SQL索引详解(优化数据库)
复杂sql优化的方法及思路
复杂sql优化的方法及思路复杂SQL优化的方法及思路在实际的开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，而这些数据往往需要通过SQL语句进行查询、统计、分析等操作。
然而，当数据量变得越来越大时，SQL语句的执行效率也会变得越来越低，这时就需要进行SQL优化来提高查询效率。
下面介绍一些复杂SQL 优化的方法及思路。
1. 索引优化索引是提高SQL查询效率的重要手段之一。
在使用索引时，需要注意以下几点：（1）选择合适的索引类型：根据查询条件的特点选择合适的索引类型，如B-Tree索引、Hash索引、全文索引等。
（2）避免过多的索引：过多的索引会降低SQL语句的执行效率，因为每个索引都需要占用一定的存储空间，并且在更新数据时需要维护索引。
（3）避免使用不必要的索引：有些查询条件并不需要使用索引，因此在编写SQL语句时需要避免使用不必要的索引。
2. SQL语句优化SQL语句的优化是提高查询效率的关键。
在编写SQL语句时，需要注意以下几点：（1）避免使用子查询：子查询会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用JOIN语句代替子查询。
（2）避免使用OR操作符：OR操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。
可以使用UNION操作符代替OR操作符。
（3）避免使用LIKE操作符：LIKE操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。
可以使用全文索引代替LIKE操作符。
3. 数据库结构优化数据库结构的优化也是提高查询效率的重要手段之一。
在设计数据库结构时，需要注意以下几点：（1）避免使用过多的表：过多的表会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用视图代替多个表。
（2）避免使用过多的字段：过多的字段会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用分表代替过多的字段。
（3）避免使用过多的关联：过多的关联会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用冗余字段代替过多的关联。
复杂SQL优化需要从索引优化、SQL语句优化和数据库结构优化三个方面入手，通过合理的优化手段提高查询效率，从而提高系统的性能和稳定性。
sql索引用法和实例
sql索引用法和实例SQL索引是一种提高查询效率和性能的重要工具。
索引是数据库中的一个数据结构，用于快速定位和访问数据。
在数据库中创建索引后，系统可以更快地执行查询操作，并且可以减少查询所需的资源，从而提高系统的响应时间和吞吐量。
在使用SQL索引时，需要考虑索引的创建和使用方法。
以下是SQL索引的用法和一些实例：1. 创建索引：为了创建索引，可以使用CREATE INDEX语句。
创建索引的语法如下：```CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);```其中，index_name是要创建的索引的名称，table_name是要创建索引的表的名称，column1、column2等是要创建索引的列的名称。
可以创建单列索引，也可以创建多列联合索引。
2. 查看索引：为了查看表中的索引，可以使用SHOW INDEX语句。
查看索引的语法如下：```SHOW INDEX FROM table_name;```其中，table_name是要查看索引的表的名称。
3. 删除索引：为了删除索引，可以使用DROP INDEX语句。
删除索引的语法如下：```DROP INDEX index_name ON table_name;```其中，index_name是要删除的索引的名称，table_name是索引所在的表的名称。
4. 使用索引的注意事项：在使用SQL索引时，需要注意以下几点：- 索引应该根据查询操作中经常使用的列来创建。
在选择要索引的列时，应该考虑到查询的频率和查询的效率。
- 索引可以提高查询效率，但对数据的添加、更新和删除操作会有一定的影响。
因此，需要根据实际需求来平衡索引的使用。
- 选择合适的索引类型。
常见的索引类型包括B树索引、哈希索引和全文索引。
每种索引类型都有其适用的场景和使用限制。
下面是一些使用SQL索引的实例：1. 创建单列索引：```CREATE INDEX idx_name ON employee (last_name);```这个示例在employee表的last_name列上创建了一个名为idx_name的索引。
sql 索引的建立与使用
sql 索引的建立与使用SQL索引的建立与使用一、引言在数据库中，索引是一种提高查询效率的重要工具。
它可以加速数据的查找和检索过程，减少数据库的I/O操作，提高系统的响应速度。
