一、不合理的索引設(shè)計(jì)---- 例：表record有620000行，試看在不同的索引下，下面幾個(gè) SQL的運(yùn)行情況： ---- 1.在date上建有一非個(gè)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(fù)值，在非群集索引下，數(shù)據(jù)在物理上隨機(jī)存放在數(shù)據(jù)頁(yè)上，在范圍查找時(shí)，必須執(zhí)行一次表掃描才能找到這一范圍內(nèi)的全部行。 ---- 2.在date上的一個(gè)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(shù)據(jù)在物理上按順序在數(shù)據(jù)頁(yè)上，重復(fù)值也排列在一起，因而在范圍查找時(shí)，可以先找到這個(gè)范圍的起末點(diǎn)，且只在這個(gè)范圍內(nèi)掃描數(shù)據(jù)頁(yè)，避免了大范圍掃描，提高了查詢(xún)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(gè)不很合理的組合索引，因為它的前導(dǎo)列是place，第一和第二條SQL沒(méi)有引用place，因此也沒(méi)有利用上索引；第三個(gè)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(gè)合理的組合索引。它將date作為前導(dǎo)列，使每個(gè)SQL都可以利用索引，并且在第一和第三個(gè)SQL中形成了索引覆蓋，因而性能達(dá)到了最優(yōu)。 ---- 5.總結(jié)：---- 缺省情況下建立的索引是非群集索引，但有時(shí)它并不是最佳的；合理的索引設(shè)計(jì)要建立在對(duì)各種查詢(xún)的分析和預(yù)測(cè)上。 一般來(lái)說(shuō)： ①.有大量重復(fù)值、且經(jīng)常有范圍查詢(xún)（between, >,< ，>=,< =）和order by、group by發(fā)生的列，可考慮建立群集索引； ②.經(jīng)常同時(shí)存取多列，且每列都含有重復(fù)值可考慮建立組合索引； ③.組合索引要盡量使關(guān)鍵查詢(xún)形成索引覆蓋，其前導(dǎo)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(gè)非聚集索引，表account有191122行，在account_no上有一個(gè)非聚集索引，試看在不同的表連接條件下，兩個(gè)SQL的執(zhí)行情況： select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no（20秒） 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(gè)連接條件下，最佳查詢(xún)方案是將account作外層表，card作內(nèi)層表，利用card上的索引，其I/O次數(shù)可由以下公式估算為： 外層表account上的22541頁(yè)+（外層表account的191122行*內(nèi)層表card上對(duì)應(yīng)外層表第一行所要查找的3頁(yè)）=595907次I/O 在第二個(gè)連接條件下，最佳查詢(xún)方案是將card作外層表，account作內(nèi)層表，利用account上的索引，其I/O次數(shù)可由以下公式估算為：外層表card上的1944頁(yè)+（外層表card的7896行*內(nèi)層表account上對(duì)應(yīng)外層表每一行所要查找的4頁(yè)）= 33528次I/O 可見(jiàn)，只有充份的連接條件，真正的最佳方案才會(huì)被執(zhí)行。 總結(jié)： 1.多表操作在被實(shí)際執(zhí)行前，查詢(xún)優(yōu)化器會(huì)根據(jù)連接條件，列出幾組可能的連接方案并從中找出系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)最小的最佳方案。連接條件要充份考慮帶有索引的表、行數(shù)多的表；內(nèi)外表的選擇可由公式：外層表中的匹配行數(shù)*內(nèi)層表中每一次查找的次數(shù)確定，乘積最小為最佳方案。 2.查看執(zhí)行方案的方法-- 用set showplanon，打開(kāi)showplan選項(xiàng)，就可以看到連接順序、使用何種索引的信息；想看更詳細(xì)的信息，需用sa角色執(zhí)行dbcc(3604,310,302)。 三、不可優(yōu)化的where子句 1.例：下列SQL條件語(yǔ)句中的列都建有恰當(dāng)?shù)乃饕?#xff0c;但執(zhí)行速度卻非常慢： select * from record wheresubstring(card_no,1,4)='5378'(13秒) select * from record whereamount/30< 1000（11秒） select * from record whereconvert(char(10),date,112)='19991201'（10秒） 分析： where子句中對(duì)列的任何操作結(jié)果都是在SQL運(yùn)行時(shí)逐列計(jì)算得到的，因此它不得不進(jìn)行表搜索，而沒(méi)有使用該列上面的索引； 如果這些結(jié)果在查詢(xún)編譯時(shí)就能得到，那么就可以被SQL優(yōu)化器優(yōu)化，使用索引，避免表搜索，因此將SQL重寫(xiě)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(huì)發(fā)現(xiàn)SQL明顯快起來(lái)！ 2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，請(qǐng)看下面這個(gè)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(dāng)于'or'，所以語(yǔ)法分析器會(huì)將in ('0','1')轉(zhuǎn)化為id_no ='0' or id_no='1'來(lái)執(zhí)行。 我們期望它會(huì)根據(jù)每個(gè)or子句分別查找，再將結(jié)果相加，這樣可以利用id_no上的索引； 但實(shí)際上（根據(jù)showplan）,它卻采用了"OR策略"，即先取出滿(mǎn)足每個(gè)or子句的行，存入臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的工作表中，再建立唯一索引以去掉重復(fù)行，最后從這個(gè)臨時(shí)表中計(jì)算結(jié)果。因此，實(shí)際過(guò)程沒(méi)有利用id_no上索引，并且完成時(shí)間還要受tempdb數(shù)據(jù)庫(kù)性能的影響。 實(shí)踐證明，表的行數(shù)越多，工作表的性能就越差，當(dāng)stuff有620000行時(shí)，執(zhí)行時(shí)間竟達(dá)到220秒！還不如將or子句分開(kāi)： select count(*) from stuff where id_no='0'select count(*) from stuff where id_no='1' 得到兩個(gè)結(jié)果，再作一次加法合算。因為每句都使用了索引，執(zhí)行時(shí)間只有3秒，在620000行下，時(shí)間也只有4秒。 或者，用更好的方法，寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的存儲(chǔ)過(guò)程： create proc count_stuff asdeclare @a intdeclare @b intdeclare @c intdeclare @d char(10)beginselect @a=count(*) from stuff where id_no='0'select @b=count(*) from stuff where id_no='1'endselect @c=@a+@bselect @d=convert(char(10),@c)print @d 直接算出結(jié)果，執(zhí)行時(shí)間同上面一樣快！

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/ivanyb/archive/2008/02/16/1070978.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的如何让你的SQL运行得更快的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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