⑴ 新人求助，大數據量高並發情況下寫入資料庫問題
1、如果硬體允許搞個讀寫分離。
2、讀取數據的時候採用臟讀方式，有效提高讀取性能
3、插入的時候大批量比如10W條，可以分開10次1W插入，有效提高寫入性能，但盡量不要1條1條來，會造成大量事務日誌
⑵ 哪些資料庫支持高並發
池化支持，
資料庫連接池是最常見的池化手段。由於連接資料庫會耗費比較多的時間，所以可以通過復用連接的方式來減少這些時間開銷。使用連接池的時候需要控制好兩個變數
⑶ Java面試總結如何處理項目的高並發，大數據
這個很簡單，高並發有多種解決方法： 1、從代碼上分入手，必須得保證代碼沒有冗餘，不要有廢代碼； 2、從伺服器上入手，高並發一台伺服器並發量有限，我們可以採用多台伺服器來分擔壓力； 3、從存儲方便入手，像我們一般高並發但是數據卻可以不...
⑷ 大數據高並發系統架構實戰方案(LVS負載均衡、Nginx、共享存儲、海量數據、隊列緩存)
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⑸ sql語句能支持海量數據高並發嗎
可以
插入數據時注意表與表的主外鍵關系，應先插入主表數據後才能插入從表數據
⑹ JAVA高並發問題,大數據，頻繁I/O操作。
建議採用緩存處理，按照你說的這種數據量，基於redis的緩存完全可以滿足，存取速度可以10W+的，另外，擬採用的hashMap 是ConcurrentHashMap還是其他，頁面展示是增量查詢還是直接所有的再查詢一次，socket數據接收你是用的netty還是mina，這都需要經過仔細的斟酌考慮設計的。有這么大的並發的需求，完全可以考慮做分布式集群的，估計這只是領導想要的目標吧
⑺ 如何處理大量數據高並發大流量並發操作方案
大數據並發處理解決方案：
1、HTML靜態化
效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以盡可能使網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法其實也是最有效的方法。但是對於大量內容並且頻繁更新的網站，無法全部手動去挨個實現，於是出現了常見的信息發布系統CMS，像常訪問的各個門戶站點的新聞頻道，甚至他們的其他頻道，都是通過信息發布系統來管理和實現的，信息發布系統可以實現最簡單的信息錄入自動生成靜態頁面，還能具備頻道管理、許可權管理、自動抓取等功能，對於一個大型網站來說，擁有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、圖片伺服器分離
對於Web伺服器來說，不管是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最消耗資源的，於是有必要將圖片與頁面進行分離，這是基本上大型網站都會採用的策略，他們都有獨立的圖片伺服器，甚至很多台圖片伺服器。這樣的架構可以降低提供頁面訪問請求的伺服器系統壓力，並且可以保證系統不會因為圖片問題而崩潰，在應用伺服器和圖片伺服器上，可以進行不同的配置優化，比如apache在配置ContentType的時候可以盡量少支持，盡可能少的LoadMole，保證更高的系統消耗和執行效率。 這一實現起來是比較容易的一現，如果伺服器集群操作起來更方便，如果是獨立的伺服器，新手可能出現上傳圖片只能在伺服器本地的情況下，可以在令一台伺服器設置的IIS採用網路路徑來實現圖片伺服器，即不用改變程序，又能提高性能，但對於伺服器本身的IO處理性能是沒有任何的改變。
3、資料庫集群和庫表散列
大型網站都有復雜的應用，這些應用必須使用資料庫，那麼在面對大量訪問的時候，資料庫的瓶頸很快就能顯現出來，這時一台資料庫將很快無法滿足應用，於是需要使用資料庫集群或者庫表散列。
4、緩存
緩存一詞搞技術的都接觸過，很多地方用到緩存。網站架構和網站開發中的緩存也是非常重要。架構方面的緩存，對Apache比較熟悉的人都能知道Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用外加的Squid模塊進行緩存，這兩種方式均可以有效的提高Apache的訪問響應能力。
網站程序開發方面的緩存，Linux上提供的Memory Cache是常用的緩存介面，可以在web開發中使用，比如用Java開發的時候就可以調用MemoryCache對一些數據進行緩存和通訊共享，一些大型社區使用了這樣的架構。另外，在使用web語言開發的時候，各種語言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、鏡像
鏡像是大型網站常採用的提高性能和數據安全性的方式，鏡像的技術可以解決不同網路接入商和地域帶來的用戶訪問速度差異，比如ChinaNet和ENet之間的差異就促使了很多網站在教育網內搭建鏡像站點，數據進行定時更新或者實時更新。在鏡像的細節技術方面，這里不闡述太深，有很多專業的現成的解決架構和產品可選。也有廉價的通過軟體實現的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是大型網站解決高負荷訪問和大量並發請求採用的終極解決辦法。 負載均衡技術發展了多年，有很多專業的服務提供商和產品可以選擇。
