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sql server 索引碎片查询语句在SQL Server中，可以使用以下查询语句来查询索引碎片信息：```sqlDECLARE @table_id INTSET @table_id = OBJECT_ID('表名')DBCC SHOWCONTIG(@table_id)```其中，`DBCC SHOWCONTIG`命令可以返回以下碎片信息：- Pages Scanned：扫描页数。
如果知道行的近似尺寸和表或索引里的行数，那么可以估计出索引里的页数。
如果扫描页数明显比估计的页数要高，说明存在内部碎片。
- Extents Scanned：扫描区数。
用扫描页数除以8，四舍五入到下一个最高值。
该值应该和`DBCC SHOWCONTIG`返回的扫描区数一致。
如果`DBCC SHOWCONTIG`返回的数高，说明存在外部碎片。
- Extent Switches：区切换次数。
该数应该等于扫描区数减1。
如果该值较高，说明有外部碎片。
- Avg.Pages per Extent：每个区的平均页数。
该数是扫描页数除以扫描区数，一般是8。
如果小于8，说明有外部碎片。
- Scan Density (Best Count:Actual Count)：扫描密度（最佳计数:实际计数）。
`DBCC SHOWCONTIG`返回扩展盘区的最佳值和实际值的比率。
该百分比应该尽可能靠近100%。
如果该值较低，说明有外部碎片。
- Logical Scan Fragmentation：逻辑扫描碎片，即无序页的百分比。
该百分比应该在0%到10%之间，如果较高，说明有外部碎片。
- Extent Scan Fragmentation：区扫描碎片，即无序扩展盘区在扫描索引叶级页中所占的百分比。
该百分比应该是0%，如果较高，说明有外部碎片。
- Avg.Bytes Free per Page：每页的平均可用字节数。
所扫描的页上的平均可用字节数。
sql server查看及创建缺失索引的方法-回复标题：SQL Server查看及创建缺失索引的方法在数据库管理中，索引是一个至关重要的组成部分。
它们能够显著提升数据查询的效率，尤其是在处理大量数据时。
然而，如何在SQL Server 中查看和创建缺失的索引可能对一些用户来说是一个挑战。
以下是一步一步的详细指南。
一、查看现有索引首先，我们需要查看数据库中已经存在的索引。
以下是如何在SQL Server中实现这一操作的步骤：1. 打开SQL Server Management Studio（SSMS）并连接到你的数据库。
2. 在对象资源管理器中，展开你的数据库，然后选择“表”。
3. 右键点击你想要查看索引的表，然后选择“设计”。
4. 在设计视图中，你会看到一个名为“索引”的选项卡。
在这里，你可以查看该表的所有现有索引。
二、识别缺失的索引识别缺失的索引通常需要对查询性能进行分析和优化。
以下是一些常见的方法：1. 使用SQL Server的内置工具：SQL Server提供了诸如“数据库引擎tuning advisor”和“动态管理视图”等工具，可以帮助你识别可能需要索引的查询。
- 数据库引擎tuning advisor：运行这个工具，选择你的数据库和工作负载（例如，一个包含典型查询的脚本），然后让它分析并提出建议。
这些建议可能包括创建新的索引。
- 动态管理视图：特别是sys.dm_db_missing_index_details视图，它可以提供关于缺失索引的信息，包括表名、列和预期的收益。
2. 手动分析查询执行计划：通过查看查询执行计划，你可以了解SQL Server如何处理你的查询。
如果看到大量的表扫描或排序操作，那么可能就需要考虑为相关的列创建索引。
三、创建缺失的索引一旦确定了需要创建的索引，以下是在SQL Server中创建新索引的步骤：1. 在SSMS中，打开一个新的查询窗口。
2. 输入以下SQL语句来创建一个新的非聚集索引（假设我们正在为名为"Employees"的表的"LastName"列创建索引）：sqlCREATE NONCLUSTERED INDEX idx_LastName ON Employees (LastName);在这个例子中，“idx_LastName”是索引的名称，“Employees”是表的名称，“LastName”是我们要为其创建索引的列。
sql server加索引语句在 SQL Server 中创建索引是增加查询性能的关键。
通过使用索引，查询可以快速定位数据行，而不必扫描整个数据表。
本文将为您介绍如何在 SQL Server 中创建索引，以提高查询性能。
一、什么是索引索引是一种数据结构，用于快速访问数据库中的数据。
在数据库中，索引是一个单独的对象，可以存储在表中或独立于表之外。
索引可以是唯一的，也可以是非唯一的。