本文将介绍SQL索引的建立与使用，包括索引的概念、建立索引的方法、索引的使用场景以及索引的优缺点。
二、索引的概念索引是一种特殊的数据结构，它通过存储列值和对应的行指针，可以快速地定位和访问目标数据。
在数据库中，索引通常是在表的某一列或多列上创建的，以提高查询操作的速度。
通过使用索引，数据库可以避免全表扫描，而是直接定位到满足查询条件的数据。
三、建立索引的方法1. 唯一索引：在列上建立唯一索引，可以确保该列的值在表中是唯一的。
在创建唯一索引时，数据库会自动检查索引列的唯一性，并在插入或更新数据时进行验证。
可以使用CREATE UNIQUE INDEX 语句来创建唯一索引。
2. 非唯一索引：在列上建立非唯一索引，可以加速查询操作。
非唯一索引允许重复的值存在，但仍然可以通过索引来快速定位数据。
可以使用CREATE INDEX语句来创建非唯一索引。
3. 聚集索引：在表中的主键列上建立聚集索引，可以按照主键的顺序物理存储数据。
聚集索引可以加速主键查询和范围查询操作，但只能在一个表上建立一个聚集索引。
4. 非聚集索引：在表的非主键列上建立非聚集索引，可以加速非主键查询操作。
非聚集索引通过存储列值和对应的行指针，可以快速定位满足查询条件的数据。
四、索引的使用场景1. 频繁的查询操作：对于经常需要进行查询操作的列，可以建立索引来加速查询速度。
例如，在一个订单表中，经常需要根据订单号进行查询，可以在订单号列上建立索引。
2. 大数据量表的查询：对于包含大量数据的表，建立索引可以显著提高查询效率。
例如，在一个用户表中，如果用户数量非常大，可以在用户名列上建立索引。
3. 关联查询：对于需要进行关联查询的表，建立索引可以加速查询操作。
例如，在一个订单表和商品表的关联查询中，可以在订单号和商品编号列上建立索引。
SQL优化工具及使用技巧介绍
SQL优化工具及使用技巧介绍SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。
它可以让我们通过向数据库服务器发送命令来实现数据的增删改查等操作。
然而，随着业务的发展和数据量的增长，SQL查询的性能可能会受到影响。
为了提高SQL查询的效率，出现了许多SQL优化工具。
本文将介绍一些常见的SQL优化工具及其使用技巧。
一、数据库性能优化工具1. Explain PlanExplain Plan是Oracle数据库提供的一种SQL优化工具，它可以帮助分析和优化SQL语句的执行计划。
通过使用Explain Plan命令，我们可以查看SQL查询的执行计划，了解SQL语句是如何被执行的，从而找到性能瓶颈并进行优化。
2. SQL Server ProfilerSQL Server Profiler是微软SQL Server数据库管理系统的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析SQL Server数据库中的各种事件和耗时操作，如查询语句和存储过程的执行情况等。
通过使用SQL Server Profiler，我们可以找到数据库的性能瓶颈，并进行相应的优化。
3. MySQL Performance SchemaMySQL Performance Schema是MySQL数据库提供的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析MySQL数据库中的各种事件和操作，如查询语句的执行情况、锁的状态等。
通过使用MySQL Performance Schema，我们可以深入了解数据库的性能问题，并对其进行优化。
二、SQL优化技巧1. 使用索引索引是提高SQL查询性能的重要手段之一。
在数据库中创建合适的索引可以加快查询操作的速度。
通常，我们可以根据查询条件中经常使用的字段来创建索引。
同时，还应注意索引的维护和更新，避免过多或过少的索引对性能产生负面影响。
2. 避免全表扫描全表扫描是指对整个表进行扫描，如果表中数据量较大，查询性能会受到较大影响。
复杂sql优化的方法及思路
复杂sql优化的方法及思路复杂SQL优化的方法及思路SQL是关系型数据库管理系统中最常用的语言，但是在处理复杂查询时，SQL语句往往会变得非常复杂和冗长，导致查询速度缓慢。
为了提高查询效率，我们需要进行SQL优化。
以下是一些复杂SQL优化的方法及思路。
1.索引优化索引是提高数据库查询效率的重要手段之一。
在设计表结构时，应该根据实际情况建立适当的索引。
在查询语句中使用索引可以大大减少数据扫描量，从而提高查询效率。
2.避免使用子查询子查询虽然方便了我们编写复杂的SQL语句，但是在执行过程中会增加额外的开销。
因此，在编写复杂SQL语句时应尽量避免使用子查询。
3.减少JOIN操作JOIN操作也是影响查询效率的一个重要因素。
在设计表结构时应尽量避免使用JOIN操作或者减少JOIN操作次数。
4.合理使用聚合函数聚合函数（如SUM、AVG等）可以对数据进行统计分析，在处理大量数据时非常有用。
