日期：2011-05-02 15:22:00 来源：本站整理
让你的SQL运行得更快[MSSQL防范]
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---- 人们在利用SQL时常常会陷入一个误区,即太关注于所得的后果能否精确,而忽视了差别的实现办法之间大概存在的
性能差别,这种性能差别在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事件处理OLTP或抉择支持系统DSS）中表现得尤为明
显.笔者在工作实践中发现,不良的SQL往来往自于不得当的索引计划、不充份的衔接条件和不可优化的where子句.在对
它们举行得当的优化后,其运行速度有了明显地提高!下面我将从这三个方面辨别举行总结:
---- 为了更直观地阐明问题,全部实例中的SQL运行时间均经过测试,不超越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
1、不公道的索引计划
----例:表record有620000行,试看在差别的索引下,下面几个 SQL的运行情形:
---- 1.在date上建有一非个聚集索引
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)
---- 解析:
----date上有大量的反复值,在非聚集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上,在范围查找时,必须履行一次表扫描
才能找到这一范围内的全部行.
---- 2.在date上的一个聚集索引
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）
---- 解析:
---- 在聚集索引下,数据在物理上按次序在数据页上,反复值也布列在一同,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）
---- 解析:
---- 这是一个不很公道的组合索引,因为它的前导列是place,第一和第二条SQL没有引用place,因此也没有操纵上索
引;第三个SQL利用了place,且引用的全部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）
---- 解析:
---- 这是一个公道的组合索引.它将date作为前导列,使每个SQL都可以操纵索引,并且在第一和第三个SQL中形成了索引
覆盖,因而性能到达了最优.
---- 5.总结:
---- 缺省情形下成立的索引是非聚集索引,但有时它并非最佳的;公道的索引计划要成立在对各种查询的解析和猜测
上.普通来说:
---- ①.有大量反复值、且常常有范围查询
（between, >,< ,>=,< =）和order by
、group by发生的列,可考虑成立聚集索引;
---- ②.常常同时存取多列,且每列都含有反复值可考虑成立组合索引;
---- ③.组合索引要尽大概使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是利用最频繁的列.
2、不充份的衔接条件:
---- 例:表card有7896行,在card_no上有一个非堆积索引,表account有191122行,在 account_no上有一个非堆积索
引,试看在差别的表衔接条件下,两个SQL的履行情形:
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
---- 将SQL改成:
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）
---- 解析:
---- 在第一个衔接条件下,最佳查询筹划是将account作外层表,card作内层表,操纵card上的索引,其I/O次数可由以下
公式预算为:
---- 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
---- 在第二个衔接条件下,最佳查询筹划是将card作外层表,account作内层表,操纵account上的索引,其I/O次数可由
以下公式预算为:
---- 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,只有充份的衔接条件,真正的最佳筹划才会被履行.
---- 总结:
---- 1.多表操作在被实际履行前,查询优化器会按照衔接条件,列出几组大概的衔接筹划并从中找出系统开销最小的最佳
筹划.衔接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表;内外表的挑选可由公式:外层表中的匹配行数*内层表中每一次查
找的次数肯定,乘积最小为最佳筹划.
---- 2.查看履行筹划的办法-- 用set showplanon,翻开showplan选项,便可以看到衔接次序、利用何种索引的信息;想
看更具体的信息,需用sa角色履行dbcc(3604,310,302).
3、不可优化的where子句
---- 1.例:下列SQL条件语句中的列都建有得当的索引,但履行速度却非常慢:
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）
---- 解析:
---- where子句中对列的任何操作后果都是在SQL运行时逐列计算得到的,因此它不得不举行表搜索,而没有利用该列上面
的索引;假如这些后果在查询编译时就可以得到,那么便可以被SQL优化器优化,利用索引,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上有非聚集索引,请看下面这个SQL:
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
（23秒）
---- 解析:
---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or',所以语法解析器会将in ('0','1')转化为id_no ='0' or id_no='1'来执
行.我们盼望它会按照每个or子句辨别查找,再将后果相加,这样可以操纵id_no上的索引;但实际上（按照showplan）,
它却采取了"OR战略",即先取出满意每个or子句的行,存入暂时数据库的工作表中,再成立唯一索引以去掉反复行,最后
从这个暂时表中计算后果.因此,实际历程没有操纵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,履行时间竟到达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'
---- 得到两个后果,再作一次加法合算.因为每句都利用了索引,履行时间只有3秒,在620000行下,时间也只有4秒.或
者,用更好的办法,写一个简单的存储历程:
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
---- 直接算出后果,履行时间同上面一样快!
---- 总结:
---- 可见,所谓优化即where子句操纵了索引,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招致表扫描,它包含数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽大概将操作移至等号右边.
---- 2.in、or子句常会利用工作表,使索引失效;假如不产生大量反复值,可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应当包含
索引.
---- 3.要擅长利用存储历程,它使SQL变得越发机动和高效.
---- 从以上这些例子可以看出,SQL优化的实质就是在后果精确的前提下,用优化器可以辨认的语句,充份操纵索引,减
少表扫描的I/O次数,尽大概避免表搜索的发生.其实SQL的性能优化是一个复杂的历程,上述这些只是在利用层次的一种体
现,深化研究还会触及数据库层的资源配置、网络层的流量掌握以及操作系统层的总体计划
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