24、SQL Server 索引优化全解析

SQL Server 索引优化全解析

1. 非聚集索引结构

非聚集索引结构与聚集索引结构非常相似,同样有三个主要级别:根级别、叶级别和中间级别。二者的主要区别在于叶级别存储的数据以及结构内的数据行定位器。非聚集索引的叶级别页面包含对数据页面或索引键的引用,而非实际数据。

例如,以名字作为索引键的非聚集索引,其根级别包含名字、指向下一页的指针和数据行定位器;中间级别将名字范围均匀划分,也包含下一页和数据行定位器;叶级别页面包含键(即名字)。若基础表按聚集索引组织,非聚集索引的叶级别页面将包含聚集索引键(也称为数据行定位器);若基础表是堆表,叶级别页面将包含指向堆中数据页面的指针。

2. 堆表结构

堆表与聚集和非聚集索引不同,其存储的数据没有结构。堆表中的数据通过为对象分配的索引分配映射(IAM)页面链接,内部系统对象指向存储数据的第一个 IAM 页面。由于堆表缺乏顺序,SQL Server 必须扫描整个堆的每个页面,以确定哪些数据符合给定查询的条件,因此对堆表进行表扫描通常效率低下,应尽量避免,尤其是在大型表上。

3. 约束创建的索引
3.1 主键索引

“主键索引”这个术语常被非数据库管理员使用,一般来说,人们提到主键索引时,实际上指的是为表指定主键后创建的索引。主键可以创建聚集或非聚集索引,强制键值的唯一性,且不允许为空值。当有人说主键索引是用于检索数据的主要索引时,可默认认同,因为聚集索引会决定数据的顺序并经常被使用。

3.2 唯一索引

唯一索引可以是聚集或非聚集索引,它能为索引提供一个额外属性,强制键列之间的唯一性。表可以有多个唯一索引,且允

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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