索引使用策略

1. 索引的使用 在Oracle数据库中，索引的合理使用能够显著提高查询性能。通过创建适当的索引，可以减少数据扫描的范围，提高检索速度。需避免在小表上建立不必要的索引，以免影响数据库写性能。 2. SQL语句排序优化 SQL语句的排序顺序对查询速度有很大影响。优化排序条件可以让数据库更加高效地执行查询。 3. 联合查询的次序选择 在联合查询中，联合的次序会影响执行计划和查询性能。通常应将选择性高的表放在联合查询的前面，以减少处理的数据量。 4. SQL语句优化的具体方法 具体的SQL语句优化可以通过减少嵌套查询、简化条件表达式等方式来实现，进而提升数据库响应速度。减少子查询的使用，尽可能使用J

通常情况下，我们需要优化ORACLE SQL调优策略，特别是在索引列的应用。避免在索引列上使用NOT操作，因为这可能会导致ORACLE停止使用索引而改为执行全表扫描。例如，不推荐使用如下查询语句：SELECT … FROM DEPT WHERE DEPT_CODE NOT = 0; 相反，推荐使用索引的写法，如：SELECT … FROM DEPT WHERE DEPT_CODE > 0;

在ASE联机交易系统中，为提升查询效率，需要关注索引的建立策略： 索引数量控制: 单个表上的索引数量建议不超过四个，过多的索引会影响数据更新的性能。 聚簇索引选择: 聚簇索引决定了数据在表中的物理存储顺序，建议不要将其建立在id列上，以避免插入操作频繁更新索引。 组合索引长度: 组合索引的长度需要谨慎控制，过长的索引会降低查询效率。 索引与SQL语句关联: 索引的建立需要与实际执行的SQL语句相结合，针对WHERE条件中频繁出现的字段创建索引可以显著提升查询速度。 引导列的使用: 对于组合索引，WHERE语句中必须包含引导列，才能有效利用索引进行数据检索。

通常情况下，我们应该避免在索引列上使用NOT操作，因为NOT会导致Oracle停止使用索引而转向执行全表扫描。例如，低效的查询如：SELECT … FROM DEPT WHERE DEPT_CODE NOT = 0; 相比之下，高效的查询应该使用索引，如：SELECT … FROM DEPT WHERE DEPT_CODE > 0;

MySQL索引可以按存储结构分类：B-Tree索引是大部分存储引擎支持的基本索引类型；HASH索引仅MEMORY存储引擎支持；R-Tree索引用于空间索引，特定于MyISAM存储引擎，使用较少；Full-Text索引为MyISAM的全文搜索特性。按使用方式分类有普通索引（非唯一索引）、唯一索引（包括主键和唯一键）、单列索引、复合索引、前缀索引（仅使用字符串列的前N个字符）、覆盖索引（包含所有查询所需数据的索引）。

在hashtable大小不足以满足需求且导致碰撞过多需要扩容时，trehash是一种索引优化操作策略。基本思想是创建一个新的索引表，其大小是原表的两倍。通过遍历旧表中的所有dictEntry，并使用hash函数计算它们在新表中的索引位置，将其添加到新表中。当所有dictEntry都转移到新表后，启用新表并丢弃旧表。新表的索引空间是原表的两倍，可以显著减少碰撞的概率，使得碰撞链的平均长度理论上可以降低到旧表的一半。

根据以下准则选择建立索引的列：用于频繁搜索和数据排序的列。避免使用仅包含少量不同值或表中行数有限的列创建索引，因为对小型表而言，索引查询时间可能长于逐行搜索的效率。

09 Oracle索引策略演示文稿 09 Oracle索引策略演示文稿

本篇文章探讨了使用多维索引处理查询的三种策略：基于单个属性索引的策略、基于位图索引的策略，以及使用指针相交的策略。每个策略的优缺点都将进行讨论。 基于单个属性索引的策略 此策略使用基于branch-name的索引来查找所有branch-name=’Perryridge’的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出balance=1000的记录。同样，可以使用基于balance的索引来查找所有balance=1000的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出branch-name=’Perryridge’的记录。 基于位图索引的策略 此策略利用位图索引来加快求交集操作。它可以同时查找branch-name

MySQL索引的最佳实践正在成为数据库管理中不可或缺的一部分，特别是在大数据处理和性能优化方面。