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關(guān)于SQL SERVER建立索引需要注意的問題

瀏覽:100日期:2023-10-29 07:31:13
---- 人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區(qū),即太關(guān)注于所得的結(jié)果是否正確,而忽略了不同的實(shí)現(xiàn)方法之間可能存在的性能差異,這種性能差異在大型的或是復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫環(huán)境中(如聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP或決策支持系統(tǒng)DSS)中表現(xiàn)得尤為明顯。筆者在工作實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),不良的SQL往往來自于不恰當(dāng)?shù)乃饕O(shè)計(jì)、不充份的連接條件和不可優(yōu)化的where子句。在對它們進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化后,其運(yùn)行速度有了明顯地提高!下面我將從這三個方面分別進(jìn)行總結(jié):---- 為了更直觀地說明問題,所有實(shí)例中的SQL運(yùn)行時間均經(jīng)過測試,不超過1秒的均表示為(< 1秒)。---- 測試環(huán)境------ 主機(jī):HP LH II---- 主頻:330MHZ---- 內(nèi)存:128兆---- 操作系統(tǒng):Operserver5.0.4----數(shù)據(jù)庫:Sybase11.0.3一、不合理的索引設(shè)計(jì)----例:表record有620000行,試看在不同的索引下,下面幾個 SQL的運(yùn)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上有大量的重復(fù)值,在非群集索引下,數(shù)據(jù)在物理上隨機(jī)存放在數(shù)據(jù)頁上,在范圍查找時,必須執(zhí)行一次表掃描才能找到這一范圍內(nèi)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,數(shù)據(jù)在物理上按順序在數(shù)據(jù)頁上,重復(fù)值也排列在一起,因而在范圍查找時,可以先找到這個范圍的起末點(diǎn),且只在這個范圍內(nèi)掃描數(shù)據(jù)頁,避免了大范圍掃描,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?yàn)樗那皩?dǎo)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(dǎo)列,使每個SQL都可以利用索引,并且在第一和第三個SQL中形成了索引覆蓋,因而性能達(dá)到了最優(yōu)。---- 5.總結(jié):---- 缺省情況下建立的索引是非群集索引,但有時它并不是最佳的;合理的索引設(shè)計(jì)要建立在對各種查詢的分析和預(yù)測上。一般來說:---- ①.有大量重復(fù)值、且經(jīng)常有范圍查詢(between, >,< ,>=,< =)和order by、group by發(fā)生的列,可考慮建立群集索引;---- ②.經(jīng)常同時存取多列,且每列都含有重復(fù)值可考慮建立組合索引;---- ③.組合索引要盡量使關(guān)鍵查詢形成索引覆蓋,其前導(dǎo)列一定是使用最頻繁的列。二、不充份的連接條件:---- 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,試看在不同的表連接條件下,兩個SQL的執(zhí)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:---- 在第一個連接條件下,最佳查詢方案是將account作外層表,card作內(nèi)層表,利用card上的索引,其I/O次數(shù)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(nèi)層表card上對應(yīng)外層表第一行所要查找的3頁)=595907次I/O---- 在第二個連接條件下,最佳查詢方案是將card作外層表,account作內(nèi)層表,利用account上的索引,其I/O次數(shù)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(nèi)層表account上對應(yīng)外層表每一行所要查找的4頁)= 33528次I/O---- 可見,只有充份的連接條件,真正的最佳方案才會被執(zhí)行。---- 總結(jié):---- 1.