什么索引只能在數(shù)據(jù)庫表存在？是唯一索引、主鍵索引和聚集索引，只能存在于數(shù)據(jù)庫表中。其中，一個數(shù)據(jù)庫表只能有一個聚集索引，可以有多個非聚集索引。聚集索引根據(jù)鍵值對表中的數(shù)據(jù)行進行排序和存儲。每個表只能有

什么索引只能在數(shù)據(jù)庫表存在？

是唯一索引、主鍵索引和聚集索引，只能存在于數(shù)據(jù)庫表中。

其中，一個數(shù)據(jù)庫表只能有一個聚集索引，可以有多個非聚集索引。聚集索引根據(jù)鍵值對表中的數(shù)據(jù)行進行排序和存儲。

每個表只能有一個聚集索引，因為數(shù)據(jù)行本身只能按一種順序存儲。非聚集索引包含索引鍵值和指向表數(shù)據(jù)存儲位置的行定位器。

mysql聚合索引怎么起作用？

聚集索引類似于一本書。;的目錄。聚集索引的順序與實際數(shù)據(jù)的物理排列順序一致。創(chuàng)建聚集索引時，數(shù)據(jù)將根據(jù)索引鍵的順序重新排列，并且只能有一個聚集索引。我不 我不知道你說的聚集索引列是不是聚集索引，但是我記得SQL索引從存儲的角度分為非聚集索引和聚集索引，從維護和管理的角度分為我的唯一索引、復合索引和系統(tǒng)內(nèi)置索引。學過，用的少了就忘了。請不要。;如果我犯了錯誤，你不要介意。

sql數(shù)據(jù)庫搜索，同時滿足兩個搜索關(guān)鍵詞~怎么弄？

在SQL S:。

在聚集索引B樹中，只有葉節(jié)點實際存儲數(shù)據(jù)，而其他根節(jié)點和中間節(jié)點只是用來存儲尋找葉節(jié)點的數(shù)據(jù)。

每個葉子節(jié)點就是一個頁面，每個頁面都是不可分割的。SQL S:。

因為在SQL S:的例子。

我們創(chuàng)建一個表，這個表的每一行都是由int(4字節(jié))、char(999字節(jié))和varchar(0字節(jié))組成的，所以每一行都是1003字節(jié)，所以8行占用1003*88024字節(jié)加上一些內(nèi)部開銷，可以容納在一個頁面:中。

當我們隨意更新一行中的col3字段時，新數(shù)據(jù)無法容納在頁面中，從而導致分頁:。

尋呼:后的示意圖

分頁時，如果新頁和當前頁物理上不連續(xù)，也會造成外部碎片。

內(nèi)部碎片和外部碎片對查詢性能的影響

如上所述，外部碎片對性能的影響主要是因為需要更多的跨區(qū)域掃描，導致更多的IO操作。

但內(nèi)部碎片會導致數(shù)據(jù)行分布在更多的頁面中，加重掃描的頁面樹，降低查詢性能。

讓 讓我們通過一個例子來看一看。我們在剛才的表格中人為地插入了一些數(shù)據(jù)，造成了:內(nèi)部的碎片化。

通過觀察這些碎片，我們發(fā)現(xiàn)這些碎片已經(jīng)到達了一個相對較高的高度，:。

通過查看碎片整理前后的IO，我們可以看到:的IO已經(jīng)大大減少了。

碎片的解決方案

基本上，所有的解決方案都是基于索引的重建和排列，只是不同。

1.刪除索引并重建它

這不是一個好辦法。在刪除索引期間，索引將不可用，這將導致阻塞。但是，刪除聚集索引將導致相應的非聚集索引重新生成兩次(刪除時重新生成，建立時重新生成)。這種方法雖然不好，但是對于索引排序是最有效的。

2.使用DROP_:。

讓 讓我們看一個例子，:。

It 上面是同一個表。我插入31條數(shù)據(jù)，它占據(jù)了4頁:。

通過設置填充因子，頁面被設置為第5頁上的:。

這時，我將插入另一頁，這不會引起:分頁。

上述概念可以用下圖來解釋::。

可以看出，使用填充因子會減少更新或插入時的頁面數(shù)量，但由于需要更多的頁面，搜索性能會相應損失。