数据库。
希望通过以下的测试，给读者一个感性认识。
【演示】查询表SalesOrderDetail中销售订单编号在48077-48080范围内的订单编号、产品ID以及订单数量。
【分析】表SalesOrderDetail的记录数为121317，其中Sales前缀为架构名称。
通过参数set statistics time on开启统计时间。
图14-1所示为在表SalesOrderDetail使用聚集索引后的演示效果，时间执行时间仅仅为1毫秒。
图14-2所示为删除聚集索引后的运行时间为27毫秒。
表中的数据量越大，使用索引与不使用索引带来的性能上的差异性越大。
图14-1 使用索引进行查询图14-2 没有使用索引进行查询14.1 索引的分类SQL Server中索引分为两种类型：聚集索引（Clustered Index）和非聚集索引（Non Clustered Index）,也可称为聚簇索引和非聚簇索引。
1、聚集索引聚集索引是一种特殊索引，它使数据按照索引的顺序进行存放。
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”。
2、非聚集索引非聚集索引用于指定数据的逻辑顺序，也就是说，表中的数据并没有按照索引键值指定的顺序排列，而仍然按照插入记录时的顺序存放。
其索引页中包含着索引键值和它所指向该行记录在数据页中的物理位置，叫做行定位符（RID：Row ID）。
好似书后面的的索引表，索引表中的顺序与实际的页码顺序也是不一致的。
而且一本书也许有多个索引。
比如主题索引和作者索引。
SQL Server在默认的情况下建立的索引是非聚集索引，由于非聚集索引不对表中的数据进行重组，而只是存储索引键值并用一个指针指向数据所在的页面。
一个表如果没有聚集索引时,理论上可以建立249个非聚集索引。
每个非聚集索引提供访问数据的不同排序顺序以下以偏旁部首查字法为例讲解非聚集索引。
日常生活中如果遇到不认识的汉字，并且不知道它的发音的时候，就需要去根据“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”。
14.2 建立和管理索引索引可以在建表的过程中创建，也可在数据库系统效率低下时创建。
可在表上同时建立多个索引。
建立索引的方法可分为使用Management Studio创建索引和使用T-SQL语句创建索引14.21 使用Management Studio创建索引【实例分析】在创建表EmployeeInfo的过程中将列EmpCode指定为主键，一般缺省条件下SQL Server 会自动在主键列上创建聚集索引。
由于一个表中只能创建一个聚集索引，按题意要求需要在列EmpName上创建聚集索引，所以需要在创建主键的过程的中将主键列置为非聚集索引。
创建过程如下：(1)按题目要求创建EmployeeInfo,设置列名、数据类型、是否为空，并将列EmpCode设置为主键，如图14-3所示(2)选择【工具栏】上“管理索引和键”按钮。
修改名称为PK_EmployeeInfo, 将选项“创建为聚集的”修改为“否”。
如图14-4所示(3)单击“添加”，修改名称为“IX_EmpName”, “创建为聚集的”设置为“是”。
点击列旁的按钮修改为“EmpName”(4)选择【工具栏】上的“保存”按钮，输入表的名称为“EmployeeInfo”图14-3 创建表EmployeeInfo图14-4索引/键对话框图14-5 索引/键对话框(5)打开表“EmployeeInfo”输入如下数据(6)数据输入完成后，选择“执行SQL”按钮。
数据顺序将发生变化。
其原因是由于在列EmpName上建立了聚集索引，聚集索引将保证索引顺序和数据的物理顺序一致。
(7)读者可尝试在此表中再次建立一个聚集索引，可是否能够实现？从而验证一个表中只能建立一个聚集索引。
【例14.2】在“StudentInfo”创建唯一性索引，保证学号“Student_Code”不重复【实例分析】唯一性索引是索引的一种，在建立索引的同时也可保证数据的唯一性。
并且既支持聚集索引结构也支持非聚集索引结构。
创建过程如下（1）选中表“StudentInfo”,右键“修改（Y）”，如图14-6所示图14-6 修改表结构（2）选中属性“Student_Code”,右键，如图14-7所示图14-7 “索引/键”（3）在“索引/键”对话框中选择“添加”，修改“类型”为唯一键；鼠标移动到列，单击按钮选择“索引列”并指定升序或降序，关闭索引列对话框。
