smallint怎么读(small怎么读怎么读)

sql中smallint是什么意思

n. 网络短整型; 无等价的数据类型;?

一、读音：英?['s?mpl]，美?['s?mpl]

二、例句：

In each cave they constructed fiveScarcity beds.

他们在每间窑洞里做了5个简单的床。

三、词汇用法：

1、smallint用作形容词，基本意思是“简单的，易懂的”，侧重于事物不复杂，易于迅速解决或很快被头脑接受。Scarcity 也可作“朴素的，简朴的”解，一般指生活过得简朴。simple引申可指人“头脑简单的，易受骗的； 迟钝的”或事物“结构单一的，非复合的”解。

smallint在作“结构单一的，非复合的”“纯粹的，单纯的，完全的”解时，没有比较级和最高级形式。

扩展资料：

近义词：basic

一、意思：

adj.?基本的；基础的；初级的；含硅少的

n.?基础；根本；[计]BASIC语言

二、读音：英?['be?s?k]，美?['be?s?k]

三、例句：

His research formed the basic of his new book.

他的研究成果构成了这本新书的基础。

四、词汇用法：

1、basic的基本意思是“基本的，基础的”，常指现实中真正必要的以及得以公认的或符合标准规范的事物。

2、basic带有起点性质，可用来修饰抽象概念，也可用做具体事物，可用作定语、表语，常与to连用。

如何写数据分析报告

相信很多数据分析师在写数据分析报告的时候也会遇到一些困惑，因为我最近也在写一个报告，在这里就梳理一下如何写数据分析报告

数据分析报告是数据分析师常见的工具，写好一份数据分析报告，不但能够清楚描述问题，洞察数据并且提出一些有思考的举措，也很能反映出一个数据分析师的思维和用数据讲故事的能力，网上虽然也有很多关于写好数据分析报告的文章，但是大部分都是偏重于理论，具体实践的很少，我就在这里做一个汇总，希望能帮助一些朋友，以期抛砖引玉

--------分割线--------正式开始--------

一份好的数据分析报告离不开两部分：数据部分和分析部分。巧妇难为无米之炊，数据之于数据分析师就好像食材之于巧妇，数据的重要性可见一斑，分析部分是数据分析师将数据做成报告的最重要一步，是最体现一个数据分析师功底的部分，也是拉开差距的部分，下面就针对两部分分别进行阐述

一. 数据部分

数据部分最重要的就是数据质量，数据质量的好坏直接决定一份数据分析报告的好坏，如果报告中某一个数据被质疑，会直接影响这份数据分析报告的可信度，本章说一说跟数据有关的一些内容

1.数据的质量

1.1数据类型

数据类型比较好理解，就是数据以什么样的类型存储的，不同的数据类型有不同的使用方法，因此在处理数据之前，必须要先了解数据类型，常见的数据类型有（这里只说一些常见的数据类型）：

整数型

int ：用于存储整数，存储从-2的31次方到2的31次方之间的所有正负整数，每个INT类型的数据按4 个字节存储

bigint ：用于存储大整数，存储从-2的63次方到2的63次方之间的所有正负整数，每个BIGINT 类型的数据占用8个字节的存储空间

smallint ：用于存储小整数，存储从-2的15次方到2的15次方之间的所有正负整数。每个SMALLINT 类型的数据占用2 个字节的存储空间

浮点型

real ：存储的数据可精确到第7 位小数，其范围为从-3.40E -38 到3.40E +38。 每个REAL类型的数据占用4 个字节的存储空间

float ：存储的数据可精确到第15? 位小数，其范围为从-1.79E -308 到1.79E +308。 每个FLOAT 类型的数据占用8 个字节的存储空间。? FLOAT数据类型可写为FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 数据的精度。n 为1到15 之间的整数值。当n 取1 到7? 时，实际上是定义了一个REAL 类型的数据，系统用4 个字节存储它；当n 取8 到15 时，系统认为其是FLOAT 类型，用8 个字节存储它