但是，在使用聚合函数时要注意不要频繁调用，否则会降低查询效率。
5.使用EXPLAIN命令分析查询语句EXPLAIN命令可以分析查询语句的执行计划，从而找出影响查询效率的因素。
通过分析EXPLAIN结果，可以对SQL语句进行优化。
6.避免使用SELECT *SELECT *会查询所有列，包括不需要的列，增加了数据扫描量，降低了查询效率。
在编写SQL语句时应尽量避免使用SELECT *。
7.合理使用缓存缓存可以减少数据库访问次数，提高查询效率。
在设计系统架构时应考虑缓存的使用。
8.优化表结构表结构的设计也是影响SQL查询效率的一个重要因素。
在设计表结构时应尽量避免冗余数据和过多的列。
以上是一些复杂SQL优化的方法及思路。
通过合理运用这些方法和思路，可以大大提高SQL查询效率，为数据库管理系统提供更好的性能和稳定性。
大数据量数据库设计与优化方案（SQL优化）
⼤数据量数据库设计与优化⽅案（SQL优化）⼀、数据库结构的设计如果不能设计⼀个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，⽽且将会影响系统实际运⾏的性能。
所以，在⼀个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
在⼀个系统分析、设计阶段，因为数据量较⼩，负荷较低。
我们往往只注意到功能的实现，⽽很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投⼊实际运⾏⼀段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提⾼系统性能则要花费更多的⼈⼒物⼒，⽽整个系统也不可避免的形成了⼀个打补丁⼯程。
所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在⾼并发⼤数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。
（例：对外统计系统在7⽉16⽇出现的数据异常的情况，并发⼤数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。
具体情况是：在⽇期临界时（00：00：00），判断数据库中是否有当前⽇期的记录，没有则插⼊⼀条当前⽇期的记录。
在低并发访问的情况下，不会发⽣问题，但是当⽇期临界时的访问量相当⼤的时候，在做这⼀判断的时候，会出现多次条件成⽴，则数据库⾥会被插⼊多条当前⽇期的记录，从⽽造成数据错误），数据库的模型确定下来之后，我们有必要做⼀个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。
为了保证数据库的⼀致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。
（例:⽤户表的地区，我们可以把地区另外存放到⼀个地区表中）如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，提⾼了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。
⽽对于多表之间的关联查询（尤其是⼤数据表）时，其性能将会降低，同时也提⾼了客户端程序的编程难度，因此，物理设计需折衷考虑，根据业务规则，确定对关联表的数据量⼤⼩、数据项的访问频度，对此类数据表频繁的关联查询应适当提⾼数据冗余设计但增加了表间连接查询的操作，也使得程序的变得复杂，为了提⾼系统的响应时间，合理的数据冗余也是必要的。
oracle sql优化常用的15种方法
oracle sql优化常用的15种方法1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段。
在设计表结构时，根据查询需求和数据特点合理地添加索引。
可以通过创建单列索引、复合索引或者位图索引等方式来优化SQL查询。
2. 确保SQL语句逻辑正确SQL语句的逻辑错误可能会导致低效查询。
因此，在编写SQL语句前，需要仔细分析查询条件，确保逻辑正确性。
3. 使用连接替代子查询在一些场景下，使用连接（JOIN）操作可以替代子查询，从而减少查询的复杂度。
连接操作能够将多个数据集合合并为一个结果集，避免多次查询和表的扫描操作。
4. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%value%'）在一些情况下可能导致全表扫描，性能低下。
尽量使用前缀匹配（LIKE 'value%'）或者使用全文索引进行模糊查询。
5. 注意选择合适的数据类型选择合适的数据类型有助于提高SQL查询的效率。
对于整型数据，尽量使用小范围的数据类型，如TINYINT、SMALLINT等。
对于字符串数据，使用CHAR字段而不是VARCHAR，可以避免存储长度不一致带来的性能问题。
6. 优化查询计划查询计划是数据库在执行SQL查询时生成的执行计划。
