SQLServer索引结构及其使用(三)
sql server的left join的using用法-概述说明以及解释
sql server的left join的using用法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述：在SQL Server中，LEFT JOIN是一种常用的连接操作，用来在两个表之间建立关联关系，并且保留左表的所有记录。
使用LEFT JOIN可以实现查询主表中的所有数据，即使在关联的从表中没有匹配的记录。
本文将重点介绍LEFT JOIN的Using用法，帮助读者更好地理解如何在SQL Server中使用Using子句进行左连接操作。
通过学习本文，读者将了解到Using用法的语法、特点以及适用场景，从而更好地运用LEFT JOIN来进行数据查询和分析。
1.2文章结构1.2 文章结构:本文将分为三个主要部分来讨论SQL Server中LEFT JOIN的Using 用法。
首先，我们将介绍SQL Server中LEFT JOIN的基本概念，包括LEFT JOIN的定义和与其他类型JOIN的区别。
接着，我们将重点讨论LEFT JOIN 的Using用法，探讨其语法和具体应用场景。
最后，我们将总结LEFT JOIN 的Using用法，提出一些实际应用中的注意事项，并展望其未来发展趋势。
通过本文的阐述，读者将能够全面了解SQL Server中LEFT JOIN的Using 用法及其在数据查询中的重要性和实际应用价值。
1.3 目的在本文中，我们将深入探讨SQL Server中LEFT JOIN的Using用法，通过分析其基本概念、语法结构和使用场景，帮助读者更好地理解和应用LEFT JOIN操作符。
通过学习本文，读者将能够掌握LEFT JOIN的Using 用法，提升对SQL Server的查询操作能力。
此外，我们还将总结实际应用中LEFT JOIN的Using用法的一些注意事项，帮助读者在实际项目中更加灵活、高效地运用LEFT JOIN操作符。
最后，我们还将展望未来LEFT JOIN的发展趋势，帮助读者跟上数据库领域的最新发展动态。
SQL Server 2005_索引
数据库
数据文件 .mdf或.ndf 事务日志文件 .ldf
表
区：64 KB 数据 页：8 KB
数据的查找
数据如何查找
表扫描
使用索引
数据页
Page 4
Con Funk White ... ... ... ... ... ... ...
Page 5
Rudd White Barr
... ... ... ... ... ... ...
Page 6
Akhtar Funk Smith Martin ...
... ... ... ... ...
Page 7
Smith Ota Jones
... ... ... ... ... ... ...
Page 8
Martin Phua Jones Smith ...
... ... ... ... ...
非聚集索引的结构示意图
object_id
根节点 上一页 下一页 索引行 非 索引页 聚 集 叶节点
键值+行定位符
index_id > 1
root_page
索 上一页 下一页 索引行 上一页 下一页 索引行 上一页 下一页 索引行 引
索引页
堆 数据页 或 上一页 下一页 上一页 下一页 聚
……
数据行
INSERT member (last name) VALUES lastname = ‘Jackson' Index Pages
Akhtar … Martin Akhtar Ganio Jackson … Lang Smith …
Non-Leaf Level
Leaf Level Leaf Level
SQLServer创建索引（index）
SQLServer创建索引（index）索引的简介：索引分为聚集索引和⾮聚集索引，数据库中的索引类似于⼀本书的⽬录，在⼀本书中通过⽬录可以快速找到你想要的信息，⽽不需要读完全书。
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。
但是索引对于提⾼查询性能也不是万能的，也不是建⽴越多的索引就越好。
索引建少了，⽤ WHERE ⼦句找数据效率低，不利于查找数据。
索引建多了，不利于新增、修改和删除等操作，因为做这些操作时，SQL SERVER 除了要更新数据表本⾝，还要连带⽴即更新所有的相关索引，⽽且过多的索引也会浪费硬盘空间。
索引的分类：索引就类似于中⽂字典前⾯的⽬录，按照拼⾳或部⾸都可以很快的定位到所要查找的字。
唯⼀索引（UNIQUE）：每⼀⾏的索引值都是唯⼀的（创建了唯⼀约束，系统将⾃动创建唯⼀索引）主键索引：当创建表时指定的主键列，会⾃动创建主键索引，并且拥有唯⼀的特性。
聚集索引（CLUSTERED）：聚集索引就相当于使⽤字典的拼⾳查找，因为聚集索引存储记录是物理上连续存在的，即拼⾳ a 过了后⾯肯定是 b ⼀样。
⾮聚集索引（NONCLUSTERED）：⾮聚集索引就相当于使⽤字典的部⾸查找，⾮聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。
PS：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。
