Erkl?ren Sie Cluster -vs -nicht -Cluster -Indizes in SQL.
Jul 13, 2025 am 02:21 AMDer Clustered -Index bestimmt die physische Speicherreihenfolge der Daten und kann nur einen pro Tabelle geben. Nicht klusterische Indizes ?ndern nicht die Reihenfolge der Daten und sind unabh?ngige Suchstrukturen und k?nnen mehrere EINGEHALTEN erstellen. 1. Clustered Index sortiert Daten nach Index, Verbesserung der Effizienz des Prim?rschlüssels und der Bereichsabfrage, die Einfügungs- und Aktualisierungskosten sind jedoch hoch. 2. Nicht geklusterte Indizes ?hneln den Verzeichnissen, die Indexspalten und Zeiger auf Daten enthalten, die für h?ufig durchsuchte Spalten geeignet sind. 3. Die Heap -Tabelle hat keinen Cluster -Index, und der nicht klusterte Index zeigt auf die physische Adresse. Die Wahl von beiden h?ngt vom Abfragemodus und der H?ufigkeit der Daten?nderung ab.
In SQL ist die Indexierung ein wichtiges Tool zur Verbesserung der Abfrageleistung. Das Verst?ndnis des Unterschieds zwischen Clustered -Index und nicht klusterer Index ist sehr hilfreich bei der Optimierung der Datenbankleistung.

Einfach ausgedrückt, der Clustered-Index bestimmt die physische Speicherreihenfolge der Daten in der Tabelle, w?hrend nicht klusterte Indexe eine M?glichkeit sind, unabh?ngig von der Datenspeicherstruktur zu suchen.

Clustered Index: Daten sortiert nach Index
Eine Tabelle kann nur einen Cluster -Index haben, da sie bestimmt, wie die Daten tats?chlich auf der Festplatte angeordnet sind. Wenn Sie einen Cluster -Index in einem Feld erstellen, organisiert SQL Server die Datenreihenfolge der gesamten Tabelle basierend auf dem Wert dieses Feldes.
Zum Beispiel:

Wenn Sie eine Benutzertabelle haben und einen Cluster -Index für UserID
erstellen, werden alle Datens?tze in dieser Tabelle in der Reihenfolge von UserID
gespeichert. Dies ist wie ein Telefonbuch sortiert alphabetisch. Wenn Sie jemanden suchen, k?nnen Sie sich direkt an die entsprechende Position wenden.
Vorteil:
- Das Abfragen von Prim?rschlüssel oder Bereichsabfragen ist effizient.
- Die Daten werden in Indexreihenfolge gespeichert, wodurch die Scheibenscheiben -E/A reduziert wird.
Notiz:
- Einfügen und Aktualisierungsvorg?nge k?nnen die Leistung beeinflussen, da die Reihenfolge der Daten aufrechterhalten werden soll.
- Nicht für h?ufig ge?nderte Spalten geeignet.
Nicht klusterer Index: "Verzeichnis" zu Daten
Ein nicht klusterer Index ?ndert nicht die Speicherreihenfolge der Daten selbst, sondern ?hnelt eher einem Verzeichnis am Ende des Buches - mit dem Wert der Indexspalte und eines Zeigers auf die tats?chliche Datenzeile (als Lesezeichen oder Zeilenlokator bezeichnet).
Wenn Sie beispielsweise einen nicht klusterten Index im Feld LastName
erstellen, speichert der Index alle Nachnamenwerte und zeichnet UserID
oder Clustered -Index -Tasten auf, die diesen Werten entsprechen, wodurch der vollst?ndige Datensatz ermittelt wird.
Strukturelle Merkmale:
- Die Indexseite enth?lt nur Indexspalten und Zeiger auf Daten.
- Sie k?nnen mehrere nicht klusterte Indizes für eine Tabelle erstellen.
Anwendbare Szenarien:
- Ein Feld, das h?ufig zur Suche verwendet wird, aber die Reihenfolge der Daten nicht bestimmt.
- Eine Spalte, die oft unter Abfragebedingungen erscheint.
Aggregation vs. Nichtaggregation: Mehrere Schlüsselunterschiede
Merkmal | Clustered Index | Nicht klusterer Index |
---|---|---|
Datenspeicherreihenfolge | Sortieren nach Index | Wirkt sich nicht auf die Reihenfolge der Daten aus |
Mengengrenze | Nur eine Tabelle pro Tabelle | Es kann mehrere geben |
Effizienz finden | Direkter Zugriff auf Datenlinien | überprüfen Sie zuerst den Index und springen Sie dann zu den Daten |
Aktualisierungskosten | H?her (vielleicht arrangieren Sie Daten neu) | Relativ niedrig |
Wenn eine Tabelle keinen Cluster -Index hat, wird sie als "Heap -Tabelle" bezeichnet. In diesem Fall wird der Zeiger in den nicht klusterten Index direkt in die physische Adresse der Datenzeile angezeigt.
Grunds?tzlich ist das. Beide haben ihre eigenen Verwendungszwecke und welcher Index zu w?hlen ist, h?ngt von Ihrem Abfragemodus und der H?ufigkeit der Daten?nderung ab. Wenn es gut verwendet wird, kann es die Leistung erheblich verbessern und bei falscher Verwendung kann es das System verlangsamen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErkl?ren Sie Cluster -vs -nicht -Cluster -Indizes in SQL.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Kernunterschied zwischen SQL- und NOSQL -Datenbanken ist die Datenstruktur, die Skalierungsmethode und das Konsistenzmodell. 1. In Bezug auf die Datenstruktur verwendet SQL vordefinierte Muster, um strukturierte Daten zu speichern, w?hrend NoSQL flexible Formate wie Dokumente, Schlüsselwerte, Spaltenfamilien und Grafiken unterstützt, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten. 2. In Bezug auf die Skalierbarkeit stützt sich SQL normalerweise auf st?rkere Hardware für die vertikale Expansion, w?hrend NoSQL die verteilte Expansion durch horizontale Expansion realisiert. 3. In Bezug auf die Konsistenz folgt SQL S?ure, um eine starke Konsistenz zu gew?hrleisten, und ist für Finanzsysteme geeignet, w?hrend NOSQL haupts?chlich Basismodelle verwendet, um die Verfügbarkeit und die endgültige Konsistenz hervorzuheben. 4. In Bezug auf die Abfragesprache bietet SQL standardisierte und leistungsstarke Abfragefunktionen, w?hrend NoSQL -Abfragesprachen vielf?ltig sind, aber nicht so reif und einheitlich wie SQL.

