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在當今信息化時代，數據庫已經成為各種企業(yè)、機構和組織中必不可少的數據管理工具，通過對各類數據進行存儲、查詢、更新等操作，為組織決策和業(yè)務運營提供重要的支撐。然而，如果不對數據庫的性能進行優(yōu)化，長時間使用容易出現(xiàn)查詢緩慢甚至崩潰的問題，給用戶和業(yè)務帶來相當大的困擾和損失。為了解決這類問題，本文將探討一種。
成都創(chuàng)新互聯(lián)于2013年開始，先為湟源等服務建站，湟源等地企業(yè)，進行企業(yè)商務咨詢服務。為湟源企業(yè)網站制作PC+手機+微官網三網同步一站式服務解決您的所有建站問題。
什么是多字段索引？
一般來說，當我們需要對數據庫中的一張表進行復雜查詢時，比如需要查詢多個字段的值滿足特定條件的記錄，如果使用單字段索引，則需要針對每個字段各創(chuàng)建一個索引，這樣在查詢時需要對所有索引進行遍歷，顯然速度很慢。而多字段索引則是指針對多個字段創(chuàng)建一個索引，比如CREATE INDEX idxname ON tablename (field1, field2, ……, fieldn)，這樣只需要對一個索引進行遍歷，提高了查詢效率。
多字段索引的使用場景
在什么情況下需要使用多字段索引呢？以下是幾個可能的場景：
1. 復合查詢：如果查詢需要滿足多個條件，比如SELECT * FROM employees WHERE department=’sales’ AND salary>5000 AND age
2. 順序查詢：如果查詢需要按照某個字段的順序進行排序或分組，比如SELECT * FROM employees ORDER BY department, salary，則可以針對department和salary這兩個字段創(chuàng)建一個多字段索引，這樣可以避免對兩個字段分別進行排序或分組，提高效率。
3. 子查詢：如果查詢涉及到嵌套子查詢，比如SELECT salesperson, department, sales_amount FROM sales WHERE sales_amount > (SELECT AVG(sales_amount) FROM sales)，則可以針對sales_amount這個字段創(chuàng)建一個索引，同時salesperson和department也可以加入到多字段索引中，這樣可以提高子查詢和連接操作的效率。
4. 類型轉換：如果查詢涉及到對字段類型進行轉換，比如SELECT * FROM orders WHERE DATE_FORMAT(order_date,’%Y-%m-%d’)=’2023-05-01’，則可以創(chuàng)建一個多字段索引，包括order_date和DATE_FORMAT(order_date,’%Y-%m-%d’)，這樣可以避免對每個記錄進行類型轉換。
需要注意的是，在創(chuàng)建多字段索引時，需要根據實際使用場景權衡各個字段的順序，確定多字段索引的順序，這樣可以避免不必要的索引遍歷，影響查詢效率。
多字段索引的優(yōu)點和缺點
與單字段索引相比，多字段索引具有以下優(yōu)點：
1. 提高查詢效率：多字段索引可以避免對多個單字段索引進行遍歷，從而提高查詢效率。
2. 減少索引數量：通過使用多字段索引可以減少索引的數量，避免不必要的維護和資源占用。
3. 提高空間利用率：多字段索引可以將多個索引合并到一起，提高空間利用率。
不過，多字段索引也有一些缺點：
1. 創(chuàng)建和維護成本高：與單字段索引相比，多字段索引創(chuàng)建和維護成本更高，需要耗費更多的資源和時間。
2. 可能增加查詢復雜度：如果多字段索引的順序不當，可能會增加查詢復雜度，降低查詢效率。
3. 可能導致磁盤占用增加：多字段索引占用的磁盤空間可能更大，特別是如果需要對多個字段進行數據類型轉換時。
如何創(chuàng)建多字段索引
創(chuàng)建多字段索引需要注意以下幾點：
1. 在確定需要創(chuàng)建多字段索引時，需要先選擇需要建立索引的字段，盡量避免選擇過多的字段。
2. 根據實際使用場景選擇合適的字段順序，避免不必要的索引遍歷。
3. 在創(chuàng)建多字段索引時需要考慮磁盤空間和資源占用的成本，并進行必要的優(yōu)化和調整。
4. 注意維護索引的一致性和可用性，定期進行索引優(yōu)化和重建。
使用多字段索引可以大大提高數據庫查詢效率，從而促進業(yè)務運營的高效發(fā)展。然而，需要注意的是，在實際使用過程中，需要綜合考慮多個因素，包括數據庫的大小、訪問頻率、查詢條件等，選擇合適的索引類型和數量。只有在實際場景中合理使用多字段索引，才能發(fā)揮更大的優(yōu)勢。
相關問題拓展閱讀：
- MySQL最多可建立多少索引和索引的限制
- 在Oracle中合理創(chuàng)建數據庫的索引
