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SQL Server创建视图索引,其中包含distinct或group by

SQL Server创建视图索引是指在SQL Server数据库中创建一个索引,该索引用于优化视图的查询性能。视图是一个虚拟表,它是基于一个或多个表的查询结果集。当视图中包含distinct或group by语句时,创建索引可以提高查询的效率。

视图索引的作用是加速对视图的查询操作,减少查询的执行时间。它可以提前计算和存储视图的结果集,并且可以根据查询条件进行优化。通过创建索引,可以避免每次查询都重新计算视图的结果集,从而提高查询性能。

视图索引的分类包括聚集索引和非聚集索引。聚集索引是按照视图的主键或唯一键进行排序和存储的索引,它可以直接定位到视图中的数据行。非聚集索引是基于视图的非主键或非唯一键列创建的索引,它包含了指向视图数据行的指针。

视图索引的优势包括:

  1. 提高查询性能:通过创建索引,可以加速对视图的查询操作,减少查询的执行时间。
  2. 减少计算开销:视图索引可以提前计算和存储视图的结果集,避免每次查询都重新计算。
  3. 优化查询计划:视图索引可以根据查询条件进行优化,选择最优的查询计划。

SQL Server中创建视图索引的语法如下:

代码语言:sql
复制
CREATE INDEX index_name ON view_name (column1, column2, ...);

其中,index_name是索引的名称,view_name是视图的名称,column1, column2, ...是需要创建索引的列名。

在腾讯云的产品中,推荐使用云数据库SQL Server来创建视图索引。云数据库SQL Server是腾讯云提供的一种关系型数据库服务,它提供了高可用、高性能、弹性扩展的数据库解决方案。您可以通过腾讯云控制台或API来创建和管理云数据库SQL Server实例。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的实施方案和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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一、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。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“非聚集索引”。    通过以上例子,我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下,我们可以很容易的理解:每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序。  二、何时使用聚集索引或非聚集索引   下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。 动作描述使用聚集索引  使用非聚集索引 外键列 应  应 主键列 应 应 列经常被分组排序(order by) 应 应 返回某范围内的数据 应 不应 小数目的不同值 应 不应 大数目的不同值 不应 应 频繁更新的列不应  应 频繁修改索引列 不应 应 一个或极少不同值 不应 不应

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