字符型

char ： 数据类型的定义形式为CHAR[ （n） ]，n 表示所有字符所占的存储空间，n? 的取值为1 到8000， 即可容纳8000 个ANSI 字符。若不指定n 值，则系统默认值为1。? 若输入数据的字符数小于n，则系统自动在其后添加空格来填满设定好的空间。若输入的数据过长，将会截掉其超出部分

nchar ： 它与CHAR 类型相似。不同的是NCHAR数据类型n 的取值为1 到4000。 因为NCHAR 类型采用UNICODE? 标准字符集（CharacterSet）。 UNICODE 标准规定每个字符占用两个字节的存储空间，所以它比非UNICODE? 标准的数据类型多占用一倍的存储空间。使用UNICODE? 标准的好处是因其使用两个字节做存储单位，其一个存储单位的容纳量就大大增加了，可以将全世界的语言文字都囊括在内，在一个数据列中就可以同时出现中文、英文、法文、德文等，而不会出现编码冲突

varchar ：VARCHAR数据类型的定义形式为VARCHAR? [ （n） ]。 它与CHAR 类型相似，n 的取值也为1 到8000，? 若输入的数据过长，将会截掉其超出部分。不同的是，VARCHAR数据类型具有变动长度的特性，因为VARCHAR数据类型的存储长度为实际数值长度，若输入数据的字符数小于n? ，则系统不会在其后添加空格来填满设定好的空间。一般情况下，由于CHAR 数据类型长度固定，因此它比VARCHAR 类型的处理速度快

时间和日期型

date ：‘2018-01-17’

time ：‘10:14:00’

timestamp ：‘2018-01-17 10:14:00.45’

以上就是常用的数据类型，如果有其他的数据类型没有说到，可以去网上搜一下，都比较好理解

1.2噪音数据

因为网上有非常多的关于噪音数据的解释，都非常专业，我就不在这里做过多的详细解释了，我们只探讨从sql取出数据的时候有一些异常值的处理办法：

null

一般跑过sql的朋友肯定会发现，在跑出来的数据中会有null的情况，这个时候需要对null进行替换，如果是计算用，就把null替换成0，这个步骤可以在sql里面完成，也可以在excel里面完成

极大值

极大值会影响数据的计算结果，一般会进行处理，要么替换成除极大值以外的最大值，要么直接弃用

作为分母的0

如果0作为分母，在excel里会出现#DIV/0,这个时候可以直接把结果替换，或者在sql里面直接进行替换，用case……when……就可以替换

1.3数据的口径

数据的口径很重要，根据经验看，大部分的数据出现问题是口径造成的，数据的口径一定要跟业务的口径一致，拿留存率举例：

留存率是周期比率型指标，一般在计算留存率的时候需要确定 留存周期 和 活跃判定的口径

留存周期：留存周期通俗来讲就是指用户在多长时间范围内活跃，并在下一个周期内仍然活跃，这里的多长时间就是指留存周期

活跃判定：指怎么判定一个用户活跃，可以是启动App，可以是登陆，也可以是完成了一次其他特定行为，这个主要依照业务需求而定

实际计算：

周留存率的计算

分子：本周活跃 且 上周也活跃的用户数

分母：上周活跃的用户数

2.可能会用到的工具

在处理数据的过程中可以用很多工具，在这里就介绍一些比较常见的工具，大家耳熟能详，学起来也不是特变难

2.1提取数据

mysql

hivesql

两者的查询语句有相似的地方也有不同的地方，主要看自己所在公司的数据存储情况

2.2数据处理

python：一般写个脚本做一些机械的操作（我目前是这么用），也可以用来做计算

mysql：在查询的时候可以进行处理

excel：数据量比较小的时候，可以在excel上简单处理

2.3数据可视化

python：可以用来做一些词云图

Tableau：可视化一些图表，可以和sql结合着用

excel：做一些简单的图表，实际上数据处理的好的话，一般用excel就足够了

二. 分析部分

在处理了数据以后就要开始进行报告的撰写，写报告会涉及到几个部分的工作，这里分别进行介绍一下：

1.报告结构

一篇数据分析报告的结构是十分重要的，一个好的结构能够将他人带入到你的报告中，让他人更好的明白你的意图，减少信息传递之间的丢失，同时你的思维也主要展现在结构上，这就意味着在写数据分析报告前，一定好想清楚数据分析报告的结构，当然这里说的报告结构即包括整个报告的结构，也包括每一个章节的结构，这里就放到一起说了