- 數據庫的索引以及在哪些列上創(chuàng)建索引
MySQL最多可建立多少索引和索引的限制
MySQL
索引
類型包括：
一、普通索引
這是最基本的索引，它沒有任何限制。有以下幾種創(chuàng)建方式：
1.創(chuàng)建索引
代碼如下:
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR，VARCHAR類型，length可以小于字段實際長度；如果是BLOB和TEXT類型，必須指定 length，下同。
2.修改表結構
代碼如下:
ALTER mytable ADD INDEX ON (username(length)) — 創(chuàng)建表的時候直接指定。
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX (username(length)) );
— 刪除索引的語法：
DROP INDEX ON mytable;
二、唯一索引
它與前面的普通索引類似，不同的就是：索引列的值必須唯一，但允許有空值。如果是組合索引，則列值的組合必運賣須唯一。它有以下幾種創(chuàng)建方式：
代碼如下:
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
— 修旁清逗改表結構
ALTER mytable ADD UNIQUE ON (username(length))
— 創(chuàng)建表的時候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE (username(length)) );
三、
主鍵
索引
它是一種特殊的唯一索引，不允許有空值。一般是在建表的時候同時創(chuàng)建主鍵索引：
代碼如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
當然也可以用 ALTER 命令。記?。阂粋€表只能有一個主鍵。
四、組合索引
為了形象地對比單列索引和組合索引，為表添加多個字段：
代碼如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );
為了進一步榨取MySQL的效率，就要考慮建立組合索引。
二：使用索引的注意事項
使用索引時，有以下一些技巧和注意事項：
1.索引不會包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都將不會被包含在索引中，復合索引中只要有一列含有NULL值，那么這一列對于此復合索引就是無效的。所以我們在
數據庫設計
時不要讓字段的默認值為NULL。
2.使用短索引
對串列進行索引，如果可能應該指定一個前綴長度。例如，如果有一個CHAR(255)的列，如正好果在前10個或20個字符內，多數值是惟一的，那么就不要對整個列進行索引。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節(jié)省磁盤空間和I/O操作。
3.索引列排序
MySQL查詢只使用一個索引，因此如果where子句中已經使用了索引的話，那么
order by
中的列是不會使用索引的。因此數據庫默認排序可以符合要求的情況下不要使用排序操作；盡量不要包含多個列的排序，如果需要更好給這些列創(chuàng)建復合索引。
4.like語句操作
一般情況下不鼓勵使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一個問題。like “%aaa%” 不會使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
5.不要在列上進行運算
select * from users where YEAR(adddate)操作。
三：sql優(yōu)化原則
常見的簡化規(guī)則如下：
1.不要有超過5個以上的表連接（JOIN）
2.考慮使用臨時表或表變量存放中間結果。
3.少用子查詢
4.視圖嵌套不要過深,一般視圖嵌套不要超過2個為宜。
5.連接的表越多，其編譯的時間和連接的開銷也越大，性能越不好控制。
6.更好是把連接拆開成較小的幾個部分逐個順序執(zhí)行。
7.優(yōu)先執(zhí)行那些能夠大量減少結果的連接。
8.拆分的好處不僅僅是減少SQL Server優(yōu)化的時間，更使得SQL語句能夠以你可以預測的方式和順序執(zhí)行。
如果一定需要連接很多表才能得到數據，那么很可能意味著設計上的缺陷。
在滿足語句需求的情況下，盡盯巧量少的訪問資源是數據庫設計的重要原則，這和執(zhí)行的 SQL 有直接的關系，索引問題又是 SQL 問題中出現(xiàn)頻率更高的，常見的索引問題包括：無索引（失效）、隱式轉換。
