Sql Server的一些知识点定义总结
数据库完备性：是指数据库中数据在逻辑上的一致性、准确性、有效性和相容性
实体完备性（Entity Integrity 行完备性）：实体完备性指表中行的完备性。主要用于保证操纵的数据（记载）非空、独一且不反复。即实体完备性要求每个关系（表）有且仅有一个主键，每一个主键值必须独一，而且不允许为“空”（NULL）或反复。
域完备性（Domain Integrity 列完备性）：是指数据库表中的列必须知足某种特定的数据类型或束缚。其中束缚又包括取值范畴、精度等规定。表中的CHECK、FOREIGN KEY 束缚和DEFAULT、 NOT NULL定义都属于域完备性的范围。
参照完备性（Referential Integrity）属于表间法则：关于永恒关系的相干表，在更新、插入或删除记载时，要是只改其一，就会影响数据的完备性。如删除父表的某记载后，子表的响应记载未删除，致使这些记载称为孤立记载。
参照完备性法则（Referential Integrity）要求：若属性组F是关系模式R1的主键，同时F也是关系模式R2的外键，则在R2的关系中，F的取值只允许两种可能：空值或等于R1关系中某个主键值。
Sql Server的存储构造，页、区、堆
页：用于数据存储的陆续的磁盘空间块，SQL Server中数据存储的根本单位是页，磁盘I/O操纵在页级施行，页的大小为8KB。每页的开头是96字节的页头，用于存储有关页的系统信息，包括页码、页类型、页的可用空间以及具有该页的对象的分配单元ID；其他便是存储数据的数据行与剩下可用空间，构造图如下(个人绘制)
区间：区是治理空间的根本单位，一个区是8个物理上陆续的页（即64KB)的汇合，所有页都存储在区中。SQL Server有两品种型的区：同一区和混合区。
堆：堆是指不含汇集索引的表，它的数据不按任何次序进行存储。
联络一个堆中的数据的独一构造是被称为索引分配映射（IAM）的一个位图页，当扫描对象时，SQl server运用IAM页来遍历该对象的数据。
堆表内的数据页和行没有任何特定的次序，也不链接在一起。数据页之间独一的逻辑连贯是记载在IAM页内的信息
假如某订单明细表中有100万条数据，需要查询某个订单的明细数据，如下：
select*fromT_EPZ_INOUT_ENTRY_DETAILwhereentry_apply_id='31227000034000090169'
要是在堆表中进行查询，SQLServer通过扫描IAM页对堆表进行全表扫描，对entry_apply_id比较100万次，要是以entry_apply_id字段创立索引，则由于索引键值数据都必定以B-Tree有次序的摆放，所以可采纳二分查找找数据。也就是2的N次方大于记载数，就可以找到该条数据。而2的20次方大于100万，因而最多找寻20次就可以找到该条记载。20次与100万次的比较，你可以轻松感想出机能的悬殊。
由此引出索引的概念
索引分为汇集索引与非汇集索引
汇集索引 ：汇集索引是指数据库表行中数据的物理次序与键值的逻辑（索引）次序雷同。一个表只能有一个汇集索引，由于一个表的物理次序只要一种状况，所以，对应的汇集索引只能有一个。要是某索引不是汇集索引，则表中的行物理次序与索引次序不匹配，与非汇集索引比拟，汇集索引有着更快的检索速度
非汇集索引：非汇集索引是一种索引，该索引中索引的逻辑次序与磁盘上行的物理存储次序不一样
汇集索引与非汇集索引的形象比喻
汉语字典的正文自身就是一个汇集索引。 比方，我们要查“安”字，就会很天然地掀开字典的前几页，由于“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”字就天然地排在字典的前部。要是您翻完了所有以“a”开头的局部依然找不到这个字，那么就注明您的字典中没有这个字；一样的，要是查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后局部，由于“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文局部自身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。正文内容自身就是一种按照一定例则排列的目录称为“汇集索引”。每个表只能有一个汇集索引，由于目录只能按照一种要领进行排序
要是您相识某个字，您可以迅速地从主动中查到这个字。但您也可能会碰到您不相识的字，不晓得它的发音，这时候，您就不能按照方才的要领找到您要查的字，而需要去依据“偏旁部首”查到您要找的字，然后依据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您联合“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要领，比方您查“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离别位于“张”字的高低方，此刻您看到的陆续的“驰、张、弩”三字现实上就是他们在非汇集索引中的排序，是字典正文中的字在非汇集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个历程，先找到目录中的效果，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“非汇集索引”。
如图，表中寄存的数据是紊乱无章的，没有按照姓名进行排序。我们将数据的姓名提掏出来按照姓名创建一个非汇集索引。索引中姓名是排好序的，且索引所占用的空间远远小于表中数据所占用的空间，当我们查询表中某条数据时候，将不再进行全表扫描，而对索引进行扫描，得到想要的数据再定位到表中具体的数据。 但是 在非汇集索引上，要扫描某个具体的姓名也得耗费一定的工夫，进一步优化，在其上面在加一个Non-leaf level (非叶节点)可以B树算法迅速的定位。极大的提高了查询速度
汇集索引的查询就是按B树查询
怎样查询表中的索引？
inidex_id = 0 注明表中无索引 inidex_id = 1 表中为汇集索引， inidex_id = 2或者3.。。。。为非汇集索引。
使用索引碰到的题目以及技术
页破裂、添补因子、碎片整理、索引统计
页破裂：由于在非汇集索引中或者有序的数据中 如 在a b e f中要插入新的数据 c ，那么c在物理次序中将放入f的背面，成为 a b e f c这样变造成了页破裂。
可以用索引整理、或者在建表时定义添补因子(就是页创建之初，让每个页存储的数据占页的比列)解决页破裂的状况
dbcc showcontig(Tstudent,non_sname) --Tstudent表明，PK_TStudent索引名 ，查询页破裂状况 dbcc indexdefrag(schoolDB,Tstudent,non_sname)--索引整理 create nonclustered index non_sname on TStudent(sname) with drop_existing,fillfactor = 50--重建索引，并且拟定添补因子 dbcc show_statistics(tstudent,non_sname)--查看索引统计 update statistics schooldb.dbo.tstudent --人工更新表中所有索引的统计 update statistics schooldb.dbo.tstudent non_sname --人工更新表中non_sname索引统计
在现实状况中，有时候不一样索引会比用索引的速度更快，在使用索引查询的时候，但是sql server工具会主动帮你判断
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，但愿本文的内容对大家的学习或者工作拥有一定的参考学习价值，要是有疑难大家可以留言交换，感谢大家对我们的支撑。
