聚簇索引(聚集索引) 不可作用于GUID类型字段
聚簇索引(又名聚集索引) 不可作用于GUID类型字段,即:数据库中不要把GUID类型作为主键或设置为聚集索引。
聚集索引:索引的物理存储顺序与数据表中行数据物理存储顺序一致(索引存储物理有序)。
非聚集索引:索引的物理存储顺序与数据表中行数据物理存储顺序不一致。
优势与缺点
聚集索引:插入数据时速度要慢(时间花费在“物理存储的排序”上,也就是首先要找到位置然后插入),查询数据比非聚集数据的速度快。
GUID(全局唯一标识符)是随机生成的。
一种机制:索引填充因子:聚集索引为了保持和数据存储顺序一致,一般会预留一些空位置。
如果字段是int、Date等类型,那么索引预留空位置的数量可判断的。
推断:因为GUID是随机数,如果为GUID类型创建聚集索引,索引留空数量是不可判断的,如果启用了索引填充因子机制,则会消耗更多的存储空间。 进一步导致查询的时候检索的数据存储空间也是较大的。因为聚集索引是物理有序的,若预留空间不足,每次增删数据都可能意味着对整张表索引的重建,这是非常消耗计算资源的,在计算能力一定的情况下,所需时间会比较长;若每次增删时索引没有重建,则索引存储顺序与数据表中行顺序一致是无法保障的,进一步导致查询时消耗时间较长。
树立目标,保持活力,gogogo!
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· AI技术革命,工作效率10个最佳AI工具