讓sql飛起來
人們在使用sql時往往會陷入乙個誤區，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、不充分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的提高！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：128mb
作業系統：oper server 5.0.4
資料庫：sybase 11.0.3
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的運**況：
1.在date上建有乙個非群集索引
select count(*) from record where date'19991201' and date'19991214'
and amount2000 --(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，必須執行一次表掃瞄才能找到這一範圍內的全部行。
2.在date上的乙個群集索引
select count(*) from record where date'19991201' and date'19991214'
and amount2000 --(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排在資料頁上，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瞄資料頁，避免了大範圍掃瞄，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 amount2000 --(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：這是乙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 amount2000 --(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：這是乙個合理的組合索引。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**上。一般來說：有大量重複值且經常有範圍查詢(between, , ，=, =)和orderby、groupby發生的列，可考慮建立群集索引。經常同時訪問多列，且每列都含有重複值可考慮建立組合索引。組合索引要盡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、不充分的連線條件例：表card有7896行，在card_no上有乙個非聚集索引，表account有191122行，在account_no上有乙個非聚集索引，試看在不同的表連線條件下，兩個sql的執**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：在第乙個連線條件下，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，只有充分的連線條件，真正的最佳方案才會被執行。總結：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。連線條件要充分考慮帶有索引的表、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來確定，乘積最小為最佳方案。檢視執行方案的方法——用setshowplanon，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/301000 --(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 amount1000*30 --(1秒)
select * from record wheredate='1999/12/01' --(1秒)
你會發現sql明顯快起來！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'在邏輯上相當於'or'，所以語法分析器會將in('0','1')轉化為id_no='0' or id_no='1'來執行。我們期望它會根據每個or子句分別查詢，再將結果相加，這樣可以利用id_no上的索引；但實際上(根據showplan),它卻採用了「or策略"，即先取出滿足每個or子句的行，存入臨時資料庫的工作表中，再建立唯一索引以去掉重複行，最後從這個臨時表中計算結果。因此，實際過程沒有利用id_no上索引，並且完成時間還要受tempdb資料庫效能的影響。實踐證明，表的行數越多，工作表的效能就越差，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'
得到兩個結果，再作一次加法合算。因為每句都使用了索引，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，寫乙個簡單的儲存過程：
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'
endselect @c=@a＋@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d
直接算出結果，執行時間同上面一樣快！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瞄或額外開銷。任何對列的操作都將導致表掃瞄，它包括資料庫函式、計算表示式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。in、or子句常會使用工作表，使索引失效；如果不產生大量重複值，可以考慮把子句拆開；拆開的子句中應該包含索引。要善於使用儲存過程，它使sql變得更加靈活和高效。從以上這些例子可以看出，sql優化的實質就是在結果正確的前提下，用優化器可以識別的語句，充分利用索引，減少表掃瞄的i/o次數，盡量避免表搜尋的發生。其實sql的效能優化是乙個複雜的過程，上述這些只是在應用層次的一種體現，深入研究還會涉及資料庫層的資源配置、網路層的流量控制以及作業系統層的總體設計.
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