クラスター化されたインデックスは、データの物理ストレージ順序を決定し、テーブルごとに1つしかない可能性があります。非クラスター化されたインデックスは、データの順序を変更せず、獨立した検索構(gòu)造であり、複數(shù)の検索構(gòu)造を作成できます。 1.クラスター化されたインデックスは、インデックスによってデータをソートし、プライマリキーと範(fàn)囲のクエリ効率を改善しますが、挿入と更新コストは高くなります。 2。非クラスター化されたインデックスは、頻繁に検索される列に適したインデックス列とデータへのポインターを含むディレクトリに似ています。 3.ヒープテーブルにはクラスター化されたインデックスがなく、非クラスター化されたインデックスは物理アドレスをポイントします。両方の選択は、クエリモードとデータの頻度に依存します。
SQLでは、インデックス作成はクエリパフォーマンスを改善するための重要なツールです。クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いを理解することは、データベースのパフォーマンスを最適化するのに非常に役立ちます。
簡単に言えば、クラスター化されたインデックスは、テーブル內(nèi)のデータの物理ストレージ順序を決定しますが、クラスター化されていないインデックスは、データストレージ構(gòu)造とは無関係に検索する方法です。
クラスターインデックス：インデックスでソートされたデータ
テーブルは、データが実際にディスク上にどのように配置されるかを決定するため、1つのクラスター化されたインデックスのみを持つことができます。フィールドにクラスターインデックスを作成すると、SQL Serverはこのフィールドの値に基づいてテーブル全體のデータ順序を再編成します。
例えば：
ユーザーテーブルがあり、 UserIDにクラスター化されたインデックスを作成する場合、このテーブルのすべてのレコードはUserIDの順に保存されます。これは、アルファベット順にソートされた電話帳のようなものです。誰かを探しているときは、対応する位置に直接目を向けることができます。
アドバンテージ：
- プライマリキーまたは範(fàn)囲クエリのクエリが効率的です。
- データはインデックスの順序で保存され、ディスクI/Oが削減されます。
注記：
- データの順序が維持されるため、操作を挿入および更新することはパフォーマンスに影響を與える可能性があります。
- 頻繁に変更された列には適していません。
非クラスターインデックス：データへの「ディレクトリ」
クラスタリングされていないインデックスは、データ自體のストレージ順序を変更せず、本の最後にあるディレクトリのようなもので、インデックス列の値と実際のデータ行（ブックマークまたは行ロケーターと呼ばれる）へのポインターが含まれています。
たとえば、 LastNameフィールドにクラスター化されていないインデックスを作成すると、インデックスはすべての姓値を保存し、これらの値に対応するUserIDまたはクラスター化されたインデックスキーを記録し、それにより完全なレコードを見つけます。
構(gòu)造的特徴：
- インデックスページには、インデックス列とデータへのポインターのみが含まれています。
- テーブルの複數(shù)の非クラスター化されたインデックスを作成できます。
該當(dāng)するシナリオ：
- 検索によく使用されるが、データの順序を決定しないフィールド。
- クエリ條件によく表示される列。
集約と非凝集：いくつかの重要な違い
| 特性 | クラスターインデックス | 非クラスター化されたインデックス |
|---|---|---|
| データストレージ注文 | インデックスごとにソートします | データの順序に影響しません |
| 數(shù)量制限 | テーブルごとに1つのテーブルのみ | 複數(shù)の場合があります |
| 効率を見つけます | データラインへの直接アクセス | 最初にインデックスを確認(rèn)してから、データにジャンプします |
| 更新コスト | より高い（多分データを再配置） | 比較的低い |
さらに、テーブルにクラスター化されたインデックスがない場合、「ヒープテーブル」と呼ばれます。その場合、非クラスターインデックスのポインターは、データ行の物理アドレスを直接ポイントします。
基本的にそれだけです。どちらにも獨自の用途があり、選択するインデックスはクエリモードとデータ変更の頻度に依存します。よく使用すると、パフォーマンスを大幅に改善でき、誤って使用するとシステムが遅くなる可能性があります。
以上がSQLのクラスター化されていないインデックスと非クラスターインデックスを説明します。の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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SQLデータベースに特定の名前の列を見つける方法は？
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SQLとNOSQLの違いは何ですか
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データ検索のためにSQLサブQueriesと結(jié)合を使用するタイミング。
Jul 14, 2025 am 02:29 AM
サブクエリを使用するか接続を使用するかは、特定のシナリオに依存します。 1.事前にデータをフィルタリングする必要がある場合、今日の注文顧客を見つけるなど、サブ征服がより効果的です。 2。大規(guī)模なデータセットをマージする場合、顧客の取得や最近の注文など、接続効率が高くなります。 3.非常に読みやすいロジックを書くとき、ホットセラー製品を見つけるなど、サブQueries構(gòu)造はより明確です。 4.関連するデータに依存する更新を?qū)g行したり、操作を削除したりする場合、サブクエリは、長い間ログインされていないユーザーの削除など、好ましいソリューションです。
SQLで共通のテーブル式（CTE）を使用する利點。
Jul 07, 2025 am 01:46 AM
SQLクエリのCTEの主な利點には、読みやすさの向上、再帰クエリのサポート、重複するサブ征服の回避、モジュラーおよびデバッグ機(jī)能の強(qiáng)化が含まれます。 1。読みやすさの向上：複雑なクエリを複數(shù)の獨立した論理ブロックに分割することにより、構(gòu)造はより明確になります。 2。サポート再帰クエリ：階層データを処理する場合、深いトラバーサルに適したロジックはより簡単です。 3.サブQueriesの重複を避けます。一度に複數(shù)の參照を定義し、冗長性を減らし、効率を改善します。 4.より良いモジュール化とデバッグ機(jī)能：各CTEブロックを個別に実行および検証できるため、問題のトラブルシューティングが容易になります。
SQLの複合主キーとは何ですか？
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SQLで2番目に高い給與を見つける方法
Jul 14, 2025 am 02:06 AM
2番目に高い給與を見つけるための3つのコア方法があります。1。制限とオフセットを使用して最大給與をスキップし、最大を取得します。これは小さなシステムに適しています。 2。サブクエリを通じて最大値を除外してから、最大値を見つけます。これは非常に互換性があり、複雑なクエリに適しています。 3. DENSE_RANKまたはrow_Numberウィンドウ関數(shù)を使用して、並列ランキングを処理します。これは非常にスケーラブルです。さらに、2番目に高い給與がないことに対処するために、IFNULLまたは合體を組み合わせて必要です。
別のテーブルと同じ構(gòu)造で空のテーブルを作成する方法は？
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