引言

在 SQL Server 中，索引通過(guò)加快數(shù)據(jù)檢索速度在優(yōu)化查詢(xún)性能方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在數(shù)據(jù)庫(kù)中設(shè)置索引的策略受數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)、表的大小和將要運(yùn)行的查詢(xún)類(lèi)型的影響。索引策略通常涉及考慮維度表、事實(shí)數(shù)據(jù)表、大型表和小型表之間的差異。以下是如何將索引應(yīng)用于這些不同類(lèi)型的表的詳細(xì)分類(lèi)：

1.維度表

維度表通常是中小型表，用于存儲(chǔ)描述性的分類(lèi)數(shù)據(jù)，用于在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和 OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）方案中進(jìn)行查詢(xún)、篩選和分組。常見(jiàn)示例包括“Customers”、“Products”、“Time”、“Geography”等表。

維度表的索引策略：

• 主鍵（聚集）索引：維度表上最常見(jiàn)的索引是主鍵（通常在代理鍵或唯一標(biāo)識(shí)符上），它通常是聚集索引。此索引按鍵值對(duì)存儲(chǔ)中的表數(shù)據(jù)進(jìn)行物理組織。

CREATE TABLE Customers (

CustomerID INT PRIMARY KEY, -- Surrogate key

CustomerName NVARCHAR(100),

City NVARCHAR(50),

Country NVARCHAR(50)

);

• 非聚集索引：如果查詢(xún)經(jīng)常篩選某些列（例如，‘City’、‘Country’），您可以在這些列上創(chuàng)建非聚集索引以加快查找操作。

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_city_country 

ON Customers (City, Country);

• 考慮：

• 小型表：由于維度表的大小通常較小，因此創(chuàng)建和維護(hù)索引的開(kāi)銷(xiāo)最小。

• 讀取密集型查詢(xún)：經(jīng)常查詢(xún)維度表以進(jìn)行查找或聯(lián)接，因此頻繁查詢(xún)的列上的索引可以顯著提高性能。

示例用例：如果您正在運(yùn)行查詢(xún)以查找特定Country的所有客戶(hù)，則“Country”的索引會(huì)有所幫助：

SELECT * FROM Customers WHERE Country = 'USA';

2.事實(shí)表

事實(shí)數(shù)據(jù)表通常是大型表，用于存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù)、指標(biāo)和事實(shí)，例如銷(xiāo)售、訂單或財(cái)務(wù)交易。這些表往往會(huì)快速增長(zhǎng)，并包含數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億行。

事實(shí)表的索引策略：

• 主鍵上的聚集索引：如果事實(shí)表具有復(fù)合主鍵（例如，‘TransactionID’、‘ProductID’、‘Date’），則聚集索引通常基于此復(fù)合鍵構(gòu)建。

CREATE TABLE SalesFact (

TransactionID INT,

ProductID INT,

Date DATE,

Amount DECIMAL(10, 2),

PRIMARY KEY (TransactionID, ProductID, Date) -- Composite key

);

• 外鍵和常用篩選器上的非聚集索引：由于事實(shí)表通常與維度表（例如，‘ProductID’、‘CustomerID’、‘Date’）聯(lián)接，因此您應(yīng)該在外鍵列和經(jīng)常篩選的列上創(chuàng)建非聚集索引。

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_product_date 

ON SalesFact (ProductID, Date);

• 篩選索引：如果事實(shí)數(shù)據(jù)表包含多年數(shù)據(jù)，并且查詢(xún)通常針對(duì)特定日期范圍，則在給定日期范圍的“Date”列上創(chuàng)建篩選索引可以提高性能。

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_sales_2023 

ON SalesFact (Date)

WHERE Date >= '2023-01-01' AND Date 

• 考慮：

• 大型表：事實(shí)表可能非常大，因此需要仔細(xì)考慮索引維護(hù)（例如重建和重新組織索引）。對(duì)事實(shí)表過(guò)度索引會(huì)降低寫(xiě)入性能（例如，在數(shù)據(jù)被 插入時(shí)）。

• 寫(xiě)入密集型數(shù)據(jù)加載操作：事實(shí)表通常處理大量的插入操作。您應(yīng)該盡量減少索引的數(shù)量，或者選擇有助于特定查詢(xún)的索引，而不會(huì)對(duì)插入性能產(chǎn)生太大影響。

示例使用案例：按產(chǎn)品和日期聚合銷(xiāo)售額的查詢(xún)：

SELECT ProductID, SUM(Amount) AS TotalSales

FROM SalesFact

WHERE Date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'

