SQL Server 性能调优4 之书写高效的查询

限制查询的行和列来提高性能

这条规则非常简单，这里就不细说了。

使用搜索可参数化判断(sargable conditions)来提高性能

Sargable 由 Search ARGument Able 简写而来，字面意思是搜索可参数化？还是比较晦涩哎…

总之使用Sargable判断可以帮助查询优化器更有效地利用索引，并提高采用 index seek 的可能性，我们先把所有的操作符分一下组。

Sargable操作符    =    >    >=    <    <=    BETWEEN    LIKE (通配符必须出现在最后，比如‘R%’)非Sargable操作符    !=    !>    !<    <>    NOT EXISTS    IN    NOT IN    BETWEEN    LIKE (通配符出现在前面，比如'%R')    NOT LIKE    针对某列的函数

知道了这些你就可以在允许的场合下尽量使用Sargable操作（譬如用多个 OR 来替代 IN）

在判定中巧妙地利用计算操作来提高性能

WHERE 子句中针对列的计算操作会导致非Sargable，间接导致列上的索引无法被有效利用，所以应当尽量避免。不幸的是没有什么自动方法来帮助你找到这些地方，你必须手工检查查询脚本并利用性能工具来定位问题所在。

我们用 AdventureWorks2012 数据库中的两张表来做个例子：

[AdventureWorks2012].[HumanResources].[Employee][AdventureWorks2012].[HumanResources].[EmployeePayHistory]

我们第一个查询抽出 Employee 表的基本信息，并取得对应的 EmployeePayHistory 表中最新的数据，并且满足 HourlyRate*8<=152

SELECT    E.LoginID    ,E.JobTitle    ,E.BirthDate    ,E.MaritalStatus    ,E.Gender    ,E.HireDate    ,EP.HourlyRate    ,EP.RateChangeDate  FROM [AdventureWorks2012].[HumanResources].[Employee] AS E  JOIN  (    Select      Max(BusinessEntityID) AS BusinessEntityID      ,Max(RateChangeDate) AS RateChangeDate      ,Rate AS HourlyRate    FROM      [AdventureWorks2012].[HumanResources].[EmployeePayHistory]    GROUP BY      Rate  ) as EP  ON E.BusinessEntityID=EP.BusinessEntityID  WHERE EP.HourlyRate*8<=152 

上面的查询在 WHERE 中进行<=判断前对列进行了一次数字计算（*8），该列上的索引就无法起效了。

对 WHERE 子句稍作修改，就可避免这个问题：

    ..      ..      WHERE EP.HourlyRate<=152/8  

修改后在 <= 判断前没有对列进行操作，所以列上的索引会起效。看一下前后的性能指标：

前一个查询占用了53%的开销，后一个占用了47%，两者相差数量级虽然不是非常大，但是随着表数据的增加，差异将逐渐扩大。

不在判定中对列进行函数操作来提高性能

与前一段的原理一样，WHERE 子句中针对列的函数操作会导致“非Sargable”，导致性能下降。这里就不重复举例了。

利用定义参照的完整性来改善性能

定义参照的完整性 （Declarative Referential Integrity），简称 DRI，指利用主键和外键来保证数据库的完整性/一致性。

经常遇到这样的情况：开发者在主表中建立了主键，并用这个主键到子表中去取关联数据，但却没有在子表中建立外键。实际上建立外键不但能帮助你保证数据库的完整性/一致性，还能提高查询关联数据时的性能，我们用一个示例来验证这个说法：

1.我们新建两张表

    IF OBJECT_ID('ProductDemo') IS NOT NULL        DROP TABLE ProductDemo      GO      IF OBJECT_ID('ProductModelDemo') IS NOT NULL        DROP TABLE ProductModelDemo      GO      select * into ProductModelDemo from Production.ProductModel      select * into ProductDemo from Production.Product WHERE ProductModelID is not null      GO  

2.在子表 ProductDemo 上声明 ProductModelID 为非空字段，并建立为主键

    ALTER TABLE ProductDemo      ALTER COLUMN ProductModelID INT NOT NULL      GO      ALTER TABLE ProductDemo ADD CONSTRAINT [PK_ProductDemo_ProductID]      PRIMARY KEY CLUSTERED      (        [ProductID] ASC      )      GO  

3.在主表 ProductModelDemo: 上建立主键

    ALTER TABLE ProductModelDemo ADD CONSTRAINT [PK_ProductModelDemo_      ProductModelID] PRIMARY KEY CLUSTERED      (        ProductModelID ASC      )      GO  

4.执行测试查询

    SELECT        P.ProductID        ,P.ProductModelID      FROM        ProductDemo AS P      JOIN        ProductModelDemo AS PM      ON        P.ProductModelID=PM.ProductModelID      WHERE        P.ProductID=680      GO  

执行计划如下：

5.建立子父之间的外间关联

    ALTER TABLE ProductDemo      WITH CHECK      ADD CONSTRAINT        FK_ProductDemo_ProductModelDemo_ProductModelID      FOREIGN KEY        (ProductModelID)      REFERENCES        ProductModelDemo(ProductModelID)      GO  

再次执行第4步的查询，执行计划如下：

修改后的查询只需要在 ProductDemo 表上执行一次索引检索。

在外键字段上定义 NOT NULL，保证了子表中的数据必在父表中存在关联信息，优化器从而“信任”该子表（在不检索父表数据的情况下，不需要再去访问/检查父表）。

“信任”外键来获取性能改进

使用 sys.foreign_keys 系统视图能获取外键的信息，is_not_trusted 字段表示该外键是否被“信任”。

要建立被“信任”的外键可以在创建脚本中使用 WITH CHECK 参数，具体可参照前文的脚本。

备注

最后再添加几点：

尽可能多的指定查询筛选条件可以不用 ORDER BY 尽量不用GROUP BY 子句中的项目尽可能少，并尽可能取自同一个表GROUP BY 子句中尽量用数字类型的字段，避免用文本GROUP BY 和 ORDER BY 中的字段尽量取自同一个表