Unabh?ngig davon, ob Unterabfragen oder Verbindungen verwendet werden, h?ngt vom spezifischen Szenario ab. 1. Wenn es notwendig ist, Daten im Voraus zu filtern, sind Unterabfragen effektiver, z. B. die Suche nach den heutigen Bestellkunden. 2. Beim Zusammenführen gro?er Datens?tze ist die Verbindungseffizienz h?her, z. B. Kunden und ihre jüngsten Bestellungen; 3. Beim Schreiben einer hoch lesbaren Logik ist die Unterabschnittsstruktur klarer, z. 4. Bei der Durchführung von Aktualisierungen oder L?schen von Vorg?ngen, die von verwandten Daten abh?ngen, sind Unterabfragen die bevorzugte L?sung, z. B. das L?schen von Benutzern, die lange Zeit nicht angemeldet wurden.

AcompositeprimaryKeyinsqlisaprimaryKeyComponsedoftwoorMoreColumnShattogethereUm-IdentifyteachRow.1.itisusedwennoScolumncancanerowuniqueness, Suchasinastudent-CourseenrollmenttablewherebothentIdSandandCourseidareStoForisedtoforiperiquecomaunat

Es gibt drei Kernmethoden, um das zweith?chste Gehalt zu ermitteln: 1. Verwenden Sie die Grenze und versetzen Sie das maximale Gehalt und erhalten das Maximum, das für kleine Systeme geeignet ist. 2. Ausschlie?en des Maximalwerts durch Unterabfragen und dann Max finden, was sehr kompatibel und für komplexe Abfragen geeignet ist; 3. Verwenden Sie die Fensterfunktion Dense_Rank oder Row_Number, um parallele Ranglisten zu verarbeiten, was sehr skalierbar ist. Darüber hinaus ist es notwendig, IFNULL zu kombinieren oder sich zu verschmelzen, um mit der Abwesenheit eines zweith?chsten Gehalts umzugehen.

Sie k?nnen die erstellbare Anweisung von SQL verwenden und Klausel ausw?hlen, um eine Tabelle mit der gleichen Struktur wie eine andere Tabelle zu erstellen. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: 1. Erstellen Sie eine leere Tabelle mit CreateTableEw_TableAsSelect*Fromexisting_tablewhere1 = 0;. 2. Fügen Sie bei Bedarf manuelle Indizes, Fremdschlüssel, Ausl?ser usw. hinzu, um sicherzustellen, dass die neue Tabelle intakt und mit der ursprünglichen Tabellenstruktur übereinstimmt.

SQL -Fensterfunktionen k?nnen effiziente Berechnungen durchführen, ohne die Anzahl der Zeilen zu verringern. Es führt Operationen wie Ranking, Summieren und Gruppierung von Statistiken zu Daten über das von Over () definierte Fenster durch. Zu den gemeinsamen Funktionen geh?ren: 1. Row_number (), Rank (), Dense_Rank () Für das Ranking wird die Differenz wiederholt Wertsch?pfung; 2. aggregierte Funktionen wie SUM () und AVG () implementieren Rolling -Statistiken; 3.. Verwenden Sie PartitionBy, um nach Dimension, OrderBy -Steuerungen Sortieren und Rahmenbereichsteuerungsgr??e zu gruppieren. Mastering -Fensterfunktionen k?nnen komplexe Unterabfragen effektiv ersetzen und die Effizienz und Lesbarkeit von Abfragen verbessern.

MySQL unterstützt Regexp und Rlike; PostgreSQL verwendet Operatoren wie ~ und ~*; Oracle wird über regexp_like implementiert; SQLServer ben?tigt eine CLR -Integration oder -Simulation. 2. regelm??ig verwendet, um Postf?cher abzustimmen (z. Regexp_like (Benutzername, '[0-9]')). 3.. Achten Sie auf Leistungsprobleme,

Filterung von Nullwertdatens?tzen in SQL kann = null oder! = Null, 1. isnull oder isnotnull verwendet werden; 2. beispielsweise Benutzer, die nach E -Mail -Spalten suchen, sollten null ausgew?hlt*fromUserWhereemailisnull schreiben. 3.. Mehrere Felder k?nnen gleichzeitig bestimmen, dass mehrere ISNull -Bedingungen kombiniert werden k?nnen, z. B. oder oder die Verbindung. 4. Koalesce kann Nullwerte für die Anzeige oder die Standardverarbeitung ersetzen, sind jedoch nicht für die Filterung anwendbar. Da NULL einen unbekannten Wert darstellt und nicht am Vergleichsbetrieb von gleichem oder nicht gleichem Wert beteiligt ist, gibt = NULL das Ergebnis nicht zurück und meldet keinen Fehler. Die Where -Klausel akzeptiert nur wahre Zeilen, ignoriert falsche und unk
