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關於SQL SERVER建立索引需要注意的問題

編輯:關於SqlServer

---- 人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區,即太關注於所得的結果是否正確,而忽略了不同的實現方法之間可能存在的
性能差異,這種性能差異在大型的或是復雜的數據庫環境中(如聯機事務處理OLTP或決策支持系統DSS)中表現得尤為明
顯。筆者在工作實踐中發現,不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。在對
它們進行適當的優化後,其運行速度有了明顯地提高!下面我將從這三個方面分別進行總結:

---- 為了更直觀地說明問題,所有實例中的SQL運行時間均經過測試,不超過1秒的均表示為(< 1秒)。

---- 測試環境--
---- 主機:HP LH II
---- 主頻:330MHZ
---- 內存:128兆
---- 操作系統:Operserver5.0.4
----數據庫:Sybase11.0.3

一、不合理的索引設計
----例:表record有620000行,試看在不同的索引下,下面幾個 SQL的運行情況:
---- 1.在date上建有一個非群集索引

select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214'and amount >2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date(55秒)
select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)

---- 分析:
----date上有大量的重復值,在非群集索引下,數據在物理上隨機存放在數據頁上,在范圍查找時,必須執行一次表掃描才能找到這一范圍內的全部行。

---- 2.在date上的一個群集索引

select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000(14秒)
select date,sum(amount) from record group by date(28秒)
select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH')(14秒)

---- 分析:
---- 在群集索引下,數據在物理上按順序在數據頁上,重復值也排列在一起,因而在范圍查找時,可以先找到這個范圍的起末點,且只在這個范圍內掃描數據頁,避免了大范圍掃描,提高了查詢速度。

---- 3.在place,date,amount上的組合索引

select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000(26秒)
select date,sum(amount) from record group by date(27秒)
select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ, 'SH')(< 1秒)

---- 分析:
---- 這是一個不很合理的組合索引,因為它的前導列是place,第一和第二條SQL沒有引用place,因此也沒有利用上索引;第三個SQL使用了place,且引用的所有列都包含在組合索引中,形成了索引覆蓋,所以它的速度是非常快的。

---- 4.在date,place,amount上的組合索引
select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000(< 1秒)
select date,

sum(amount) from record group by date(11秒)
select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH')(< 1秒)

---- 分析:
---- 這是一個合理的組合索引。它將date作為前導列,使每個SQL都可以利用索引,並且在第一和第三個SQL中形成了索引覆蓋,因而性能達到了最優。

---- 5.總結:

---- 缺省情況下建立的索引是非群集索引,但有時它並不是最佳的;合理的索引設計要建立在對各種查詢的分析和預測
上。一般來說:

---- ①.有大量重復值、且經常有范圍查詢

(between, >,< ,>=,< =)和order by
、group by發生的列,可考慮建立群集索引;

---- ②.經常同時存取多列,且每列都含有重復值可考慮建立組合索引;

---- ③.組合索引要盡量使關鍵查詢形成索引覆蓋,其前導列一定是使用最頻繁的列。

二、不充份的連接條件:
---- 例:表card有7896行,在card_no上有一個非聚集索引,表account有191122行,在 account_no上有一個非聚集索引,試看在不同的表連接條件下,兩個SQL的執行情況:

select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no(20秒)

---- 將SQL改為:
select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no and a.account_no=b.account_no(< 1秒)

---- 分析:
---- 在第一個連接條件下,最佳查詢方案是將account作外層表,card作內層表,利用card上的索引,其I/O次數可由以下公式估算為:

---- 外層表account上的22541頁+(外層表account的191122行*內層表card上對應外層表第一行所要查找的3頁)=595907次I/O

---- 在第二個連接條件下,最佳查詢方案是將card作外層表,account作內層表,利用account上的索引,其I/O次數可由以下公式估算為:

---- 外層表card上的1944頁+(外層表card的7896行*內層表account上對應外層表每一行所要查找的4頁)= 33528次I/O

---- 可見,只有充份的連接條件,真正的最佳方案才會被執行。

---- 總結:

---- 1.多表操作在被實際執行前,查詢優化器會根據連接條件,列出幾組可能的連接方案並從中找出系統開銷最小的最佳方案。連接條件要充份考慮帶有索引的表、行數多的表;內外表的選擇可由公式:外層表中的匹配行數*內層表中每一次查找的次數確定,乘積最小為最佳方案。

---- 2.查看執行方案的方法-- 用set showplanon,打開showplan選項,就可以看到連接順序、使用何種索引的信息;想
看更詳細的信息,需用sa角色執行dbcc(3604,310,302)。

三、不可優化的where子句
---- 1.例:下列SQL條件語句中的列都建有恰當的索引,但執行速度卻非常慢:

select * from record where substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where amount/30< 1000(11秒)
select * from record where convert(char(10),date,112)='19991201'(10秒)

---- 分析:
---- where子句中對列的任何操作結果都是在SQL運行時逐列計算得到的,因此它不得不進行表搜索,

而沒有使用該列上面的索引;如果這些結果在查詢編譯時就能得到,那麼就可以被SQL優化器優化,使用索引,避免表搜索,因此將SQL重寫成
下面這樣:

select * from record where card_no like '5378%'(< 1秒)
select * from record where amount < 1000*30(< 1秒)
select * from record where date= '1999/12/01' (< 1秒)

---- 你會發現SQL明顯快起來!

---- 2.例:表stuff有200000行,id_no上有非群集索引,請看下面這個SQL:

select count(*) from stuff where id_no in('0','1')(23秒)

---- 分析:
---- where條件中的'in'在邏輯上相當於'or',所以語法分析器會將in ('0','1')轉化為id_no ='0' or id_no='1'來執行。我們期望它會根據每個or子句分別查找,再將結果相加,這樣可以利用id_no上的索引;但實際上(根據showplan),它卻采用了"OR策略",即先取出滿足每個or子句的行,存入臨時數據庫的工作表中,再建立唯一索引以去掉重復行,最後從這個臨時表中計算結果。因此,實際過程沒有利用id_no上索引,並且完成時間還要受tempdb數據庫性能的影響。

---- 實踐證明,表的行數越多,工作表的性能就越差,當stuff有620000行時,執行時間竟達到220秒!還不如將or子句分
開:

select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'

---- 得到兩個結果,再作一次加法合算。因為每句都使用了索引,執行時間只有3秒,在620000行下,時間也只有4秒。或者,用更好的方法,寫一個簡單的存儲過程:
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d

---- 直接算出結果,執行時間同上面一樣快!
---- 總結:

---- 可見,所謂優化即where子句利用了索引,不可優化即發生了表掃描或額外開銷。

---- 1.任何對列的操作都將導致表掃描,它包括數據庫函數、計算表達式等等,查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。

---- 2.in、or子句常會使用工作表,使索引失效;如果不產生大量重復值,可以考慮把子句拆開;拆開的子句中應該包含索引。

---- 3.要善於使用存儲過程,它使SQL變得更加靈活和高效。

---- 從以上這些例子可以看出,SQL優化的實質就是在結果正確的前提下,用優化器可以識別的語句,充份利用索引,減少表掃描的I/O次數,盡量避免表搜索的發生。其實SQL的性能優化是一個復雜的過程,上述這些只是在應用層次的一種體現,深入研究還會涉及數據庫層的資源配置、網絡層的流量控制以及操作系統層的總體設計。

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