通过使用EXPLAIN PLAN命令或者查询计划工具，可以分析查询计划，找出性能瓶颈所在，并对其进行优化。
7. 减少磁盘IO磁盘IO是影响查询性能的重要因素之一。
可以通过增加内存缓存区（如SGA）、使用高速磁盘（如SSD）、使用合适的文件系统（如ASM）等方式来减少磁盘IO。
8. 分区表对于大数据量的表，可以考虑使用分区表进行查询优化。
分区表可以将数据按照某个规则分散到不同的存储区域，从而减少查询范围和加速查询。
9. 批量操作尽量使用批量操作而不是逐条操作，可以减少数据库的事务处理开销，提高SQL执行效率。
可以使用INSERT INTO SELECT、UPDATE、DELETE等批量操作语句来实现。
sql索引原理
sql索引原理SQL索引是一种为数据库表中的列或列组合创建的数据结构，能够快速有效地检索、更新和删除数据。
它的设计原理是基于数据库的查询优化，利用二叉树、B树、哈希等数据结构，提高数据库的性能和响应速度。
SQL索引的原理可以简单概括如下：1. 索引结构：SQL索引通常使用B树或B+树结构，其中B树是一种平衡多路搜索树，而B+树则在B树的基础上进一步优化，将叶子节点构成一个有序链表。
这样的结构可以在保持数据有序性的同时，减少磁盘的I/O操作，提高查询效率。
2. 索引列选择：对于要创建索引的列，应选择具有高选择性的列，即列值的重复程度较低。
这样能够使得索引的叶子节点数目更少，查询时需要扫描的数据量也更少，提高了查询的效率。
一般来说，主键和外键可以作为索引列。
3. 数据更新和索引维护：当表中的数据发生变动时，索引也需要进行相应的维护操作。
插入、更新和删除数据时，需要更新索引中的对应位置，以保持索引的准确性和一致性。
索引的维护操作可能会导致一定的性能开销，因此在设计索引时需要权衡索引的更新频率和查询性能。
4. 索引覆盖：当一个查询可以直接使用索引来获得所需结果时，称之为索引覆盖。
索引覆盖可以避免对表进行二次查询，减少了磁盘I/O操作，提高了查询的效率。
5. 索引优化器：数据库查询优化器会根据查询的条件选择合适的索引，以降低查询的成本。
优化器会评估各个索引的选择性、列的基数、磁盘I/O成本等因素，并根据统计信息进行选择最优索引。
总而言之，SQL索引通过使用特定的数据结构和算法优化数据库查询，提高查询效率和响应速度。
在设计数据库时，合理选择索引的列和结构，并根据具体的应用需求进行索引的维护和优化。
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SQL索引一步到位SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例，一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。
1.1 什么是索引？SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间下面举两个简单的例子：图书馆的例子：一个图书馆那么多书，怎么管理呢？建立一个字母开头的目录，例如：a开头的书，在第一排，b开头的在第二排，这样在找什么书就好说了，这个就是一个聚集索引，可是很多人借书找某某作者的，不知道书名怎么办？图书管理员在写一个目录，某某作者的书分别在第几排，第几排，这就是一个非聚集索引字典的例子：字典前面的目录，可以按照拼音和部首去查询，我们想查询一个字，只需要根据拼音或者部首去查询，就可以快速的定位到这个汉字了，这个就是索引的好处，拼音查询法就是聚集索引，部首查询就是一个非聚集索引.看了上面的例子，下面的一句话大家就很容易理解了：聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。
就像字段，聚集索引是连续的，a后面肯定是b，非聚集索引就不连续了，就像图书馆的某个作者的书，有可能在第1个货架上和第10个货架上。
还有一个小知识点就是：聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个。
1.2 索引的存储机制首先，无索引的表，查询时，是按照顺序存续的方法扫描每个记录来查找符合条件的记录，这样效率十分低下,举个例子，如果我们将字典的汉字随即打乱，没有前面的按照拼音或者部首查询，那么我们想找一个字，按照顺序的方式去一页页的找，这样效率有多底，大家可以想象。
聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，其实理解起来非常简单，还是举字典的例子：如果按照拼音查询，那么都是从a-z的，是具有连续性的，a后面就是b，b后面就是c，聚集索引就是这样的，他是和表的物理排列顺序是一样的，例如有id为聚集索引，那么1后面肯定是2,2后面肯定是3，所以说这样的搜索顺序的就是聚集索引。
非聚集索引就和按照部首查询是一样是，可能按照偏房查询的时候，根据偏旁‘弓’字旁，索引出两个汉字，张和弘，但是这两个其实一个在100页，一个在1000页，（这里只是举个例子），他们的索引顺序和数据库表的排列顺序是不一样的，这个样的就是非聚集索引。