“索引名称”用户可根据需要自定义。
“创建为聚集的”在这里不允许更改，原因为一个表中只能建立一个聚集索引，此表在建立主键的时候已经同时建立了聚集索引。
如图14-8所示图14-8 建立唯一性索引（4）“单击”关闭按钮（5）单击工具栏上的“保存”按钮。
14.22 使用Transaction-SQL创建索引创建索引的常用语法格式如下：Create [UNIQUE|CLUSTERED|NONCLESTERED] Index 索引名称ON 索引所在的表名或视图名（列名集合）其中：Unique:建立唯一索引，既可采用聚集索引结构也可采用非聚集索引结构CLUSTERED:建立聚集索引NONCLUSTERED：建立非聚集索引【例14.3】使用T-SQL语句创建索引。
用户需要提高利用课程名称查询信息的速度在查询窗口镇南关执行如下的SQL语句：Create NONCLUSTERD Index ix_CourseName on CourseInfo【例14.4】使用T-SQL语句创建唯一性索引。
保证数据库AdventureWorks中Product信息表中产品名称的唯一性在查询窗口镇南关执行如下的SQL语句：Use AdventureWorksGoCreate Unique Index ix_uniqueName on Production.Product用户在创建和使用索引时应注意如下：（1）必须是表的所有者才能执行Create Index操作（2）UNIQUE索引既可以采用聚集索引的结构也可采用非聚集索引的结构。
由于一个表中只能建立一个聚集索引，所以UNIQUE是否能否采用聚集索引的结构取决与表中是否存在聚集索引。
如果表中已存在数据，那么在创建UNIQUE索引时，SQL Server将自动检测是否存在重复的数据，若存在创建唯一索引失败（3）具有相同组合列，不同组合顺序的符合索引不同的（4）建立UNIQUE索引的表在执行Insert Into 语句或Update语句的时候，SQL Server将自动检测新的数据中是否存在重复数据。
如存在将导致Insert into 或Update语句失败14.3索引使用误区学习理论的目的是为了指导实践。
下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。
1、主键就是聚集索引主键就是聚集索引往往是初学者最容易出现错误的地方。
其原因在于SQL SERVER在默认情况下，会在主键列上建立聚集索引。
主键的作用在于保证行记录的唯一性，而聚集索引的作用在于，数据会按照建立聚集索引的建立顺序进行物理存放【例14.5】按下表要求创建学生信息表，并插入数据，理解主键和索引的不同在查询编辑其中输入如下代码--创建学生信息表，设定主键为学生编号，但没有设定聚集索引Create Table Student(Student_Code char(9) primary key, --学号，设定为主键Student_Name varchar(10) not null,--姓名Class_Code char(7) --班级编号)在Managerment Studio中找到创建的学生信息表，右键“设计”，选择工具栏上的“管理索引和键”，如图14-9所示。
“创建为聚集的”的选项为“是”。
由此证明SQL Server会在默认情况下主键列上建立聚集索引。
图14-9 管理索引和键在查询编辑器中输入如下代码，插入数据insert into Student(Student_Code,Student_Name,Class_Code)Values('081021102','周勇','0810211')insert into Student(Student_Code,Student_Name,Class_Code)Values('081021001','杨华明','0810210')insert into Student(Student_Code,Student_Name,Class_Code)Values('081021203','陈甫','0810212')在查询编辑器中使用Select语句，查询学生信息表所有数据，如图14-10所示图14-10 查询学生信息表中所有数据细心的读者会发现，先插入的学号为081021102的数据在第二行显示，而后插入的学号为081021001的数据在第一行显示。