什么情况下使⽤索引：语法：CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_nameON <object> ( column_name [ ASC | DESC ] [ ,...n ] )[ WITH <backward_compatible_index_option> [ ,...n ] ][ ON { filegroup_name | "default" } ]<object> ::={[ database_name. [ owner_name ] . | owner_name. ]table_or_view_name}<backward_compatible_index_option> ::={PAD_INDEX| FILLFACTOR = fillfactor| SORT_IN_TEMPDB| IGNORE_DUP_KEY| STATISTICS_NORECOMPUTE| DROP_EXISTING}参数：UNIQUE：为表或视图创建唯⼀索引。
sql server加索引语句
sql server加索引语句在 SQL Server 中创建索引是增加查询性能的关键。
通过使用索引，查询可以快速定位数据行，而不必扫描整个数据表。
本文将为您介绍如何在 SQL Server 中创建索引，以提高查询性能。
一、什么是索引索引是一种数据结构，用于快速访问数据库中的数据。
在数据库中，索引是一个单独的对象，可以存储在表中或独立于表之外。
索引可以是唯一的，也可以是非唯一的。
索引让数据库引擎更快地找到数据。
当执行查询时，数据库引擎使用索引而不是扫描整个表格进行查找。
索引可以大大提高查询性能，因为它可以将查询的成本从 O(n) 降低到 O(log n)。
二、创建索引要创建索引，您需要使用CREATE INDEX语句。
CREATE INDEX语句的语法如下：CREATE INDEX [index_name] ON [table_name] (column1,column2,...)例如，以下代码创建了一个名为“idx_last_name”的索引，用于表“employees”中的“last_name”列：如果您要创建一个唯一的索引，请在CREATE INDEX语句中添加UNIQUE关键字。
例如，以下代码创建一个唯一索引，用于表“employees”中的“employee_id”列：CREATE UNIQUE INDEX idx_employee_id ON employees (employee_id)三、使用索引一旦您创建了索引，就可以使用它来加速查询。
例如，以下查询将使用名为“idx_last_name”的索引来查找员工名为“Smith”的记录：SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith'查询优化器将使用索引来查找所有姓氏为“Smith”的员工，并返回它们的记录。
如果没有索引，查询将扫描整个表，这可能需要更长时间。
虽然索引可以大大提高查询性能，但过多的索引可能会降低性能。
SQLServer-索引详细教程（聚集索引，非聚集索引）
SQLServer-索引详细教程（聚集索引，⾮聚集索引）作者：（⼀）必读：深⼊浅出理解索引结构实际上，您可以把索引理解为⼀种特殊的⽬录。
微软的SQL 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，您可以快速地从⾃动中查到这个字。
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。
SQLSERVER聚集索引非聚集索引区别
SQLSERVER聚集索引⾮聚集索引区别⼀、理解索引的结构 索引在数据库中的作⽤类似于⽬录在书籍中的作⽤，⽤来提⾼查找信息的速度。
使⽤索引查找数据，⽆需对整表进⾏扫描，可以快速找到所需数据。
微软的SQL 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）。
SQL Server 中数据存储的基本单位是页（Page）。
数据库中的数据⽂件（.mdf 或 .ndf）分配的磁盘空间可以从逻辑上划分成页（从 0到 n 连续编号）。
磁盘 I/O 操作在页级执⾏。
也就是说，SQL Server 每次读取或写⼊数据的最少数据单位是数据页。
下⾯我们先简单的了解⼀下索引的体系结构： 1. 聚集索引结构 在 SQL Server 中，索引是按 B 树结构进⾏组织的。
聚集索引单个分区中的结构:--建⽴UserAddDate聚集索引CREATE CLUSTERED INDEX [IX_AddDate] ON [User]([AddDate] ASC) 聚集索引的叶节点就是实际的数据页聚集索引中的排序顺序仅仅表⽰数据页链在逻辑上是有序的。
⽽不是按照顺序物理的存储在磁盘上⾏的物理位置和⾏在索引中的位置是相同的每个表只能有⼀个聚集索引聚集索引的平均⼤⼩⼤约为表⼤⼩的5%左右 2. ⾮聚集索引结构 ⾮聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构，它们之间的显著差别在于以下两点： 1. 基础表的数据⾏不按⾮聚集键的顺序排序和存储。
2. ⾮聚集索引的叶层是由索引页⽽不是由数据页组成。
