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在 SQL Server 中，索引通过加快数据检索速度在优化查询性能方面发挥着关键作用。在数据库中设置索引的策略受数据库结构、表的大小和将要运行的查询类型的影响。索引策略通常涉及考虑维度表、事实数据表、大型表和小型表之间的差异。以下是如何将索引应用于这些不同类型的表的详细分类：

1.维度表

维度表通常是中小型表，用于存储描述性的分类数据，用于在数据仓库和 OLAP（联机分析处理）方案中进行查询、筛选和分组。常见示例包括“Customers”、“Products”、“Time”、“Geography”等表。

维度表的索引策略：

主键（聚集）索引：维度表上最常见的索引是主键（通常在代理键或唯一标识符上），它通常是聚集索引。此索引按键值对存储中的表数据进行物理组织。


CREATE TABLE Customers (CustomerID INT PRIMARY KEY, -- Surrogate keyCustomerName NVARCHAR(100),City NVARCHAR(50),Country NVARCHAR(50));

非聚集索引：如果查询经常筛选某些列（例如，‘City’、‘Country’），您可以在这些列上创建非聚集索引以加快查找操作。


CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_city_country ON Customers (City, Country);

考虑：
小型表：由于维度表的大小通常较小，因此创建和维护索引的开销最小。
读取密集型查询：经常查询维度表以进行查找或联接，因此频繁查询的列上的索引可以显著提高性能。

示例用例：如果您正在运行查询以查找特定Country的所有客户，则“Country”的索引会有所帮助：


SELECT * FROM Customers WHERE Country = 'USA';

2.事实表

事实数据表通常是大型表，用于存储交易数据、指标和事实，例如销售、订单或财务交易。这些表往往会快速增长，并包含数百万甚至数十亿行。

事实表的索引策略：

主键上的聚集索引：如果事实表具有复合主键（例如，‘TransactionID’、‘ProductID’、‘Date’），则聚集索引通常基于此复合键构建。


CREATE TABLE SalesFact (TransactionID INT,ProductID INT,Date DATE,Amount DECIMAL(10, 2),PRIMARY KEY (TransactionID, ProductID, Date) -- Composite key);

外键和常用筛选器上的非聚集索引：由于事实表通常与维度表（例如，‘ProductID’、‘CustomerID’、‘Date’）联接，因此您应该在外键列和经常筛选的列上创建非聚集索引。


CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_product_date ON SalesFact (ProductID, Date);

筛选索引：如果事实数据表包含多年数据，并且查询通常针对特定日期范围，则在给定日期范围的“Date”列上创建筛选索引可以提高性能。


CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_sales_2023 ON SalesFact (Date)WHERE Date >= '2023-01-01' AND Date

考虑：
大型表：事实表可能非常大，因此需要仔细考虑索引维护（例如重建和重新组织索引）。对事实表过度索引会降低写入性能（例如，在数据被插入时）。
写入密集型数据加载操作：事实表通常处理大量的插入操作。您应该尽量减少索引的数量，或者选择有助于特定查询的索引，而不会对插入性能产生太大影响。

示例使用案例：按产品和日期聚合销售额的查询：


SELECT ProductID, SUM(Amount) AS TotalSalesFROM SalesFactWHERE Date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'GROUP BY ProductID;

在这种情况下，“ProductID”和“Date”上的索引将有助于加快筛选和分组操作。

3.大型表

大型表是指包含大量数据（通常为数千万到数十亿行）的表。这些表可以是事实数据表，也可以是随着时间的推移而变大的其他表。

大型表的索引策略：

聚集索引：对于大型表，建议对最常用的查询键（通常是主键或日期字段）使用聚集索引。目标是对磁盘上的数据进行排序，以便进行高效的范围扫描和查找。


CREATE CLUSTERED INDEX idx_large_table_id ON LargeTable (LargeTableID);

非聚集索引：除了聚集索引之外，非聚集索引还可用于加速特定的查询模式。例如，如果您的查询经常搜索特定列（例如，‘LastName’），则该列上的非聚集索引将非常有用。


CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_lastname ON LargeTable (LastName);

分区：将大型表分区为更小、更易于管理的部分可以提高性能，特别是对于根据分区键（例如日期或区域）访问数据子集的查询。SQL Server 支持表分区，表分区可以与分区索引结合使用。


CREATE PARTITION FUNCTION pf_date_range (DATE)AS RANGE RIGHT FOR VALUES ('2020-01-01', '2021-01-01', '2022-01-01');

考虑：
索引维护：大型表需要定期进行索引维护（例如，重建或重新组织索引）以确保索引保持高效。
存储成本：索引会消耗存储空间，因此必须平衡性能改进与存储开销。

4.小型表

小型表是指行相对较少（例如，少于 1,000 行）的表。这些可以是引用表或查找表。

小型表的索引策略：

主键（聚集）索引：即使小型表不需要太多索引，但代理键或自然键上的主键对于确保数据完整性仍然很有用。


CREATE TABLE Country (CountryID INT PRIMARY KEY,CountryName NVARCHAR(50));

非聚集索引：应谨慎使用小表上的非聚集索引，因为性能提升可能并不显著。但是，如果经常查询特定列，索引仍然可以提供一些好处。


CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_country_name ON Country (CountryName);

考虑：
最小开销：为小型表编制索引不会对性能产生太大影响，但它仍然可以为查找操作带来好处。
查询模式：如果小表被多个字段查询，可以考虑根据查询中经常使用的列创建索引。

索引的一般最佳实践：

避免过度索引：过多的索引会损害性能，尤其是在写入密集型表上，因为每个插入/更新/删除操作都需要维护索引。
监控和优化索引：使用 SQL Server 的内置工具（如 Database Tuning Advisor 或 SQL Server Profiler）来分析查询性能并确定哪些索引有助于或损害性能。
使用与查询模式匹配的索引：根据最常见查询中 ‘WHERE’、‘JOIN’ 和 ‘ORDER BY’ 子句中使用的特定列创建索引。
考虑查询执行计划：定期查看查询执行计划，以确保索引得到有效使用。