SQLSERVER聚集索引与非聚集索引(转载)
微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)…… (一)深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的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。 我们把这种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,您可以快速地从自典中查到这个字。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
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名次生成方式1,重复时合并名次
SELECT * , Place=(SELECT COUNT(DISTINCT Score) +1 from jh03 WHERE Score >= a.Score)
from jh03 a
ORDER BY Place
名次生成方式2 , 重复时保留名次空缺
SELECT * , Place=(SELECT COUNT(Score) from jh03 WHERE Score > a.Score) + 1
from j ......
索引分为两大类:聚集索引和非聚集索引
一、聚集索引
当数据表中的一列被确定为主键后,SQLServer会自动为它建立聚集索引,因为聚集索引是标识每个记录行的键,所以它将被应用到每个查询中.
二、非聚集索引
非聚集索引的情况就比较复杂了,因为它是相对于表独立组织的,在SQLServer中有单独的结构来存储非聚集索引.
......
原文出处:http://www.cnblogs.com/luoht/archive/2010/03/01/1676049.html
用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂,这比较适合现代软件开发的风格。
但是用IN的SQL性能总是比较低的,从SQL执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别:
SQL试图将其转换成多个表的连接,如果转换不成功则先执行 ......
using System.Data.SqlClient;
using System.Data.OleDb;
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
OleDbConnection conn = null;
try
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