SQL Server 索引基础知识(2)
（http://www.builder.com.cn/2008/0211/733054.shtml） 基础知识（4）
不论是 聚集索引，还是非聚集索引，都是用B+树来实现的。我们在了解这两种索引之前，需要先了解B+通过总结，我发现自己以前很多很模糊的概念都清晰了很多。
不论是 聚集索引，还是非聚集索引，都是用B+树来实现的。我们在了解这两种索引之前，需要先了解B+树。如果你对B树不了解的话，建议参看以下几篇文章：
BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree都是什么
http://blog.csdn.net/manesking/archive/2007/02/09/1505979.aspx
B+ 树的结构图:
B+ 树的特点:
所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；
不可能在非叶子结点命中；
非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；
B+ 树中增加一个数据，或者删除一个数据，需要分多种情况处理，比较复杂，这里就不详述这个内容了。
聚集索引（Clustered Index）
聚集索引的叶节点就是实际的数据页
在数据页中数据按照索引顺序存储
行的物理位置和行在索引中的位置是相同的
每个表只能有一个聚集索引
聚集索引的平均大小大约为表大小的5%左右
下面是两副简单描述聚集索引的示意图：
在聚集索引中执行下面语句的的过程：
select * from table where firstName = 'Ota'
一个比较抽象点的聚集索引图示：
非聚集索引 （Unclustered Index）
非聚集索引的页，不是数据，而是指向数据页的页。
若未指定索引类型，则默认为非聚集索引
叶节点页的次序和表的物理存储次序不同
每个表最多可以有249个非聚集索引
在非聚集索引创建之前创建聚集索引（否则会引发索引重建）
在非聚集索引中执行下面语句的的过程：
select * from employee where lname = 'Green'
一个比较抽象点的非聚集索引图示：
什么是 Bookmark Lookup
虽然SQL 2005 中已经不在提 Bookmark Lookup 了(换汤不换药)，但是我们的很多搜索都是用的这样的搜索过程，如下：
先在非聚集中找，然后再在聚集索引中找。
在 http://www.sqlskills.com/ 提供的一个例子中，就给我们演示了 Bookmark Lookup 比 Table Scan 慢的情况，例子的脚本如下：
USE CREDITgo-- These samples use the Credit database. You can download and restore the-- credit database from here:-- http://www.s
相关文档：
index.jsp
<%@ page language="java" import="java.sql.*" import="java.lang.*" import="java.util.*" pageEncoding="GB2312"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
%>
<%!
& ......
http://www.umgr.com/blog/PostView.aspx?bpId=36294
1. 执行sql语句
int sqlite3_exec(sqlite3*， const char *sql， sqlite3_callbacksql 语法
， void *， char **errmsg );
这就是执行一条 sql 语句的函数。
第1个参数不再说了，是前面open函数得到的指针。说了是关键数据结构。
第2个参数const char ......
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如果要统计其他的表的列数只需要把表名换一下就可以了，如
SELECT COUNT(*) from USER_TAB_COLUMNS WHERE TABLE_NAME=UPPER('POW_ROLE_GROUP')&nb ......
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&n ......