多表操作在被實(shí)際執(zhí)行前,查詢優(yōu)化器會根據(jù)連接條件,列出幾組可能的連接方案并從中找出系統(tǒng)開銷最小的最佳方案。連接條件要充份考慮帶有索引的表、行數(shù)多的表;內(nèi)外表的選擇可由公式:外層表中的匹配行數(shù)*內(nèi)層表中每一次查找的次數(shù)確定,乘積最小為最佳方案。---- 2.查看執(zhí)行方案的方法-- 用set showplanon,打開showplan選項(xiàng),就可以看到連接順序、使用何種索引的信息;想看更詳細(xì)的信息,需用sa角色執(zhí)行dbcc(3604,310,302)。三、不可優(yōu)化的where子句---- 1.例:下列SQL條件語句中的列都建有恰當(dāng)?shù)乃饕珗?zhí)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(jié)果都是在SQL運(yùn)行時逐列計(jì)算得到的,因此它不得不進(jìn)行表搜索,而沒有使用該列上面的索引;如果這些結(jié)果在查詢編譯時就能得到,那么就可以被SQL優(yōu)化器優(yōu)化,使用索引,避免表搜索,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(fā)現(xiàn)SQL明顯快起來!---- 2.例:表stuff有200000行,id_no上有非群集索引,請看下面這個SQL:select count(*) from stuff where id_no in('0','1')(23秒)---- 分析:---- where條件中的'in'在邏輯上相當(dāng)于'or',所以語法分析器會將in ('0','1')轉(zhuǎn)化為id_no ='0' or id_no='1'來執(zhí)行。我們期望它會根據(jù)每個or子句分別查找,再將結(jié)果相加,這樣可以利用id_no上的索引;但實(shí)際上(根據(jù)showplan),它卻采用了"OR策略",即先取出滿足每個or子句的行,存入臨時數(shù)據(jù)庫的工作表中,再建立唯一索引以去掉重復(fù)行,最后從這個臨時表中計(jì)算結(jié)果。因此,實(shí)際過程沒有利用id_no上索引,并且完成時間還要受tempdb數(shù)據(jù)庫性能的影響。---- 實(shí)踐證明,表的行數(shù)越多,工作表的性能就越差,當(dāng)stuff有620000行時,執(zhí)行時間竟達(dá)到220秒!還不如將or子句分開:select count(*) from stuff where id_no='0'select count(*) from stuff where id_no='1'---- 得到兩個結(jié)果,再作一次加法合算。因?yàn)槊烤涠际褂昧怂饕瑘?zhí)行時間只有3秒,在620000行下,時間也只有4秒。或者,用更好的方法,寫一個簡單的存儲過程:create proc count_stuff asdeclare @a intdeclare @b intdeclare @c intdeclare @d char(10)beginselect @a=count(*) from stuff where id_no='0'select @b=count(*) from stuff where id_no='1'endselect @c=@a+@bselect @d=convert(char(10),@c)print @d---- 直接算出結(jié)果,執(zhí)行時間同上面一樣快!---- 總結(jié):---- 可見,所謂優(yōu)化即where子句利用了索引,不可優(yōu)化即發(fā)生了表掃描或額外開銷。---- 1.任何對列的操作都將導(dǎo)致表掃描,它包括數(shù)據(jù)庫函數(shù)、計(jì)算表達(dá)式等等,查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。---- 2.in、or子句常會使用工作表,使索引失效;如果不產(chǎn)生大量重復(fù)值,可以考慮把子句拆開;拆開的子句中應(yīng)該包含索引。---- 3.要善于使用存儲過程,它使SQL變得更加靈活和高效。---- 從以上這些例子可以看出,SQL優(yōu)化的實(shí)質(zhì)就是在結(jié)果正確的前提下,用優(yōu)化器可以識別的語句,充份利用索引,減少表掃描的I/O次數(shù),盡量避免表搜索的發(fā)生。其實(shí)SQL的性能優(yōu)化是一個復(fù)雜的過程,上述這些只是在應(yīng)用層次的一種體現(xiàn),深入研究還會涉及數(shù)據(jù)庫層的資源配置、網(wǎng)絡(luò)層的流量控制以及操作系統(tǒng)層的總體設(shè)計(jì)。
標(biāo)簽: Sql Server 數(shù)據(jù)庫
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