为提高查询速度建立索引

人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。笔者在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高!下面我将从这三个方面分别进行总结：

为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过1秒的均表示为(< 1秒)。

-- 测试环境--

•  主机：HP LH II
•  主频：330MHZ
•  内存：128兆
•  操作系统：Operserver5.0.4
•  数据库：Sybase11.0.3

一、不合理的索引设计

例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：

1.在date上建有一个非群集索引

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上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。

2.在date上的一个群集索引

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，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。

3.在place，date，amount上的组合索引

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：

这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引;第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。

4.在date，place，amount上的组合索引

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：

这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。

5.总结：

缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的;合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测

上。一般来说：

1. 有大量重复值、且经常有范围查询(between, >,< ，>=,< =)和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引;
2. 经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;
3. 组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。

二、不充份的连接条件：

例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在 account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：

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

将SQL改为：

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：

在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：

外层表account上的22541页+(外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页)=595907次I/O

在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：

外层表card上的1944页+(外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页)= 33528次I/O

可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。

总结：

1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表;内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。

2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息;想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。

三、不可优化的where子句

1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：

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子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引;如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成

下面这样：

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)

你会发现SQL明显快起来!

2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：

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

分析：

where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用id_no上的索引;但实际上(根据showplan), 它却采用了"OR策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。

实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时间竟达到220秒!还不如将or子句分开：

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

得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：

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

直接算出结果，执行时间同上面一样快!

总结：

可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。

1. 任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
2. in、or子句常会使用工作表，使索引失效;如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应该包含索引。
3. 要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。

从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。

SQL聚集索引和非聚集索引的区别：

其实对于非专业的数据库操作人员来讲，例如软件开发人员，在很大程度上都搞不清楚数据库索引的一些基本知识，有些是知其一不知其二，或者是知其然不知其所以然。造成这种情况的主要原因我觉的是行业原因，有很多公司都有自己的DBA团队，他们会帮助你优化SQL，开发人员即使不懂优化问题也不大，所以开发人员对这方面也就不会下太多功夫去了解SQL优化，但如果公司没有这样的DBA呢，就只能靠程序员自己了。 最近突然想起前一阵和一朋友的聊天，当时他问我的问题是一个非常普通的问题：说说SQL聚集索引和非聚集索引的区别。

大家可能认为这个问题难度不大，认为太熟悉了，也许不会感兴趣，但你真能说清楚吗？其实要想说明白这两者的差别也不是三两句就说的清的，那天我也是觉的这问题太泛了，就随便说了其中的两个区别：

1. 聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个，这个跟没问题没差别，一般人都知道。
2. 聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续，这个大家也都知道。

上面的两点从大的方面讲都是讲的通的，后面我们继续探讨，举一个实际点的例子，一个学生表student，里面是学生号id，学生姓名，学生所在城市ID，学生成绩(总分)。

问：如果想按姓名查询，如何做优化？

答：在姓名字段上建立索引。

问：建立什么类型的索引？

答：建立非聚集索引。

问：为什么？

答：一般有范围查询的需求，可以考虑在此字段上创建聚集索引。

问：学分有重复性，在学分字段上创建聚集索引能行吗？

....沉思，不能创建吗？之前的项目好像真这样做过，答：应该可以吧。

问：聚集索引的约束是什么？

答：唯一性啊？

问：既然是唯一性，那么学分字段上还能创建聚集索引吗？

....再次沉思，应该可以啊，但索引的约束又怎么说呢？答：应该可以的，以前用过。

我自认为是对数据库索引知识有一定研究的，但可能是有两年没实际接触SQL的原因，一时还真想不出具有说服力的解释，朋友们看到这能解答我的问题吗？

其实上面的我们需要搞清楚以下几个问题：

第一：聚集索引的约束是唯一性，是否要求字段也是唯一的呢？

分析：如果认为是的朋友，可能是受系统默认设置的影响，一般我们指定一个表的主键，如果这个表之前没有聚集索引，同时建立主键时候没有强制指定使用非聚集索引,SQL会默认在此字段上创建一个聚集索引，而主键都是唯一的，所以理所当然的认为创建聚集索引的字段也需要唯一。

结论：聚集索引可以创建在任何一列你想创建的字段上，这是从理论上讲，实际情况并不能随便指定，否则在性能上会是恶梦。

第二：为什么聚集索引可以创建在任何一列上，如果此表没有主键约束，即有可能存在重复行数据呢？

粗一看，这还真是和聚集索引的约束相背，但实际情况真可以创建聚集索引。

分析其原因是：如果未使用 UNIQUE 属性创建聚集索引，数据库引擎将向表自动添加一个四字节 uniqueifier 列。必要时，数据库引擎 将向行自动添加一个 uniqueifier 值，使每个键唯一。此列和列值供内部使用，用户不能查看或访问。

第三：是不是聚集索引就一定要比非聚集索引性能优呢？

如果想查询学分在60-90之间的学生的学分以及姓名，在学分上创建聚集索引是否是最优的呢？

答：否。既然只输出两列，我们可以在学分以及学生姓名上创建联合非聚集索引，此时的索引就形成了覆盖索引，即索引所存储的内容就是最终输出的数据，这种索引在比以学分为聚集索引做查询性能更好。

第四：在数据库中通过什么描述聚集索引与非聚集索引的？

索引是通过二叉树的形式进行描述的，我们可以这样区分聚集与非聚集索引的区别：聚集索引的叶节点就是最终的数据节点，而非聚集索引的叶节仍然是索引节点，但它有一个指向最终数据的指针。

第五：在主键是创建聚集索引的表在数据插入上为什么比主键上创建非聚集索引表速度要慢？

有了上面第四点的认识，我们分析这个问题就有把握了，在有主键的表中插入数据行，由于有主键唯一性的约束，所以需要保证插入的数据没有重复。我们来比较下主键为聚集索引和非聚集索引的查找情况:聚集索引由于索引叶节点就是数据页，所以如果想检查主键的唯一性，需要遍历所有数据节点才行，但非聚集索引不同，由于非聚集索引上已经包含了主键值，所以查找主键唯一性，只需要遍历所有的索引页就行，这比遍历所有数据行减少了不少IO消耗。这就是为什么主键上创建非聚集索引比主键上创建聚集索引在插入数据时要快的真正原因。

好了，讲这这些，不知道大家是否真的了解SQL的聚焦索引，我也是数据库新手(从使用时间上来讲也不算新了，哈哈)，不专业，有什么不对的地方，希望大家批评指正，下篇我会分析一些数据库访问索引的情况，有图的情况下，也许看的更加明白。