索引让数据库引擎更快地找到数据。
当执行查询时，数据库引擎使用索引而不是扫描整个表格进行查找。
索引可以大大提高查询性能，因为它可以将查询的成本从 O(n) 降低到 O(log n)。
二、创建索引要创建索引，您需要使用CREATE INDEX语句。
CREATE INDEX语句的语法如下：CREATE INDEX [index_name] ON [table_name] (column1,column2,...)例如，以下代码创建了一个名为“idx_last_name”的索引，用于表“employees”中的“last_name”列：如果您要创建一个唯一的索引，请在CREATE INDEX语句中添加UNIQUE关键字。
例如，以下代码创建一个唯一索引，用于表“employees”中的“employee_id”列：CREATE UNIQUE INDEX idx_employee_id ON employees (employee_id)三、使用索引一旦您创建了索引，就可以使用它来加速查询。
例如，以下查询将使用名为“idx_last_name”的索引来查找员工名为“Smith”的记录：SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith'查询优化器将使用索引来查找所有姓氏为“Smith”的员工，并返回它们的记录。
如果没有索引，查询将扫描整个表，这可能需要更长时间。
虽然索引可以大大提高查询性能，但过多的索引可能会降低性能。
sqlserver索引查找、扫描、书签的概念SQL Server索引是数据库中用于加速查询的数据结构。
了解索引的查找、扫描和书签的概念对于优化查询性能至关重要。
1. 索引查找索引查找是指使用索引来快速定位到表中的特定数据行。
当查询条件中包含索引列时，SQL Server会利用索引来快速定位满足条件的行，从而减少需要扫描的数据量。
索引查找通常比全表扫描更高效，特别是对于大型表。
2. 索引扫描索引扫描是指对整个索引进行遍历以查找满足查询条件的行。
当查询条件不局限于单个列时，或者当索引包含查询所需的多个列时，SQL Server可能需要扫描整个索引来找到所需的数据。
索引扫描通常比全表扫描更快，因为它只需扫描索引而不是整个表。
3. 书签（Bookmark）查找书签查找是指使用主键或唯一索引值作为“书签”，然后在表中快速定位到相应的行。
当查询条件包含非唯一索引列时，SQL Server可能会使用书签查找来定位行。
通过使用书签，SQL Server可以在表中快速定位到指定的行，而不是扫描整个表或索引。
示例假设有一个名为“Employees”的表，其中包含“EmployeeID”、“FirstName”、“LastName”和“Department”等列。
* 如果查询条件是“查找Department为‘Sales’的员工”，并且“Department”列有索引，则SQL Server可能会使用索引查找来快速定位满足条件的行。
* 如果查询条件是“查找FirstName为‘John’且LastName为‘Doe’的员工”，并且这些列上都有索引，则SQL Server可能会使用书签查找，先在“FirstName”索引中找到符合条件的书签值，然后在“LastName”索引中利用该书签值快速找到对应的行。
优化查询性能时，了解和利用索引的这些概念非常重要。
合理设计和管理索引可以显著提高查询速度，减少数据库的负载。
SQLServer-索引详细教程（聚集索引，⾮聚集索引）作者：（⼀）必读：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。
sqlserver contains 分词参数SQL Server中的CONTAINS函数是用于在全文索引列上进行文本搜索的函数。
在CONTAINS函数中，您可以使用分词参数来更精确地定义搜索条件。
分词参数可以帮助您指定如何拆分和解析搜索字符串。
本文将介绍SQL Server中使用CONTAINS函数以及如何使用分词参数进行高级文本搜索。
一、什么是CONTAINS函数CONTAINS函数是SQL Server中用于全文索引列的文本搜索方法之一。
它可以在指定的列上执行模糊匹配和部分匹配。
与LIKE运算符相比，它提供了更强大和灵活的文本搜索功能。
CONTAINS函数基于关键字和短语进行匹配，并返回包含这些关键字和短语的行。
二、使用CONTAINS函数进行基本匹配在CONTAINS函数中，您需要指定要搜索的列和要匹配的关键字或短语。
例如，以下查询将从名为"Description"的列中搜索包含"SQL Server"的行：SELECT *FROM TableNameWHERE CONTAINS(Description, 'SQL Server');这将返回所有包含"SQL Server"关键字的行。
