本篇文章給大家談談sql索引的概念，以及sqlserver怎么查看索引對應的知識點，文章可能有點長，但是希望大家可以閱讀完，增長自己的知識，最重要的是希望對各位有所幫助，可以解決了您的問題，不要忘了收藏本站喔。
SQL中視圖上能不能建立索引
在為視圖創建索引前，視圖本身必須滿足以下條件：
1、視圖以及視圖中引用的所有表都必須在同一數據庫中，并具有同一個所有者。
2、索引視圖無需包含要供優化器使用的查詢中引用的所有表。
3、必須先為視圖創建唯一群集索引，然后才可以創建其它索引。
4、創建基表、視圖和索引以及修改基表和視圖中的數據時，必須正確設置某些SET選項（在本文檔的后文中討論）。另外，如果這些SET選項正確，查詢優化器將不考慮索引視圖。
5、視圖必須使用架構綁定創建，視圖中引用的任何用戶定義的函數必須使用SCHEMABINDING選項創建。
6、另外，還要求有一定的磁盤空間來存放由索引視圖定義的數據。
sql索引原理及使用
SQL索引原理：
索引是數據庫中的一種數據結構，它可以提高數據庫查詢數據的速度。索引是針對表的一個或多個列進行創建的數據結構，可以使在使用WHERE查詢語句時，能夠更快地定位到滿足條件的數據。數據庫常用的索引有B-tree索引,B+tree索引和哈希索引。
SQL索引的使用：
為了提高查詢速度，我們可以在表中適當的位置上創建索引。索引可以創建在一個或多個列上。使用索引時我們需要先創建索引，然后再使用SELECT查詢語句進行查詢，這樣可以加快查詢速度。但是過多的索引也會影響數據庫的整體性能，因為索引的維護也需要耗費時間。
在創建索引時需要考慮以下幾個方面：
1.列選擇:選擇那些常作為查詢條件的列進行索引。
2.索引類型的選擇:根據表的類型以及將要進行的查詢選擇合適的索引類型，常用的索引類型有B-tree,B+tree和哈希索引。
3.索引列的排序:根據查詢的排序方式選擇合適的索引，如果查詢語句經常使用ORDERBY語句，那么應該設置排序索引。
4.索引列的值的選擇:索引的選擇不僅應該考慮查詢的列，還應該考慮數據的大小、重復性等因素。
總的來說，使用索引需要權衡查詢速度和索引維護所需時間的平衡，同時要根據具體的需求，選擇合適的索引類型、索引列和索引內容。
web前端索引什么意思
web前端索引使用索引可快速訪問數據庫表中的特定信息。索引是對數據庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構。在關系數據庫中，索引是一種與表有關的數據庫結構，它可以使對應于表的SQL語句執行得更快。索引的作用相當于圖書的目錄，可以根據目錄中的頁碼快速找到所需的內容。
數據庫索引是什么，有什么用，怎么用
在滿足語句需求的情況下，盡量少的訪問資源是數據庫設計的重要原則，這和執行的SQL有直接的關系，索引問題又是SQL問題中出現頻率最高的，常見的索引問題包括：無索引（失效）、隱式轉換。1.SQL執行流程看一個問題，在下面這個表T中，如果我要執行需要執行幾次樹的搜索操作，會掃描多少行？
這分別是ID字段索引樹、k字段索引樹。
這條SQL語句的執行流程：
1.在k索引樹上找到k=3，獲得ID=3002.回表到ID索引樹查找ID=300的記錄，對應R33.在k索引樹找到下一個值k=5，ID=5004.再回到ID索引樹找到對應ID=500的R4
5.在k索引樹去下一個值k=6，不符合條件，循環結束
這個過程讀取了k索引樹的三條記錄，回表了兩次。因為查詢結果所需要的數據只在主鍵索引上有，所以必須得回表。所以，我們該如何通過優化索引，來避免回表呢？2.常見索引優化2.1覆蓋索引覆蓋索引，換言之就是索引要覆蓋我們的查詢請求，無需回表。
如果執行的語句是，這樣的話因為ID的值在k索引樹上，就不需要回表了。
覆蓋索引可以減少樹的搜索次數，顯著提升查詢性能，是常用的性能優化手段。
但是，維護索引是有代價的，所以在建立冗余索引來支持覆蓋索引時要權衡利弊。
2.2最左前綴原則
B+樹的數據項是復合的數據結構，比如的時候，B+樹是按照從左到右的順序來建立搜索樹的，當這樣的數據來檢索的時候，B+樹會優先比較name來確定下一步的檢索方向，如果name相同再依次比較sex和age，最后得到檢索的數據。
可以清楚的看到，A1使用tl索引，A2進行了全表掃描，雖然A2的兩個條件都在tl索引中出現，但是沒有使用到name列，不符合最左前綴原則，無法使用索引。所以在建立聯合索引的時候，如何安排索引內的字段排序是關鍵。評估標準是索引的復用能力，因為支持最左前綴，所以當建立（a，b）這個聯合索引之后，就不需要給a單獨建立索引。原則上，如果通過調整順序，可以少維護一個索引，那么這個順序往往就是需要優先考慮采用的。上面這個例子中，如果查詢條件里只有b，就是沒法利用（a，b）這個聯合索引的，這時候就不得不維護另一個索引，也就是說要同時維護（a，b）、（b）兩個索引。這樣的話，就需要考慮空間占用了，比如，name和age的聯合索引，name字段比age字段占用空間大，所以創建（name，age）聯合索引和（age）索引占用空間是要小于（age，name）、(name）索引的。
