SQLServer创建索引的5种方法

SQLServer 创建全文索引(两种方法) 1 全文索引向导添加 (1)选择表格右击-->全文索引-->定义全文索引 (2)选择索引 (3)选择索引列 (4)选择跟踪(自动) (5)选择目录、索引文件组合非索引字表 (6)定义填充计划(可选) (7)全文索引向导说明 (8)创建全文索引成功 2 SQL语句添加 --打开索引支持 execute SP_FULLTEXT_DATABASE 'Enable'; --建立全文目录 execute sp_fulltext_catalog... 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了在SQL Server中创建不同类型的索引(包括聚集索引、非聚集索引、覆盖索引、唯一索引和筛选索引等)的方法,并探讨了各种索引的特点与应用场景。

前期准备:

create table Employee (
            ID int not null primary key,
            Name nvarchar(4),
            Credit_Card_ID varbinary(max)); --- 小心这种数据类型。
go

说明:本表上的索引,都会在创建下一个索引前删除。


创建聚集索引

方法 1、

ALTER TABLE table_name ADD CONSTRAINT cons_name priamry KEY(columnname ASC|DESC,[.....]) WITH (drop_existing = ON);
ALTER TABLE employee ADD CONSTRAINT pk_for_employee PRIMARY KEY CLUSTERED (id);
go 

这个是一种特别的方法,因为在定义主键的时候,会自动添加索引,好在加的是聚集索引还是非聚集索引是我们人为可以控制的。

通过sp_helpindex 可以查看表中的索引

execute sp_helpindex @objname = 'Employee';
go

这里写图片描述

注意:这个索引是无法删除的,不信! 你去删一下

drop index Employee.PK__Employee__3214EC277D95E615;
go

这里写图片描述

方法 2、

create clustered index ix_name on table_name(columnName ASC|DESC[,......]) with (drop_existing = on);

create clustered index ix_clu_for_employee_ID on Employee(ID);

go

查看创建的索引
这里写图片描述

创建复合索引

create index ix_com_Employee_IDName on Employee (ID,Name)with (drop_existing = on);

这里写图片描述
这样就算是创建一个复合索引了,不过脚下的路很长,我们看下一个复合索引的例句:

create index ix_com_Employee_IDCreditCardID on Employee(ID,Credit_Card_ID);

看到这句话,你先问一下自己它有没有错!
这里写图片描述
可以发现它错了,varbinary是不可以建索引的。

创建覆盖索引

create index index_name on table_Name (columnName ASC|DESC[,......]) include(column_Name_List)with (drop_existing = on);

create index ix_cov_Employee_ID_Name on Employee (ID) include(Name);

go

首先,覆盖索引它只是非聚集索引的一种特别形式,下文说的非聚集索引不包涵覆盖索引,当然这个约定只适用于这一段话,这样做的目的是为了说明各中的区别。

首先:

  1. 非聚集索引不包涵数据,通过它找到的只是文件中数据行的引用(表是堆的情况下)或是聚集索引的引用,SQL Server要通这个引用去找到相应的数据行。

  2. 正因为非聚集索引它没有数据,才引发第二次查找。

  3. 覆盖索引就是把数据加到非聚集索引上,这样就不需要第二次查找了。这是一种以空间换性能的方法。非聚集索引也是。只是做的没有它这么出格。

创建唯一索引

create unique index index_name on table_name (column ASC|DESC[,.....])with (drop_existing = on);

正如我前面所说,在创建表上的索引前,我会删除表上的所有索引,这里为什么我要再说一下呢!因为我怕你忘了。二来这个例子用的到它。
目前表是一个空表,我给它加两行数据。

insert into Employee(ID,Name) values(1,'AAA'),(1,'BBB');

这里写图片描述
这下我们为表加唯一索引,它定义在ID这个列上

create unique index ix_uni_Employee_ID on Employee(ID);
go -- 可以想到因为ID有重复,所以它创建不了。

这里写图片描述
结论 1、 如果在列上有重复值,就不可以在这个列上定义,唯一索引。
下面我们把表清空: truncate table Employee;
这里写图片描述

接下来要做的就是先,创建唯一索引,再插入重复值。

create unique index ix_uni_Employee_ID on Employee(ID);
go

这里写图片描述

insert into Employee(ID,Name) values(1,'AAA'),(1,'BBB');
go

这里写图片描述
结论 2、
定义唯一索引后相应的列上不可以插入重复值。

筛选索引

create index index_name on table_name(columName) where boolExpression;

create index ix_Employee_ID on Employee(ID) where ID>100 and ID< 200;

go

只对热点数据加索引,如果大量的查询只对ID 由 100 ~ 200 的数据感兴趣,就可以这样做。

  1. 可以减小索引的大小
  2. 为据点数据提高查询的性能。

总结:

BTree 索引有聚集与非聚集之分。
就查看上到聚集索引性能比非聚集索引性能要好。

非聚集索引分
覆盖索引,唯一索引,复合索引(当然聚集索引也有复合的,复合二字,只是说明索引,引用了多列),一般非聚集索引就查看上到非聚集索引中覆盖索引的性能比别的非聚集索引性能要好,它的性能和聚集索引差不多,可是它也不是’银弹‘ 它会用更多的磁盘空间。

最后说一下这个

with (drop_existing = on|off),加上这个的意思是如果这个索引还在表上就drop 掉然后在create 一个新的。特别是在聚集索引上使用这个就可以不会引起非聚集索引的重建。

with (online = on|off) 创建索引时用户也可以访问表中的数据,

with(pad_index = on|off fillfactor = 80); fillfactor 用来设置填充百分比,pad_index 只是用来连接fillfactor 但是它又不能少,这点无语了。

with(allow_row_locks = on|off | allow_page_locks = on |off); 是否允许页锁 or 行锁

with (data_compression = row | page ); 这样可以压缩索引大小

使用SQL Server中的CREATE INDEX语句 通过创建适当的索引,可以显著提高数据库查询的性能。索引可以减少查询的执行时间,并且可以降低数据库服务器的负载。然而,需要注意的是,创建过多的索引可能会导致维护成本的增加,并可能对数据插入、更新和删除操作的性能产生一定的影响。CLUSTERED索引确定了表中数据的物理顺序,而NONCLUSTERED索引则不会对表中数据的物理顺序产生影响。通过创建索引,可以加快查询的速度,并且可以减少数据库服务器的负载。如果指定了UNIQUE关键字,则索引中的所有值必须是唯一的。index_name:这是要创建的索引的名称。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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