GROUP BY ProductID;

在這種情況下，“ProductID”和“Date”上的索引將有助于加快篩選和分組操作。

3.大型表

大型表是指包含大量數(shù)據(jù)（通常為數(shù)千萬(wàn)到數(shù)十億行）的表。這些表可以是事實(shí)數(shù)據(jù)表，也可以是隨著時(shí)間的推移而變大的其他表。

大型表的索引策略：

• 聚集索引：對(duì)于大型表，建議對(duì)最常用的查詢(xún)鍵（通常是主鍵或日期字段）使用聚集索引。目標(biāo)是對(duì)磁盤(pán)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，以便進(jìn)行高效的范圍掃描和查找。

CREATE CLUSTERED INDEX idx_large_table_id 

ON LargeTable (LargeTableID);

• 非聚集索引：除了聚集索引之外，非聚集索引還可用于加速特定的查詢(xún)模式。例如，如果您的查詢(xún)經(jīng)常搜索特定列（例如，‘LastName’），則該列上的非聚集索引將非常有用。

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_lastname 

ON LargeTable (LastName);

• 分區(qū)：將大型表分區(qū)為更小、更易于管理的部分可以提高性能，特別是對(duì)于根據(jù)分區(qū)鍵（例如日期或區(qū)域）訪問(wèn)數(shù)據(jù)子集的查詢(xún)。SQL Server 支持表分區(qū)，表分區(qū)可以與分區(qū)索引結(jié)合使用。

CREATE PARTITION FUNCTION pf_date_range (DATE)

AS RANGE RIGHT FOR VALUES ('2020-01-01', '2021-01-01', '2022-01-01');

• 考慮：

• 索引維護(hù)：大型表需要定期進(jìn)行索引維護(hù)（例如，重建或重新組織索引）以確保索引保持高效。

• 存儲(chǔ)成本：索引會(huì)消耗存儲(chǔ)空間，因此必須平衡性能改進(jìn)與存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)。

4.小型表

小型表是指行相對(duì)較少（例如，少于 1,000 行）的表。這些可以是引用表或查找表。

小型表的索引策略：

• 主鍵（聚集）索引：即使小型表不需要太多索引，但代理鍵或自然鍵上的主鍵對(duì)于確保數(shù)據(jù)完整性仍然很有用。

CREATE TABLE Country (

CountryID INT PRIMARY KEY,

CountryName NVARCHAR(50)

);

• 非聚集索引：應(yīng)謹(jǐn)慎使用小表上的非聚集索引，因?yàn)樾阅芴嵘赡懿⒉伙@著。但是，如果經(jīng)常查詢(xún)特定列，索引仍然可以提供一些好處。

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_country_name 

ON Country (CountryName);

• 考慮：

• 最小開(kāi)銷(xiāo)：為小型表編制索引不會(huì)對(duì)性能產(chǎn)生太大影響，但它仍然可以為查找操作帶來(lái)好處。

• 查詢(xún)模式：如果小表被多個(gè)字段查詢(xún)，可以考慮根據(jù)查詢(xún)中經(jīng)常使用的列創(chuàng)建索引。

索引的一般最佳實(shí)踐：

• 避免過(guò)度索引：過(guò)多的索引會(huì)損害性能，尤其是在寫(xiě)入密集型表上，因?yàn)槊總€(gè)插入/更新/刪除操作都需要維護(hù)索引。

• 監(jiān)控和優(yōu)化索引：使用 SQL Server 的內(nèi)置工具（如 Database Tuning Advisor 或 SQL Server Profiler）來(lái)分析查詢(xún)性能并確定哪些索引有助于或損害性能。

• 使用與查詢(xún)模式匹配的索引：根據(jù)最常見(jiàn)查詢(xún)中 ‘WHERE’、‘JOIN’ 和 ‘ORDER BY’ 子句中使用的特定列創(chuàng)建索引。

• 考慮查詢(xún)執(zhí)行計(jì)劃：定期查看查詢(xún)執(zhí)行計(jì)劃，以確保索引得到有效使用。

通過(guò)遵循這些策略并考慮數(shù)據(jù)庫(kù)中表的大小和使用模式，您可以創(chuàng)建有效的索引策略來(lái)優(yōu)化 SQL Server 中的讀取和寫(xiě)入性能。

以上就是SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)中設(shè)置索引的策略分享的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于SQL Server設(shè)置索引的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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