原理明白了，那他们是怎么存储的呢？在这里简单的说一下，聚集索引就是在数据库被开辟一个物理空间存放他的排列的值，例如1-100，所以当插入数据时，他会重新排列整个整个物理空间，而非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表，他只仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针。
他只记录一个指针，其实就有点和堆栈差不多的感觉了建立索引的原则：1) 定义主键的数据列一定要建立索引。
2) 定义有外键的数据列一定要建立索引。
3) 对于经常查询的数据列最好建立索引。
4) 对于需要在指定范围内的快速或频繁查询的数据列;5) 经常用在WHERE子句中的数据列。
6) 经常出现在关键字order by、group by、distinct后面的字段，建立索引。
如果建立的是复合索引，索引的字段顺序要和这些关键字后面的字段顺序一致，否则索引不会被使用。
7) 对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。
8) 对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。
9) 对于经常存取的列避免建立索引9) 限制表上的索引数目。
对一个存在大量更新操作的表，所建索引的数目一般不要超过3个，最多不要超过5个。
索引虽说提高了访问速度，但太多索引会影响数据的更新操作。
10) 对复合索引，按照字段在查询条件中出现的频度建立索引。
在复合索引中，记录首先按照第一个字段排序。
对于在第一个字段上取值相同的记录，系统再按照第二个字段的取值排序，以此类推。
因此只有复合索引的第一个字段出现在查询条件中，该索引才可能被使用,因此将应用频度高的字段，放置在复合索引的前面，会使系统最大可能地使用此索引，发挥索引的作用。
1.4 如何创建索引1.41 创建索引的语法：CREATE [UNIQUE][CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX index_name ON {table_name | view_name} [WITH [index_property [,....n]]说明：UNIQUE: 建立唯一索引。
CLUSTERED: 建立聚集索引。
NONCLUSTERED: 建立非聚集索引。
Index_property: 索引属性。
UNIQUE索引既可以采用聚集索引结构，也可以采用非聚集索引的结构，如果不指明采用的索引结构，则SQL Server系统默认为采用非聚集索引结构。
1.42 删除索引语法：DROP INDEX table_name.index_name[,table_name.index_name]说明：table_name: 索引所在的表名称。
index_name : 要删除的索引名称。
1.43 显示索引信息：使用系统存储过程：sp_helpindex 查看指定表的索引信息。
执行代码如下：Exec sp_helpindex book1;1.5 索引使用次数、索引效率、占用CPU检测、索引缺失当我们明白了什么是索引，什么时间创建索引以后，我们就会想，我们创建的索引到底效率执行的怎么样？好不好？我们创建的对不对？首先我们来认识一下DMV，DMV (dynamic management view)动态管理视图和函数返回特定于实现的内部状态数据。
推出SQL Server 2005时，微软介绍了许多被称为dmvs 的系统视图，让您可以探测SQL Server 的健康状况，诊断问题，或查看SQL Server实例的运行信息。
统计数据是在SQL Server运行的时候开始收集的，并且在SQL Server每次启动的时候，统计数据将会被重置。
当你删除或者重新创建其组件时，某些dmv的统计数据也可以被重置，例如存储过程和表，而其它的dmv信息在运行dbcc命令时也可以被重置。
当你使用一个dmv时，你需要紧记SQL Server收集这些信息有多长时间了，以确定这些从dmv返回的数据到底有多少可用性。
如果SQL Server只运行了很短的一段时间，你可能不想去使用一些dmv统计数据，因为他们并不是一个能够代表SQL Server实例可能遇到的真实工作负载的样本。
另一方面，SQL Server只能维持一定量的信息，有些信息在进行SQL Server性能管理活动的时候可能丢失，所以如果SQL Server已经运行了相当长的一段时间，一些统计数据就有可能已被覆盖。
因此，任何时候你使用dmv，当你查看从SQL Server 2005的dmvs返回的相关资料时，请务必将以上的观点装在脑海中。
只有当你确信从dmvs获得的信息是准确和完整的，你才能变更数据库或者应用程序代码。
