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特别给力的SQL优化培训文档
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作者：沙漠 QQ：41796745
1 数据表结构的设计与性能优化
1.1 、数据表的存储原理
SQL Server 每次读取 1 个存储块，每个存储块大小为 8KB，每读取 1 个存储块计算为 1 个逻
辑读。
问题：如果数据内容非常大，像我们系统中的 Feeling 字段非常大，就会导致每个存储块存
放的数据行数会非常少，这样当我们读取数据时，要读取许多的存储块。
存储块 1（8KB）
聚集索引
数据内容
聚集索引
数据内容
聚集索引
数据内容
聚集索引
数据内容
存储块 2（8KB）
聚集索引
数据内容
聚集索引
数据内容
聚集索引
数据内容
聚集索引
数据内容
1.2 表设计的优化
1.2.1、 字段类型优先级
Bit>int，int>date,time>char,varchar>text，原因：整型，time 运算快，节省空间。
所以我们在表设计时，如果是 bool 类型的数据值就不应该用 int 类型字段。
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1.2.2、 聚集索引字段类型的选择
主键的索引结构中，即存储了主键值，又存储了行数据，这种结构称为“聚集索引”
在插入数据时，数据节点会分裂，这个问题比较严重，节点下存储了“行数据”，分裂的时
候，还要移动行数据。如果主键是无规律的，则会加速它的数据节点分裂，且效率极低。
高性能索引策略：
主键，尽量用整型，而且是递增的整型。如果是无规律的数据，将会产生页的分裂，影响速
度。索引长度直接影响索引文件大小，影响增删改的速度，并间接影响查询速度（占用内存
多）。因为主键索引在物理存放时是有序的，如果主键的值是无序的，那么主键每次插入时，
索引文件都重新进行排序，会产生额外的数据消耗，另外主键的叶子上存放的数据，还会导
致叶子数据行的移动和分裂，又会产生一些消耗，所以主键尽量用整型，且自增的类型。
1.2.3、 纵向拆分
纵 向 拆 分 方 法 ： 把 不 需 要 用 于查询的 大 字 段 ， 放 到 另外一个 新 建 的 附 属 表 中，如
feelingStructured 表和 Auto 表。这样就将 Evaluation 表的数据内容减少到最少，存储块中可
以多存储许多数据行，减少程序读取存储块的个数。
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