橙易借查询号

考试考得不好  大家安慰一下下  顺便给点建议

小果和我中考前那段时间差不多呢 = =

虽然知道要抓紧学习，但还是忍不住借查询之名上上网，

控制不住那是可以理解的 嘿嘿

这种事其实无论别人怎么说，你想偷懒时大概也不会有多大抑制的效果的（这是经验之谈 = =）

最好的办法是把网线拔了，往角落里一扔，不要去想它了

当然如果你自制力比较强的话，就多提醒自己就是了，别给自己找借口休息

支付宝图书馆是什么 支付宝图书馆怎么用

支付宝图书馆怎么用

支付宝图书馆作为一项服务功能，所以这项功能内置在城市服务模块，打开支付宝进入到城市服务即可找到，如图所示。

值得注意的是，不是所有的城市服务均可找到，目前这项功能开通城市仅在北京、上海、杭州、南京、深圳、晋江六个城市。

至于怎么用，很简单只要你有读者证，即可找到所在城市的图书馆、预借查询、我的借阅、在线借阅、办借书证、查询借书记录等服务。

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支付宝图书馆服务在哪 支付宝图书馆服务怎么用？

4月23日志一年一度的世界读书日，致此支付宝方面推出了新功能----图书馆服务。我们知道读者想要借书的话需要到图书馆办理各种程序，有的时候去一趟图书馆就需要很长时间，如今支付宝推出的图书馆服务功能就在一定程度上很好解决了这个问题。那么支付宝图书馆服务在哪以及支付宝图书馆服务怎么用呢？别急，下面百事网小编为大家带来解答。

支付宝图书馆服务在哪

作为一项服务功能，所以这项功能内置在城市服务模块，打开支付宝进入到城市服务即可找到，如图所示。

值得注意的是，不是所有的城市服务均可找到，目前这项功能开通城市仅在北京、上海、杭州、南京、深圳、晋江六个城市。

支付宝图书馆服务怎么用？

至于怎么用，很简单只要你有读者证，即可找到所在城市的图书馆、预借查询、我的借阅、在线借阅、办借书证、查询借书记录等服务。

感兴趣的朋友不妨去去体验一下，喜欢读书的朋友有福了。

水仙花名字的由来

很久很久以前，天上有个水仙子，长得像月亮般美丽可爱。她掌管着人间的所有水资源，由大海到小溪，甚至连人们的饮用水都归她所管。

一天，水仙子觉得在天宫里很闷，便想到人间玩玩，顺便视察一下水资源分布情况。于是，水仙子来到人间，变成了美丽的白衣少女。水仙子来到了一个叫清风城的地方，她觉得这里一定热闹非凡，便高兴地进了城。可让水仙子惊讶的是，这里每户人家都在办丧事。水仙子从一个小姑娘那儿得知，这座城里正在流行一种十分奇怪的瘟疫，人一染上这种病最多再活三天。

水仙子听后非常着急，于是她回到天庭，偷偷查看了神医的万药仙谱，得知这种瘟疫只有珠宝殿的绿钻星能治。这种绿钻星十分珍贵，冶炼的配方已失传，它也不是自然生成的。现在珠宝殿中只存有一百颗绿钻星，玉帝一定不会轻易给她，况且珠宝殿四处装有照妖镜，隐身去偷也不可能。水仙子顾不得这么多了，她先去偷工减料来了玉帝的令牌，借查询避水珠之名（避水珠在水仙子管辖范围之内）进，珠宝殿偷到了二十颗绿钻星。

绿钻星到手之后，水仙子来到火焰山将绿钻星冶炼成了石浆，带着石浆来到了清风城。绿钻石浆的瑞气祥光消灭了瘟疫，水仙子又拿石浆去为人们治病，按万药仙谱中的说法，水仙子在病人的伤口上抹上石浆，缠上绷带。等所有病人的伤口都经处理后，水仙子让病人们先睡一觉，她去天庭自己的水仙宫取来了十瓶七彩神水，给每个病人一杯让他们服下。一天之后，病人解下绷带，病疮全没了，所有的人都健康起来，人们非常感谢水仙子。