下面就看一下dmv到底能带给我们那些好的功能呢？1.51 ：索引使用次数我们下看一下下面两种查询方式返回的结果（这两种查询的查询用途一致）①----declare @dbid intselect @dbid = db_id()select objectname=object_name(s.object_id), s.object_id, indexname=i.nam e, i.index_id, user_seeks, user_scans, user_lookups, user_updatesfrom sys.dm_db_index_usage_stats s,sys.indexes iwhere database_id = @dbid and objectproperty(s.object_id,'IsUserTable') = 1 and i.object_id = s.object_idand i.index_id = s.index_idorder by (user_seeks + user_scans + user_lookups + user_updates) asc返回查询结果②：使用多的索引排在前面SELECT , , ,user_seeks ,user_scans ,user_lookups ,partition_stats.row_countFROM sys.dm_db_index_usage_stats statsLEFT JOIN sys.objects objects ON stats.object_id = objects.object_idLEFT JOIN sys.databases databases ON databases.database_id = stats.d atabase_idLEFT JOIN sys.indexes indexes ON indexes.index_id = stats.index_idAND stats.object_id = indexes.object_idLEFT JOIN sys.dm_db_partition_stats partition_stats ON stats.object_id = partition_stats.object_idAND indexes.index_id = partition_ stats.index_idWHERE 1 = 1--AND databases.database_id = 7AND IS NOT NULLAND IS NOT NULLAND user_scans>0ORDER BY user_scans DESC ,stats.object_id ,indexes.index_id返回查询结果user_seeks : 通过用户查询执行的搜索次数。
个人理解：此统计索引搜索的次数user_scans: 通过用户查询执行的扫描次数。
个人理解：此统计表扫描的次数，无索引配合user_lookups: 通过用户查询执行的查找次数。
个人理解：用户通过索引查找，在使用RID或聚集索引查找数据的次数，对于堆表或聚集表数据而言和索引配合使用次数user_updates: 通过用户查询执行的更新次数。
个人理解：索引或表的更新次数我们可以清晰的看到，那些索引用的多，那些索引没用过，大家可以根据查询出来的东西去分析自己的数据索引和表1.52 ：索引提高了多少性能新建了索引到底增加了多少数据的效率呢？到底提高了多少性能呢？运行如下SQL可以返回连接缺失索引动态管理视图，发现最有用的索引和创建索引的方法：SELECTavg_user_impact AS average_improvement_percentage,avg_total_user_cost AS average_cost_of_query_without_missing_index,'CREATE INDEX ix_' + [statement] +ISNULL(equality_columns, '_') +ISNULL(inequality_columns, '_') + ' ON ' + [statement] +' (' + ISNULL(equality_columns, ' ') +ISNULL(inequality_columns, ' ') + ')' +ISNULL(' INCLUDE (' + included_columns + ')', '')AS create_missing_index_commandFROM sys.dm_db_missing_index_details a INNER JOINsys.dm_db_missing_index_groups b ON a.index_handle = b.index_handleINNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats c ONb.index_group_handle =c.group_handleWHERE avg_user_impact > = 40返回结果虽然用户能够修改性能提高的百分比，但以上查询返回所有能够将性能提高40%或更高的索引。