sqlserver聚合非聚合索引

一、聚合索引：

    一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行 的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此 类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节 省成本。当索引值唯一时，使用聚集索引查找特定的行也很有效率。例如，使用唯一雇员 ID 列 emp_id 查找特定雇员的最快速的方法，是在 emp_id 列上创建聚集索引或 PRIMARY KEY 约束。
可以理解为数据物理存储的顺序是按照索引的顺序排布的。

二、非聚合索引：
一种索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。

三、索引使用误区：
1、主键就是聚集索引
    这种想法是错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
    通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为 ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
    在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
    在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：

    （1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：

    Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen

    用时：128470毫秒（即：128秒）

    （2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：

    select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
    where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

    用时：53763毫秒（54秒）

    （3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：

    select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
    where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

    用时：2423毫秒（2秒）

    虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果数据库真的有1000 万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。

注：得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：
    declare @d datetime
    set @d=getdate()
    并在select语句后加：
    select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())

2、只要建立索引就能显著提高查询速度
    事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。

3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
    　　上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）：
    （1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>''2004-5-5''
    

查询速度：2513毫秒

    （2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>''2004-5-5'' and neibuyonghu=''办公室''

查询速度：2516毫秒

    （3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=''办公室''

查询速度：60280毫秒

    　从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。

四、项目中用到的源码：

1、将主键索引变为非聚簇索引

IF EXISTS(SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE WHERE TABLE_NAME='Lv0_Log' and CONSTRAINT_NAME='PK_Lv0_Log')--判断主键是否存在
begin
    alter table Lv0_Log DROP CONSTRAINT PK_Lv0_Log
	Alter table Lv0_Log add CONSTRAINT PK_Lv0_Log PRIMARY KEY nonclustered (Log_ID)
end
else
begin
	Alter table Lv0_Log add CONSTRAINT PK_Lv0_Log PRIMARY KEY nonclustered (Log_ID)
end

2、增加非主键聚簇索引

IF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_Lv0_Log_LOGTime')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引
	DROP INDEX Lv0_Log.IX_Lv0_Log_LOGTime
--创建索引
create CLUSTERED index IX_Lv0_Log_LOGTime on Lv0_Log(Log_Time ASC)

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