下图⽰意了单个分区中的⾮聚集索引结构： 包含列的索引 通过将包含列（称为⾮键列）添加到索引的叶级，可以扩展⾮聚集索引的功能。
键列存储在⾮聚集索引的所有级别，⽽⾮键列仅存储在叶级别。
下⾯举个简单的例⼦来说明⼀下聚集索引和⾮聚集索引的区别： 我们有⼀本汉语字典，可以把它的正⽂本⾝看做是⼀个聚集索引，它是按照汉字拼⾳的开头字母排序的，不再需要查找其他⽬录。
sqlserver 空字段 索引
标题：SQL Server中空字段索引的使用及其优化方法目录1. SQL Server中空字段索引的作用2. SQL Server中空字段索引的使用方法3. SQL Server中空字段索引的优化方法一、SQL Server中空字段索引的作用在SQL Server数据库中，索引是一种用于加快数据查询速度的重要技术。
空字段索引是指在数据库表中对某个字段建立的索引，该字段允许为空值。
空字段索引的作用在于提高查询速度、优化数据检索效率，同时对于包含大量空值的字段，可以节约存储空间。
二、SQL Server中空字段索引的使用方法在SQL Server中，可以通过以下步骤对空字段建立索引：1. 分析数据表结构，确定哪些字段允许为空值且需要建立索引。
2. 使用CREATE INDEX语句来创建空字段索引，例如：```sqlCREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name);```3. 使用SQL Server Management Studio（SSMS）或其他数据库管理工具来验证空字段索引的创建情况，并进行必要的优化和调整。
三、SQL Server中空字段索引的优化方法在使用空字段索引的过程中，可以通过以下方法来优化其性能：1. 确保索引列的数据类型和长度合理。
索引列的数据类型应尽量选择较小的类型，避免浪费存储空间。
2. 定期对空字段索引进行重新组织或重建。
由于数据的增删改会导致索引碎片化，因此需要定期对索引进行维护，以提高查询性能。
3. 根据业务需求和实际查询情况，合理选择索引类型。
在SQL Server 中，可以使用聚集索引、非聚集索引、覆盖索引等不同类型的索引，根据查询需求来选择最合适的索引类型。
4. 考虑在查询条件中对空字段进行合理的处理。
对于可能涉及到空字段的查询条件，需要针对性地优化查询语句，避免性能损耗。
总结在SQL Server中，空字段索引可以有效提高数据查询的速度和效率，但在使用过程中需要注意合理选择索引列、定期维护索引以及优化查询语句，以达到最佳的性能效果。
sqlserver基本语法
SQL Server基本语法一、SQL Server简介在开始讨论SQL Server基本语法之前，我们先简要介绍一下SQL Server。
SQL Server是由Microsoft开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），它是一种可靠、高效且安全的数据库解决方案。
SQL Server支持广泛的企业级应用，并提供了强大的数据管理和查询功能。
二、SQL Server安装在使用SQL Server之前，我们需要先进行安装和配置。
以下是SQL Server安装的一般步骤：1.下载SQL Server安装包，并运行安装程序。
2.选择安装类型（如开发人员、评估版或正式版）。
3.设置安装规则，包括实例名称、安装路径等。
4.配置身份验证方式，可以选择Windows身份验证或SQL Server身份验证。
5.选择要安装的组件，如数据库引擎、分析服务等。
6.进行一些其他配置，如临时数据库路径、自动维护计划等。
7.等待安装完成，并根据需要安装补丁和更新。
三、SQL Server连接安装完成后，我们可以使用SQL Server Management Studio（SSMS）来连接和管理数据库。
以下是连接SQL Server的基本步骤：1.打开SQL Server Management Studio。
2.在连接对话框中输入服务器名称和身份验证方式。
3.如果选择Windows身份验证，直接输入Windows账户信息即可。
4.如果选择SQL Server身份验证，输入用户名和密码。
5.点击“连接”按钮，成功连接到SQL Server。
四、SQL语句基础SQL Server支持使用SQL语句来管理数据库和执行查询操作。
以下是一些常用的SQL语句：1. 创建数据库CREATE DATABASE database_name;使用CREATE DATABASE语句可以创建一个新的数据库，需要指定数据库名称。
2. 创建表CREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,...);使用CREATE TABLE语句可以创建一个新的表，需要指定表名称和列及其数据类型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SQLServer索引结构及其使用（三）实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程建立一个 Web 应用，分页浏览功能必不可少。
这个问题是数据库处理中十分常见的问题。