1.1 总 - 分 - 总（多用在整体结构）

我们在读一本书的时候，打开目录，会发现整部书的结构一般包括：

前言

第一篇

第二篇

……

第n篇

结尾

这就是典型的总 - 分 - 总结构，是最常见的结构，如果是对一个专题进行分析，用这种形式是非常好的，举个例子：

某电商App近一个月内的销售额出现下滑，让你针对这个问题进行一次专题分析

分析思路：拿到这个问题，我们很容易想到的是，销售额出现下滑出现的原因有两个，一个是付费用户数减少了，另一个是付费用户的人均付费金额减少了，这两个原因属于并列的原因，不存在递进关系，也就是说付费用户数减少了与人均付费金额减少并不存在因果关系，没有什么相关性，因此需要对两个原因共同分析，最后输出结论和提升建议，分析完以后，会发现总

- 分 - 总结构很适合这样的分析，所以列出以下提纲

问题描述

销售额近一个月下降多少？绝对值，环比，同比数据

原因假设：付费用户数下降/人均付费金额下降

付费用户数下降分析

付费用户数降幅是多少？绝对值，环比，同比数据

定位下降人群：是整体下降还是某一群体用户数下降

这里就涉及到用户分群，用户分群的方法有很多，涉及到用户价值的分群常见的就是RFM模型，将分完群的用户进行数据对比，看看上个月付费用户的结构占比跟本月有什么不同，当然用户分群的方法也不止这一个，还有按照会员等级分群（主要用会员等级进行用户分群），按照活跃程度（新用户/留存用户/回流用户），按照消费习惯（一般用户表里面都会有用户的标签，标识这个用户的消费习惯，表示这个用户更喜欢购买哪一类的商品），不管用什么分群方法，都需要纵向对比，也就是这个月和上个月付费人群的对比

原因分析：

如果是付费用户整体下降（这种是大家都不想看到的现象，欣慰大盘数据的驱动需要投入大量的资源，也有可能是自然波动），考虑可能的原因主要有：用户整体流失，比如用户流失到竟对；或者本月有什么特殊情况，影响到了整体的用户活跃；或者是从活动维度去观察，是不是活动的力度减小，影响了用户付费的欲望

如果是某一个用户群体下降：考虑的原因可能有商品品类的影响，是不是某一类商品在平台没有上架，或者某一类商品涨价；或者这一类用户受到了哪些影响，一般可以从属性和行为角度去分析

提出策略：

针对分析出的原因提出可落地的策略（策略一定要落地，要具体，比如如果你提出一条策略是：提升新注册用户数，那么等于没说，老板多数会diss你，但是你如果说，通过减少注册时填写的非必要字段，如年龄/职业，来简化注册流程，挺升注册转化率，进而提升新注册用户数，那感觉是不一样的）

人均付费金额下降分析

人均付费金额的降幅是多少？绝对值，环比，同比数据

定位原因

人均付费金额下降可能的原因主要有：订单数量下降；每个订单包含的商品数的下降/某一个品类购买数下降

提出策略：针对分析出的原因提出可落地的策略

总结问题

明确造成销售额下降的原因到底是什么（定性以后，记得一定要量化，不量化会被diss）

提出有针对性的建议

如何预防再次发生

1.2 递进（可用于整体结构和章节内部结构）

这种结构适合对一个问题进行探索，就像上一个例子中，我们针对每一个可能原因进行分析的时候，就是采用的这种分析方法，这种分析结构特别适合对一个小问题进行深入的探索分析，层层递进，深挖原因，这里在举一个例子：

某一个App的新注册用户数环比上个月减少，需要你做一个深入的分析，找到原因，提供改进策略

分析思路：新注册用户数的的影响因素是一个典型的漏斗结构，也是一个典型的单向性用户旅程，画一张图就能说明白：

如图所示，影响注册用户数的原因全部标注在漏斗里面，但是注册全流程这个漏斗只能看个大概流失，所以我们会对某一步进行细化，这张图上，我们对用户从启动到注册成功进行细化，细化到用户行为，这样能够提出一些产品上的改进意见，这个时候，如果想要提升新注册用户数，只需要针对每一步流失原因进行分析，找到提升策略就可以了，基本上是所见即所得的分析

比如：我们想对提交注册信息到注册成功这一步进行优化，那么首先我们要找到用户注册失败的原因有什么，一般有：

用户已注册

密码格式不合规

系统错误

未勾选《隐私协议》

在提出建议的时候，只要针对以上原因提出具体改进意见就可以了

1.3并列结构（多用于整体结构）

这种结构一般遇到的情况不多，常见的有对不同的校区进行经营分析/对不同品类的商品进行售卖分析，基本都是以描述型分析为主，因为分析的主体是并列关系，所以只需要每个主体就行单独分析就好，基本采用的分析思路是一样的