硬體四層交換
第四層交換使用第三層和第四層信息包的報頭信息，根據應用區間識別業務流，將整個區間段的業務流分配到合適的應用伺服器進行處理。第四層交換功能就象是虛IP，指向物理伺服器。它傳輸的業務服從的協議多種多樣，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協議。這些業務在物理伺服器基礎上，需要復雜的載量平衡演算法。在IP世界，業務類型由終端TCP或UDP埠地址來決定，在第四層交換中的應用區間則由源端和終端IP地址、TCP和UDP埠共同決定。
在硬體四層交換產品領域，有一些知名的產品可以選擇，比如Alteon、F5等，這些產品很昂貴，但是物有所值，能夠提供非常優秀的性能和很靈活的管理能力。Yahoo中國當初接近2000台伺服器使用了三四台Alteon就搞定了。
⑻ 什麼樣的存儲系統可以支持高並發
hadoop適合處理分布式集群系統，本身是支持高速並發海量數據的寫入和讀取的。解決大量用戶並發訪問的方案有很多，給你個千萬pv的參考方案：1）架構中直接引入軟體名稱的模塊，是個人推薦使用的，如Haproxy、Hadoop等；2）關於全局負載均衡，看成本投入情況，可以使用商業的產品，如F5-GTM，開源方案便是自搭智能DNS；3）本地負載均衡方案，可以考慮F5-LTM或成熟的開源解決方案LVS；4）代理層為什麼推薦大家使用Haproxy？Haproxy是一個非常優秀的反向代理軟體，十分高效、穩定。國內top10的互聯網公司都有在使用；5）緩存層可以使用Squid或Varnish，個人更傾向Varnish。配置靈活、運行穩定，提供非常便利的管理介面。為啥在緩存層前面加一層代理？優點非常多，列舉如下：根據應用配置URI路由規則，集中熱點來提高後端緩存的命中率；輕松劃分網站頻道、版塊，更好對應用進步組織、規劃；對URI進行一般性安全過濾，抵禦注入攻擊；彈性調配硬體資源，應對突發事件產生大流量；可回收寶貴的公網IP資源；6）應用層開源技術方案非常多且成熟，在此不詳細描述；7）資料庫層主流開源解決方案Mysql是首選，主從復制（一主對多從）是目前比較靠譜的模式；8）關於Nosql，應用場景不多說，可參考「給部門做的Mongodb技術交流PPT」文章，redis、memcached等作為熱點數據存儲、資料庫緩存都非常理想；9）內網DNS扮演的角色非常重要，一定要消滅code中出現的內網IP地址，很大程度減少因IP變更、伺服器故障而修改源碼的情況，同時也便於維護；10）內網LB適用在內部WEB介面、多台資料庫Slave、多台NosqlSlave、公共服務等應用的負載均衡，可以使用LVS、Haproxy來實現，可用性要求不高的應用可行直接使用LocalhostDNS輪詢；11）hadoop適合海量數據的存儲與處理，如做網站日誌分析、用戶數據挖掘等；12）管理集群，平台的核心，運維的陣地；
⑼ 如何處理大量數據並發操作
一.處理方法：
緩存：文件緩存，資料庫緩存
資料庫：sql優化，表的橫向和縱向劃分
代碼：優化代碼結構
二、高並發架構：
1、HTML靜態化
大家都知道，效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以我們盡可能使我們的網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法其實也是最有效的方法。但是對於大量內容並且頻繁更新的網站，我們無法全部手動去挨個實現，於是出現了我們常見的信息發布系統CMS，像我們常訪問的各個門戶站點的新聞頻道，甚至他們的其他頻道，都是通過信息發布系統來管理和實現的，信息發布系統可以實現最簡單的信息錄 入自動生成靜態頁面，還能具備頻道管理、許可權管理、自動抓取等功能，對於一個大型網站來說，擁有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
同 時，html靜態化也是某些緩存策略使用的手段，對於系統中頻繁使用資料庫查詢但是內容更新很小的應用，可以考慮使用html靜態化來實現，比如論壇中論 壇的公用設置信息，這些信息目前的主流論壇都可以進行後台管理並且存儲再資料庫中，這些信息其實大量被前台程序調用，但是更新頻率很小，可以考慮將這部分 內容進行後台更新的時候進行靜態化，這樣避免了大量的資料庫訪問請求。
2、圖片伺服器分離
對於Web伺服器來說，不管 是 Apache、IIS還是其他容器，圖片是最消耗資源的，於是我們有必要將圖片與頁面進行分離，這是基本上大型網站都會採用的策略，他們都有獨立的圖片服 務器，甚至很多台圖片伺服器。這樣的架構可以降低提供頁面訪問請求的伺服器系統壓力，並且可以保證系統不會因為圖片問題而崩潰，在應用伺服器和圖片伺服器 上，可以進行不同的配置優化，比如apache在配置ContentType的時候可以盡量少支持，盡可能少的LoadMole，保證更高的系統消耗 和執行效率。
3、資料庫集群和庫表散列
