本文主要是介绍关于clustered 和 noclustered 索引,以及查询优化【MS-SQL】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、什么是聚集索引和非聚集索引
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）。
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。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
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。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
2 、何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
| 动作描述 | 使用聚集索引 | 使用非聚集索引 |
| 列经常被分组排序 | 应 | 应 |
| 返回某范围内的数据 | 应 | 不应 |
| 一个或极少不同值 | 不应 | 不应 |
| 小数目的不同值 | 应 | 不应 |
| 大数目的不同值 | 不应 | 应 |
| 频繁更新的列 | 不应 | 应 |
| 外键列 | 应 | 应 |
| 主键列 | 应 | 应 |
| 频繁修改索引列 | 不应 | 应 |
事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询 2004年1月1日至 2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
3 、索引是如何工作的？改善SQL语句
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：
select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000
和执行:
select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan''
一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=''zhangsan''的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。
虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。
SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：
事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。
虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。
SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：
列名 操作符 <常数 或 变量>
或
<常数 或 变量> 操作符列名
列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如：
Name=’张三’
价格>5000
5000<价格
Name=’张三’ and 价格>5000
如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。
介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验：
1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型
介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验：
1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型
如：name like ‘张%’ ，这就属于SARG
而：name like ‘%张’ ,就不属于SARG。
原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。
2、or 会引起全表扫描
Name=’张三’ and 价格>5000 符号SARG，而：Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。
3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句
不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子：
2、or 会引起全表扫描
Name=’张三’ and 价格>5000 符号SARG，而：Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。
3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句
不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子：
ABS(价格)<5000
Name like ‘%三’
有些表达式，如：
WHERE 价格*2>5000
SQL SERVER也会认为是SARG，SQL SERVER会将此式转化为：
WHERE 价格>2500/2
但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。
4、IN 的作用相当与OR
语句：
4、IN 的作用相当与OR
语句：
Select * from table1 where tid in (2,3)
和
Select * from table1 where tid=2 or tid=3
是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。
5、尽量少用NOT
6、exists 和 in 的执行效率是一样的
很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开：
5、尽量少用NOT
6、exists 和 in 的执行效率是一样的
很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开：
（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)
该句的执行结果为：
表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
（2）select title,price from titles
where exists (select * from sales
where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)
第二句的执行结果为：
表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。
7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样
前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的：
表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。
7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样
前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的：
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen
where charindex(''刑侦支队'',reader)>0 and fariqi>'' 2004-5-5''
用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen
where reader like ''%'' + ''刑侦支队'' + ''%'' and fariqi>'' 2004-5-5''
用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
8、union并不绝对比or的执行效率高
我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大部分都是适用的。
8、union并不绝对比or的执行效率高
我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大部分都是适用的。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi='' 2004-9-16'' or gid>9990000
用时：68秒。扫描计数 1，逻辑读 404008 次，物理读 283 次，预读 392163 次。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='' 2004-9-16''
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000
用时：9秒。扫描计数 8，逻辑读 67489 次，物理读 216 次，预读 7499 次。
看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。
但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union则反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。
看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。
但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union则反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi='' 2004-9-16'' or fariqi='' 2004-2-5''
用时：6423毫秒。扫描计数 2，逻辑读 14726 次，物理读 1 次，预读 7176 次。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='' 2004-9-16''
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='' 2004-2-5''
用时：11640毫秒。扫描计数 8，逻辑读 14806 次，物理读 108 次，预读 1144 次。
9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”
我们来做一个试验：
9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”
我们来做一个试验：
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc
用时：4673毫秒
select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc
用时：1376毫秒
select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc
用时：80毫秒
由此看来，我们每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。
10、count(*)不比count(字段)慢
某些资料上说：用*会统计所有列，显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根据的。我们来看：
由此看来，我们每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。
10、count(*)不比count(字段)慢
某些资料上说：用*会统计所有列，显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根据的。我们来看：
select count(*) from Tgongwen
用时：1500毫秒
select count(gid) from Tgongwen
用时：1483毫秒
select count(fariqi) from Tgongwen
用时：3140毫秒
select count(title) from Tgongwen
用时：52050毫秒
从以上可以看出，如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的，而count(*)却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要快，而且字段越长，汇总的速度就越慢。我想，如果用count(*)， SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然，如果您直接写count(主键)将会来的更直接些。
11、order by按聚集索引列排序效率最高
我们来看：（gid是主键，fariqi是聚合索引列）：
从以上可以看出，如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的，而count(*)却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要快，而且字段越长，汇总的速度就越慢。我想，如果用count(*)， SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然，如果您直接写count(主键)将会来的更直接些。
11、order by按聚集索引列排序效率最高
我们来看：（gid是主键，fariqi是聚合索引列）：
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen
用时：196 毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 1 次，预读 1527 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc
用时：4720毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 41956 次，物理读 0 次，预读 1287 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc
用时：4736毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 55350 次，物理读 10 次，预读 775 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc
用时：173毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 290 次，物理读 0 次，预读 0 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc
用时：156毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 0 次，预读 0 次。
从以上我们可以看出，不排序的速度以及逻辑读次数都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相当的，但这些都比“order by 非聚集索引列”的查询速度是快得多的。
同时，按照某个字段进行排序的时候，无论是正序还是倒序，速度是基本相当的。
12、高效的TOP
事实上，在查询和提取超大容量的数据集时，影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找，而是物理的I/0操作。如：
从以上我们可以看出，不排序的速度以及逻辑读次数都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相当的，但这些都比“order by 非聚集索引列”的查询速度是快得多的。
同时，按照某个字段进行排序的时候，无论是正序还是倒序，速度是基本相当的。
12、高效的TOP
事实上，在查询和提取超大容量的数据集时，影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找，而是物理的I/0操作。如：
select top 10 * from (
select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen
where neibuyonghu=''办公室''
order by gid desc) as a
order by gid asc
这条语句，从理论上讲，整条语句的执行时间应该比子句的执行时间长，但事实相反。因为，子句执行后返回的是10000条记录，而整条语句仅返回10条语句，所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。TOP关键词是SQL SERVER中经过系统优化过的一个用来提取前几条或前几个百分比数据的词。经笔者在实践中的应用，发现TOP确实很好用，效率也很高。但这个词在另外一个大型数据库ORACLE中却没有，这不能说不是一个遗憾，虽然在ORACLE中可以用其他方法（如：rownumber）来解决。在以后的关于“实现千万级数据的分页显示存储过程”的讨论中，我们就将用到TOP这个关键词。
到此为止，我们上面讨论了如何实现从大容量的数据库中快速地查询出您所需要的数据方法。当然，我们介绍的这些方法都是“软”方法，在实践中，我们还要考虑各种“硬”因素，如：网络性能、服务器的性能、操作系统的性能，甚至网卡、交换机等。
到此为止，我们上面讨论了如何实现从大容量的数据库中快速地查询出您所需要的数据方法。当然，我们介绍的这些方法都是“软”方法，在实践中，我们还要考虑各种“硬”因素，如：网络性能、服务器的性能、操作系统的性能，甚至网卡、交换机等。
源地址：http://www.vckbase.com/document/viewdoc/?id=1307
这篇关于关于clustered 和 noclustered 索引,以及查询优化【MS-SQL】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
