索引使用原则

索引列参与函数运算时，优化器无法利用索引，会退化为全表扫描。 解决方法：将函数从索引列中分离出来。例如：低效：SELECT ... FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000高效：SELECT ... FROM DEPT WHERE SAL > 25000 / 12

合理的索引设计能显著提升数据库查询性能，以下是在 Sybase 数据库中构建索引的一些基本原则： 1. WHERE 子句字段索引： 为频繁出现在查询语句 WHERE 条件中的字段创建索引，可以有效加速数据检索。 2. OLTP 系统索引数量限制： 在联机交易处理（OLTP）系统中，对于更新频繁的热点表，建议将索引总数量控制在 4 个以内，过多的索引会增加数据更新的开销。 3. 组合索引与引导列： 创建组合索引时，务必将最常用的查询条件字段放在索引的最左侧作为引导列，并且在 WHERE 语句中包含该引导列，才能充分发挥组合索引的效用。 4. 避免过长的组合索引： 过长的组合索引会导致索引文件体积

索引的设计原则，说白了就是让数据库“少走弯路”。在WHERE里常用的字段，优先加索引，能让查询速度嗖嗖的。组合索引别乱排，越能过滤的字段越靠前。你要是发现查出来的数据老是大半张表，那就别纠结索引了，全表扫还更快点儿。

索引的建立和维护是由数据库管理员（DBA）和数据库管理系统（DBMS）负责的重要任务。索引的创建和删除由DBA或表的所有者完成，其他用户不具备这样的权限。系统会自动选择和维护索引，用户不需要手动指定或管理索引，包括打开索引或执行重建索引操作，这些任务都由DBMS自动处理。

在数据库结构变化时，备份控制文件是很重要的。控制文件的复用通过在CONTROL_FILES中包含完整路径来实现，如：/DISK1/control01.con和/DISK2/control02.con。

一、高性能索引 1. 查询性能问题 在MySQL数据库应用中，查询性能问题是常见的瓶颈。随着数据量增长，查询速度明显下降，影响响应时间与用户体验。合理使用索引能够有效提高查询效率，通过直接定位数据行避免全表扫描。需要注意的是，索引也占用资源，应根据实际业务场景优化索引设计。如在电商系统中，常需要基于用户ID查询用户订单信息，这时为ds_order表中的user_id字段创建索引有助于提升查询效率。 CREATE TABLE `ds_order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id', `user_id` int(11

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

SQL 的索引使用教程，内容挺实用的，尤其是对刚接触数据库优化的朋友。讲得比较清楚，啥情况下别建索引，比如数据量小的表，或者老改数据的表。适合建索引的情况也说到了，比如常出现在 WHERE、GROUP BY 的字段，哦，还有按顺序查的列，适合做聚集索引。看完真能少走点弯路。

一、使用OEM查看索引的界面类似于创建索引的界面。在OEM中，选择要查看的索引，右键点击该索引，在快捷菜单中选择“查看/编辑详细资料…”，如图所示。

一、使用OEM查看索引时，界面类似于创建索引的操作。在OEM中，选中目标索引，右键点击并选择“查看/编辑详细资料…”以进一步管理索引。