1.4因果结构（多用于章节内部结构）

这种结构一般用在复盘分析报告中，复盘是常见的数据分析报告类型之一，也是很多公司比较重视的一个报告，比如双十一复盘/新手活动复盘等等， 以电商某一次大促复盘为例 ，这里直接写结构：

总体描述：

本次大促整体数据表现，整体活动节奏的介绍；销售额是多少，同比提升多少；利润情况；参与用户有多少，同比提升多少；卖出商品有多少，同比提升多少；各个子活动的贡献是多少

子活动1的效果分析

子活动1的简介，作用，发力点

子活动1的贡献是什么，对于直接提升结果指标或者间接提升指标有哪些贡献

子活动1的成本是什么？投入产出比是多少？

子活动2的效果分析

子活动x的效果分析

最后汇总，提出优化建议

2.分析方法

讲完了整体结构，我们就该进入到具体分析的过程里面，这里的分析方法，主要想说说怎么去针对不同的数据进行分析，也就是说怎么通过数据看出问题，这里介绍常用的5种分析方法，但是有一句话非常重要，想写这节的最前面： 数据分析师一定要懂业务，在分析之前最好能把问题定位个大概，再去捞数，再去分析，否则每天会沉浸在漫无目的取数中，我认为一个数据分析师最重要的能力是要懂业务，从数据的角度看业务，才能驱动业务

2.1 对比分析

横向对比

横向对比就是把一个指标按照不同维度拆分，去对比不同维度的变化，举个简单的例子来说就是：

昨天的DAU增长了30%，那么把DAU进行拆分，可以拆分成以下三种方式：

DAU=新注册用户数+留存用户数+回流用户数

DAU=北京活跃用户数+河北活跃用户数+山东活跃用户数+……

DAU=北京活跃用户数+河北的活跃用户数+……

? ? ? ? ? ? ? ? =北京的新增用户数+北京的留存用户数+北京的回流用户数+河北的新增用户数+河北的留存用户数+河北的回流用户数+……

这里留一个疑问，怎么去选择优先下钻的维度？想明白以后分析的效率就会有很大提升

纵向对比

在进行完横向对比以后，就要开始进行纵向对比，纵向对比主要是在时间维度上，还拿上一个例子来说，我们按照第一种方式进行横向对比以后，就要纵向对比，见下表：

2.2分布分析

分布分析一般是应用的场景比如用累计消费金额去分组/按照用户一个月活跃天数去分组，这些场景都有两个共性的特征：

属性值都是数值类型，或者日期类型

属性值非常多，比如累计消费金额可能从1-90000中间任意一个数字，也就是属性值非常多，没办法用每一个属性值去单独分析，因此需要分组

还是上图说明：

2.3交叉分析

交叉分析一般指多维度交叉，或者不同指标之间的交叉

多维度交叉其实有点类似对比分析的第三类分类方法，这里不在赘述了，还是那个图，但是在实际分析中的作用其实很是强大，具体如何应用就需要大家举一反三啦，仔细看看这张图，可以换成哪些分析场景下的哪些场景的交叉分析：

不同指标交叉一般用在分析变化趋势中，或者寻找相关因素的时候，上图：

这样既能看绝对值的变化，又能一目了然的看出变化趋势，如果不同指标之间呈现一定的相关性，那就是相当完美了

2.4漏斗分析

漏斗分析模型比较好理解了，一般在行为分析中常用到，直接上图吧：

是不是有点眼熟？漏斗分析一般分析应用在分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化的效果，因为用户会沿着产品设计的路径到达最终目标事件，在分析每一步转化的时候会用到这个模型

2.5矩阵分析

矩阵分析是一个不错的分析模型，主要用在分类上面，常见的有用户分类、产品分类等，比如像常见的RFM模型是一个三维矩阵，有八个象限，上两个图看看：

矩阵分析其实不难理解，但是涉及到一个比较关键的问题，就是临界点怎么选择，通俗来说就是第一象限和第二象限的临界值是多少，有的是0，有的不是0，举个例子：

我想用活跃度和累计消费金额对1万个用户进行分群，使用矩阵分析

我建好了这个二维矩阵，我第一件事就是先要确定原点的坐标值，也就是说用户的累计消费金额大于x，就会出现在第一/四象限，如果小于x，就会出现在第二/三象限，想确定这个值需要一定的方法，会用到一些分类算法，这个可以去网上查一些关于分类的教程，有很多，后续我会写一盘文章来介绍分类，这里就不细讲了

