在应用系统中,尤其在联机事务处理系统中,对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准。而采用索引来加快数据处理速度也成为广大数据库用户所接受的优化方法。 
在良好的数据库设计基础上，能有效地使用索引是SQL Server取得高性能的基础，SQL Server采用基于代价的优化模型，它对每一个提交的有关表的查询，决定是否使用索引或用哪一个索引。因为查询执行的大部分开销是磁盘I/O，使用索引 提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需读几次磁盘就可以了。所以如果建 立了合理的索引，优化器就能利用索引加速数据的查询过程。但是，索引并不总是提高系统的性能，在增、删、改操作中索引的存在会增加一定的工作量，因此，在 适当的地方增加适当的索引并从不合理的地方删除次优的索引，将有助于优化那些性能较差的SQL Server应用。实践表明，合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的，只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。本文就 SQL Server索引的性能问题进行了一些分析和实践。 

一、聚簇索引(clustered indexes)的使用 

聚簇索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇 索引的索引页面指针指向数据页面，所以使用聚簇索引查找数据几乎总是比使用非聚簇索引快。每张表只能建一个聚簇索引，并且建聚簇索引需要至少相当该表 120%的附加空间，以存放该表的副本和索引中间页。建立聚簇索引的思想是： 

1、大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争，在一个高事务的环境中，对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量。 

2、在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在一起，因而在那些 包含范围检查(between、<、<=、>、>=)或使用group by或order by的查询时，一旦找到具有范围中第一个键值的行，具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免了大范围扫描，可以大大提高查询速度。 

3、在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时，不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上，否则会经常引起封锁冲突。 

4、在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置。 

5、选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。 

聚簇索引的侯选列是： 

1、主键列,该列在where子句中使用并且插入是随机的。 

2、按范围存取的列，如pri_order > 100 and pri_order < 200。 

3、在group by或order by中使用的列。 

4、不经常修改的列。 

5、在连接操作中使用的列。 

二、非聚簇索引(nonclustered indexes)的使用 

SQL Server缺省情况下建立的索引是非聚簇索引，由于非聚簇索引不重新组织表中的数据，而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。换句话 说非聚簇索引具有在索引结构和数据本身之间的一个额外级。一个表如果没有聚簇索引时,可有250个非聚簇索引。每个非聚簇索引提供访问数据的不同排序顺 序。在建立非聚簇索引时，要权衡索引对查询速度的加快与降低修改速度之间的利弊。另外，还要考虑这些问题： 

1、索引需要使用多少空间。 

2、合适的列是否稳定。 

3、索引键是如何选择的，扫描效果是否更佳。 

4、是否有许多重复值。 

对更新频繁的表来说，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本没有索引需要更多的额外开 销。对移到新页的每一行而言，指向该数据的每个非聚簇索引的页级行也必须更新，有时可能还需要索引页的分理。从一个页面删除数据的进程也会有类似的开销， 另外，删除进程还必须把数据移到页面上部，以保证数据的连续性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情况: 

1、某列常用于集合函数(如Sum,....)。 

2、某列常用于join,order by,group by。 

3、查寻出的数据不超过表中数据量的20%。 

三、覆盖索引(covering indexes)的使用 

覆盖索引是指那些索引项中包含查寻所需要的全部信息的非聚簇索引，这种索引之所以比较快也正是因为索引页中包含了查寻所必须的数据,不需去访问数据页。如果非聚簇索引中包含结果数据,那么它的查询速度将快于聚簇索引。 

但是由于覆盖索引的索引项比较多,要占用比较大的空间。而且update操作会引起索引值改变。所以如果潜在的覆盖查询并不常用或不太关键，则覆盖索引的增加反而会降低性能。 

四、索引的选择技术 

p_detail是住房公积金管理系统中记录个人明细的表，有890000行，观察 在不同索引下的查询运行效果，测试在C/S环境下进行，客户机是IBM PII350(内存64M),服务器是DEC Alpha1000A(内存128M),数据库为SYBASE11.0.3。 