1. SQL 執(zhí)行流程看一個問題，在下面這個表 T 中，如果我要執(zhí)行 select * from T where k between 3 and 5; 需要執(zhí)行幾次樹的搜索操作，會掃描多少行？mysql> create table T ( -> ID int primary key, -> k int NOT NULL DEFAULT 0, -> s varchar(16) NOT NULL DEFAULT ”, -> index k(k)) -> engine=InnoDB;mysql> insert into T values(100,1, ‘aa’),(200,2,’bb’),\ (300,3,’或慧cc’),(500,5,’ee’),(600,6,’ff’),(700,7,’gg’);
這分別是 ID 字段索引樹、k 字段索引樹。
這條 SQL 語句的執(zhí)行流程：
1. 在 k 索引樹上找到 k=3，獲得 ID=3002. 回表到 ID 索引樹查找 ID=300 的記錄，對應 R33. 在 k 索引樹找到下一個值 k=5，ID=5004. 再回到 ID 索引樹找到對應 ID=500 的 R4
5. 在 k 索引樹去下一個值 k=6，不符合條件，循環(huán)結束
這個過程讀取了 k 索引樹的三條記錄，回表了兩次。因為查詢結果所需要的數據只在主鍵索引上有，所以必須得回表。所以，我們該如何通過優(yōu)化索引，來避免回表呢？
2. 常見索引優(yōu)化2.1 覆蓋索引覆蓋索引，換言之就是索引要覆蓋我們的查詢請求，無需回表。
如果執(zhí)行的語句是 select ID from T wherek between 3 and 5;，這樣的話因為 ID 的值在 k 索引樹上，就不需要回表了。
覆蓋索引可以減少樹的搜索次數，顯著提升查詢性能，是常用的性能優(yōu)化手衫則答段。
但是，維護索引是有代價的，所以在建立冗余索引來支持覆蓋索引時要權衡利弊。
2.2 最左前綴原則
B+ 樹的數據項是復合的數據結構，比如 (name,sex，age) 的時候，B+ 樹是按照從左到右的順序來建立搜索樹的，當 (張三,F,26) 這樣的數據來檢索的時候，B+ 樹會優(yōu)先比較 name 來確定下一步的檢索方向，如果 name 相同再依次比較 sex 和 age，最后得到檢索的數據。
# 有這樣一個表 P
mysql> create table P (id int primary key, name varchar(10) not null, sex varchar(1), age int, index tl(name,sex,age)) engine=IInnoDB;
mysql> insert into P values(1,’張三’,’F’,26),(2,’張三’,’M’,27),(3,’李四’,’F’,28),(4,’烏茲’,’F’,22),(5,’張三’,’M’,21),(6,’王五’,’M’,28);
# 下面的語句結果相同
mysql> select * from P where name=’張三’ and sex=’F’; ## A1
mysql> select * from P where sex=’F’ and age=26;## A2
# explain 看一下
mysql> explain select * from P where name=’張三’ and sex=’F’;
+—-++++——+-+——+++——+++
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref| rows | filtered | Extra|
+—-++++——+-+——+++——+++
| 1 | SIMPLE | P | NULL| ref | tl| tl || const,const | 1 | 100.00 | Using index |
+—-++++——+-+——+++——+++
mysql> explain select * from P where sex=’F’ and age=26;
+—-+++++-+——++——+——+++
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+—-+++++-+——++——+——+++
| 1 | SIMPLE | P | NULL| index | NULL| tl || NULL | 6 | 16.67 | Using where; Using index |
+—-+++++-+——++——+——+++
