索引的优化

建立索引是加快查询速度的有效手段，用户可以根据环境的需要，在基本表上建立一个或多个索引，以提供多种存取路径，加快查询速度。

方式：CREATE UNIQUE CLUSTER INDEX myclumn_cindex ON mytable (mycolumn ASC|DESC)

PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束会自动为指定的列创建唯一索引。查询优化器不会区分唯一索引是由约束创建的还是手动创建的。

每个表只能有一个聚簇索引，因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放。但是，一个表可以有不止一个非聚簇索引。
唯一性索引，不允许具有索引值相同的行，从而禁止重复的索引或键值。系统在创建该索引时检查是否有重复的键值，并在每次使用 INSERT 或 UPDATE 语句添加数据时进行检查。创建唯一约束时会自动创建。

建立索引时考虑数据输出量：

输出数据占总数据量达到一定比例以后，再用索引就是浪费更多资源而得不到回报了。
因为数据行存储在块中。一块存多行。用索引时是根据索引信息，每一行访问一次数据块。
数据多了会覆盖大多数数据块，并且一个数据块会被访问多次。就不如全表扫描一次，访问一个数据块就把该块所有行都输出。这样效率最高。

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：

在date上建有一个非群集索引

     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，且引用的所有列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。

 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。

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）

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I/O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I/O

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I/O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I/O

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 amount/30< 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 < 1000*30（< 1秒）

select * from record where date= '1999/12/01' （< 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，工作表的性能就越差，当stuff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I/O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。