SQL优化（二）

上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往需要反复试验比较不同的语句以得到最佳方案。最好的方法当然是测试，看实现相同功能的SQL语句哪个执行时间最少，但是数据库中如果数据量很少，是比较不出来的，这时可以用查看执行计划，即：把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表扫描次数（这两个对性能影响最大），总体上看询成本百分比即可。 简单的存储过程可以用向导自动生成：在企业管理器工具栏点击运行向导图标，点击”数据库”、”创建存储过程向导”。复杂存储过程的调试：在查询分析器左边的对象浏览器（没有？按F8）选择要调试的存储过程,点右键，点调试，输入参数执行，出现一个浮动工具条，上面有单步执行，断点设置等。 

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上建有一非个群集索引 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(3604,310,30 2)。 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S QL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。