三、使用AND和OR操作符进行多个关键字匹配您还可以使用AND和OR操作符在一个查询语句中同时匹配多个关键字或短语。
例如，以下查询将返回所有既包含"SQL Server"又包含"C#"关键字的行：SELECT *FROM TableNameWHERE CONTAINS(Description, 'SQL Server AND C#');类似地，以下查询将返回所有既包含"SQL Server"或包含"C#"关键字的行： SELECT *FROM TableNameWHERE CONTAINS(Description, 'SQL Server OR C#');四、使用分词参数进行高级文本搜索分词参数允许您更精确地定义搜索条件。
Sqlserver 全文检索功能浅解全文索引和全文检索是sql server 7.0的新增功能，它能够对数据中的字符类型列（如varchar、text等类型列）进行检索，并通过索引实现全文搜索查询。
sql server常规索引与全文检索相比，二者的区别如下：常规索引全文索引使用create index或约束定义创建通过删除或执行drop index语句删除使用全文索引存储过程创建和删除当插入、修改或删除数据时，sql server能够自动更新常规索引内容只能通过任务调度或执行存储过程来填充全文索引每个表可以建立多个常规索引,索引不能分组每个表只能有一个全文索引,同一个数据库中的多个全文索引可以组织为一个全文目录常规索引存储在数据库文件中全文索引存储在文件系统中为了支持全文索引操作，sql server 7.0新增了一些新存储过程和transact-sql语句，使用这些存储过程创建全文索引的SQL SERVER数据库全文索引的示例，以test数据库为例。
首先，介绍利用系统存储过程创建全文索引的具体步骤：1) 启动数据库的全文处理功能(sp_fulltext_database)2) 建立全文目录(sp_fulltext_catalog)3) 在全文目录中注册需要全文索引的表(sp_fulltext_table)4) 指出表中需要全文索引的列名(sp_fulltext_column)5) 为表创建全文索引(sp_fulltext_table)6) 填充全文目录(sp_fulltext_catalog)---------********示例********-------------说明：下面所用到的test为数据库名，dbo.T_FX_DRM_20为test数据库中的一张表，FX_D20_ID是表dbo.T_FX_DRM_20中的一个列名以对test数据库的表dbo.T_FX_DRM_20的FX_D20_ID列建立全文索引，之后使用索引查询FX_D20_ID列中包含有"*****"字符串的数据：在这之前，需要安装Microsoft Search 服务，启动SQL server全文搜索服务。
sql server索引的用法SQL Server索引是一种用于提高查询性能的数据结构。
它可以加速数据的访问速度，减少查询的响应时间。
使用SQL Server索引的主要目的是加快查询操作的速度。
索引可以按照某列或几列的值来排序，这样查询时可以快速定位到需要的数据，而不必扫描整个表。
以下是SQL Server索引的一些常见用法：1. 创建索引：可以通过CREATE INDEX语句在表中创建索引。
可以选择创建唯一索引、聚簇索引、非聚簇索引等不同类型的索引。
2. 删除索引：可以使用DROP INDEX语句删除表中的索引。
删除不再需要的索引可以减少资源的使用和维护成本。
3. 聚簇索引的使用：聚簇索引是按照表的主键创建的一种索引，它决定了表的物理存储顺序。
使用聚簇索引可以提高主键查询的性能。
4. 非聚簇索引的使用：非聚簇索引是按照非主键列的值来创建的索引。
可以根据查询的需要选择适当的列创建索引，以提高查询速度。
5. 覆盖索引的使用：覆盖索引是指包含了查询所需的数据列的索引。
当查询只需要从索引中获取数据时，可以节省I/O操作，提高查询性能。
6. 索引的优化：可以通过查看查询计划和性能监视器等工具，分析索引的使用情况。
根据需要进行索引优化，如添加新索引，删除无用索引，调整索引的顺序等。
7. 统计信息的更新：SQL Server对索引的查询优化依赖于统计信息。
可以使用UPDATE STATISTICS语句更新索引的统计信息，以提高查询计划的准确性。
需要注意的是，索引并不是越多越好，过多的索引可能会增加写操作的开销和存储空间的占用。
在创建索引时需要权衡查询性能和维护成本，并选择合适的索引策略。
SQL Server 全文索引查询T-SQL学习笔记之一(Full-text index)2009-12-11 11:29引言这段时间为了提高海量字符串数据的查询效率，我对字段添加了全文索引。
首先全文索引相对于传统的索引是有区别的，这是因为传统的索引主要是以首字母开始建立的索引，处理like 'keword%'这样的查询会很高效，但是如果查询时不限定首字母，而只是包含某个词，比如like '%keyword%'这样的查询，实际操作中无法使用传统索引加速查询效率，而只能一项一项比较了。
