索引策略

在ASE联机交易系统中，为提升查询效率，需要关注索引的建立策略： 索引数量控制: 单个表上的索引数量建议不超过四个，过多的索引会影响数据更新的性能。 聚簇索引选择: 聚簇索引决定了数据在表中的物理存储顺序，建议不要将其建立在id列上，以避免插入操作频繁更新索引。 组合索引长度: 组合索引的长度需要谨慎控制，过长的索引会降低查询效率。 索引与SQL语句关联: 索引的建立需要与实际执行的SQL语句相结合，针对WHERE条件中频繁出现的字段创建索引可以显著提升查询速度。 引导列的使用: 对于组合索引，WHERE语句中必须包含引导列，才能有效利用索引进行数据检索。

MySQL索引可以按存储结构分类：B-Tree索引是大部分存储引擎支持的基本索引类型；HASH索引仅MEMORY存储引擎支持；R-Tree索引用于空间索引，特定于MyISAM存储引擎，使用较少；Full-Text索引为MyISAM的全文搜索特性。按使用方式分类有普通索引（非唯一索引）、唯一索引（包括主键和唯一键）、单列索引、复合索引、前缀索引（仅使用字符串列的前N个字符）、覆盖索引（包含所有查询所需数据的索引）。

根据以下准则选择建立索引的列：用于频繁搜索和数据排序的列。避免使用仅包含少量不同值或表中行数有限的列创建索引，因为对小型表而言，索引查询时间可能长于逐行搜索的效率。

在hashtable大小不足以满足需求且导致碰撞过多需要扩容时，trehash是一种索引优化操作策略。基本思想是创建一个新的索引表，其大小是原表的两倍。通过遍历旧表中的所有dictEntry，并使用hash函数计算它们在新表中的索引位置，将其添加到新表中。当所有dictEntry都转移到新表后，启用新表并丢弃旧表。新表的索引空间是原表的两倍，可以显著减少碰撞的概率，使得碰撞链的平均长度理论上可以降低到旧表的一半。

本篇文章探讨了使用多维索引处理查询的三种策略：基于单个属性索引的策略、基于位图索引的策略，以及使用指针相交的策略。每个策略的优缺点都将进行讨论。 基于单个属性索引的策略 此策略使用基于branch-name的索引来查找所有branch-name=’Perryridge’的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出balance=1000的记录。同样，可以使用基于balance的索引来查找所有balance=1000的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出branch-name=’Perryridge’的记录。 基于位图索引的策略 此策略利用位图索引来加快求交集操作。它可以同时查找branch-name

09 Oracle索引策略演示文稿 09 Oracle索引策略演示文稿

SQL Server索引的优化策略--创建索引create index(索引关键字) indexName(索引名) on userInfo(userName,userAge) create indexName on userInfo(userName,userAge) --查看索引sp_helpindex userInfo --创建唯一性索引create unique indexAge on userInfo(userAge) --删除索引drop indexName on userInfo

MySQL索引的最佳实践正在成为数据库管理中不可或缺的一部分，特别是在大数据处理和性能优化方面。

Oracle 索引优化是数据库性能调优的关键环节，它直接影响数据检索速度和整体系统的效率。在Oracle数据库中，索引的种类繁多，包括B*Tree索引、反向索引、降序索引、位图索引和函数索引等。理解并正确使用这些索引类型对于提升查询性能至关重要。 首先，B*Tree索引是最常见的索引类型，适用于大部分常规查询，它按照键值的升序或降序排列数据。反向索引存储键值的反向，适用于键值较长的情况，能够减少存储空间。降序索引与BTree类似，但键值是降序排列。位图索引适合于低基数（即唯一值少）的列，能够节省空间但不适用于高并发的事务处理。函数索引*允许对列应用函数后再创建索引，使得查询可以使用函数结果进行

SQL性能优化-索引，你能在这个文档里面找到很多可以学习的地方。