📄 让你的sql运行得更快.htm
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<P align=center><BR><FONT color=#000000
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style="FONT-SIZE: 14px"><B>让你的SQL运行得更快</B></FONT><FONT color=#000000
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<P align=right>更新日期：2002-9-25 阅读次数：167</FONT></P>
<P align=left style="FONT-SIZE: 14px">----
人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的<BR>性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明<BR>显。笔者在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对<BR>它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个方面分别进行总结：<BR><BR>----
为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（< 1秒）。<BR><BR>----
测试环境--<BR>---- 主机：HP LH II<BR>---- 主频：330MHZ<BR>---- 内存：128兆<BR>----
操作系统：Operserver5.0.4<BR>----数据库：Sybase11.0.3<BR><BR>一、不合理的索引设计<BR>----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：<BR>---- 1.在date上建有一非个群集索引<BR><BR>select count(*) from record
where date ><BR>'19991201' and date < '19991214'and amount
><BR>2000 (25秒)<BR>select date,sum(amount) from record group by
date<BR>(55秒)<BR>select count(*) from record where date ><BR>'19990901'
and place in ('BJ','SH') (27秒)<BR><BR>----
分析：<BR>----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<BR>才能找到这一范围内的全部行。<BR><BR>----
2.在date上的一个群集索引<BR><BR>select count(*) from record where date
><BR>'19991201' and date < '19991214' and amount ><BR>2000
（14秒）<BR>select date,sum(amount) from record group by
date<BR>（28秒）<BR>select count(*) from record where date ><BR>'19990901'
and place in ('BJ','SH')（14秒）<BR><BR>---- 分析：<BR>----
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<BR>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。<BR><BR>----
3.在place，date，amount上的组合索引<BR><BR>select count(*) from record where date
><BR>'19991201' and date < '19991214' and amount ><BR>2000
（26秒）<BR>select date,sum(amount) from record group by
date<BR>（27秒）<BR>select count(*) from record where date ><BR>'19990901'
and place in ('BJ, 'SH')（< 1秒）<BR><BR>---- 分析：<BR>----
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<BR>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。<BR><BR>----
4.在date，place，amount上的组合索引<BR><BR>select count(*) from record where date
><BR>'19991201' and date < '19991214' and amount ><BR>2000(<
1秒)<BR>select date,sum(amount) from record group by
date<BR>（11秒）<BR>select count(*) from record where date ><BR>'19990901'
and place in ('BJ','SH')（< 1秒）<BR><BR>---- 分析：<BR>----
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<BR>覆盖，因而性能达到了最优。<BR><BR>----
5.总结：<BR><BR>----
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<BR>上。一般来说：<BR><BR>----
①.有大量重复值、且经常有范围查询<BR><BR>（between, >,< ，>=,< =）和order
by<BR>、group by发生的列，可考虑建立群集索引；<BR><BR>----
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；<BR><BR>----
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。<BR><BR>二、不充份的连接条件：<BR>----
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<BR>引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：<BR><BR>select
sum(a.amount) from account a,<BR>card b where a.card_no =
b.card_no（20秒）<BR><BR>---- 将SQL改为：<BR>select sum(a.amount) from account
a,<BR>card b where a.card_no = b.card_no and
a.<BR>account_no=b.account_no（< 1秒）<BR><BR>---- 分析：<BR>----
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<BR>公式估算为：<BR><BR>----
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<BR>次I/O<BR><BR>----
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<BR>以下公式估算为：<BR><BR>----
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<BR><BR>---- 可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。<BR><BR>----
总结：<BR><BR>----
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<BR>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<BR>找的次数确定，乘积最小为最佳方案。<BR><BR>----
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<BR>看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。<BR><BR>三、不可优化的where子句<BR>----
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：<BR><BR>select * from record
where<BR>substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)<BR>select * from record
where<BR>amount/30< 1000（11秒）<BR>select * from record
where<BR>convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）<BR><BR>----
分析：<BR>----
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<BR>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<BR>下面这样：<BR><BR>select
* from record where card_no like<BR>'5378%'（< 1秒）<BR>select * from
record where amount<BR>< 1000*30（< 1秒）<BR>select * from record where
date= '1999/12/01'<BR>（< 1秒）<BR><BR>---- 你会发现SQL明显快起来！<BR><BR>----
2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：<BR><BR>select count(*) from
stuff where id_no in('0','1')<BR>（23秒）<BR><BR>---- 分析：<BR>----
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<BR>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）,<BR>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<BR>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。<BR><BR>----
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<BR>开：<BR><BR>select
count(*) from stuff where id_no='0'<BR>select count(*) from stuff where
id_no='1'<BR><BR>----
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<BR>者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：<BR>create
proc count_stuff as<BR>declare @a int<BR>declare @b int<BR>declare @c
int<BR>declare @d char(10)<BR>begin<BR>select @a=count(*) from stuff where
id_no='0'<BR>select @b=count(*) from stuff where
id_no='1'<BR>end<BR>select @c=@a+@b<BR>select
@d=convert(char(10),@c)<BR>print @d<BR><BR>---- 直接算出结果，执行时间同上面一样快！<BR>----
总结：<BR><BR>---- 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。<BR><BR>----
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。<BR><BR>----
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<BR>索引。<BR><BR>----
3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。<BR><BR>----
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<BR>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<BR>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。<BR><BR><BR><BR><BR>原作者：allsky（转）<BR>来
源：CHINAASP<BR><BR></P></TD></TR>
<TR>
<TD align=right bgColor=#decbad class=listcelltitle height=29 vAlign=top
width=717><INPUT class=button name=Submit2 onclick=javascript:window.close() style="FONT-SIZE: 9pt" type=button value=关闭窗口>
</TD></TR></TBODY></TABLE><BR></BODY></HTML>
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