而全文索引正是提供了“包含”式查询机制，查询一个长字符串中是否包含给定关键词的功能，这无论是在搜索引擎或是网站的搜索平台都是很有用处的。
首先，推荐一本学习SQL Server全文索引的书籍，这本书详细的讲解了全文索引的方方面面，甚至还阐述许多设计搜索引擎的思想和方法。
书名是《Pro Full-Text Search in SQL Server 2008》，是Apress出版的。
这本书的内容是按章划分的，同时由浅入深，从一般的技巧到高级的技巧。
我这里就简单分享一下基本的全文查询方法，更多高级的技巧应该在实际应用中按需进行学习。
要实现全文查询，首先安装的SQL Server实例要支持全文查询服务，可以查看windows服务是否有全文索引服务。
如果没有，则要重新安装SQL Server并选择添加功能，将Full-Text功能选中，然后再安装或升级。
有了全文查询服务，还不能直接进行查询，需要先在想要建立全文索引的字段上建立一个全文索引。
方法是打开企业管理器，选择字段所在表格，然后点击右键，选择"Full-text inde”，然后选择"define Full-text index"就能进入设置面板。
需要注意的是，全文索引只能建立在Unique（唯一）字段上，并且每个表最多只能有一个全文索引字段，因此要慎重。
然后按照提示建立全文索引即可（可以参见我推荐的那本书，会有一步一步操作的详细说明和注释）建立好全文索引后，就能够运用T-SQL的全文查询语法进行全文查询了。
主要有两个语法，一个是contains，另一个是freetextContainscontains从字面上就能很好理解，即包含，比如我们在表Sample的一个字段Column里查询包含“世界末日”这个关键词的所有记录，该表一共有60万条记录，传统的查询语法是select * from Sample where [Column] like '%世界末日%'我们修改一下查询语言，并记录查询时间，如下declare @d datetimeset @d=getdate()select [Column] as [result] from Sample where [Column] like '%世界末日%' select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())执行结果如下：下面，我们使用全文查询语法contains，如下select [Column] as [result] from Sample where contains([Column],'世界末日')执行结果如下我们可以看出，全文索引极大的改变了查询效率，传统查询花费了503毫秒（半秒），而全文索引却不足一毫秒，效率提高了上千倍。
由于表记录只有60万，如果记录数更多，几千万甚至上亿，那么全文索引必然会带来更大的效率优势。
当然，效率是需要空间来换取的，全文索引需要开销大量的磁盘空间，所以有时候索引比原数据还大也是正常现象Freetextfreetext在搜索引擎方面具有大量应用，因为它提供了类似于“模糊查询”的机制，他的查询机制是只要含有查询关键词中的某个字符或词语，那么就选中该记录，因此它返回的结果会很多很多，往往我们需要用top语法来限定结果数量。
还是查询“世界末日”，这个时候它会返回包含“世”或“界”或“末”或“日”的所有词语，因此结果集往往很大。
它的查询语法如下：select [Column] as [result] from Sample where freetext([Column],'世界末日')执行结果如下，一共返回了1820条记录其实freetext语法和contains语法是一样的，只是执行的方式不一样罢了，contains是精确限定，而freetext是模糊限定，只要出现了关键词中的字，就被选中。
freetext的好处就是提供模糊查询，往往用户给出的关键词我们库里没有，那么用contains将无法返回结果，而使用freetext就能返回相关结果，不过由于freetext是即挑即选，没有对结果关于关键词的匹配程度来排序，所以也是一个缺陷，但是我们可以通过SQL Server全文索引中的Top_k_by_rank方法来对结果进行排序，这个时候要用到更为高级的全文索引查询语法containstable和freetexttable，这将在学习笔记二中介绍。
SQL Server 全文索引查询T-SQL学习笔记之二(Full-text index)2009-12-12 15:10在学习笔记一里已经掌握了基本的contains语法和freetext语法的用法，但是面对一些复杂的操作，基本的包含语法是不够用的，如果我们想要查询含有“世界”或“末日”的所有字符串集合，那么无论是contains([column],'世界末日')或者freetext([column],'世界末日')都不能很好的工作，当然contains本身是可以含有条件的，因此有两个解决方案。