可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 進行了全表掃描，雖然 A2 的兩個條件都在 tl 索引中出現(xiàn)，但是沒有使用到 name 列，不符合最左前綴原則，無法使用索引。所以在建立聯(lián)合索引的時候，如何安排索引內的字段排序是關鍵。評估標準是索引的復用能力，因為支持最左前綴，所以當建立（a，b）這個聯(lián)合索引之后，就不需要給 a 單獨建立索引。原則上，如果通過調整順序，可以少維護一個索引，那么這個順序往往就是需要優(yōu)先考慮采用的。上面這個例子中，如果查詢條件里只有 b，就是沒法利用（a，b）這個聯(lián)合索引的，這時候就不得不維護另一個索引，也就是說要同時維護（a，b）、（b）兩個索引。這樣的話，就需要考慮空間占用了，比如，name 和 age 的聯(lián)合索引，name 字段比 age 字段占用空間大，所以創(chuàng)建（name，age）聯(lián)合索引和（age）索引占用空間是要小于（age，name）、(name）索引的。
2.3 索引下推
以人員表的聯(lián)合索引（name, age）為例。如果現(xiàn)在有一個需求：檢索出表中“名字之一個字是張，而且年齡是26歲的所有男性”。那么，SQL 語句是這么寫的mysql> select * from tuser where name like ‘張%’ and age=26 and sex=M;
通過最左前綴索引規(guī)則，會找到 ID1，然后需要判斷其他條件是否滿足在 MySQL 5.6 之前，只能從 ID1 開始一個個回表。到主鍵索引上找出數據行，再對比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推優(yōu)化(index condition pushdown)，可以在索引遍歷過程中，對索引中包含的字段先做判斷，直接過濾掉不滿足條件的記錄，減少回表次數。這樣，減少了回表次數和之后再次過濾的工作量，明顯提高檢索速度。
2.4 隱式類型轉化
隱式類型轉化主要原因是，表結構中指定的數據類型與傳入的數據類型不同，導致索引無法使用。所以有兩種方案：
修改表結構，修改字段數據類型。
修改應用，將應用中傳入的字符類型改為與表結構相同類型。
3. 為什么會選錯索引3.1 優(yōu)化器選擇索引是優(yōu)化器的工作，其目的是找到一個更優(yōu)的執(zhí)行方案，用最小的代價去執(zhí)行語句。在數據庫中，掃描行數是影響執(zhí)行代價的因素之一。掃描的行數越少，意味著訪問磁盤數據的次數越少，消耗的 CPU 資源越少。當然，掃描行數并不是唯一的判斷標準，優(yōu)化器還會結合是否使用臨時表、是否排序等因素進行綜合判斷。
3.2 掃描行數
MySQL 在真正開始執(zhí)行語句之前，并不能精確的知道滿足這個條件的記錄有多少條，只能通過索引的區(qū)分度來判斷。顯然，一個索引上不同的值越多，索引的區(qū)分度就越好，而一個索引上不同值的個數我們稱為“基數”，也就是說，這個基數越大，索引的區(qū)分度越好。# 通過 show index 方法，查看索引的基數mysql> show index from t;++++++++++——+++-+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |++++++++++——+++-+| t || PRIMARY || id| A|| NULL | NULL | | REE || || t || a|| a| A|| NULL | NULL | YES | REE || || t || b|| b| A|| NULL | NULL | YES | REE || |++++++++++——+++-+
MySQL 使用采樣統(tǒng)計方法來估算基數：采樣統(tǒng)計的時候，InnoDB 默認會選擇 N 個數據頁，統(tǒng)計這些頁面上的不同值，得到一個平均值，然后乘以這個索引的頁面數，就得到了這個索引的基數。而數據表是會持續(xù)更新的，索引統(tǒng)計信息也不會固定不變。所以，當變更的數據行數超過 1/M 的時候，會自動觸發(fā)重新做一次索引統(tǒng)計。
在 MySQL 中，有兩種存儲索引統(tǒng)計的方式，可以通過設置參數 innodb_stats_persistent 的值來選擇：
on 表示統(tǒng)計信息會持久化存儲。默認 N = 20，M = 10。
off 表示統(tǒng)計信息只存儲在內存中。默認 N = 8，M = 16。
由于是采樣統(tǒng)計，所以不管 N 是 20 還是 8，這個基數都很容易不準確。所以，冤有頭債有主，MySQL 選錯索引，還得歸咎到沒能準確地判斷出掃描行數。
可以用 yze table 來重新統(tǒng)計索引信息，進行修正。
ANAZE TABLE tbl_name …
在Oracle中合理創(chuàng)建數據庫的索引
在Oracle數據庫中 創(chuàng)建索引雖然比較簡單 但是要合理的創(chuàng)建索引則比較困慧塌難了 筆者認為 在創(chuàng)建索引時要做到三個適當 即在適當的表上 適當的列上創(chuàng)建適當數量的索引 雖然這可以通過一句話來概括優(yōu)化的索引的基本準則 但是要做到這一點的話 需要數據庫管理員做出很大的努力 具體的來說 要做到這個三個適當有如下幾個要求