以上就是数据分析最重要的两个模块，当然在实际操作中还有很多需要思考的地方，太细节的东西不太能够面面俱到，这里留给大家去思考的空间，比如：

数据分析报告怎么讲成一个故事，比如背景-现状-原因-策略-预期结果-复盘结果？

每一页PPT怎么排版会让你的数据分析报告可读性更高？

如果你的数据分析报告不采用上述的结构，还能用哪些结构？

怎么让你的数据分析报告显得更高大上？

可以留言交流哦

SQL语句中无符号smallint怎么表示

id

--字段名叫id

smallint

unsigned

--取值范围是–32768

到

32767

not

null

--不允许为空

auto_increment

--自动增长（比如第一次插入1，那么第二次自动就插入2了）

数据库实验总结

数据库实验总结【一】

试验内容

1、 数据表的建立

基本表《简单的》带有主键

带有外码约束的(外码来自其他表或者本表)

2、 数据表的修改

添加删除列

修改列属性类型

添加删除约束(约束名)

元组的添加，修改，删除

删除数据表

试验过程

1、create table student

(

sno char(9) primary key , /*sno是主码 列级完整性约束条件*/

sname char(20) unique, /*sname取唯一值*/

ssex char(2),

sage smallint, /*类型为smallint*/

sdept char(20) /*所在系*/

);

create table course

(

cno char(4) primary key, /*列级完整性约束条件，cno是主码*/

cname char(40),

cpno char(4), /*cpno的含义是先行课*/

ccredit smallint,

foreign key (cpno) references course(cno)

/*表级完整性约束条件，cpno是外码，被参照表是course，被参照列是cno*/

);

create table sc

(

sno char(9),

cno char(4),

grade smallint,

primary key (sno,cno),

/*主码有两个属性构成，必须作为表级完整性进行定义*/

foreign key (sno) references student(sno),

/*表级完整性约束条件，sno是外码，被参照表是student*/

foreign key (cno) references course(cno),

/*表级完整性约束条件,cno是外码,被参照表示course*/

);

例1、create table s

(

cno varchar(3), /*变长的字符串,输入2个字符就是两个字符不会补空格*/

sname varchar(20),

status int,

city varchar(20),

constraint pk_sno primary key(sno), /*约束条件的名字为pk_sno*/

);

create table p

(

pno varchar(3),

pname varchar(20),

color varchar(3),

weight int,

constraint pk_pno primary key (pno), /*约束条件的名字是pk_pno*/

);

create table j

(

jno varchar(3),

jname varchar(20),

city varchar(20),

constraint pk_jno primary key(jno) /*约束条件的名字为pk_jno*/

);

例2、create table spj

(

sno varchar(3), /*第一个表中的主码*/

pno varchar(3),

jno varchar(3),

qty int, /*数量*/

constraint pk_spj primary key(sno,pno,jno), /*主码由3个属性组成*/

foreign key(sno) references s(sno),

/*表级完整性约束条件，sno是外码，被参照表是s*/

foreign key(pno) references p(pno),

/*表级完整性约束条件，pno是外码，被参照表是p*/

foreign key(jno) references j(jno),

/*表级完整性约束条件，jno是外码，被参照表是j*/

);

2、数据表的更改

在s表中添加一个concat 列

alter table s add concat varchar(20)

在s表中删除concat 列

alter table s drop column concat

更改s表 concat列的属性 把长度由20改为30

alter table s alter column concat varchar(30)

联系方式 名字为concat 修改属性为唯一的 属性名为con_concat

alter table s add constraint con_concat unique(concat)

删除约束关系con_concat

alter table s drop constraint con_concat

/*插入一个元组*/

insert into s valus(‘s1’,’精益’,20,’天津’) /*20不能写成’20’*/

试验中的问题的排除与总结：

1、在创建spj时

有三个实体所以从3个实体中取主码，还有一个数量属性也要写上

主码由那3个主码确定

2、更改一个数据库中数据表时一定要先使该数据库处于正在使用状态

3、constraint

是可选关键字，表示 primary key、not null、unique、foreign key 或 check 约束定义的开始。约束是特殊属性，用于强制数据完整性并可以为表及其列创建索引。

