4、在查询经常用到的所有列上创建非聚集索引。 这可以最大程度地利用隐蔽查询。
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5、物理创建索引所需的时间在很大程度上取 决于磁盘子系统。需要考虑的重要因素包括 ：（1）用于存储数据库和事务日志文件的 RAID(独立磁盘冗余阵列)等级；（2）磁盘阵 列中的磁盘数(如果使用了RAID)；（3）每个 数据行的大小和每页的行数。这将决定为创 建索引须从磁盘读取的数据页的数目；（4） 索引中的列数和使用的数据类型。这将决定 必须写入磁盘的索引页的数目。
索引可以简单理解为是键值与键值关联行的 存取地址的一张表，而键值是根据指定的排序次 序排列的。数据库使用索引的方式与使用书的目 录很相似：通过搜索索引找到特定的键值，然后 根据键值对应的地址找到关联行。
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declare @dt1 datetime declare @i int declare @s char(40) declare @hm1 int declare @hm2 int select @dt1=getdate()
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select @hm1=DATEPART(hh, @dt1)*3600000+DATEPART(mi, @dt1)*60000+DATEPART(ss, @dt1)*1000+DATEPART(ms, @dt1)
6、检查列的唯一性。
7、在索引列中检查数据分布。通常情况下，
为包含很少唯一值的列创建索引或在这样的
列上执行联接将导致长时间运行的查询。
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实验示例
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1、创建表itbl,并插入4万条记录。
请在SQL Server集成管理器查询子窗口中，选择某用 户数据库,执行如下命令，生成80000条记录，见图8-1。
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关于创建索引的建议如下：
1、将更新尽可能多的行的查询写入单个语句内， 而不要使用多个查询更新相同的行。仅使用一个 语句，就可以利用优化的索引维护。
2、使用索引优化向导分析查询并获得索引建议。
3、对聚集索引使用整型键。另外，在唯一列、非 空列或 IDENTITY 列上创建聚集索引可以获得性 能收益。
Select @i=@i+1
End
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图8-1 在表itbl中生成80000条记录
2、下面是测试命令执行的代码。运行时把“待测试命令” 替换成你的测试命令，在查询分析器中执行后，能返回命令 执行的大致时间(单位为：毫秒)。
实验8 数据库存储及效率
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本章目录
背景知识 实验示例 实验内容与要求（选做）
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
背景知识
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可以利用索引快速访问数据库表中的特定信 息。索引是对数据库表中一个或多个列(例如， employee表的姓氏(lname)列)的值进行排序的结 构。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与 在表中搜索所有的行(因未建索引)相比，索引有 助于更快地获取信息。
Select * from itbl order by id 把以上命令放在测试代码段中，运行后得到运行时间2186
毫秒，如图8-2所示。
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declare @i int select @i=1
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while @i<=80000
begin
insert into itbl(rq,srq,hh,mm,ss,num) values(getdate(),cast(getdate() as varchar(20)),DATEPART(hh, getdate()),DATEPART(mi, getdate()),DATEPART(ss, getdate()),cast(rand(@i)*100 as numeric(12,3)))
CREATE TABLE itbl(id bigint IDENTITY (1, 1) NOT NULL, rq datetime NULL,srq varchar(20) NULL, hh smallint NULL, mm smallint NULL, ss smallint NULL, num numeric(12, 3))
select @s='time--'+convert(char(10),@hm2)
RAISERROR (@s, 16, 1)
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3、未建索引时： 1) 单记录插入(约10毫秒，给出的毫秒数在特定环境下得出 的，只作参考，下同)
select @i=DATEPART(ms, @dt1)
insert into itbl(rq,srq,hh,mm,ss,num) values(getdate(),cast(getdate() as varchar(20)),DATEPART(hh, getdate()),DATEPART(mi, getdate()), DATEPART(ss, getdate()),cast(rand(@i)*100 as numeric(12,3))) 2) 查询所有记录，按id排序(约2180毫秒)
“待测试命令” -- 此行将用测试命令替代
select @dt1=getdate()
select @hm2=DATEPART(hh, @dt1)*3600000+DATEPART(mi, @dt1)*60000+DATEPART(ss, @dt1)*1000+DATEPART(ms, @dt1) - @hm1