如何在服务器上开启索引功能 (服务器怎么开启索引)
在服务器端，索引是一项必不可少的功能。无论是搜索引擎还是数据库服务器，都需要使用索引来提高数据查询效率。服务器上的索引功能能够使服务更加高效、快速地响应用户的请求。然而，许多人并不知道。本文将介绍如何开启索引功能，以提高服务器的性能和可用性。
1.了解服务器的索引配置
在开始之前，首先需要了解服务器的索引配置情况。不同类型的服务器会有不同的索引设置。例如，对于使用MySQL数据库的Web服务器，需要通过修改MySQL配置文件的方式开启索引功能。
2.修改配置文件开启索引功能
要开启服务器上的索引功能，需要对系统配置文件进行修改。这将使服务器能够根据索引来快速检索数据。下面，我们以MySQL数据库为例，介绍如何修改配置文件来开启索引功能。
需要找到MySQL配置文件my.ini或my.cnf，打开后会看到如下内容：
[mysqld]
# 设置端口号
port = 3306
# 设置MySQL的数据存储目录
datadir = D:/db/mysql/data
# 设置MySQL使用的字符集
character-set-server=utf8
在[mysqld]下新增以下内容：
#开启索引功能
key_buffer_size=256M
#禁用全表扫描
skip_scan_locks=ON
在配置文件中新增以上内容后，保存并退出。然后，重新启动MySQL数据库服务器。当启动成功后，索引功能会自动生效，大大提升数据查询效率。
3. 配置索引缓存大小
开启索引功能后，还应该调整索引缓存的大小。通过增加索引缓存大小，可以加快数据检索速度。而过小的索引缓存大小可能导致服务器崩溃。
在MySQL数据库中，可以通过修改配置文件来调整索引缓存大小。找到my.ini或my.cnf文件，然后找到[mysqld]下的key_buffer_size。将其设置为适合服务器系统和数据量的大小。例如，如果服务器拥有8GB的内存，可以将key_buffer_size设置为256M或512M。
4. 创建适当的索引
除了修改配置文件和缓存设置外，还可以通过创建适当的索引来提高服务器的性能。在数据库中，需要针对数据的特性创建不同类型的索引。比如B+树或哈希索引。通过创建适当的索引，可以加速数据检索，同时减少服务器资源的消耗。
5. 定期维护索引
开启了索引功能后，还需要定期维护索引。维护索引可以保证其高效性，并提高服务器的可用性。在MySQL数据库中，可以通过OPTIMIZE TABLE命令来优化和重建数据表索引。这个操作需要在服务器空闲的时候执行。
6.
在服务器上开启索引功能是提高服务器性能的重要步骤。通过修改配置文件、调整缓存大小和创建适当的索引，可以加快数据检索速度，提高服务器可用性。还需要时常维护索引，以保证其高效性。此外，无论是MySQL数据库服务器还是其他类型的服务器，都需要根据其特性，针对性地配置索引相关的设置，以达到更佳的性能效果。
相关问题拓展阅读：
如何建立索引?
Ms中对索引的的一些说法:
索引的B-树结构
SQL
Server
中的索引是以B-树结构来维护的如图8-1
所示B-树是一个多层次
自维护的结构一个B-树包括一个顶层称为根节点Root
Node
到多个中间层
Intermediate
一个底层Level
底层中包括若干叶子节点Leaf
Node
在图
8-1
中每个方框代表一个索引页索引列的宽度越大B-树的深度越深即层次越多,读取记录所要访问的索引页就越多也就是说数据查询的性能将随索引列层次数目的增
加而降低。
在SQL
Server
的数据库中按存储结构的不同将索引分为两类簇索引Clustered
Index
和非簇索引Nonclustered
Index
簇索引
簇索引对表的物理数据页中的数据按列进行排序然后再重新存储到磁盘上即簇索
引与数据是混为一体的它的叶节点中存储的是实际的数据由于簇索引对表中的数据一
一进行了排序因此用簇索引查找数据很快但由于簇索引将表的所有数据完全重新排列
了它所需要的空间也就特别大大概相当于表中数据所占空间的120%
表的数据行只
能以一种排序方式存储在磁盘上所以一个表只能有一个簇索引
非簇索引
非簇索引具有与表的数据完全分离的结构使用非簇索引不用将物理数据页中的数据
按列排序非簇索引的叶节点中存储了组成非簇索引的关键字的值和行定位器行定位器
的结构和存储内容取决于数据的存储方式如果数据是以簇索引方式存储的则行定位器
中存储的是簇索引的索引键如果数据不是以簇索引方式存储的这种方式又称为堆存储
方式Heap
Structure
则行定位器存储的是指向数据行的指针非簇索引将行定位器绝念
按关键字的值用一定的方式排序这个顺序与表的行在数据页中的排序是不匹配的
由于非簇索引使用索引页存储因此它比簇索引需要更多的存储空间且检索效率较
低但一并肆困个表只能建一个簇索引当用户需要建立多个索引时就需要使用非簇索引了。
Oracle对索引的一些说法:
索引主要用于两个主要目的:
1、快速查询，经常在查询中被引用的索引列可以帮助以最快的速度检索数据。
2、唯一值。
索引中的百分之二十规则:
当被检索行的比例增加时，检索的性能下降，如果你检索表中20%的行，使用索引与不使用索引是一样快的，当超过了神奇的20%，不使用索引会更快一些。
当你创建索引来帮助加速查询时记住这一规则，各个查询从表中选取的行数是不同的，如果你频繁使用某个查询，计算它从表中选取的行数，如果行数比表中总行数的20%多，表上的索引不雹码会提高查询的性能。
数据库建立索引怎么利用索引查询？
1.合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM更先提出的ISAM索引结构。
索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而 使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量 数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
(1)在下面两条select语句中:
SELECT * FROM table1 WHERE field1=0;
SELECT * FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1=0,则之一条select语句要比第二条select语句效率高的多，因为第二条select语句的之一个条件耗费了大量的系统资源。
之一个原则：在where子句中应把更具限制性的条件放在最前面。
(2)在下面的select语句中:
SELECT * FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;
若有索引index(a,b,c)，则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
第二个原则：where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
——————————————————————————
以下假设在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。
——————————————————————————
(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1=’sdf’ 快