绿钻星被偷之事最终被玉帝知道了，玉帝派天兵天将下凡捉水仙子回仙界。天兵天将察访了好多天才发现了变成了白衣少女的水仙子，于是想抓她回天庭，人们围住水仙子奋力保护她。一个天将飞起来举刀劈向水仙子，水仙子化作一阵清风逃走了，可她的一缕头发被天将砍落，上面系着一支绿发簪，这支绿发簪是水仙子最喜欢的首饰。

水仙子的头发落地就变成了一片鲜花，花瓣是白的，花蕊黄的，叶子修长且晶莹美丽，是那支翡翠发簪变成的。人们为了纪念水仙子，就把这种花叫水仙花。

橙易借怎么申请借款 橙易借贷款流程图文教程

橙易借怎么申请借款?橙易借app是一个在线小额借款平台，用户通过本应用只需提交简单的个人信息，同时只要你的芝麻信用分及网络信誉够好，就可以快速借到款项，那么橙易借如何申请借款?接下来由PC6小编给大家介绍一下。

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Sql Server 查询性能优化之走出索引的误区分析

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解，局限于大多数日常工作没有机会、也什么没有必要去关心、了解索引，实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok，哪天又有个查询慢了，再建立个索引就是，或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA，让DBA直接帮忙优化了，所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解、认识很局限，以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下，希望能解除一些大家的疑惑，一起走出索引的误区

误区1.在表上建立了索引，在查询时用到了索引的列，索引就一定会生效

首先明确下这样的观点是错误的，SQL Server查询优化器是基于开销进行选择的优化器，通过一系列复杂判断来决定是否使用索引、使用什么类型索引、使用那个索引。SQL Server内部维护着索引列上的数据的统计，统计信息会随着索引列内容的变化而变化，索引的有效期完全取决于索引列上的统计信息，随着数据的变化关于索引的检索机制也随之变化。对于查询优化器来说始终保持查询开销最低始终是其的不二选择，如果一个非聚集索引的列上有大量的重复值，那么这个索引就不会有什么存在的意义，这也是为什么不建议在类似性别，bit类型上面建立非聚集索引的原因。

说到这里可能会有人疑惑，我在性别列上建一个索引，性别只有两个值男、女，当我我们查询条件中有性别这个字段时最起码会过滤掉一半的数据，能大幅缩小我们需要检索的数据范围，怎么会没用呢？(事实上这也是我曾经困惑的地方)，对我们理解的没错，比如说Users表性别列Gender上建立索引IX_Gender，执行select Gender from Users where Gender='男' ，这个查询效率非常高而且也成功使用了索引IX_Gender，然而我们这样写SQL的时候少之又少，更多的我们会写这样的SQL:select UserID,UserName,Phone,Email from Users where Gender='男' 这时再去看看查询计划根本没用使用索引IX_Gender，而是进行了一个聚集索引扫描或者表扫描，查询条件where Gender='男' 明明在IX_Gender里面定义了，为什么没使用呢，这一切罪恶的根源就在于书签查找(RID、键查找)，好了关于书签查找不是我们要讨论的话题，在这里只想告诉大家，索引不是万能的，索引不是创建了就一定有效。

误区2.聚集索引扫描用到了聚集索引索引，所以性能很高

一般来说我们可以认为聚集索引是效率最高的索引，但聚集索引扫描绝不代表高效，本质上聚集索引扫描就是表扫描，一般出现扫描字样时代表缺少索引或者索引无效，所以我们日常应用中应该避免在查询计划中看到扫描字样，更多的出现聚集索引查找、索引查找才真正的使用到了索引，才是王道。

误区3.聚集索引扫描(表扫描)是全表扫描，所以只要出现了表扫描就一定代表性能低下

在误区2中我们说到应该尽量避免出现聚集索引扫描或者表扫描，这是我们必须要坚持的原则，但这并不代表这出现表扫描就一定性能低下，有些情况下表扫描反而比索引查找有着更高的效率(一般出现在返回数据量较大，出现大量书签查找的情况下)

