聚集索引,表中存儲的數據按照索引的順序存儲,檢索效率比普通索引高,但對數據新增/修改/刪除的影響比較大
非聚集索引,不影響表中的數據存儲順序,檢索效率比聚集索引低,對數據新增/修改/刪除的影響很小
如何讓你的SQL運行得更快
---- 人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注於所得的結果是否正確，而忽略
了不同的實現方法之間可能存在的性能差異，這種性能差異在大型的或是復雜的數據庫
環境中（如聯機事務處理OLTP或決策支持系統DSS）中表現得尤為明顯。筆者在工作實踐
中發現，不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的whe
re子句。在對它們進行適當的優化後，其運行速度有了明顯地提高！下面我將從這三個
方面分別進行總結：
---- 為了更直觀地說明問題，所有實例中的SQL運行時間均經過測試，不超過１秒的均
表示為（< 1秒）。
---- 測試環境--
---- 主機：HP LH II
---- 主頻：330MHZ
---- 內存：128兆
---- 操作系統：Operserver5.0.4
----數據庫：Sybase11.0.3
一、不合理的索引設計
----例：表record有620000行，試看在不同的索引下，下面幾個 SQL的運行情況：
---- 1.在date上建有一非個群集索引
select count(*) from record where date >
''19991201'' and date < ''19991214''and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
''19990901'' and place in (''BJ'',''SH'') (27秒)
---- 分析：
----date上有大量的重復值，在非群集索引下，數據在物理上隨機存放在數據頁上，在
范圍查找時，必須執行一次表掃描才能找到這一范圍內的全部行。
---- 2.在date上的一個群集索引
select count(*) from record where date >
''19991201'' and date < ''19991214'' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
''19990901'' and place in (''BJ'',''SH'')（14秒）
---- 分析：
---- 在群集索引下，數據在物理上按順序在數據頁上，重復值也排列在一起，因而在范
圍查找時，可以先找到這個范圍的起末點，且只在這個范圍內掃描數據頁，避免了大范
圍掃描，提高了查詢速度。
---- 3.在place，date，amount上的組合索引
select count(*) from record where date >
''19991201'' and date < ''19991214'' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
''19990901'' and place in (''BJ'', ''SH'')（< 1秒）
---- 分析：
---- 這是一個不很合理的組合索引，因為它的前導列是place，第一和第二條SQL沒有引
用place，因此也沒有利用上索引；第三個SQL使用了place，且引用的所有列都包含在組
合索引中，形成了索引覆蓋，所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date，place，amount上的組合索引
select count(*) from record where date >
''19991201'' and date < ''19991214'' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
''19990901'' and place in (''BJ'',
