索引优化

创建组合索引时，确保where子句引用索引的第一列，否则优化器可能使用全表扫描而不是索引。

在Oracle数据库中，优化索引存储是关键操作之一。默认情况下，索引与表存储在同一表空间，这有利于数据库维护操作并提高可用性。而将索引与表存储在不同的表空间则能显著提升系统的存取性能，减少硬盘I/O冲突。需要注意的是，表与索引的可用状态可能会出现不一致情况，例如一个处于联机状态，另一个处于脱机状态。

SQL索引优化通过详细的测试方法来提高索引性能。

在优化数据库索引时，通过选择适当的字段和调整索引结构，可以显著提升查询性能。在Oracle数据库中，针对表rma_detail_sn，可以考虑创建复合索引idx_rma_detail_sn_ser_line，包含字段(serial_number, rma_detail_sn_id)，以优化相关查询操作。

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索引列参与函数运算时，优化器无法利用索引，会退化为全表扫描。 解决方法：将函数从索引列中分离出来。例如：低效：SELECT ... FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000高效：SELECT ... FROM DEPT WHERE SAL > 25000 / 12

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。

MySQL索引在数据库优化中扮演着关键角色，通过合理的索引设计可以显著提升查询效率和系统性能。

SQL性能优化-索引，你能在这个文档里面找到很多可以学习的地方。

多维索引PPT介绍了网格索引结构（类散列结构）、kd树（类树结构）、四叉树（类树结构）以及R树（类树结构）的应用。