我要评论引言
在 sql server 中，索引通过加快数据检索速度在优化查询性能方面发挥着关键作用。在数据库中设置索引的策略受数据库结构、表的大小和将要运行的查询类型的影响。索引策略通常涉及考虑维度表、事实数据表、大型表和小型表之间的差异。以下是如何将索引应用于这些不同类型的表的详细分类：
1.维度表
维度表通常是中小型表，用于存储描述性的分类数据，用于在数据仓库和 olap（联机分析处理）方案中进行查询、筛选和分组。常见示例包括“customers”、“products”、“time”、“geography”等表。
维度表的索引策略：
- 主键（聚集）索引：维度表上最常见的索引是主键（通常在代理键或唯一标识符上），它通常是聚集索引。此索引按键值对存储中的表数据进行物理组织。
create table customers ( customerid int primary key, -- surrogate key customername nvarchar(100), city nvarchar(50), country nvarchar(50) );
- 非聚集索引：如果查询经常筛选某些列（例如，‘city’、‘country’），您可以在这些列上创建非聚集索引以加快查找操作。
create nonclustered index idx_city_country on customers (city, country);
考虑：
小型表：由于维度表的大小通常较小，因此创建和维护索引的开销最小。
读取密集型查询：经常查询维度表以进行查找或联接，因此频繁查询的列上的索引可以显著提高性能。
示例用例：如果您正在运行查询以查找特定country的所有客户，则“country”的索引会有所帮助：
select * from customers where country = 'usa';
2.事实表
事实数据表通常是大型表，用于存储交易数据、指标和事实，例如销售、订单或财务交易。这些表往往会快速增长，并包含数百万甚至数十亿行。
事实表的索引策略：
- 主键上的聚集索引：如果事实表具有复合主键（例如，‘transactionid’、‘productid’、‘date’），则聚集索引通常基于此复合键构建。
create table salesfact ( transactionid int, productid int, date date, amount decimal(10, 2), primary key (transactionid, productid, date) -- composite key );
- 外键和常用筛选器上的非聚集索引：由于事实表通常与维度表（例如，‘productid’、‘customerid’、‘date’）联接，因此您应该在外键列和经常筛选的列上创建非聚集索引。
create nonclustered index idx_product_date on salesfact (productid, date);
- 筛选索引：如果事实数据表包含多年数据，并且查询通常针对特定日期范围，则在给定日期范围的“date”列上创建筛选索引可以提高性能。
create nonclustered index idx_sales_2023 on salesfact (date) where date >= '2023-01-01' and date
考虑：
大型表：事实表可能非常大，因此需要仔细考虑索引维护（例如重建和重新组织索引）。对事实表过度索引会降低写入性能（例如，在数据被 插入时）。
写入密集型数据加载操作：事实表通常处理大量的插入操作。您应该尽量减少索引的数量，或者选择有助于特定查询的索引，而不会对插入性能产生太大影响。
示例使用案例：按产品和日期聚合销售额的查询：
select productid, sum(amount) as totalsales from salesfact where date between '2023-01-01' and '2023-12-31' group by productid;
在这种情况下，“productid”和“date”上的索引将有助于加快筛选和分组操作。
3.大型表
大型表是指包含大量数据（通常为数千万到数十亿行）的表。这些表可以是事实数据表，也可以是随着时间的推移而变大的其他表。
大型表的索引策略：
- 聚集索引：对于大型表，建议对最常用的查询键（通常是主键或日期字段）使用聚集索引。目标是对磁盘上的数据进行排序，以便进行高效的范围扫描和查找。
create clustered index idx_large_table_id on largetable (largetableid);
- 非聚集索引：除了聚集索引之外，非聚集索引还可用于加速特定的查询模式。例如，如果您的查询经常搜索特定列（例如，‘lastname’），则该列上的非聚集索引将非常有用。
create nonclustered index idx_lastname on largetable (lastname);
- 分区：将大型表分区为更小、更易于管理的部分可以提高性能，特别是对于根据分区键（例如日期或区域）访问数据子集的查询。sql server 支持表分区，表分区可以与分区索引结合使用。
create partition function pf_date_range (date)
as range right for values ('2020-01-01', '2021-01-01', '2022-01-01');考虑：
索引维护：大型表需要定期进行索引维护（例如，重建或重新组织索引）以确保索引保持高效。
存储成本：索引会消耗存储空间，因此必须平衡性能改进与存储开销。
4.小型表
小型表是指行相对较少（例如，少于 1,000 行）的表。这些可以是引用表或查找表。
小型表的索引策略：
- 主键（聚集）索引：即使小型表不需要太多索引，但代理键或自然键上的主键对于确保数据完整性仍然很有用。
create table country ( countryid int primary key, countryname nvarchar(50) );
- 非聚集索引：应谨慎使用小表上的非聚集索引，因为性能提升可能并不显著。但是，如果经常查询特定列，索引仍然可以提供一些好处。
create nonclustered index idx_country_name on country (countryname);
考虑：
最小开销：为小型表编制索引不会对性能产生太大影响，但它仍然可以为查找操作带来好处。
查询模式：如果小表被多个字段查询，可以考虑根据查询中经常使用的列创建索引。
索引的一般最佳实践：
避免过度索引：过多的索引会损害性能，尤其是在写入密集型表上，因为每个插入/更新/删除操作都需要维护索引。
监控和优化索引：使用 sql server 的内置工具（如 database tuning advisor 或 sql server profiler）来分析查询性能并确定哪些索引有助于或损害性能。
使用与查询模式匹配的索引：根据最常见查询中 ‘where’、‘join’ 和 ‘order by’ 子句中使用的特定列创建索引。
考虑查询执行计划：定期查看查询执行计划，以确保索引得到有效使用。
通过遵循这些策略并考虑数据库中表的大小和使用模式，您可以创建有效的索引策略来优化 sql server 中的读取和写入性能。
以上就是sql server数据库中设置索引的策略分享的详细内容，更多关于sql server设置索引的资料请关注代码网其它相关文章！
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