经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也就是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。
但这种分页方法仅适用于较小数据量的情形，因为游标本身有缺点：游标是存放在内存中，很费内存。
游标一建立，就将相关的记录锁住，直到取消游标。
游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标来逐行遍历数据，根据取出数据条件的不同进行不同的操作。
而对于多表和大表中定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等待甚至死机。
更重要的是，对于非常大的数据模型而言，分页检索时，如果按照传统的每次都加载整个数据源的方法是非常浪费资源的。
现在流行的分页方法一般是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。
最早较好地实现这种根据页面大小和页码来提取数据的方法大概就是“俄罗斯存储过程”。
这个存储过程用了游标，由于游标的局限性，所以这个方法并没有得到大家的普遍认可。
后来，网上有人改造了此存储过程，下面的存储过程就是结合我们的办公自动化实例写的分页存储过程：CREATE procedure pagination1(@pagesize int, --页面大小，如每页存储20条记录@pageindex int --当前页码)asset nocount onbegindeclare @indextable table(id int identity(1,1),nid int) --定义表变量declare @PageLowerBound int --定义此页的底码declare @PageUpperBound int --定义此页的顶码set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesizeset @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesizeset rowcount @PageUpperBoundinsert into @indextable(nid) select gid from TGongwenwhere fariqi >dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi desc select O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t where O.gid=t.nid and t.id>@PageLowerBoundand t.id<=@PageUpperBound order by t.idendset nocount off以上存储过程运用了SQL SERVER的最新技术――表变量。
应该说这个存储过程也是一个非常优秀的分页存储过程。
当然，在这个过程中，您也可以把其中的表变量写成临时表：CREATE TABLE #Temp。
但很明显，在SQL SERVER中，用临时表是没有用表变量快的。
所以笔者刚开始使用这个存储过程时，感觉非常的不错，速度也比原来的ADO的好。
但后来，我又发现了比此方法更好的方法。
笔者曾在网上看到了一篇小短文《从数据表中取出第n条到第m条的记录的方法》，全文如下：从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录：SELECT m-n+1 *FROM publishWHERE (id NOT IN(SELECT n-1 idFROM publish))id 为publish 表的关键字我当时看到这篇文章的时候，真的是精神为之一振，觉得思路非常得好。
等到后来，我在作办公自动化系统（+ C#＋SQL SERVER）的时候，忽然想起了这篇文章，我想如果把这个语句改造一下，这就可能是一个非常好的分页存储过程。
于是我就满网上找这篇文章，没想到，文章还没找到，却找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程，这个存储过程也是目前较为流行的一种分页存储过程，我很后悔没有争先把这段文字改造成存储过程：CREATE PROCEDURE pagination2(@SQL nVARCHAR(4000), --不带排序语句的SQL语句@Page int, --页码@RecsPerPage int, --每页容纳的记录数@ID VARCHAR(255), --需要排序的不重复的ID号@Sort VARCHAR(255) --排序字段及规则)ASDECLARE @Str nVARCHAR(4000)SET @Str=''SELECT ''+CAST(@RecsPerPage AS VARCHAR(20))+'' * FROM(''+@SQL+'') T WHERE T.''+@ID+''NOT IN (SELECT ''+CAST((@RecsPerPage*(@Page-1)) AS VARCHAR(20))+'' ''+@ID+'' FROM (''+@SQL+'') T9 ORDER BY ''+@Sort+'') ORDER BY ''+@SortPRINT @StrEXEC sp_ExecuteSql @StrGO其实，以上语句可以简化为：SELECT 页大小 *FROM Table1 WHERE (ID NOT IN (SELECT 页大小*页数 id FROM 表 ORDER BY id)) ORDER BY ID但这个存储过程有一个致命的缺点，就是它含有NOT IN字样。
