如何創建索引，提升查詢速度。

---- 人們在使用SQL時每每會陷入一個誤區，即太關注於所得的結果是否正確，而忽略了不一樣的實現方法之間可能存在的 
性能差別，這種性能差別在大型的或是複雜的數據庫環境中（如聯機事務處理OLTP或決策支持系統DSS）中表現得尤其明 
顯。筆者在工做實踐中發現，不良的SQL每每來自於不恰當的索引設計、不充份的鏈接條件和不可優化的where子句。在對 
它們進行適當的優化後，其運行速度有了明顯地提升！下面我將從這三個方面分別進行總結： 

---- 爲了更直觀地說明問題，全部實例中的SQL運行時間均通過測試，不超過１秒的均表示爲（< 1秒）。 

---- 測試環境-- 
---- 主機：HP LH II 
---- 主頻：330MHZ 
---- 內存：128兆 
---- 操做系統：Operserver5.0.4 
----數據庫：Sybase11.0.3 

1、不合理的索引設計 
----例：表record有620000行，試看在不一樣的索引下，下面幾個 SQL的運行狀況： 
---- 1.在date上建有一個非羣集索引 

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，在非羣集索引下，數據在物理上隨機存放在數據頁上，在範圍查找時，必須執行一次表掃描才能找到這一範圍內的所有行。 

---- 2.在date上的一個羣集索引 

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： 
---- 在羣集索引下，數據在物理上按順序在數據頁上，重複值也排列在一塊兒，於是在範圍查找時，能夠先找到這個範圍的起末點，且只在這個範圍內掃描數據頁，避免了大範圍掃描，提升了查詢速度。 

---- 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，由於它的前導列是place，第一和第二條SQL沒有引用place，所以也沒有利用上索引；第三個SQL使用了place，且引用的全部列都包含在組合索引中，造成了索引覆蓋，因此它的速度是很是快的。 

---- 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做爲前導列，使每一個SQL均可以利用索引，而且在第一和第三個SQL中造成了索引覆蓋，於是性能達到了最優。 

---- 5.總結： 

---- 缺省狀況下創建的索引是非羣集索引，但有時它並非最佳的；合理的索引設計要創建在對各類查詢的分析和預測 
上。通常來講： 

---- ①.有大量重複值、且常常有範圍查詢 

（between, >,< ，>=,< =）和order by 
、group by發生的列，可考慮創建羣集索引； 

---- ②.常常同時存取多列，且每列都含有重複值可考慮創建組合索引； 

---- ③.組合索引要儘可能使關鍵查詢造成索引覆蓋，其前導列必定是使用最頻繁的列。 

2、不充份的鏈接條件： 
---- 例：表card有7896行，在card_no上有一個非彙集索引，表account有191122行，在 account_no上有一個非彙集索引，試看在不一樣的錶鏈接條件下，兩個SQL的執行狀況： 

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

---- 將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） 

---- 分析： 
---- 在第一個鏈接條件下，最佳查詢方案是將account做外層表，card做內層表，利用card上的索引，其I/O次數可由如下公式估算爲： 

---- 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找的3頁）=595907次I/O 

---- 在第二個鏈接條件下，最佳查詢方案是將card做外層表，account做內層表，利用account上的索引，其I/O次數可由如下公式估算爲： 

---- 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找的4頁）= 33528次I/O 

---- 可見，只有充份的鏈接條件，真正的最佳方案纔會被執行。 

---- 總結： 

---- 1.多表操做在被實際執行前，查詢優化器會根據鏈接條件，列出幾組可能的鏈接方案並從中找出系統開銷最小的最佳方案。鏈接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*內層表中每一次查找的次數肯定，乘積最小爲最佳方案。 

---- 2.查看執行方案的方法-- 用set showplanon，打開showplan選項，就能夠看到鏈接順序、使用何種索引的信息；想 
看更詳細的信息，需用sa角色執行dbcc(3604,310,302)。 

3、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，但執行速度卻很是慢： 

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做結果都是在SQL運行時逐列計算獲得的，所以它不得不進行表搜索，而沒有使用該列上面的索引；若是這些結果在查詢編譯時就能獲得，那麼就能夠被SQL優化器優化，使用索引，避免表搜索，所以將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！ 

---- 2.例：表stuff有200000行，id_no上有非羣集索引，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'在邏輯上至關於'or'，因此語法分析器會將in ('0','1')轉化爲id_no ='0' or id_no='1'來執行。咱們指望它會根據每一個or子句分別查找，再將結果相加，這樣能夠利用id_no上的索引；但實際上（根據showplan）,它卻採用了"OR策略"，即先取出知足每一個or子句的行，存入臨時數據庫的工做表中，再創建惟一索引以去掉重複行，最後從這個臨時表中計算結果。所以，實際過程沒有利用id_no上索引，而且完成時間還要受tempdb數據庫性能的影響。 

---- 實踐證實，表的行數越多，工做表的性能就越差，當stuff有620000行時，執行時間竟達到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' 

---- 獲得兩個結果，再做一次加法合算。由於每句都使用了索引，執行時間只有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 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 

---- 直接算出結果，執行時間同上面同樣快！ 
---- 總結： 

---- 可見，所謂優化即where子句利用了索引，不可優化即發生了表掃描或額外開銷。 

---- 1.任何對列的操做都將致使表掃描，它包括數據庫函數、計算表達式等等，查詢時要儘量將操做移至等號右邊。 

---- 2.in、or子句常會使用工做表，使索引失效；若是不產生大量重複值，能夠考慮把子句拆開；拆開的子句中應該包含索引。 

---- 3.要善於使用存儲過程，它使SQL變得更加靈活和高效。 

---- 從以上這些例子能夠看出，SQL優化的實質就是在結果正確的前提下，用優化器能夠識別的語句，充份利用索引，減小表掃描的I/O次數，儘可能避免表搜索的發生。其實SQL的性能優化是一個複雜的過程，上述這些只是在應用層次的一種體現，深刻研究還會涉及數據庫層的資源配置、網絡層的流量控制以及操做系統層的整體設計。