1、 select count(*) from p_detail where     op_date>’19990101’ and op_date<’   19991231’ and pri_surplus1>300    2、 select count(*),sum(pri_surplus1) from p_detail     where op_date>’19990101’ and     pay_month between‘199908’ and’199912’　　不建任何索引查询1 1分15秒　　查询2 1分7秒　　在op_date上建非聚簇索引查询1 57秒　　查询2 57秒　　在op_date上建聚簇索引查询1 <1秒　　查询2 52秒　　在pay_month、op_date、pri_surplus1上建索引查询1 34秒　　查询2 <1秒　　在op_date、pay_month、pri_surplus1上建索引查询1 <1秒　　查询2 <1秒
 

从以上查询效果分析，索引的有无，建立方式的不同将会导致不同的查询效果，选择什么样的索引基于用户对数据的查询条件,这些条件体现于where从句和join表达式中。一般来说建立索引的思路是： 

(1)、主键时常作为where子句的条件，应在表的主键列上建立聚簇索引，尤其当经常用它作为连接的时候。 

(2)、有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列，或者非常频繁地被访问的列，可考虑建立聚簇索引。 

(3)、经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询，并把查询引用最频繁的列作为前导列，如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。 

(4)、如果知道索引键的所有值都是唯一的，那么确保把索引定义成唯一索引。 

(5)、在一个经常做插入操作的表上建索引时，使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂，同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引，则可以把fillfactor置为100。 

(6)、在选择索引键时，设法选择那些采用小数据类型的列作为键以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外，尽可能地使用整数为键值，因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。 

五、索引的维护 

上面讲到,某些不合适的索引影响到SQL Server的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。索引的维护包括： 

1、重建索引 

随着数据行的插入、删除和数据页的分裂，有些索引页可能只包含几页数据，另外应用在执行大块I/O的时候，重建非聚簇索引可以降低分片，维护大块I/O的效率。重建索引实际上是重新组织B-树空间。在下面情况下需要重建索引： 

(1)、数据和使用模式大幅度变化。 

(2)、排序的顺序发生改变。 

(3)、要进行大量插入操作或已经完成。 

(4)、使用大块I/O的查询的磁盘读次数比预料的要多。 

(5)、由于大量数据修改，使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算。 

(6)、dbcc检查出索引有问题。 

当重建聚簇索引时,这张表的所有非聚簇索引将被重建。 

2、索引统计信息的更新 

当在一个包含数据的表上创建索引的时候，SQL Server会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息：分布表和密度表。优化器利用这个页来判断该索引对某个特定查询是否有用。但这个统计信息并不 动态地重新计算。这意味着，当表的数据改变之后，统计信息有可能是过时的，从而影响优化器追求最有工作的目标。因此，在下面情况下应该运行update statistics命令： 

(1)、数据行的插入和删除修改了数据的分布。 

(2)、对用truncate table删除数据的表上增加数据行。 

(3)、修改索引列的值。 

六、结束语 

实践表明，不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统的执行性能。因为大量的索引在插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。例如下面情况下建立的索引是不恰当的： 

1、在查询中很少或从不引用的列不会受益于索引，因为索引很少或从来不必搜索基于这些列的行。 

2、只有两个或三个值的列，如男性和女性(是或否)，从不会从索引中得到好处。 

另外，鉴于索引加快了查询速度，但减慢了数据更新速度的特点。可通过在一个段上建表，而在另一个段上建其非聚簇索引，而这两段分别在单独的物理设备上来改善操作性能。

聚集索引的重要性和如何选择聚集索引

　　在上一节的标题中，笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：

1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。

2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒，哪怕分页总数只有3页或30万页。

　　虽然在超大容量情况下，这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时，这个1－3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用户的话说就是“还没有ACCESS数据库速度快”，这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。
　　笔者就此分析了一下，原来产生这种现象的症结是如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！
　　本篇文章的题目是：“查询优化及分页算法方案”。笔者只所以把“查询优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引。
在前面的讨论中我们已经提到了，聚集索引有两个最大的优势：