虽然我可以把它改造为：SELECT 页大小 *FROM Table1 WHERE not exists(select * from (select top (页大小*页数) * from table1 order by id) b where b.id=a.id )order by id即，用not exists来代替not in，但我们前面已经谈过了，二者的执行效率实际上是没有区别的。
既便如此，用结合NOT IN的这个方法还是比用游标要来得快一些。
虽然用not exists并不能挽救上个存储过程的效率，但使用SQL SERVER中的关键字却是一个非常明智的选择。
因为分页优化的最终目的就是避免产生过大的记录集，而我们在前面也已经提到了的优势，通过即可实现对数据量的控制。
在分页算法中，影响我们查询速度的关键因素有两点：和NOT IN。
可以提高我们的查询速度，而NOT IN会减慢我们的查询速度，所以要提高我们整个分页算法的速度，就要彻底改造NOT IN，同其他方法来替代它。
我们知道，几乎任何字段，我们都可以通过max(字段)或min(字段)来提取某个字段中的或最小值，所以如果这个字段不重复，那么就可以利用这些不重复的字段的max或min 作为分水岭，使其成为分页算法中分开每页的参照物。
在这里，我们可以用操作符“>”或“<”号来完成这个使命，使查询语句符合SARG形式。
如：Select top 10 * from table1 where id>200于是就有了如下分页方案：select top 页大小 *from table1where id>(select max (id) from(select top ((页码-1)*页大小) id from table1 order by id) as T)order by id在选择即不重复值，又容易分辨大小的列时，我们通常会选择主键。
下表列出了笔者用有着1000万数据的办公自动化系统中的表，在以GID（GID是主键，但并不是聚集索引。
）为排序列、提取gid,fariqi,title字段，分别以第1、10、100、500、1000、1万、10万、25万、50万页为例，测试以上三种分页方案的执行速度：（单位：毫秒）页码方案1 方案2 方案3 1 60 30 76 10 46 16 63 100 1076 720 130 500 540 12943 83 1000 17110 470 250 10000 24796 4500 140 100000 38326 42283 1553 250000 28140 128720 2330 500000 121686 127846 7168 从上表中，我们可以看出，三种存储过程在执行100页以下的分页命令时，都是可以信任的，速度都很好。
但第一种方案在执行分页1000页以上后，速度就降了下来。
第二种方案大约是在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。
而第三种方案却始终没有大的降势，后劲仍然很足。
在确定了第三种分页方案后，我们可以据此写一个存储过程。
大家知道SQL SERVER 的存储过程是事先编译好的SQL语句，它的执行效率要比通过WEB页面传来的SQL语句的执行效率要高。
下面的存储过程不仅含有分页方案，还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。
--获取指定页的数据：CREATE PROCEDURE pagination3@tblName varchar(255), -- 表名@strGetFields varchar(1000) = ''*'', -- 需要返回的列@fldName varchar(255)='''', -- 排序的字段名@PageSize int = 10, -- 页尺寸@PageIndex int = 1, -- 页码@doCount bit = 0, -- 返回记录总数, 非 0 值则返回@OrderType bit = 0, -- 设置排序类型, 非 0 值则降序@strWhere varchar(1500) = '''' -- 查询条件 (注意: 不要加 where)ASdeclare @strSQL varchar(5000) -- 主语句declare @strTmp varchar(110) -- 临时变量declare @strOrder varchar(400) -- 排序类型if @doCount != 0beginif @strWhere !=''''set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "] where "+@strWhere elseset @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "]"end--以上代码的意思是如果@doCount传递过来的不是0，就执行总数统计。