2.3索引下推
以人員表的聯合索引（name,age）為例。如果現在有一個需求：檢索出表中“名字第一個字是張，而且年齡是26歲的所有男性”。那么，SQL語句是這么寫的
通過最左前綴索引規則，會找到ID1，然后需要判斷其他條件是否滿足在MySQL5.6之前，只能從ID1開始一個個回表。到主鍵索引上找出數據行，再對比字段值。而MySQL5.6引入的索引下推優化(indexconditionpushdown)，可以在索引遍歷過程中，對索引中包含的字段先做判斷，直接過濾掉不滿足條件的記錄，減少回表次數。這樣，減少了回表次數和之后再次過濾的工作量，明顯提高檢索速度。
2.4隱式類型轉化
隱式類型轉化主要原因是，表結構中指定的數據類型與傳入的數據類型不同，導致索引無法使用。所以有兩種方案：
修改表結構，修改字段數據類型。
修改應用，將應用中傳入的字符類型改為與表結構相同類型。
3.為什么會選錯索引3.1優化器選擇索引是優化器的工作，其目的是找到一個最優的執行方案，用最小的代價去執行語句。在數據庫中，掃描行數是影響執行代價的因素之一。掃描的行數越少，意味著訪問磁盤數據的次數越少，消耗的CPU資源越少。當然，掃描行數并不是唯一的判斷標準，優化器還會結合是否使用臨時表、是否排序等因素進行綜合判斷。
3.2掃描行數
MySQL在真正開始執行語句之前，并不能精確的知道滿足這個條件的記錄有多少條，只能通過索引的區分度來判斷。顯然，一個索引上不同的值越多，索引的區分度就越好，而一個索引上不同值的個數我們稱為“基數”，也就是說，這個基數越大，索引的區分度越好。
MySQL使用采樣統計方法來估算基數：采樣統計的時候，InnoDB默認會選擇N個數據頁，統計這些頁面上的不同值，得到一個平均值，然后乘以這個索引的頁面數，就得到了這個索引的基數。而數據表是會持續更新的，索引統計信息也不會固定不變。所以，當變更的數據行數超過1/M的時候，會自動觸發重新做一次索引統計。
在MySQL中，有兩種存儲索引統計的方式，可以通過設置參數innodb_stats_persistent的值來選擇：
on表示統計信息會持久化存儲。默認N=20，M=10。
off表示統計信息只存儲在內存中。默認N=8，M=16。
由于是采樣統計，所以不管N是20還是8，這個基數都很容易不準確。所以，冤有頭債有主，MySQL選錯索引，還得歸咎到沒能準確地判斷出掃描行數。
可以用來重新統計索引信息，進行修正。
3.3索引選擇異常和處理1.采用forceindex強行選擇一個索引。2.可以考慮修改語句，引導MySQL使用我們期望的索引。3.有些場景下，可以新建一個更合適的索引，來提供給優化器做選擇，或刪掉誤用的索引。
數據庫中的索引是什么意思有什么用途
索引是一種單獨的、物理的對數據庫表中一列或多列的值進行排序的一種存儲結構，它是某個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識這些值的數據頁的邏輯指針清單。索引的作用相當于圖書的目錄，可以根據目錄中的頁碼快速找到所需的內容。
一個索引是存儲的表中一個特定列的值數據結構（最常見的是B-Tree,還有哈希表索引和R-tree）。索引是在表的列上創建。所以，要記住的關鍵點是索引包含一個表中列的值，并且這些值存儲在一個數據結構中。請記住記住這一點：索引是一種數據結構
使用索引的全部意義就是通過縮小一張表中需要查詢的記錄（行）的數目來加快搜索的速度。
假設有一張學生名單表，有一百條數據。要查詢其中名字為小明的學生。
一般采取select*fromstudentswherename='小明';由于我們想要得到每一個名字為小明的學生信息，在查詢到第一個符合條件的行后，不能停止查詢，因為可能還有其他符合條件的行。所以，必須一行一行的查找直到最后一行-這就意味數據庫不得不檢查上千行數據才能找到所以名字為小明的學生。這就是所謂的全表掃描。
假設我們在name這一列上創建一個B-Tree索引。當我們用SQL查找名字是‘小明’的學生時，不需要再掃描全表。而是用索引查找去查找名字為‘小明’的學生，因為索引已經按照按字母順序排序。索引已經排序意味著查詢一個名字會快很多，因為名字首字母為‘小’的學生都是排列在一起的。另外重要的一點是，索引同時存儲了表中相應行的指針以獲取其他列的數據。
OK，關于sql索引的概念和sqlserver怎么查看索引的內容到此結束了，希望對大家有所幫助。
