人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注于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性能差異，這種性能差異在大型的或是復雜的數據庫環境中（如聯機事務處理OLTP或決策支持系統DSS）中表現得尤為明顯。筆者在工作實踐中發現，不良的SQL往往來自于不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。在對它們進行適當的優化后，其運行速度有了明顯地提高！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，所有實例中的SQL運行時間均經過測試，不超過１秒的均表示為（< 1秒）。

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

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的運行情況：
1.在date上建有一非個群集索引

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上有大量的重復值，在非群集索引下，數據在物理上隨機存放在數據頁上，在范圍查找時，必須執行一次表掃描才能找到這一范圍內的全部行。

2.在date上的一個群集索引

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，數據在物理上按順序在數據頁上，重復值也排列在一起，因而在范圍查找時，可以先找到這個范圍的起末點，且只在這個范圍內掃描數據頁，避免了大范圍掃描，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?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，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?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作為前導列，使每個SQL都可以利用索引，并且在第一和第三個SQL中形成了索引覆蓋，因而性能達到了最優。

5.總結：

缺省情況下建立的索引是非群集索引，但有時它并不是最佳的；合理的索引設計要建立在對各種查詢的分析和預測上。一般來說：

①.有大量重復值、且經常有范圍查詢

（between, >,< ，>=,< =）和order by
、group by發生的列，可考慮建立群集索引；

②.經常同時存取多列，且每列都含有重復值可考慮建立組合索引；

③.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、不充份的連接條件：
例：表card有7896行，在card_no上有一個非聚集索引，表account有191122行，在 account_no上有一個非聚集索引，試看在不同的表連接條件下，兩個SQL的執行情況：

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：
在第一個連接條件下，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找的3頁）=595907次I/O

在第二個連接條件下，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找的4頁）= 33528次I/O

可見，只有充份的連接條件，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接條件，列出幾組可能的連接方案并從中找出系統開銷最小的最佳方案。連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確定，乘積最小為最佳方案。

2.查看執行方案的方法-- 用set showplanon，打開showplan選項，就可以看到連接順序、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)。

三、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子句中對列的任何操作結果都是在SQL運行時逐列計算得到的，因此它不得不進行表搜索，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，那么就可以被SQL優化器優化，使用索引，避免表搜索，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?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'在邏輯上相當于'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子句分別查找，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）,它卻采用了"OR策略"，即先取出滿足每個or子句的行，存入臨時數據庫的工作表中，再建立唯一索引以去掉重復行，最后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，并且完成時間還要受tempdb數據庫性能的影響。

實踐證明，表的行數越多，工作表的性能就越差，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'

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描或額外開銷。

1.任何對列的操作都將導致表掃描，它包括數據庫函數、計算表達式等等，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；如果不產生大量重復值，可以考慮把子句拆開；拆開的子句中應該包含索引。

3.要善于使用存儲過程，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，充份利用索引，減少表掃描的I/O次數，盡量避免表搜索的發生。其實SQL的性能優化是一個復雜的過程，上述這些只是在應用層次的一種體現，深入研究還會涉及數據庫層的資源配置、網絡層的流量控制以及操作系統層的總體設計。

轉載于:https://www.cnblogs.com/yangke0403/archive/2009/07/12/1521971.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何让你的百万级SQL运行得更快 else的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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