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1。聚集索引的索引级别由索引键和数据页组成。所以除了索引值，索引中存储的叶级的答案是什么，也就是每一行的每一个字段都是在叶级执行的。换句话说，数据本身是聚集索引的一部分，聚集索引根据键值保持表中数据的顺序。sql server中，聚集索引是唯一的。如果没有创建聚集索引的唯一关键字，sql server将添加一个唯一标识符，以确保只包含索引。唯一标识符是一个4字节的值，作为聚集索引中的一个附加关键数据字段，只添加那些报表指示器的关键区域和重复值。两个。非聚集索引非聚集索引的叶级不包含所有数据。除了核心值之外，每个叶级别(树的最低级别)的索引行都包含一个书签，它告诉sql server在哪里找到与数据对应的索引键列。有两种格式的书签类。如果表上有聚集索引，并且书签是与聚集索引键对应的数据行。如果表上有一堆结构，或者没有聚集索引，并且书签是标识符行，则删除位于文件编号格式和页槽数量中的实际行。非聚集索引存在或不影响数据页，因此每个表不限于具有非聚集索引的聚集索引。sql server 2005在每个表中可以包含249个非聚集索引，sql server 2008在每个表中可以包含999个非聚集索引，但实际使用的数量少于这个数字。三个。包含索引键字段数量限制为16个，总大小为900字节。包含列仅出现在叶级别，不以任何控制索引列的顺序。其目的是使叶层包含更多的信息，从而发挥叠加指数更大的指数调整能力。覆盖索引是非聚集索引的叶级，可以满足所有的信息查询，所以sql server是一个不需要访问的数据页，在一些sql server的条件下会悄悄添加一个包含指标的列表。这可能是基于分区表，但是我今天的博客是在没有为文件组指定索引(one _ u)o(分区表)或者没有partition_scheme的情况下。介绍了sql server的分区表。sql server引入的表分区技术使用户可以将数据存储在不同的物理磁盘上，提高了磁盘的并行处理性能，优化了查询性能。two.sql server数据库表的分区分三步完成:1 .创建分区函数2。创建分区架构iii。表分区是基于缓存更新机制的，我根据业务需要，人们用合适的字段作为分区。创建的数据库分区文件的数量。存储在一年中的数据被分成十二个分区。现在，您需要驱动器d来创建一个数据文件夹。它包含个人文件夹和fg1fg2fg3fg4...复制代码如下:如果存在(选择的名称来自sys。name = n aira vcache)，删除数据库airavcache } {创建数据库airavcache} {primary name = data(文件名=分区数据库的primary fg的d:data的primary fg airavcache mdf，size = 5，即= 500，增长率为1)，文件组aira vcache fg1 } {(name = ;aira vcache fg1，=文件名d:aira vcache的数据条ndf，5mb大小=，增长率为1)，文件组aira vcache fg2 } {(name = ;aira vcache fg2，=文件名d: data fg2 airavcache fg2 ndf，5mb size =，增长率为1)，增长率为1)，文件组airavache fg3 } {(name = ;airavache fg3，=文件名d: airavache数据fg3 fg3 ndf，5mb大小=，is = 500，增长率1)，文件组aira vcache fg4 } {(name = ;aira vcache fg4，=文件名d: aira vcache数据fg4 fg4 ndf，5mb大小=，is = 500，增长率1)，文件组aira vcache fg5 } {(name = ;aira vcache fg5，=文件名d:数据fg5 airavcache fg5)。ndf，5mb大小=，增长率为1)，文件组airavache fg6 } {(name = ;airavache fg6，=文件名d: airavache数据fg6 fg6 ndf，5mb大小=，增长率为1)，文件组airavache fg7 } {(name = ;airavache fg7，=文件名d: airavache数据fg7 fg7 ndf，5mb大小=，is = 500，增长率为1)，文件组airavache fg8 } {(name = ;airavache fg8，=文件名d: airavache数据fg8 fg8 ndf，5mb大小=，is = 500，增长率1)，文件组airavache fg9 } {(name = ;airavache fg9，=文件名d: airavache数据fg9 fg9 ndf，5mb大小=，is = 500，增长率1)，文件组airavcache fg11四株} {(name = ;airavcache fg11四株，=文件名d: data fg11四株airavcache fg11四株ndf，5mb size =，is = 500，增长率1)，文件组都是airavcache } {(name = ;airavcache都是，=文件名d: aira vcache数据都是ndf，5mb大小=，is = 500，增长率1)，文件组是{ transformed } airavcache(name = ;airavcache，=文件名d: aira vcache数据转换。ndf，5mb size =，is = 500，增长率1)如图:打开文件夹，查看更多airavcachefg1.ndf文件栏创建分区函数代码复制代码如下:使用airavcache-create函数创建分区airavcachepartition range function { }(date)至于值范围左( 2010年9月1日 ， 2010年10月1日 ， 2010年11月1日 。 2010年12月1日 ， 2011年1月1日 ， 2011年2月1日;， 2011年2月1日;， 2010年11月1日 ， 2010-09-01)。创建分区模式代码的复制代码如下:create partition scheme partition scheme } {airavcache as partition of airavcache partition range } pair({ airavcache fg1 }、{airavcache fg2}、{airavcache fg3}、{airavcache fg4}、{airavcache fg5}、{ airavcache }、{airavcache fg9}、{airavcache fg11}、{ airavcache all}、{ hua })aira vcache；创建一个表，并使用aira vcachepartition模式复制代码，如下所示:创建一个表{} {}(avcache dbo。{} {} citypair varchar(6)不为空，{} {} flightno varchar(10)为空，{} {} flightdate不为空，{ } { } no cache time datetime zero default(getdate)，{} {} avnote varchar(300)在aira vcache中为空)。注意这里使用的是{} airavcache分区方案架构，基于flightdate分区查询分配的复制代码如下:-看用法select *，$ partition。{airavcache分区范围}(flightdate)从dbo.avcache可以看出，9月和10月是分开的。
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