SQL 常识

1、varchar 与 nvarchar 的区别？

varchar(n)：长度为 n 个字节的可变长度且非 Unicode 的字符数据。n 必须是一个介于 1 和 8,000 之间的数值。存储大小为输入数据的字节的实际长度，而不是 n 个字节。nvarchar(n)：包含 n 个字符的可变长度 Unicode 字符数据。n 的值必须介于 1 与 4,000 之间。字节的存储大小是所输入字符个数的两倍。

通俗的说：一般如果包含中文或者其它特殊字符，我就会使用n开头的类型，否则的话直接使用var开头的。

顺便介绍下Unicode字符：Unicode字符集就是为了解决字符集这种不兼容的问题而产生的，它所有的字符都用两个字节表示，即英文字符也是用两个字节表示。

附表：

针对上表所属类型我做一个简单的分析：

char：储定长数据很方便，char字段上的索引效率级高，比如定义char(10)，那么不论你存储的数据是否达到了10个字节，都要占去10个字节的空间，不足的自动用空格填充，所以在读取的时候可能要多次用到trim（）。

varchar：存储变长数据，但存储效率没有char高。如果一个字段可能的值是不固定长度的，我们只知道它不可能超过10个字符，把它定义为varchar (10)是最合算的。从空间上考虑，用varchar合适；从效率上考虑，用char合适，关键是根据实际情况找到权衡点。

概括一下就是：

char，nchar定长，速度快，占空间大，需处理

varchar，nvarchar，text不定长，空间小，速度慢，无需处理

nchar、nvarchar、ntext处理Unicode码

2、 数据库索引

要点：索引关键目的是为了加快检索速度而建立的，所以，怎么用索引是数据库系统本身的事情，作为数据库设计或使用者，设计并创建好索引然后体验加上索引后的查询变快的感觉就行了。所以，索引怎么用就变为了“怎么创建合适的索引”。

是什么：索引是与表或视图关联的磁盘上结构，可以加快从表或视图中检索行的速度。索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。这些键存储在一个结构中，使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行。

索引的分类：

聚集索引：将表中记录在物理数据页中的位置按索引字段值重新排序，再将重排后的结果写会到磁盘上，每个表只能有一个聚集索引。

非聚集索引：与表中数据行的实际存储结构无关，不会改变数据表中记录的实际存储顺序，每个表都可以有多个非聚集索引；

唯一索引：要求创建索引的关键字段值在表中不能有重复值。

复合索引：对表创建的索引是基于多个字段对表中的记录排序的。

作用：与 书中的索引一样，数据库中的索引使您可以快速找到表或索引视图中的特定信息。索引包含从表或视图中一个或多个列生成的键，以及映射到指定数据的存储位置的 指针。通过创建设计良好的索引以支持查询，可以显著提高数据库查询和应用程序的性能。索引可以减少为返回查询结果集而必须读取的数据量。索引还可以强制表 中的行具有唯一性，从而确保表数据的数据完整性。

设计良好的索引可以减少磁盘 I/O 操作，并且消耗的系统资源也较少，从而可以提高查询性能。对于包含 SELECT、UPDATE、DELETE 或 MERGE 语句的各种查询，索引会很有用。

怎么用：怎么用索引是数据库系统本身的事情，作为数据库设计或使用者，设计并创建好索引，然后体验加上索引后的查询变快的感觉就行了。所以，索引怎么用就变为了“怎么创建合适的索引”。

创建索引的原则：

(1)、在经常用来检索的列上创建索引（比如经常在where语句中出现的列）；

(2)、在表的主键、或外键上创建索引；

(3)、不在数据类型为text、ntext或image的列上创建索引；

(4)、只有较少行数的表没有必要创建索引。

(5)、在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；

(6)、在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；

总结归纳索引的优点：

(1)、创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性；

(2)、大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因；

(3)、加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义；

(4)、在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间；

(5)、通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能。

二)、建立方向索引的不利因素（缺点）
也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？这种想法固然有其合理性，然而也有其片面性。虽然，索引有许多优点，但是，为表中的每一个列都增加索引，是非常不明智的。这是因为，增加索引也有许多不利的一个方面。

第一，   创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
第二，   索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三，   当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

3、如何进行数据库优化？

如何让你的数据库运行的更快，达到最好的性能效果，从多方面入手，比如：字段类型的定位、使用存储过程、建立索引、关键字的使用等等。概要归结如下：

(1)、使用where子句过滤，而少使用或不使用having；

(2)、使用表连接而不是多个表查询；

(3)、少建立触发器，多使用存储过程；

(4)、字段类型定位，建立索引；

(5)、使用union all 而不是 union；

(6)、使用exists而不是in、distinct；

(7)、提高硬件环境。