整理一下 sql 索引问题

最新推荐文章于 2025-08-12 23:49:52 发布
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文章标签： sql google 数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/eddy615/article/details/4133085
本文分享了如何通过为SQL语句的条件字段添加索引来解决数据库访问导致的CPU占用过高的问题。通过对一个包含20万条记录的表进行优化，成功降低了执行过程中的CPU消耗。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近发现手上一个网站数据库访问时 CPU占用过高，通过mssql 2000 的事件探查器，监视中发现 其中一条sql语句在执行过程中 duration cpu 值都过高，表中的记录数大约为20W以上，通过google N次 无非就是为条件字段添加索引。不懂原理，照着做，为order by 字段添加索引 重建，再次进行监视 duration cpu 下来啦

eddy615
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mysql索引重建和索引碎片问题_[笔记整理]SQL Server 索引碎片 和 重建索引
weixin_33969103的博客
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铺垫知识点：数据库存储本身是无序的，建立了聚集索引，会按照聚集索引物理顺序存入硬盘。既键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序多数情况下，数据库读取频率远高于写入频率，索引的存在 为了读取速度牺牲写入速度页 为最小单位 8kb区物理连续的页(8页)的集合内部碎片 数据库页内部产生的碎片，外部反之碎片的产生：有一个表里有8条数据，已经将一页填满，这个时候要插入第九条数据，页也就分裂了。这就产生了内...
SQL-索引篇整理
m0_59925573的博客
05-03 1637
聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。索引需要额外的磁盘空间，并降低写操作的性能。3.使用短索引，如果对长字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度，这样能够节省大量索引空间，如果搜索词超过索引前缀长度，则使用索引排除不匹配的行，然后检查其余行是否可能匹配。红黑树，1.每个节点都是红or黑 2.根节点是黑 3.每个叶子节点都是黑色 4.红色节点的父子节点都必须是黑的 5.从任一个节点到叶子节点的所有路径都包含相同的黑色结点。
sqlserver查看索引碎片，并整理
sqlora的专栏
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【代码】sqlserver查看索引碎片，并整理。
SQLserver 索引碎片
jnrjian的博客
02-22 4416
原文：Microsoft SQL Server 2000 Index Defragmentation Best Practices 来源：Microsoft TechNet 作者：Mike Ruthruff 时间：February 2003Summary As Microsoft SQL Server 2000 maintains indexes to reflect updates to their underlying tables, these indexes can become fragmente
sqlserver索引
技术分享博客
01-10 6433
文章目录前言一、索引的优点与缺点优点缺点二、聚集索引和非聚集索引聚集索引举个栗子非聚集索引举个栗子三、两种索引如何选择sqlserver如何创建两种索引 前言 一、索引的优点与缺点 优点 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序 子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五，通过使用索引，可以
SQL Server索引碎片的基本知识（附Demo）
码农研究僧的博客
07-29 1602
索引中的数据页不再连续，导致存储和检索数据时的效率降低 碎片通常发生在以下两种情况： 内部碎片：索引页中有许多空闲空间 通常是因为索引中删除了很多数据行，导致原来的数据页留下空白 外部碎片：索引页之间的顺序不再连续 通常是因为数据的插入、更新和删除操作导致索引页被重新分配
SQL Server数据库索引的碎片整理：最佳实践指南
2401_85760095的博客
08-01 1376
在SQL Server的维护工作中，索引碎片整理是一项至关重要的任务。本文将深入探讨SQL Server中数据库索引碎片整理的最佳实践，通过详细的步骤和示例代码，帮助你高效地维护索引的完整性和性能。通过本文的详细介绍，你应该已经了解了如何检测索引碎片化程度以及如何根据情况选择合适的整理策略。在整理索引碎片之前，首先需要检测索引的碎片化程度。：对于不同类型的索引（如聚集索引和非聚集索引），采取不同的维护策略。：根据索引的大小和碎片化程度选择合适的整理策略。：定期执行索引碎片整理，避免碎片化程度过高。
TiDB SQL调优实战——索引问题
在数字化道路无限探索
12-21 1924
版权声明:本文由神州数码云基地团队整理撰写，若转载请注明出处。一、前言前一阵子，迫于业务压力，将一套拥有两个多TB数据的，并且稳定运行两年多的，TiDB v2.1的集群升级到TiDB v4.0，希望能快一点，的确，升级之后，解决了大多数问题，查询速度的确比平差快了很多。但是有些业务还是没有太大改善。决定单独将那些SQL单独拿出来做一些优化，看看问题出在哪。这里我就拿两个比较典型的SQL语句来说明一下，两条都是与索引息息相关的SQL。二、例子问题SQL 1SELECT a.SOID ID, a
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在描述中提到的脚本是一个用于自动整理SQL Server数据库索引的T-SQL语句，它可以帮助用户检测并修复索引的碎片问题。这段代码首先设置了一些变量，如@objectid、@indexid、@partitioncount等，用于存储处理过程中...
