Τι βοηθά την πρόσβαση της Microsoft να βρει και να ταξινομήσει ταχύτερα;

Η Microsoft Access μπορεί να βρει και να ταξινομήσει ταχύτερα ταχύτερα μέσω αρκετών τεχνικών, που περιστρέφονται κυρίως γύρω από την ευρετηρίαση και τη βελτιστοποίηση τύπου δεδομένων:

1. Δείκτες:

* Δημιουργία ευρετηρίων: Οι δείκτες είναι κρίσιμοι. Είναι σαν τον πίνακα περιεχομένων σε ένα βιβλίο, επιτρέποντας την πρόσβαση να εντοπίζει γρήγορα συγκεκριμένα αρχεία με βάση συγκεκριμένα πεδίο. Για συχνά αναρωτιέστε τα πεδία (π.χ. αναγνωριστικό πελάτη, ημερομηνία παραγγελίας), η δημιουργία δεικτών επιταχύνει δραματικά τις αναζητήσεις και τη διαλογή. Μπορείτε να δημιουργήσετε δείκτες ενός πεδίου ή πολλαπλών πεδίων (σύνθετων).

* Τύπος ευρετηρίου: Η επιλογή του σωστού τύπου ευρετηρίου είναι σημαντική. Ένας πρωταρχικός δείκτης κλειδιού δημιουργείται αυτόματα για τα πεδία βασικών κλειδιών και είναι απαραίτητο. Άλλοι συνήθεις τύποι περιλαμβάνουν μοναδικούς δείκτες (εξασφαλίζοντας διπλές τιμές) και τακτικούς δείκτες. Εξετάστε τον «μοναδικό» περιορισμό εάν πρέπει να επιβάλλετε τη μοναδικότητα.

* Συντήρηση ευρετηρίου: Καθώς οι αλλαγές δεδομένων (παρεμβολές, διαγραφές, ενημερώσεις) πρέπει να διατηρηθούν οι δείκτες. Η πρόσβαση χειρίζεται αυτόματα αυτόματα, αλλά οι υπερβολικές ενημερώσεις μπορούν να επιβραδύνουν τη βάση δεδομένων εάν οι δείκτες είναι πολύ μεγάλοι.

* Αποφεύγοντας την υπερβολική δείκτη: Ενώ οι δείκτες βελτιώνουν την απόδοση, πάρα πολλοί δείκτες μπορούν να εμποδίσουν την απόδοση, ειδικά κατά τη διάρκεια των τροποποιήσεων δεδομένων. Μόνο ευρετήριο τα πεδία που χρησιμοποιούνται συχνά σε ερωτήματα και ταξίδια.

2. Βελτιστοποίηση τύπου δεδομένων:

* κατάλληλοι τύποι δεδομένων: Η χρήση του σωστού τύπου δεδομένων για κάθε πεδίο είναι ζωτικής σημασίας. Η επιλογή ενός μικρότερου τύπου δεδομένων (π.χ., «σύντομος ακέραιος» αντί για «μακρύ ακέραιο» εάν οι τιμές σας ταιριάζουν) μειώνει το χώρο αποθήκευσης και βελτιώνει την ταχύτητα ερωτήματος. Χρησιμοποιώντας αποτελεσματικά τους τύπους δεδομένων κειμένου (π.χ., «σύντομο κείμενο» αντί για «μακρύ κείμενο») βοηθά επίσης.

* Κανονικοποίηση δεδομένων: Ο καλά κανονικοποιημένος σχεδιασμός βάσης δεδομένων μειώνει την απόλυση των δεδομένων. Αυτό οδηγεί σε μικρότερα τραπέζια και ταχύτερες λειτουργίες. Η σωστή κανονικοποίηση βοηθά στην πρόληψη περιττών δεδομένων που επιβραδύνουν τις αναζητήσεις και τη διαλογή.

3. Βελτιστοποίηση ερωτήματος:

* Ειδικά κριτήρια: Αποφύγετε τη χρήση `*` (μπαλαντέρ) σε `όπου 'ρήτρες εκτός αν είναι απαραίτητο. Όσο πιο συγκεκριμένα τα κριτήρια αναζήτησης, τόσο ταχύτερη πρόσβαση μπορεί να βρει τα σχετικά αρχεία.

* Αποτελεσματικά συνδέσεις: Σε ερωτήματα που περιλαμβάνουν πολλαπλούς πίνακες, χρησιμοποιήστε τους κατάλληλους τύπους σύνδεσης (`Inner Join ',` left join', κλπ.) Και να εξασφαλίσετε ότι οι συνδέσεις βασίζονται σε ευρετήρια πεδία.

* Φιλτράρισμα και ταξινόμηση μέσα σε ερωτήματα: Αφήστε την πρόσβαση να κάνετε τη διαλογή και το φιλτράρισμα μέσα στο ίδιο το ερώτημα αντί να επαναφέρετε όλα τα δεδομένα και στη συνέχεια να το επεξεργαστείτε στην αίτησή σας.

4. Μηχανισμός βάσης δεδομένων και υλικό:

* συμπαγής και επισκευή: Η τακτική συμπίεση και η επιδιόρθωση της βάσης δεδομένων σας μπορεί να βελτιώσει την απόδοση, αφαιρώντας τα περιττά δεδομένα και τον καθορισμό των προβλημάτων δομής της βάσης δεδομένων. Πρόκειται για μια κρίσιμη εργασία συντήρησης.

* Πόροι υλικού: Η επαρκής μνήμη RAM και ένας γρήγορος σκληρός δίσκος (ή SSD) είναι απαραίτητα για τη βέλτιστη απόδοση της βάσης δεδομένων. Περισσότερη RAM μειώνει την πρόσβαση στο δίσκο, βελτιώνοντας σημαντικά τις ταχύτητες ερωτημάτων.

Συνοπτικά: Το κλειδί για την ταχύτερη εύρεση και ταξινόμηση στην πρόσβαση είναι ένας συνδυασμός καλά σχεδιασμένων δεικτών σε συχνά αναρωτηθέντα πεδία, βελτιστοποιημένους τύπους δεδομένων, αποτελεσματικά ερωτήματα και τακτική συντήρηση βάσεων δεδομένων. Αποφύγετε την υπερβολική δείκτη και δώστε προτεραιότητα στους κατάλληλους τύπους δεδομένων και σχεδιασμό ερωτημάτων για καλύτερα αποτελέσματα.