索引應用案例
索引的應用有一定規律可尋，但其和實際情況的結合更緊密，只有在具體的應用環境裡，才能體會到索引應用的奧妙，現錄各種索引應用案例於此，供體會。
案例一 群集索引的應用>表record有620000行，有欄位date, amount, place等
1. 在date上建有一非個群集索引
select count(*) from record where date >
『19991201′ and date
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，必須執行一次表掃瞄才能找到這一範圍內的全部行。 可以在date上的乙個群集索引，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瞄資料頁，避免了大範圍掃瞄，提高了查詢速度。
2. 在date，place，amount上的組合索引
select count(*) from record where date >
『19991201′ and date
2000(
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
『19990901′ and place in (』bj』,'sh』)（
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。 注意，為什麼要以date作為前導列呢？因為date列在條件中應用做廣泛，3條查詢中都用到date做條件，所以要用date做前導列，對大多數查詢都有用。相應的，在where條件中，也要把條件date放在第1位。反之，如果用amount做前導列，則所有3條sql都用不到索引。
案例二 避免列函式使索引失效>
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
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%』（
select * from record where amount
select * from record where date= 『1999/12/01′ （
你會發現sql明顯快起來！
案例三 in和or不能使用索引時如何解決>
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′
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d
直接算出結果，執行時間同上面一樣快！
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。
1.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。
2.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。
3.要善於使用儲存過程，它使sql變得更加靈活和高效。
案例四
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（
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)。
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