4、--go可以不加但是要注意顺序 注：go --注释 提示错误

5、注意添加一个空元素用 null

附 sql备份

--创建一个数据库 student

create database student

go

--在数据库student中创建表student course sc 注意顺序

use student

----------------------------------------------------------------

create table student

(

sno char(9) primary key, /*sno是主码 列级完整性约束条件*/

sname char(10) unique, /*sname取唯一值*/

ssex char(2),

sage smallint, /*类型为smallint*/

sdept char(20) /*所在系*/

); /*;要加*/

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数据库实验总结【二】

我在sql server 索引基础知识系列中,第一篇就讲了记录数据的基本格式。那里主要讲解的是，数据库的最小读存单元：数据页。一个数据页是8k大小。

对于数据库来说，它不会每次有一个数据页变化后，就存到硬盘。而是变化达到一定数量级后才会作这个操作。 这时候，数据库并不是以数据页来作为操作单元，而是以64k的数据(8个数据页，一个区)作为操作单元。

区是管理空间的基本单位。一个区是八个物理上连续的页(即 64 kb)。这意味着 sql server 数据库中每 mb 有 16 个区。

为了使空间分配更有效，sql server 不会将所有区分配给包含少量数据的表。sql server 有两种类型的区：

统一区，由单个对象所有。区中的所有 8 页只能由所属对象使用。

混合区，最多可由八个对象共享。区中八页的每页可由不同的对象所有。

通常从混合区向新表或索引分配页。当表或索引增长到 8 页时，将变成使用统一区进行后续分配。如果对现有表创建索引，并且该表包含的行足以在索引中生成 8 页，则对该索引的所有分配都使用统一区进行。

为何会这样呢?

其实很简单：

读或写 8kb 的时间与读或写 64 kb的时间几乎相同。

在 8 kb 到 64 kb 范围之内，单个磁盘 i/o 传输操作所花的时间主要是磁盘取数臂和读/写磁头运动的时间。

因此，从数学上来讲，当需要传输 64 kb 以上的 sql 数据时，

尽可能地执行 64 kb 磁盘传输是有益的，即分成数个64k的操作。

因为 64 kb 传输基本上与 8 kb 传输一样快，而每次传输的 sql server 数据是 8 kb 传输的 8 倍。

我们通过一个实例来看 有and 操作符时候的最常见的一种情况。我们有下面一个表，

create table [dbo].[member]( [member_no] [dbo].[numeric_id] identity(1,1) not null, [lastname] [dbo].[shortstring] not null, [firstname] [dbo].[shortstring] not null, [middleinitial] [dbo].[letter] null, [street] [dbo].[shortstring] not null, [city] [dbo].[shortstring] not null, [state_prov] [dbo].[statecode] not null, [country] [dbo].[countrycode] not null, [mail_code] [dbo].[mailcode] not null, [phone_no] [dbo].[phonenumber] null, [photograph] [image] null, [issue_dt] [datetime] not null default (getdate()), [expr_dt] [datetime] not null default (dateadd(year,1,getdate())), [region_no] [dbo].[numeric_id] not null, [corp_no] [dbo].[numeric_id] null, [prev_balance] [money] null default (0), [curr_balance] [money] null default (0), [member_code] [dbo].[status_code] not null default (' '))

这个表具备下面的四个索引：

索引名 细节 索引的列

member_corporation_link nonclustered located on primary corp_no

member_ident clustered, unique, primary key located on primary member_no

member_region_link nonclustered located on primary region_no

memberfirstname nonclustered located on primary firstname

当我们执行下面的sql查询时候，

select m.member_no, m.firstname, m.region_nofrom dbo.member as mwhere m.firstname like 'k%' and m.region_no 6 and m.member_no 5000go

sql server 会根据索引方式，优化成下面方式来执行。

select a.member_no,a.firstname,b.region_nofrom(select m.member_no, m.firstname from dbo.member as m where m.firstname like 'k%' and m.member_no 5000) a , -- 这个查询可以直接使用 memberfirstname 非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列-- 实际执行时，只需要 逻辑读取 3 次

