数据库索引学习科学建立索引，提高查询速度

SQL Sever数据库 中巧妙地 建立索引 能起到事半功倍的效果，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

SQL Sever数据库中巧妙地建立索引能起到事半功倍的效果，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（

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

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

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

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

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

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

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 

<ol>
<li><span><span>select count(*) from record where date </span><span>></span><span>'19991201' and date </span><span><span> '19991214' and amount </span><span>></span><span>2000(</span><span><span> </span><span>1</span><span>秒)   </span></span></span></span></li>
<li><span>select date,sum(amount) from record group by date（11秒）   </span></li>
<li>
<span>select count(*) from record where date </span><span>></span><span>'19990901' and place in ('BJ','SH')（</span><span><span> </span><span>1</span><span>秒）  </span></span>
</li>
</ol>

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, >,=, 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： 

<ol><li><span><span>select sum(a.amount) from account a,card b where </span><span>a.card_no</span><span> = </span><span>b</span><span>.card_no（20秒）  </span></span></li></ol>

将SQL改为： 

<ol><li><span><span>select sum(a.amount) from account a,card b where </span><span>a.card_no</span><span> = </span><span>b</span><span>.card_no and </span><span>a.account_no</span><span>=</span><span>b</span><span>.account_no（</span><span><span> </span><span>1</span><span>秒）  </span></span></span></li></ol>

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： 

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

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： 

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

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： 

<ol><li><span><span>select count(*) from stuff where id_no in('0','1')（23秒）  </span></span></li></ol>

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： 

<ol>
<li><span><span>select count(*) from stuff where </span><span>id_no</span><span>=</span><span>'0'</span><span>   </span></span></li>
<li>
<span>select count(*) from stuff where </span><span>id_no</span><span>=</span><span>'1'</span><span>  </span>
</li>
</ol>

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： 

<ol>
<li><span><span>create proc count_stuff as   </span></span></li>
<li><span>declare @a int   </span></li>
<li><span>declare @b int   </span></li>
<li><span>declare @c int   </span></li>
<li><span>declare @d char(10)   </span></li>
<li><span>begin   </span></li>
<li>
<span>select @</span><span>a</span><span>=</span><span>count</span><span>(*) from stuff where </span><span>id_no</span><span>=</span><span>'0'</span><span>   </span>
</li>
<li>
<span>select @</span><span>b</span><span>=</span><span>count</span><span>(*) from stuff where </span><span>id_no</span><span>=</span><span>'1'</span><span>   </span>
</li>
<li><span>end   </span></li>
<li>
<span>select @</span><span>c</span><span>=@a+@b   </span>
</li>
<li>
<span>select @</span><span>d</span><span>=</span><span>convert</span><span>(char(10),@c)   </span>
</li>
<li><span>print @d </span></li>
</ol>

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。 

关于SQL Server数据库科学建立索引的知识就介绍到这里了，希望本次的介绍能够对您有所帮助。