一 根據表的大小來創(chuàng)建索引
雖然給表創(chuàng)建索引 可以提高查詢的效率 但是數據庫管理員需要注意的是 索引也需要一定的開銷的 為此并不是說給所有的表都創(chuàng)建索引 那么就可以提高數據庫的性能 這個認識是錯誤的 恰恰相反 如果不管三七二十一 給所有的表都創(chuàng)建了索引 那么其反而會給數據庫的性能造成負面的影響 因為此時濫用索引的開銷可能已經遠遠大于由此帶來的性能方面的收益 所以筆者認為 數據庫管理員首先需要做到 為合適的表來建立索引 而不是為所有的表建立索引
一般來說 不需要為比較小的表創(chuàng)建索引 如在一個ERP系統(tǒng)的數據庫中 department表用來存儲企業(yè)部門的信息 一般企業(yè)的部分也就十幾個 最多不會超過一百個 這 條記錄對于人來說 可能算是比較多了 但是對于計算機來說 這給他塞塞牙縫都還不夠 所以 對類似的小表沒有必要建立索引 因為即使建立了索引 其性能也不會得到很大的改善 相反索引建立的開銷 如維護成本等等 要比這個要大 也就是說 付出的要比得到的多 顯然違反常理
另外 就是對于超大的表 也不一定要建立索引 有些表雖然比較大 記錄數量非常的多 但是此時為這個表建立索引并一定的合適 如系統(tǒng)中有一張表 其主要用來保存數據庫中的一些變更信息 往往這些信息只給數據庫管理員使用 此時為這張表建立索引的話 反而不合適 因為這張表很少用到 只有在出問題的時候才需要查看 其次其即使查看 需要查詢的紀錄也不會很多 可能就是最近一周的更新記錄等等 對于對于一些超大的表 建立索引有時候往往不能夠達到預計的效果 而且在打表上建立索引 其索引的開銷要比普通的表大的多 那么到底是否給大表建立索引呢?筆者認為 主要是看兩個方面的內容 首前中圓先是需要關注一下 在這張大表中經常需要查詢的記錄數量 一般來說 如果經常需要查詢的數據不超過 %到 %的話 那就沒有必要為其建立索引的必要 因為此時建立索引的開銷可能要比性能的改善大的多 這個比例只是一個經驗的數據 如果數據庫管理員需要得出一個比較精確的結論 那么就需要進行測試分析 即數據庫管理員需要測試一下全表掃描的時間 看看其是否比建立索引后的查詢時間要長或者短 如果是長的話 則說明有建立索引的必要 但是如果沒有的話 則說明還是全表掃描速度來的快 此時也就沒有必要建立索引了
總之 在考慮是否該為表建立索引時 一般來說小表沒有建立索引的必要 而對于打表的話 則需要進行實際情況實際分析 簡單一點的 可以根據大致的比率來確定 如果要精確一點的 則可以進行全表掃描性能分析 以判斷建立索引后是否真的如預期那樣改善了數據庫性能
二 根據列的特征來創(chuàng)建索引
列的特點不同 索引創(chuàng)建的效果也不同 數據庫管理員需要了解為哪些列創(chuàng)建索引可以起到事倍功半的效果 同時也需要了解為哪些列創(chuàng)建索引反而起到的是事倍功半的效果 這有利于他們了解到底給為怎么樣的字段建立索引
根據筆者的經驗 往往為如下特征的列創(chuàng)建索引能夠起到比較明顯的效果 如對于一些重復內容比較少的列 特別是對于那些定義了唯一約束的列 在這些列上建立索引 往往可以起到非常不錯的效果 如對于一些null值的列與非Null值的列培敏混合情況下 如果用戶需要經常查詢所有的非Null值記錄的列 則更好為其設置索引 如果經常需要多表連接查詢 在用與連接的列上設置索引可以達到事半功倍的效果
可見 索引設置的是否恰當 不僅跟數據庫設計架構有關 而且還跟企業(yè)的經濟業(yè)務相關 為此 對于一些套裝軟件 雖然一開始數據庫管理員已經做了索引的優(yōu)化工作 但是隨著后來經濟數據的增加 這個索引的效果會越來越打折扣 這主要是因為記錄的表化影響到了索引優(yōu)化的效果 所以筆者建議各位數據庫管理員 即使采用的是大牌軟件公司的套裝軟件 也需要隔一段時間 如一年 對數據庫的索引進行優(yōu)化 該去掉的去掉 該調整的調整 以提高數據庫的性能
如在數據庫中有一張表是用來保存用戶信息的 其中有個字段身份證號碼 這是一個唯一的字段 在數據庫設計時 給這個字段創(chuàng)建了索引 但是當這個數據庫投入使用之后 用戶不怎么輸入用戶的身份證號碼 而且平時也基本不按這個號碼來進行查詢 當記錄月來月多時 這個身份證號碼上的索引字段不但不能夠改善數據庫的查詢性能 反而成了雞肋 對于這些有很多NULL值的列 而且不會經常查詢所有的非NULL值記錄的列 數據庫管理員要下決心 即使清除這些列上的索引
所以說索引的優(yōu)化與調整是一個動態(tài)的過程 并不是說數據庫設計好之后就不需要經過調整 數據庫管理員往往需要根據記錄的變化情況 來進行適當的變更 以提高索引的效果
三 在一個表上創(chuàng)建多少索引合適?