1、以最快的速度缩小查询范围。

2、以最快的速度进行字段排序。

　　第1条多用在查询优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。

　　而聚集索引在每个表内又只能建立一个，这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。
　　但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要，这通常是一个矛盾。笔者前面“索引”的讨论中，将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引的起始列，日期的精确度为“日”。这种作法的优点，前面已经提到了，在进行划时间段的快速查询中，比用ID主键列有很大的优势。
　　但在分页时，由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分页的参照物，进而无法实现更为高效的排序。而如果将ID主键列作为聚集索引，那么聚集索引除了用以排序之外，没有任何用处，实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。
　　为解决这个矛盾，笔者后来又添加了一个日期列，其默认值为getdate()。用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间，时间精确到毫秒。即使这样，为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建UNIQUE约束。将此日期列作为聚集索引列。
　　有了这个时间型聚集索引列之后，用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min，成为分页算法的参照物。
　　经过这样的优化，笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下，分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。聚集索引是如此的重要和珍贵，所以笔者总结了一下，一定要将聚集索引建立在：

1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上；

2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。

结束语

　　本篇文章汇集了笔者近段在使用数据库方面的心得，是在做“办公自动化”系统时实践经验的积累。希望这篇文章不仅能够给大家的工作带来一定的帮助，也希望能让大家能够体会到分析问题的方法；最重要的是，希望这篇文章能够抛砖引玉，掀起大家的学习和讨论的兴趣，以共同促进，共同为公安科技强警事业和金盾工程做出自己最大的努力。
　　最后需要说明的是，在试验中，我发现用户在进行大数据量查询的时候，对数据库速度影响最大的不是内存大小，而是CPU。在我的P4 2.4机器上试验的时候，查看“资源管理器”，CPU经常出现持续到100%的现象，而内存用量却并没有改变或者说没有大的改变。即使在我们的HP ML 350 G3服务器上试验时，CPU峰值也能达到90%，一般持续在70%左右。
　　本文的试验数据都是来自我们的HP ML 350服务器。服务器配置：双Inter Xeon 超线程 CPU 2.4G，内存1G，操作系统Windows Server 2003 Enterprise Edition，数据库SQL Server 2000 SP3

（完）

实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程

　　建立一个 Web 应用，分页浏览功能必不可少。这个问题是数据库处理中十分常见的问题。经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也就是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。但这种分页方法仅适用于较小数据量的情形，因为游标本身有缺点：游标是存放在内存中，很费内存。游标一建立，就将相关的记录锁住，直到取消游标。游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标来逐行遍历数据，根据取出数据条件的不同进行不同的操作。而对于多表和大表中定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等待甚至死机。
　　更重要的是，对于非常大的数据模型而言，分页检索时，如果按照传统的每次都加载整个数据源的方法是非常浪费资源的。现在流行的分页方法一般是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。
　　最早较好地实现这种根据页面大小和页码来提取数据的方法大概就是“俄罗斯存储过程”。这个存储过程用了游标，由于游标的局限性，所以这个方法并没有得到大家的普遍认可。
　　后来，网上有人改造了此存储过程，下面的存储过程就是结合我们的办公自动化实例写的分页存储过程：

Create procedure pagination1
(@pagesize int, --页面大小，如每页存储20条记录
@pageindex int --当前页码
)
as

set nocount on

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改善SQL语句

　　很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：

select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000和执行:

select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan''　　一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=''zhangsan''的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
　　事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。
　　虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
　　在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。
　　SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：

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SQL Server 索引结构及其使用（一）
作者：freedk

一、深入浅出理解索引结构

　　实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
　　其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
　　如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们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。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
　　通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。

