索引加速SQL查询的两大优势

SQL索引的创建有两种主要方法：一种是通过SQL Server管理器进行，另一种是通过T-SQL语句来完成。下面将演示如何使用管理器创建索引。

数据表中的非聚簇索引与数据分开存储，通过指针引导到数据存储的位置。索引项按键值排序，而表中数据则以另一种方式组织，这类似于图书的目录结构。

姓氏为“Bennett”且价格大于或等于 12 美元且预付款大于 10000 美元且小于 20000 美元 姓氏以“Ben”开头且价格大于 12 美元

数据库索引用于加快查询速度。虽然哈希索引具有O(1)的时间复杂度，而树索引为O(log(n))，但由于SQL操作中常有排序需求，因此数据库普遍采用树型索引。InnoDB引擎不支持哈希索引。数据预读的工作原理是磁盘按页预读取数据，以减少未来的磁盘IO操作。局部性原理指导软件设计，使得数据读取更高效。数据库中最常用的索引结构是B+树，适合磁盘存储，能充分利用预读特性，具有较低的树高度，且占用内存少，支持单点查询、范围查询和有序性查询。

这份文档深入探讨了高效的SQL查询技巧，并结合数据库优化方法，助您显著提升查询速度。

使用T-SQL的CREATE INDEX语句可以在SQL Server数据库中创建不同类型的索引。索引可以是唯一的或非唯一的，可以是聚集的或非聚集的。语法如下： CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX index_name ON { table | view } ( column [ ASC | DESC ] [ ,...n ] ) [ WITH [ ,...n] ] [ ON filegroup ]。 这些语法选项使得索引的创建更加灵活，可以根据数据库的需求选择合适的索引类型和选项。

在数据库中，通过索引来提高搜索速度。但传统索引仅适用于数字或短文本字段。如果需要在长文本字段中搜索，更新索引将耗费大量时间。全文索引为长文本字段提供了一种高效的搜索方式，极大提升搜索速度。

索引的一个主要目的是减少I/O操作。如果一个查询使用索引后执行的I/O操作比全表扫描还多，那么使用索引的效果就大打折扣了。在Oracle中，主键约束已经自动创建了唯一性索引，因此不需要为主键列再额外建立索引。

MySQL表结构查询可以使用DESCRIBE或SHOW COLUMNS语句。DESCRIBE语句获取表的详细信息，如列名、数据类型和键信息。例如，要查询'customers'表的结构，执行：DESCRIBE customers;