SELECT * FROM tb WHERE field1=’sdf’ 慢
因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。
(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>=’sdf’ 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>’sdf’ 慢
因为前者可以迅速定位索引。
(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE ‘R%’ 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE ‘%R’ 慢，
因为后者不使用索引。
(6) 使用函数如：
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)=’RMN’不使用索引。
如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。
(7) 空值不在索引中存储，所以
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS NULL不使用索引。
(8) 不等式如
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!=’TOM’不使用索引。
相似地，
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN(‘M’,’P’)不使用索引。
(9) 多列索引，只有当查询中索引首列被用于条件时，索引才能被使用。
(10) MAX，MIN等函数，使用索引。
SELECT max(field2) FROM tb 所以，如果需要对字段取max，min，sum等，应该加索引。
一次只使用一个聚集函数，如：
SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb
不如：SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)
(11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引，修改该字段值时还要修改索引，所以更新该字段的操作比没有索引更慢。
(12) 索引值过大（如在一个char(40)的字段上建索引），会造成大量的I/O开销（甚至会超过表扫描的I/O开销）。因此，尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。
(13) 对于多列索引，ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。
(14) 在sybase中，如果ORDER BY的字段组成一个簇索引，那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。
(15) 多表联结（具体查询方案需要通过测试得到）
where子句中限定条件尽量使用相关联的字段，且尽量把相关联的字段放在前面。
SELECT a.field1,b.field2 FROM a,b WHERE a.field3=b.field3
field3上没有索引的情况下:
对a作全表扫描，结果排序
对b作全表扫描，结果排序
结果合并。
对于很小的表或巨大的表比较合适。
field3上有索引
按照表联结的次序，b为驱动表，a为被驱动表
对b作全表扫描
对a作索引范围扫描
如果匹配，通过a的rowid访问
(16) 避免一对多的join。如：
SELECT tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1.field2=tb2.field2 AND tb1.field2=‘BU1032’ AND tb2.field2= ‘aaa’
不如：
declare @a varchar(80)
SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’
SELECT tb1.field3,tb1.field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’
(16) 子查询
用exists/not exists代替in/not in操作
比较：
SELECT a.field1 FROM a WHERE a.field2 IN(SELECT b.field1 FROM b WHERE b.field2=100)
SELECT a.field1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.field2=b.field1 AND b.field2=100)
SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)
SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE b.field2=a.field1)
(17) 主、外键主要用于数据约束，sybase中创建主键时会自动创建索引，外键与索引无关，提高性能必须再建索引。
(18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。
(19) 使用count(*)而不要使用count(column_name)，避免使用count(DISTINCT column_name)。
(20) 等号右边尽量不要使用字段名，如：
SELECT * FROM tb WHERE field1 = field3
(21) 避免使用or条件，因为or不使用索引。
2.避免使用order by和group by字句。
因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用，可用视图、人工生成临时表的方法来代替。
如果必须使用，先检查memory、tempdb的大小。
测试证明，特别要避免一个查询里既使用join又使用group by，速度会非常慢！
3.尽量少用子查询，特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
4．消除对大型表行数据的顺序存取
在 嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询 10亿行数据。
避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个 表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。
下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>;0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
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