聚集索引和非聚集索引

本文深入解析SQL中的索引类型,包括聚集索引和非聚集索引的区别、特点及应用场景,阐述了索引如何优化查询效率、影响数据插入速度,并介绍了填充因子的概念及使用场景。同时,强调了正确选择和使用索引对于数据库性能的重要性。

sql中的索引分为聚集索引和非聚集索引两种

聚集索引单表只能有一个,可以有多列

非聚集索引单表最多可以有256个

聚集索引规定物理存储顺序,例如id作为聚集索引的话,新增一个id的话,就会在原来最大id的后面增加一个id

查询时候order by id排序,会提高查询速度,对应经常搜索范围值的列id特别有效

插入记录时,会对每页数据进行重新排序,影响插入速度

填充因子:可以标识填充因子,以指定每个索引页可被填满的程度。填充因子是在创建新索引页时分配的可用空间的百分比。索引页上的可用空间量是很重要的,因为当索引页填满后,系统必须花时间拆分它,为新行腾出空间.填充因子的值=100 表示页面将填满,并且将会占用最少量的存储空间。仅应在不会有数据更改时(例如只读表的情况)才使用此设置。值越小,数据页上留出的可用空间越多,这降低了随索引的增大而拆分数据页的需要,但需要更多的存储空间

也就是说,如果数据需要频繁更新的情况下,填充因子不要设置的太大

非聚集索引:目录和数据的存储是分开的,不要求两者顺序一致,where条件后面如果使用非聚集索引,要求条件顺序和索引顺序一致

不考虑用索引的情况:如果只有很少的非重复值,例如仅有 1 和 0,则大多数查询将不使用索引

索引缺点:1.占用储存空间,以空间换效率

     2.插入或者更新数据时候,会有额外的操作,需要更新索引

 

转载于:https://www.cnblogs.com/A-I/archive/2010/08/03/1791300.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的始化、勘探与开发阶段的更新策略,提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能提出自适应参数调整、模型优化行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值