海量数据库查询优化及分页算法

3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度

上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引(compound index)。

很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗?带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度(结果集都是25万条数据)：(日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列)

(1)selectgid,fariqi,neibuyonghu,titlefromTgongwenwherefariqi>'2004-5-5'

查询速度：2513毫秒　

(2)selectgid,fariqi,neibuyonghu,titlefromTgongwenwherefariqi>'2004-5-5'andneibuyonghu='办公室'

查询速度：2516毫秒

(3)selectgid,fariqi,neibuyonghu,titlefromTgongwenwhereneibuyonghu='办公室'

查询速度：60280毫秒

从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快(在查询结果集数目一样的情况下);而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。