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SQL Server 索引和表体系结构(包含索引)

包含索引 概述 包含索引也是非聚集索引,索引结构跟聚集索引结构是一样,有一点不同的地方就是包含索引的非键只存储在叶子节点;包含索引的分为键和非键,所谓的非键就是INCLUDE中包含...的要求所以引进了包含索引。...正文 创建包含索引 ----创建表 CREATE TABLE [dbo]....在计算索引键数或索引键大小时,数据库引擎不考虑它们。 当查询中的所有都作为键或非键包含在索引中时,带有包含性非键的索引可以显著提高查询性能。...,当我们查询数据时直接在索引页中查找数据就可以,不需要访问数据页,减少磁盘IO,提高性能 带有包含的索引准则 设计带有包含的非聚集索引时,请考虑下列准则: 在 CREATE INDEX 语句的 INCLUDE

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    包含的索引:SQL Server索引进阶 Level 5

    包括 在非聚集索引中但不属于索引键的称为包含。 这些不是键的一部分,因此不影响索引中条目的顺序。 而且,正如我们将会看到的那样,它们比键造成的开销更少。...创建非聚集索引时,我们指定了与键分开的包含; 如清单5.1所示。...确定索引是否是索引键的一部分,或只是包含,不是您将要做的最重要的索引决定。也就是说,频繁出现在SELECT列表中但不在查询的WHERE子句中的最好放在索引的包含部分。...为了说明在索引中包含的潜在好处,我们将查看两个针对SalesOrderDetailtable的查询,每个查询我们将执行三次,如下所示: 运行1:没有非聚集索引 运行2:使用不包含的非聚簇索引(只有两个关键...由于4级中详细说明的原因,WHERE子句没有足够的选择性从非覆盖索引中受益。而且,包含任何一个组的行都散布在整个表格中。正在读表时,每一行都必须与其组相匹配。以及消耗处理器时间和内存的操作。

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    select count(*)、count(1)、count(主键)和count(包含空值的)有何区别?

    下班路上看见网上有人问一个问题: oracle 10g以后count(*)和count(非空)性能方面有什么区别?...首先,准备测试数据,11g库表bisal的id1是主键(确保id1为非空),id2包含空值, ?...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值的),则统计的是非空记录的总数,空值记录不会统计,这可能和业务上的用意不同。...再看前三个SQL对应的trace,1个SQL, ? ? 第二个SQL, ? ? 第三个SQL, ? ?...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count(),而且会选择索引的FFS扫描方式,count(包含空值的)这种方式一方面会使用全表扫描

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    03期:非空与自增

    对于包含 NULL 的求 COUNT 值也不准确 t1 和 t2 的记录数是一样的,但是字段 r1 包含了 NULL,这导致结果忽略了这些值。...包含 NULL 的索引包含 NULL 建立索引,比不包含的 NULL 的字段,要多占用一个 BIT 位来存储。...可以关注我上一篇文章(02期:MySQL 数据类型的艺术 - 大对象字段)关于 BIT 的详细描述。...各存储引擎相关的对 NULL 的处理 在 MySQL 8.0 发布后,仅有 InnoDB、MyISAM 和 Memory 支持对包含 NULL 的索引,其他引擎不支持。比如 NDB。...自增列溢出现象 自增属性的如果到了此列数据类型的最大值,会发生值溢出。比如变更表 f1 的自增属性列为 tinyint。 SQL 2 显式插入最大值 127, SQL 3 就报错了。

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    Innodb主键包含全部的情况下,如何组织物理页

    很简单,和有不是主键的的格式一样。 实验:在 Mysql 8 中 创建一张主键包含全部的表 ? 插入 10000 条数据。 ?...的数据页,含有的记录的主键最小值是 sss...0bbbbb...0 偏移量为6的数据页,含有的记录的主键最小值是sss...195bbbb...0 sss...N 这里的N是从0~10000 直接看到5...发现是 11,11页的最小行记录是:aaa...123bbb...0 ? 11页是数据页,最小记录确实是112起头 ? 而112 是 1119 字典序的下一个,所以逻辑正确。...虽然11页和5页不是物理上连续,但是两者逻辑上通过偏移量指针 5 指向 11 ,建立了逻辑联系。 并且块之间的主键大小应该是 递增的。 尽管块内部的主键大小物理可能不是递增。

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    42期:MySQL 是否有必要多分区

    MySQL 不仅支持基于单列分区,也支持基于多分区。比如基于字段(f1,f2,f3)来建立分区表,使用方法和使用场景都有些类似于联合索引。比如下面查询语句,同时对(f1,f2,f3) 进行过滤。...select * from p1 where f1 = 2 and f2 = 2 and f3 = 2; 多分区表的前提是参与分区的检索频率均等,如果不均等,就没有必要使用多分区。...我们还是以具体实例来验证下多分区的优缺点以及适用场景,这样理解起来更加透彻。...类似下面两类 SQL : SQL 1: select * from p1 where r1 = 2 and r2 = 2 and r3 = 2; 对于SQL 1,顺序无关紧要,因为三个在查询时都已包含...对于某些特定的场景,使用多分区能显著加快查询性能。

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    数据处理2节:将转换为正确的形状

    想象一下,我们有一个包含两个大值的数据库,我们假设它们是拼写错误或测量错误,我们想要排除它们。 下面的代码将使任何brainwt值超过4并返回NA。 在这种情况下,代码不会因4以下的任何内容而改变。...就像1部分中的select()函数一样,mutate()有变种: *mutate_all()将根据您的进一步说明改变所有 *mutate_if()首先需要一个返回布尔值的函数来选择。...如果我想在几分钟内完成,我可以使用mutate_at()并将包含的所有'sleep'包装在vars()中。 其次,我在飞行中创建一个函数,将每个值乘以60。....default指的是除NA之外的前组不包含的任何内容。 如果需要,可以通过添加.missing参数将NA更改为NA以外的其他参数(请参阅下一个示例代码)。...主要数据包含一个额外的“domisticated”标签,我想保留。 这是在表的最后一行用ifelse()完成的。

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