SQL SERVER建立索引需要注意的問題

您正在看的SQLserver教程是:關於SQL SERVER建立索引需要注意的問題。   ---- 人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注於所得的結果是否正確，而忽略了不同的實現方法之間可能存在的
效能差異，這種效能差異在大型的或是複雜的資料庫環境中（如聯機事務處理OLTP或決策支援系統DSS）中表現得尤為明
顯。筆者在工作實踐中發現，不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連線條件和不可優化的where子句。在對
它們進行適當的優化後，其執行速度有了明顯地提高！下面我將從這三個方面分別進行總結：

---- 為了更直觀地說明問題，所有例項中的SQL執行時間均經過測試，不超過１秒的均表示為（< 1秒）。

---- 測試環境--
---- 主機：HP LH II
---- 主頻：330MHZ
---- 記憶體：128兆
---- 作業系統：Operserver5.0.4
----資料庫：Sybase11.0.3

一、不合理的索引設計
----例：表record有620000行，試看在不同的索引下，下面幾個 SQL的執行情況：
---- 1.在date上建有一個非群集索引

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上有大量的重複值，在非群集索引下，資料在物理上隨機存放在資料頁上，在範圍查詢時，必須執行一次表掃描才能找到這一範圍內的全部行。

---- 2.在date上的一個群集索引

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，資料在物理上按順序在資料頁上，重複值也排列在一起，因而在範圍查詢時，可以先找到這個範圍的起末點，且只在這個範圍內掃描資料頁，避免了大範圍掃描，提高了查詢速度。

---- 3.在place，date，amount上的組合索引

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：
---- 這是一個不很合理的組合索引，因為它的前導列是place，第一和第二條SQL沒有引用place，因此也沒有利用上索引；第三個SQL使用了place，且引用的所有列都包含在組合索引中，形成了索引覆蓋，所以它的速度是非常快的。

---- 4.在date，place，amount上的組合索引
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：
---- 這是一個合理的組合索引。它將date作為前導列，使每個SQL都可以利用索引，並且在第一和第三個SQL中形成了索引覆蓋，因而效能達到了最優。

---- 5.總結：

---- 預設情況下建立的索引是非群集索引，但有時它並不是最佳的；合理的索引設計要建立在對各種查詢的分析和預測
上。一般來說：

---- ①.有大量重複值、且經常有範圍查詢

（between, >,< ，>=,< =）和order by
、group by發生的列，可考慮建立群集索引；

---- ②.經常同時存取多列，且每列都含有重複值可考慮建立組合索引；

---- ③.組合索引要儘量使關鍵查詢形成索引覆蓋，其前導列一定是使用最頻繁的列。

二、不充份的連線條件：
---- 例：表card有7896行，在card_no上有一個非聚集索引，表account有191122行，在 account_no上有一個非聚集索引，試看在不同的表連線條件下，兩個SQL的執行情況：

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

---- 將SQL改為：
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：
---- 在第一個連線條件下，最佳查詢方案是將account作外層表，card作內層表，利用card上的索引，其I/O次數可由以下公式估算為：

---- 外層表account上的22541頁+（外層表account的191122行*內層表card上對應外層表第一行所要查詢的3頁）=595907次I/O

---- 在第二個連線條件下，最佳查詢方案是將card作外層表，account作內層表，利用account上的索引，其I/O次數可由以下公式估算為：

---- 外層表card上的1944頁+（外層表card的7896行*內層表account上對應外層表每一行所要查詢的4頁）= 33528次I/O

---- 可見，只有充份的連線條件，真正的最佳方案才會被執行。

---- 總結：

---- 1.多表操作在被實際執行前，查詢優化器會根據連線條件，列出幾組可能的連線方案並從中找出系統開銷最小的最佳方案。連線條件要充份考慮帶有索引的表、行數多的表；內外表的選擇可由公式：外層表中的匹配行數*內層表中每一次查詢的次數確定，乘積最小為最佳方案。

---- 2.檢視執行方案的方法-- 用set showplanon，開啟showplan選項，就可以看到連線順序、使用何種索引的資訊；想
看更詳細的資訊，需用sa角色執行dbcc(3604,310,302)。

三、不可優化的where子句
---- 1.例：下列SQL條件語句中的列都建有恰當的索引，但執行速度卻非常慢：

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子句中對列的任何操作結果都是在SQL執行時逐列計算得到的，因此它不得不進行表搜尋，而沒有使用該列上面的索引；如果這些結果在查詢編譯時就能得到，那麼就可以被SQL優化器優化，使用索引，避免表搜尋，因此將SQL重寫成
下面這樣：

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）

---- 你會發現SQL明顯快起來！

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