横向比较数据库中不同的索引机制

http://database.51cto.com/art/200903/117477.htm

http://www.cnblogs.com/wq3if2in/archive/2009/04/02/1428068.html

http://wangyuanzju.blogbus.com/logs/35139229.html

http://mlxia.iteye.com/blog/279059

http://www.cnblogs.com/chuncn/archive/2009/04/15/1434385.html

 

http://cornerxp.iteye.com/blog/977463

http://blog.csdn.net/m1cr0s0ft/article/details/2636563

由于 InnodB 主键采用 聚集索引 ，会对插入的记录进行物理排序，而 UUID本身基本上是无序的，所以造成了巨大的 I/O 开销。所以如果使用 innodB 千万不要使用 UUID 。

 

我们做数据采集，每天数据将近7kw。就采用了uuid。也没有看到性能能慢到哪里去。 
数据库对于pk，会自动创建index。所以，对pk的检索完全走的index。检索的次数和采用number的pk理论应该一样。 
区别就是一个是数字的比较，一个是字符串的比较。虽然有字符串的比较比起数字比较来要耗时。但是，大头都在定位pk这头。所以，uuid 虽影响性能，但绝对可以接受。 

 

 

聚集索引:物理存储按照索引排序
非聚集索引:物理存储不按照索引排序
优势与缺点
聚集索引：插入数据时速度要慢（时间花费在“物理存储的排序”上，也就是首先要找到位置然后插入）
查询数据比非聚集数据的速度快

汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张” 字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
 如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63 页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
 通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。
进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。得出查询速度的方法是：在各个select语句前加：declare @d datetime

set @d=getdate()

并在select语句后加：

select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下
 事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。

3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个

4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度

从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录：
SELECT TOP m-n+1 *
FROM publish
WHERE (id NOT IN
　　　　(SELECT TOP n-1 id
　　　　 FROM publish))

id 为publish 表的关键字

只所以把“查询优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引。

在前面的讨论中我们已经提到了，聚集索引有两个最大的优势：

1、以最快的速度缩小查询范围。

2、以最快的速度进行字段排序。

第1条多用在查询优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。
 而聚集索引在每个表内又只能建立一个，这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。
 但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要，这通常是一个矛盾。

聚集索引是如此的重要和珍贵，所以一定要将聚集索引建立在：

1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上；

2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。

二）何时使用聚集索引或非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
列经常被分组排序	应	应
返回某范围内的数据	应	不应
一个或极少不同值	不应	不应
小数目的不同值	应	不应
大数目的不同值	不应	应
频繁更新的列	不应	应
外键列	应	应
主键列	应	应
频繁修改索引列	不应	应

每个表中只能有一个聚集索引的规则