筛选索引--filter indexs 筛选索引是一种经过优化的非聚集索引,尤其适用于涵盖从定义完善的数据子集中选择数据的查询。筛选索引使用筛选谓词对表中的部分行进行索引。 一:筛选索引与全表索引相比具有以下 优点 : 1.提高了查询性能和计划质量 设计良好的筛
筛选索引--filter indexs
筛选索引是一种经过优化的非聚集索引,尤其适用于涵盖从定义完善的数据子集中选择数据的查询。筛选索引使用筛选谓词对表中的部分行进行索引。
一:筛选索引与全表索引相比具有以下优点:
1.提高了查询性能和计划质量
设计良好的筛选索引可以提高查询性能和执行计划质量,因为它比全表非聚集索引小并且具有经过筛选的统计信息。与全表统计信息相比,经过筛选的统计信息更加准确,因为它们只涵盖筛选索引中的行。
2.减少了索引维护开销
仅在数据操作语言 (DML)
语句对索引中的数据产生影响时,才对索引进行维护。与全表非聚集索引相比,筛选索引减少了索引维护开销,因为它更小并且仅在对索引中的数据产生影响时才进行维护。筛选索引的数量可以非常多,特别是在其中包含很少受影响的数据时。同样,如果筛选索引只包含频繁受影响的数据,则索引大小较小时可以减少更新统计信息的开销。
3.减少了索引存储开销
在没必要创建全表索引时,创建筛选索引可以减少非聚集索引的磁盘存储开销。可以使用多个筛选索引替换一个全表非聚集索引而不会明显增加存储需要。
4.设计注意事项
为了设计有效的筛选索引,必须了解应用程序使用哪些查询以及这些查询与您的数据子集有何关联。例如,所含值中大部分为 NULL
的列、含异类类别的值的列以及含不同范围的值的列都属于具有定义完善的子集的数据。以下设计注意事项提供了筛选索引优于全表索引的各种情况。
5.数据子集的筛选索引
在列中只有少量相关值需要查询时,可以针对值的子集创建筛选索引。例如,当列中的值大部分为 NULL 并且查询只从非 NULL
值中进行选择时,可以为非 NULL 数据行创建筛选索引。由此得到的索引与对相同键列定义的全表非聚集索引相比,前者更小且维护开销更低。
eg1:例如,AdventureWorks 数据库中有一个包含 2679 行的 Production.BillOfMaterials 表。EndDate 列只有 199 行包含非 NULL 值,其余 2480 行均包含 NULL。下面的筛选索引将涵盖这样的查询:返回在此索引中定义的列的查询,以及只选择 EndDate 值不为 NULL 的行的查询。
USE AdventureWorks;
GO
IF EXISTS (SELECT name FROM
sys.indexes
WHERE name =
N'FIBillOfMaterialsWithEndDate'
AND object_id =
OBJECT_ID (N'Production.BillOfMaterials'))
DROP INDEX
FIBillOfMaterialsWithEndDate
ON
Production.BillOfMaterials
GO
CREATE NONCLUSTERED INDEX
FIBillOfMaterialsWithEndDate
ON
Production.BillOfMaterials (ComponentID, StartDate)
WHERE EndDate IS NOT
NULL;
GO
筛选索引 FIBillOfMaterialsWithEndDate
对下面的查询有效。您可以显示查询执行计划,以确定查询优化器是否使用了此筛选索引。有关如何显示查询执行计划的信息,请参阅分析查询。
SELECT ProductAssemblyID, ComponentID, StartDate
FROM
Production.BillOfMaterials
WHERE EndDate IS NOT
NULL;
GO有关如何创建筛选索引以及如何定义筛选索引谓词表达式的详细信息,请参阅 CREATE INDEX (Transact-SQL)。
6.异类数据的筛选索引
表中含有异类数据行时,可以为一种或多种类别的数据创建筛选索引。
eg2:例如,香港虚拟主机,Production.Product 表中列出的每种产品均分配到一个 ProductSubcategoryID,后者又与 Bikes、Components、Clothing 或 Accessories 产品类别关联。这些类别为异类类别,因为它们在 Production.Product 表中的列值并不是紧密相关的。例如,对于每种产品类别,Color、ReorderPoint、ListPrice、Weight、Class 和 Style. 均具有唯一特征。假设会经常查询具有子类别 27-36 的 Accessories。通过对 Accessories 子类别创建筛选索引,可以提高对 Accessories 的查询的性能。
下面的示例对 Production.Product 表中 Accessories 子类别中的所有产品创建一个筛选索引。
USE AdventureWorks;
GO
IF EXISTS (SELECT name FROM
sys.indexes
WHERE name =
N'FIProductAccessories'
AND object_id = OBJECT_ID
('Production.Product'))
DROP INDEX FIProductAccessories
ON Production.Product;
GO
CREATE NONCLUSTERED INDEX
FIProductAccessories
ON Production.Product (Name,
ListPrice)
WHERE ProductSubcategoryID >= 27 AND ProductSubcategoryID GO
筛选索引 FIProductAccessories 对下面的查询有效,因为查询谓词等效于筛选索引表达式。
SELECT Name, ListPrice
FROM Production.Product
WHERE
ProductSubcategoryID BETWEEN 27 AND
36;
GO
7.视图与筛选索引
视图是存储查询定义的虚拟表;与筛选索引相比,其用途更广,功能更强。有关视图的详细信息,请参阅了解视图和使用视图的情况。下表比较了在视图和筛选索引中可以使用的部分功能。
在表达式中允许 视图 筛选的索引
计算列 是 否
联接 是 否
多个表 是 否
谓词中的简单比较逻辑 是 是

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

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