误区4.查询计划中看到了键查找或者RID查找时有着很高的性能

键查找和RID查找统称为书签查找，和错误认识正好相反，出现书签查找反而代表着性能低下，有些情况下甚至有着比表扫描更低的效率，因此我们应该尽量避免书签查找。在返回数据量较小时，书签查找对性能影响不大，若返回数据量较大，书签查找会严重影响查询性能，因此我们建立索引时应该尽量覆盖要返回的所有列，当然索引列数是有限的而且也不能单纯的为了避免书签查找而在索引中包含大量的列，可以使用覆盖索引来解决书签查找问题，或者需要大数据量返回时尽量使用聚集索引；同时这也是为什么常听说的不要使用select *,而只选择需要的列进行输出，因为select *很容易导致书签查找，毕竟我们不打可能在所有列上建立索引，也不可能所有查询都使用聚集索引(使用聚集索引和表扫描时不存在书签查找)

误区5.查询开销统计中的逻辑读次数是读取的记录数

天真的我曾经也这么认为，查询计划中逻辑读次数就是读取的记录数，然而看我们的查询4.1全表扫描返回830行数据，为啥逻辑读只有22次，而查询4.5同样是返回830行数据，逻辑读为啥1724次呢，一次读取一条的话逻辑读22次最多返回22行数据，逻辑读1724次的话应该返回1724条数据吧，有点小晕，这里解释下逻辑读次数是指读取的页面数，一个面8KB，8个页面构成一个区64KB，对于我们的示例表来说22个页面足以存下所有数据，所以表扫描时只需读取22次就可以了，那查询4.5为啥读取了1724次呢，就算一个页面就一条数据按理说最多800多次也可以读取完毕了，这是因为Sql Server对数据读取的最小单位就是页，哪怕读取一条数据也需要读取整页数据，而非聚集索引的读是随机读哪怕多条记录在同一页上也会导致多次重复读取，外加书签查找导致了这么多的逻辑读，这也是为什么非聚集索引不适合读取大量数据的原因之一。

我们以Northwind数据库表Orders表为示例进行下演示

1.先将Orders表的索引全部删除

4.在OrderID上面创建聚集索引，索引列为OrderID

复制代码 代码如下:

create unique clustered index IX_OrderID on Orders(OrderID)

3.在Orders表上创建非聚集索引IX_OrderDate

create index IX_OrderDate on Orders(OrderDate)

4.设置查询分析器选中包含实际的执行计划（右键-->包含实际的执行计划），打开IO统计，并依次执行以下查询

复制代码 代码如下:

set statistics io on

select * from Orders

select * from Orders where OrderDate<='1996-7-10'

select * from Orders where OrderDate<='1997-1-1'

--强制使用索引IX_OrderDate 查询日期1997-1-1

select * from Orders with(index=IX_OrderDate) where OrderDate<='1997-1-1'

--强制使用索引IX_OrderDate查询日2000-1-1

select * from Orders with(index=IX_OrderDate) where OrderDate<='2001-1-1'

4.1 执行 select * from Orders 的查询开销及查询计划

可以看到执行的聚集索引扫描，逻辑读22次，没有使用索引，返回行数830行

4.2 执行 select * from Orders  where OrderDate<='1996-7-10' 的查询开销借查询计划

可以看到成功使用了在OrderDate上面建立的索引IX_OrderDate，逻辑读次数为14，返回行数6行

4.3 执行 select * from Orders  where OrderDate<='1997-1-1' 的查询开销及查询计划

可以看到虽然我们在OrderDate上面建立了索引IX_OrderDate，但执行计划并没有使用索引IX_OrderDate而是执行了一个聚集索引扫描，逻辑读次数22而这个查询与4.2的区别仅仅在于OrderDate的值不一样，返回行数154行

4.4 执行 select * from Orders with(index=IX_OrderDate)  where OrderDate<='1997-1-1' 的查询开销及查询计划