多条件查询第一个就是传统的where多条件查询，加上两个contains语句，然后用or连接select [Column] as [result] from Sample where contains([Column],'世界') or contains([Column],'末日')执行结果如下：现在，介绍如何直接使用一个contains语句实现多条件查询，语法的结构如下contains([Column],'"keyword1" and "keyword2" and ......')contains([Column],'"keyword1" or "keyword2" or ......')contains([Column],'("keyword1" or "keyword2") and ......')其实也就是在两个单引号内实现多条件，and表示交集，or表示并集，我们运行如下T-SQLselect [Column] as [result] from Sample where contains([Column],'"世界" or "末日"')执行结果如下：两次查询均返回了1820条记录，可以看到，排在前面的记录两者是不一样的，因此这两种方式的查询在底层的执行方式是不一样的，往往把条件都放在一个contains里会有更高的效率。
要注意的是，freetext本身就是模糊查询了，它不能再带有条件，如果想尝试在freetext里加入条件语句是没有意义的，不会返回任何结果。
现在总结一下contains和freetext，可以看到，使用这两个查询方法很简单，效率较高，但是它们一个很大的不足：contains和freetext不会限定返回结果的数量，而是将满足条件的全部返回这会带来两个比较重要的问题，１、我们会得到很多无用的结果，同时如果返回结果过多，也会极大影响查询效率２、返回的结果是无序的，并没有按照预想的如“相似程度”进行排序，导致最好的查询结果往往不再最前面为了克服这样的问题，就可以使用containstable和freetexttable语法，这两个查询方法可以限定返回结果的数量，同时能赋予一个rank函数（相似度函数）返回rank最大的n个结果，这就是著名的top_n_by_rank argumentcontainstable、freetexttable使用containstable和top_n_by_rank需要使用表的内连接操作，内连接也称为等同连接，返回的结果集是两个表中所有相匹配的数据，用on进行连接。
我们让containstable返回的结果集作为一个表k，该表拥有两个字段，一个是key字段，一个是rank字段，在查询时需要将key字段与查询字段中的一个主键（唯一字段）相进行连接，如下SELECT [Column] as [result] From wiki --查询Column字段的记录，该字段是唯一字段，并且已建立全文索引inner join --内连接containstable(Sample,[Column],'"世界" or "末日"',500) as k --含有“世界”和“末日”的前500条记录作为表kon wiki.fs_wiki_title = k.[key] --连接条件ORDER BY k.RANK DESC --按照k的rank降序排列，即相似度越高的越靠前执行结果如下：可以看到，现在的查询时间已经大大减少，因为我们只返回500条记录，并且这些记录都是与给定的“世界”或“末日”非常接近的。
下面，我们可以进行一些更加高级的查询，比如在containstable语法里限定条件，这个时候我们要在库里查含有“世界”并且含有“末日”的所有字符串，执行如下T-SQL语句SELECT [Column] as [result] From Sampleinner join containstable(Sample,[Column],'"世界" and "末日"',500) as k on Sample.Column = k.[key]ORDER BY k.RANK DESC执行结果如下：继续，我们再限定查找字符串长度小于等于6，执行如下T-SQL语句SELECT [Column] as [result] From Sampleinner join containstable(Sample,[Column],'"世界" and "末日"',500) as k on Sample.Column = k.[key]where len([Column])<=6ORDER BY k.RANK DESC执行结果如下：可以看到，这个时候返回结果就很精确了，因此我们通过containstable能够非常灵活的进行查询设计并且对返回结果按相似度排序。