大型網站都有復雜的應用，這些應用必須使用資料庫，那麼在面對大量訪問的時候，資料庫的瓶頸很快就能顯現出來，這時一台資料庫將很快無法滿足應用，於是我們需要使用資料庫集群或者庫表散列。 在資料庫集群方面，很多資料庫都有自己的解決方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是類似的方案，您使用了什麼樣的DB，就參考相應的解決方案來實施即可。
上面提到的資料庫集群由於在架構、成本、擴張性方面都會受到所採用DB類型的限制，於是我們需要從應用程序的角度來考慮改善系統架構，庫表散列是常用並且最 有效的解決方案。我們在應用程序中安裝業務和應用或者功能模塊將資料庫進行分離，不同的模塊對應不同的資料庫或者表，再按照一定的策略對某個頁面或者功能 進行更小的，比如用戶表，按照用戶ID進行表散列，這樣就能夠低成本的提升系統的性能並且有很好的擴展性。sohu的論壇就是採用了這樣的架 構，將論壇的用戶、設置、帖子等信息進行資料庫分離，然後對帖子、用戶按照板塊和ID進行散列資料庫和表，最終可以在配置文件中進行簡單的配置便能讓系統 隨時增加一台低成本的資料庫進來補充系統性能。
4、緩存
緩存一詞搞技術的都接觸過，很多地方用到緩存。網站架構和網站開發中的緩存也是非常重要。這里先講述最基本的兩種緩存。
架構方面的緩存，對Apache比較熟悉的人都能知道Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用外加的Squid模塊進行緩存，這兩種方式均可以有效的提高Apache的訪問響應能力。
網 站程序開發方面的緩存，Linux上提供的Memory Cache是常用的緩存介面，可以在web開發中使用，比如用Java開發的時候就可以調用MemoryCache對一些數據進行緩存和通訊共享，一些大 型社區使用了這樣的架構。另外，在使用web語言開發的時候，各種語言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java就更多 了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、鏡像
鏡像是大型網站常採用的提高性能和數據安全性的方式，鏡像的技術可以解決不同網 絡接入商和地域帶來的用戶訪問速度差異，比如ChinaNet和ENet之間的差異就促使了很多網站在教育網內搭建鏡像站點，數據進行定時更新或者實 時更新。
6、負載均衡
⑽ 高並發下，資料庫成最大問題怎麼辦
一、資料庫結構的設計
為了保證資料庫的一致性和完整性，在邏輯設計的時候往往會設計過多的表間關聯，盡可能的降低數據的冗餘。（例如用戶表的地區，我們可以把地區另外存放到一個地區表中）如果數據冗餘低，數據的完整性容易得到保證，提高了數據吞吐速度，保證了數據的完整性，清楚地表達數據元素之間的關系。不要用自增屬性欄位作為主鍵與子表關聯。不便於系統的遷移和數據恢復。對外統計系統映射關系丟失。
表的設計具體注意的問題：
1、數據行的長度不要超過8020位元組，如果超過這個長度的話在物理頁中這條數據會佔用兩行從而造成存儲碎片，降低查詢效率。
2、能夠用數字類型的欄位盡量選擇數字類型而不用字元串類型的（電話號碼），這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接回逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
3、對於不可變字元類型char和可變字元類型varchar都是8000位元組,char查詢快，但是耗存儲空間，varchar查詢相對慢一些但是節省存儲空間。在設計欄位的時候可以靈活選擇，例如用戶名、密碼等長度變化不大的欄位可以選擇CHAR，對於評論等長度變化大的欄位可以選擇VARCHAR。
4、欄位的長度在最大限度的滿足可能的需要的前提下，應該盡可能的設得短一些，這樣可以提高查詢的效率，而且在建立索引的時候也可以減少資源的消耗。
二、查詢的優化
在數據窗口使用SQL時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；演算法的結構盡量簡單；
在查詢時，不要過多地使用通配符如SELECT* FROM T1語句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROMT1；在可能的情況下盡量限制盡量結果集行數如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROMT1,因為某些情況下用戶是不需要那麼多的數據的。
在沒有建索引的情況下，資料庫查找某一條數據，就必須進行全表掃描了，對所有數據進行一次遍歷，查找出符合條件的記錄。在數據量比較小的情況下，也許看不出明顯的差別，但是當數據量大的情況下，這種情況就是極為糟糕的了。
SQL語句在SQL SERVER中是如何執行的，他們擔心自己所寫的SQL語句會被SQLSERVER誤解。比如：
select * from table1 where name='zhangsan' and tID >10000和執行:
select * from table1 where tID > 10000 andname='zhangsan'
一些人不知道以上兩條語句的執行效率是否一樣，因為如果簡單的從語句先後上看，這兩個語句的確是不一樣，如果tID是一個聚合索引，那麼後一句僅僅從表的10000條以後的記錄中查找就行了；而前一句則要先從全表中查找看有幾個name='zhangsan'的，而後再根據限制條件條件tID>10000來提出查詢結果。
事實上，這樣的擔心是不必要的。SQLSERVER中有一個「查詢分析優化器」，它可以計算出where子句中的搜索條件並確定哪個索引能縮小表掃描的搜索空間，也就是說，它能實現自動優化。雖然查詢優化器可以根據where子句自動的進行查詢優化，但有時查詢優化器就會不按照您的本意進行快速查詢。
所以，優化查詢最重要的就是，盡量使語句符合查詢優化器的規則避免全表掃描而使用索引查詢。
具體要注意的：
1.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
2.應盡量避免在 where子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。優化器將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜索該表的所有行。
3.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20s
4.in 和 not in 也要慎用，因為IN會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.必要時強制查詢優化器使用某個索引，如在 where子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
應改為:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERESUBSTRING(CARD_NO,1,4)=』5378』
應改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE 『5378%』
SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) >21
應改為:
SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers
WHERE dateofbirth <DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何對列的操作都將導致表掃描，它包括資料庫函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。
8.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t wheresubstring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t wheredatediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--『2005-11-30』生成的id
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' andcreatedate<'2005-12-1'
9.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
10.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
11.很多時候用 exists是一個好的選擇：
elect num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
但是後者的效率顯然要高於前者。因為後者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。
如果你想校驗表裡是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費伺服器資源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name ='xxx')
可以寫成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
12.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
13.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
14.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
15.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