可以看到查询条件和4.3完全一致，我们强制使用了IX_OrderDate，返回记录数和4.3完全一致，但逻辑读达到了328次，返回行数154行

4.5 执行 select * from Orders with(index=IX_OrderDate)  where OrderDate<='2001-1-1' 查询开销及查询计划

同样我们强制使用了索引IX_OrderDate，查询条件进行改变，逻辑读达到了1724次，返回行数数830行

查询统计 查询SQL 索引 返回行数 逻辑读次数 4.1 select * from Orders 聚集索引扫描 830 22 4.2 select * from Orders  where OrderDate<='1996-7-10' IX_OrderDate 6 14 4.3 select * from Orders  where OrderDate<='1997-1-1' 聚集索引扫描 154 22 4.4 select * from Orders with(index=IX_OrderDate)  where OrderDate<='1997-1-1' 强制使用IX_OrderDate 154 328 4.5 select * from Orders with(index=IX_OrderDate)  where OrderDate<='2001-1-1' 强制使用IX_OrderDate 830 1724

通过对比以上查询我们可以知道虽然我们建立了索引，但索引并不总是有效，强制使用索引只会带来更低的效率，查询优化器会根据索引列的统计信息自动选择最优的查询计划进行执行。查询4.3和4.4查询条件完全一样，虽然我们建立了索引IX_OrderDate，但查询优化器并没有采用而是选择了开销更低的聚集索引扫描，在我们强制使用了索引后查询开销反而激增从逻辑读22次达到了328次，而我们仅仅查询到了154行数据；在查询4.5中我们继续强制使用索引，改变查询条件的值，在返回830行数据的情况下逻辑读次数达到了1724次，而返回相同数据的查询4.1仅仅执行了22次逻辑读。

困惑：通过查询4.1我们知道Orders表一共才有830条数据，为什么我们在查询4.5中强制使用索引后逻辑读达到了恐怖的1724次呢，即便一条数据读取一次也才不过830次啊。

解惑：查询4.5强制使用索引后，查询优化器首先去到索引IX_OrderDate上面检索，然后在根据索引IX_OrderDate去找聚集索引指针，根据聚集索引指针去聚簇索引叶子节点(实际数据行)查找数据(书签查找)，才导致了更大的查询开销。

结论：

1.索引不是万能的，查询列上建立了索引不代表就一定会使用索引(参见结论2)

2.绝大多数情况下查询优化器会根据索引列上的数据统计信息自动选择最优的执行计划，而且查询计划会随着数据量变化而变化，所以如果不是有必要不要使用索引提示来强制使用某索引

3.聚集索引扫描、表扫描不代表一定低效(表扫描不存在书签查找，使用非聚集索引返回大量行时，若存在书签查找反而不如表扫描性能高)

4.索引查找不一定高效(非聚集索引查找时容易出现书签查找)

5.书签查找会降低查询效率，尤其是大范围读取数据时会严重影响效率，所以应该尽量避免书签查找或出现书签查找时尽量返回较少的数据行

6.需要注意下查询开销统计里的逻辑读是指读取的页面数而不是数据行数

示例中采用的语句及数据仅作为演示使用，实际开发应用中要比示例的数据复杂的多，同一个查询在不同的环境下可能产生完全相反的结果，如何应用好还主要在于我们个人的认识和理解，希望有幸看到本文的朋友能借此加深一些对索引的理解和认识，走出索引的误区，开发出高性能的应用。

本人不是DBA，只是一名普通的开发人员，以上均为实际工作中的一些经验、体会，鉴于本人水平非常有限，有说的不对或理解不到位的地方还望各位大神给予指正，以免误导他人，不胜感激。

后续会继续写一些关于Sql Server查询性能优化方面的实践经验，主要包含以下几方面

Sql Server查询性能优化之建立合理的索引

Sql Server查询性能优化之避免书签查找

Sql Server查询性能优化之复用查询计划

Sql Server查询性能优化之选择合适的字段类型

附上用的数据表：DemoDB.rar

从Northwind数据库分离出来的，仅用了其中的Orders表

此文章属懒惰的肥兔原创