|
人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统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（ 1秒）。 ）
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。
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IO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IO
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IO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IO
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：
select from record where
substring(card_no,1,4)=''5378''(13秒)
select from record where
amount30 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
100030（ 1秒）
select from record where date= ''19991201''
（ 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，表的行数越多ぷ鞅淼男阅芫驮讲睿眘tuff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IO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。
[办公软件]在sybase中插入图片、PDF、文本文件 [办公软件]安装Sybase ASE
[办公软件]linux指令大全(完整篇) [办公软件]Linux新手入门常用命令大全
[办公软件]在RedHat Linux 9里安装gaim0.80 [办公软件]浅谈Linux 下Java 1.5 汉字方块问题解决方法
[办公软件]Linux程序员必读：中文化与GB18030标准 [办公软件]linux指令大全
[办公软件]制作Linux启动盘的四种方法 [办公软件]Linux文件系统的反删除方法
| 
注：本站部分文章源于互联网，版权归原作者所有！如有侵权，请原作者与本站联系，本站将立即删除！ 本站文章除特别注明外均可转载，但需注明出处！ [MinTao学以致用网] 