16.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
17.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
18.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
19.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。
20.避免使用不兼容的數據類型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本來可以進行的優化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary >60000
在這條語句中,如salary欄位是money型的,則優化器很難對其進行優化,因為60000是個整型數。我們應當在編程時將整型轉化成為錢幣型,而不要等到運行時轉化。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BYOrderID
可改為：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不執行SELECTDISTINCT函數，這樣就會減少很多不必要的資源
35.盡量不要用SELECT INTO語句。
SELECT INOT 語句會導致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表。
四、建立高效的索引
創建索引一般有以下兩個目的：維護被索引列的唯一性和提供快速訪問表中數據的策略。
大型資料庫有兩種索引即簇索引和非簇索引，一個沒有簇索引的表是按堆結構存儲數據，所有的數據均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其數據在物理上會按照簇索引鍵的順序存儲，一個表只允許有一個簇索引，因此，根據B樹結構，可以理解添加任何一種索引均能提高按索引列查詢的速度，但會降低插入、更新、刪除操作的性能，尤其是當填充因子（FillFactor）較大時。所以對索引較多的表進行頻繁的插入、更新、刪除操作，建表和索引時因設置較小的填充因子，以便在各數據頁中留下較多的自由空間，減少頁分割及重新組織的工作。
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。作為一條規則，我通常對邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）採用唯一的非成組索引，對任何外鍵列[欄位]採用非成組索引。不過，索引就象是鹽，太多了菜就咸了。你得考慮資料庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。
實際上，您可以把索引理解為一種特殊的目錄。微軟的SQL SERVER提供了兩種索引：聚集索引（clusteredindex，也稱聚類索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclusteredindex，也稱非聚類索引、非簇集索引）。
聚集索引和非聚集索引的區別：
其實，我們的漢語字典的正文本身就是一個聚集索引。比如，我們要查「安」字，就會很自然地翻開字典的前幾頁，因為「安」的拼音是「an」，而按照拼音排序漢字的字典是以英文字母「a」開頭並以「z」結尾的，那麼「安」字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以「a」開頭的部分仍然找不到這個字，那麼就說明您的字典中沒有這個字；同樣的，如果查「張」字，那您也會將您的字典翻到最後部分，因為「張」的拼音是「zhang」。也就是說，字典的正文部分本身就是一個目錄，您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內容。
我們把這種正文內容本身就是一種按照一定規則排列的目錄稱為「聚集索引」。
如果您認識某個字，您可以快速地從自動中查到這個字。但您也可能會遇到您不認識的字，不知道它的發音，這時候，您就不能按照剛才的方法找到您要查的字，而需要去根據「偏旁部首」查到您要找的字，然後根據這個字後的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。但您結合「部首目錄」和「檢字表」而查到的字的排序並不是真正的正文的排序方法，比如您查「張」字，我們可以看到在查部首之後的檢字表中「張」的頁碼是672頁，檢字表中「張」的上面是「馳」字，但頁碼卻是63頁，「張」的下面是「弩」字，頁面是390頁。很顯然，這些字並不是真正的分別位於「張」字的上下方，現在您看到的連續的「馳、張、弩」三字實際上就是他們在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我們可以通過這種方式來找到您所需要的字，但它需要兩個過程，先找到目錄中的結果，然後再翻到您所需要的頁碼。