二、何时使用聚集索引或非聚集索引

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
列经常被分组排序	应	应
返回某范围内的数据	应	不应
一个或极少不同值	不应	不应
小数目的不同值	应	不应
大数目的不同值	不应	应
频繁更新的列	不应	应
外键列	应	应
主键列	应	应
频繁修改索引列	不应	应

　　事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。

三、结合实际，谈索引使用的误区

　　理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。

1、主键就是聚集索引
　　这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
　　通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
　　显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
　　从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
　　在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
　　通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
　　在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：

（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：

Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen

用时：128470毫秒（即：128秒）

（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：

select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

用时：53763毫秒（54秒）

（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：

select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

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   端午节、春交会结束了，五月的疯狂也戛然而止了！三天时间惠州楼市总共签约不到１００套。六月初的楼市看起来正在日趋理性，物业税的呼声、刚性需求的释放、退房潮的出现、假按揭的揭露。“小阳春”还能继续下去吗？
   6月前４天的签约情况（数据来自惠州市房管局）：

  月均价         日期　　　　　平均面积  　　　日均价 　　　 日签约套数
   3718        2009-6-1         　　116            3718            34
   3891        2009-6-2         　　109            4056            38
   3897        2009-6-3 　　　　　107            3912            29
   3832        2009-6-4         　　103       　 3417            17（截止到１４：００）

   我的数据来源：

   每天上市房管局网站，并记录首页显示的＂预售商品住宅实时信息统计＂，其中日均价和日签约套数自行计算，方法如下：

 （１）日均价=（今天的月销售总额-上一天的月销售总额）／（今天的月销售总面积－上一天的月销售总面积）

 （２）日签约套数=今天的月签约套数-上一天的月签约套数

   从单天数据来讲,可能有点小出入，因为计算的是两个统计时间段的数据。





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看了看房展的资料，惠城区大大小小200个楼盘，每个楼盘平均250套，50000套房子啊，惠城区常住人口才70万，消化到什么时候？急的是开发商，购房者千万不要急，自己害自己。


全　市　可　售　统 计 信 息
http://hzfgj.huizhou.gov.cn/Web/statAction.do

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文章转自腾讯CDC

 

　　经常出入菲律宾的理由无非两点，廉价的机票和美丽的海岛。而无数美丽的海岛当中，我最钟情的是菲律宾的第十大岛屿—bohol island。她距离宿雾（Cebu）70公里，是个珊瑚岛，碎珊瑚被海水冲成的沙滩，即使在暴晒的烈日下，踩上去仍是凉凉的。岛上景点有古老的教堂、盟约纪念碑，还有森林区全世界最小的猴子——眼镜猴（Tarsius Monkey）。薄荷有很多很好的潜点，主要是在Cabilao Island和Balicasag island。通常我们说去薄荷潜水是指到Alona Beach, 它位于Panglao的南端，是主要的潜店和旅馆集中地。离Balicasag也就几十分钟的船程。这次我的目的地也同样锁定alona beach。

 

美丽的海滩

　　这里给大家介绍一下alona这个地方，她是位于菲律宾薄荷岛以西南的美丽海滩，全球最佳的潜水点之一，这附近的水下的珊瑚礁，黑森林，海龟角，断崖等多处景点和栖息在这里的多种鱼类让潜水者叹为观止。这里禁止捕鱼，所以让美丽的珊瑚礁和鱼儿流连。

真可谓椰林树影，水清沙细

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网友恶搞：我与绿坝娘生活的日子

天空从今天早上开始就阴沉着脸，仿佛预示着有什么不得了的大事即将发生......

如同平日一样回到家，打开心爱的计算姬，正当我准备开启那隐藏着自己那略带变态的爱好却又充满艺术美感的收藏夹时，我在状态栏发现了一个陌生的图标......

把鼠标移到上面一看......

绿坝-花季护航2.541版......

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