雖然說 在表上創(chuàng)建索引的數量沒有限制 但是決不是越多越好 也就是說 在創(chuàng)建索引這項事情上 + 〉 往往不成立 有時候 創(chuàng)建索引越多 其可能會得到適得其反的效果 那么在一個表上 到底給創(chuàng)建多少索引合適呢?這個沒有一個明確的標準 而是需要數據庫管理員根據實際的用途以及數據庫中記錄的情況 來進行判斷
通常來說 表的索引越多 其查詢的速度也就越快 但是 表的更新速度則會降低 這主要是因為表的更新(如往表中插入一條記錄)速度 反而隨著索引的增加而增加 這主要是因為 在更新記錄的同時需要更新相關的索引信息 為此 到底在表中創(chuàng)建多少索引合適 就需要在這個更新速度與查詢速度之間取得一個均衡點 如對于一些數據倉庫或者決策型數據庫系統(tǒng) 其主要用來進行查詢 相關的記錄往往是在數據庫初始化的時候倒入 此時 設置的索引多一點 可以提高數據庫的查詢性能 同時因為記錄不怎么更新 所以索引比較多的情況下 也不會影響到更新的速度 即使在起初的時候需要導入大量的數據 此時也可以先將索引禁用掉 等到數據導入完畢后 再啟用索引 可以通過這種方式來減少索引對數據更新的影響 相反 如果那些表中經常需要更新記錄 如一些事務型的應用系統(tǒng) 數據更新操作是家常便飯的事情 此時如果在一張表中建立過多的索引 則會影響到更新的速度 由于更新操作比較頻繁 所以對其的負面影響 要比查詢效率提升要大的多 此時就需要限制索引的數量 只在一些必要的字段上建立索引
筆者在平時數據庫優(yōu)化時 往往會根據這些表的用途來為列設置索引 可以查詢相關的動態(tài)視圖 看看對于這張表的操作 是更新操作(包括更新 刪除 插入等等)占的比例大 還是查詢操作占的比例大 當過多的索引已經影響到更新操作的速度時 則數據庫管理員就需要先禁用某些索引 以提高數據庫的性能
lishixinzhi/Article/program/Oracle/202311/18407
數據庫的索引以及在哪些列上創(chuàng)建索引
選擇開始菜單中→程序→【management
sql
server
2023】→【sql
server
management
studio】命令，打開【sql
server
management
studio】窗口，并使用windows或
sql
server身份驗證建立連接。
在【對象資源管理器】窗口中展開服務器，然后選擇【數據庫】節(jié)點
右鍵單擊【數據庫】節(jié)點，從彈出來的快捷菜單中選擇【新建數據庫】命令。
執(zhí)行上述操作后，會彈出【新察畢此建數據庫】對話框。在對話框、左側有3個選項，分別是【常規(guī)】、【選項】和【文件組】。完成這三個選項中的設置會后，就完成了數據庫的創(chuàng)建工作，
在【數據庫名稱】文本框中數閉輸入要新建數據庫的名稱。例如，這里以“新建的數據庫”。
在【所有者】文本框中輸入新敗迅建數據庫的所有者，如sa。根據數據庫的使用情況，選擇啟用或者禁用【使用全文索引】復選框。
在【數據庫文件】列表中包括兩行，一行是數據庫文件，而另一行是日記文件。通過單擊下面的【添加】、【刪除】按鈕添加或刪除數據庫文件。
切換到【選項頁】、在這里可以設置數據庫的排序規(guī)則、恢復模式、兼容級別和其他屬性。
切換到【文件組】頁，在這里可以添加或刪除文件組。
完成以上操作后，單擊【確定】按鈕關閉【新建數據庫】對話框。至此“新建的數據”數據庫創(chuàng)建成功。新建的數據庫可以再【對象資源管理器】窗口看到。
數據庫創(chuàng)建多字段索引的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于數據庫創(chuàng)建多字段索引,提高數據庫查詢效率的方法：創(chuàng)建多字段索引,MySQL最多可建立多少索引和索引的限制,在Oracle中合理創(chuàng)建數據庫的索引,數據庫的索引以及在哪些列上創(chuàng)建索引的信息別忘了在本站進行查找喔。
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