SQL 生成日期与产品的所有组合：CROSS JOIN（笛卡尔积）
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SQL中的CROSS JOIN（笛卡尔积）可以将两个表的所有行进行组合，生成m×n行结果（m和n分别为两表行数）。它不需要连接条件，可通过显式CROSS JOIN或隐式逗号分隔实现。虽然可能导致数据量剧增，但在特定场景很有用：1）生成所有可能的组合，如统计性别年龄分布；2）创建测试数据。示例展示了通过递归CTE生成日期序列，再与产品表进行CROSS JOIN，获得日期与产品的所有组合。使用时需谨慎，避免数据爆炸。
【SQL进阶】SQL执行顺序解析：高效查询的底层逻辑
MANONGMN的博客
08-09 668
摘要：本文深入解析SQL查询的执行顺序与优化策略，揭示SQL语法顺序与执行顺序的差异。关键点包括：1)SQL执行遵循FROM→WHERE→GROUP BY→HAVING→SELECT→ORDER BY→LIMIT的流程；2)三大优化原则：尽早通过WHERE过滤、避免WHERE中使用SELECT别名、优化ORDER BY性能；3)通过EXPLAIN分析执行计划，创建联合索引提升查询效率。理解这些底层机制可帮助开发者编写高效SQL，避免性能陷阱。
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SQL执行过程主要分为建立连接、服务层处理和引擎层操作三个阶段。首先客户端建立数据库连接并验证身份；随后服务层依次执行缓存查询（5.7后默认关闭）、语法解析、预处理、SQL优化（生成执行计划）等操作；最后引擎层通过缓冲池(BufferPool)查询数据，未命中则访问磁盘，并记录binlog/undolog等日志。整个过程涉及多个组件的协同工作，其中优化器会调整SQL以遵循索引规则（如最左前缀原则），提高查询效率。
Flink Redis维表：Broadcast Join与Lookup Join对比及SQL示例
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SQL 语法详解
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mssql server2016升级到2019报msoledbsql.msi文件错误
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08-12 130
摘要：升级MSSQL Server 2016至2019时出现"msoledbsql.msi路径错误"，实际文件存在但安装失败。原因是系统已安装更高版本的Microsoft OLEDB Driver for SQL Server 17，导致版本冲突。解决方法：先卸载现有驱动，再在安装界面重新指定文件路径即可继续安装。该问题源于版本兼容性冲突，需先移除高版本驱动才能完成升级。
SQL 与 NoSQL 的核心区别
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LMS2022223000的博客
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SQL与NoSQL数据库对比摘要：SQL数据库采用表结构，支持ACID事务和SQL查询，适合结构化数据和强一致性场景（如MySQL、PostgreSQL）。NoSQL数据库（如Redis、MongoDB）具有灵活的数据模型（键值/文档/图等），支持高并发和海量数据，但事务支持较弱。两者互补，SQL适合财务系统等结构化场景，NoSQL适用于社交网络等高扩展需求场景。选择时需权衡数据结构、一致性和扩展性需求。
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