(select m.member_no, m.region_no from dbo.member as mwhere m.region_no 6) b

-- 这个查询可以直接使用 member_region_link 非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列-- 实际执行时，只需要 逻辑读取 10 次

where a.member_no = b.member_no

不信，你可以看这两个sql 的执行计划，以及逻辑读信息，都是一样的。

其实上面的sql，如果优化成下面的方式，实际的逻辑读消耗也是一样的。为何sql server 不会优化成下面的方式。是因为 and 操作符优化的另外一个原则。

1/26 的数据和 1/6 的数据找交集的速度要比 1/52 的数据和 1/3 的数据找交集速度要慢。

select a.member_no,a.firstname,b.region_nofrom(select m.member_no, m.firstname from dbo.member as mwhere m.firstname like 'k%' -- 1/26 数据) a,

(select m.member_no, m.region_no from dbo.member as mwhere m.region_no 6 and m.member_no 5000-- 1/3 * 1/ 2 数据) bwhere a.member_no = b.member_no

当然，我们要学习sql 如何优化的话，就会用到查询语句中的一个功能，指定查询使用哪个索引来进行。

比如下面的查询语句

select m.member_no, m.firstname, m.region_nofrom dbo.member as m with (index (0))where m.firstname like 'k%' and m.region_no 6 and m.member_no 5000go

select m.member_no, m.firstname, m.region_nofrom dbo.member as m with (index (1))where m.firstname like 'k%' and m.region_no 6 and m.member_no 5000goselect m.member_no, m.firstname, m.region_nofrom dbo.member as m with (index (membercovering3))where m.firstname like 'k%' and m.region_no 6 and m.member_no 5000goselect m.member_no, m.firstname, m.region_nofrom dbo.member as m with (index (memberfirstname, member_region_link))where m.firstname like 'k%' and m.region_no 6 and m.member_no 5000go

这里 index 计算符可以是 0 ，1， 指定的一个或者多个索引名字。对于 0 ，1 的意义如下：

如果存在聚集索引，则 index(0) 强制执行聚集索引扫描，index(1) 强制执行聚集索引扫描或查找(使用性能最高的一种)。

如果不存在聚集索引，则 index(0) 强制执行表扫描，index(1) 被解释为错误。

总结知识点：

简单来说，我们可以这么理解：sql server 对于每一条查询语句。会根据实际索引情况(sysindexes 系统表中存储这些信息)，分析每种组合可能的成本。然后选择它认为成本最小的一种。作为它实际执行的计划。

成本代价计算的一个主要组成部分是逻辑i/o的数量，特别是对于单表的查询。

and 操作要满足所有条件，这样，经常会要求对几个数据集作交集。数据集越小，数据集的交集计算越节省成本。

的项目中，竟然出现了滥用聚集索引的问题。看来没有培训最最基础的索引的意义，代价，使用场景，是一个非常大的失误。这篇博客就是从这个角度来罗列索引的基础知识。

使用索引的意义

索引在数据库中的作用类似于目录在书籍中的作用，用来提高查找信息的速度。

使用索引查找数据，无需对整表进行扫描，可以快速找到所需数据。

使用索引的代价

索引需要占用数据表以外的物理存储空间。

创建索引和维护索引要花费一定的时间。

当对表进行更新操作时，索引需要被重建，这样降低了数据的维护速度。

创建索引的列

主键

外键或在表联接操作中经常用到的列

在经常查询的字段上最好建立索引

不创建索引的列

很少在查询中被引用

包含较少的惟一值

定义为 text、ntext 或者 image 数据类型的列

heaps是staging data的很好选择，当它没有任何index时

excellent for high performance data loading (parallel bulk load and parallel index creation after load)

excellent as a partition to a partitioned view or a partitioned table

聚集索引提高性能的方法，在前面几篇博客中分别提到过，下面只是一个简单的大纲，细节请参看前面几篇博客。

何时创建聚集索引?

clustered index会提高大多数table的性能，尤其是当它满足以下条件时：

独特, 狭窄, 静止： 最重要的条件

持续增长的，最好是只向上增加。例如：

identity

date, identity

guid (only when using newsequentialid() function)

聚集索引唯一性(独特型的问题)

由于聚集索引的b+树结构的叶子节点必须指向具体数据。如果你要建立聚集索引的列不唯一，并且你指定的创建的聚集索引是非唯一的聚集索引，则会有以下情况：

如果未使用 unique 属性创建聚集索引，数据库引擎 将向表自动添加一个四字节 uniqueifier 列。必要时，数据库引擎 将向行自动添加一个 uniqueifier 值，使每个键唯一。此列和列值供内部使用，用户不能查看或访问。