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如何讓你的SQL運(yùn)行得更快 時(shí)間：2015-06-28 00:00:00 來源：IT貓撲網(wǎng) 作者：網(wǎng)管聯(lián)盟 我要評(píng)論(1): 人們?cè)谑褂肧QL時(shí)往往會(huì)陷入一個(gè)誤區(qū)，即太關(guān)注于所得的結(jié)果是否正確，而忽略了不同的實(shí)現(xiàn)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(fù)雜的數(shù)據(jù)庫環(huán)境中（如聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP或決策支持系統(tǒng)DSS）中表現(xiàn)得尤為明顯。筆者在工作實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，不良的SQL往往來自于不恰當(dāng)?shù)乃饕O(shè)計(jì)、不充份的連接條件和不可優(yōu)化的where子句。在對(duì)它們進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化后，其運(yùn)行速度有了明顯地提高！下面我將從這三個(gè)方面分別進(jìn)行總結(jié)：
?----為了更直觀地說明問題，所有實(shí)例中的SQL運(yùn)行時(shí)間均經(jīng)過測試，不超過１秒的均表示為（<1秒）。
?----測試環(huán)境--
?----主機(jī)：HPLHII
?----主頻：330MHZ
?----內(nèi)存：128兆
?----操作系統(tǒng)：Operserver5.0.4
?----數(shù)據(jù)庫：Sybase11.0.3
一、不合理的索引設(shè)計(jì)
?例：表record有620000行，試看在不同的索引下，下面幾個(gè)SQL的運(yùn)行情況：
?1.在date上建有一非個(gè)群集索引
?selectcount(*)fromrecordwheredate>'19991201'anddate<'19991214'andamount>2000(25秒)
?selectdate,sum(amount)fromrecordgroupbydate (55秒)
?selectcount(*)fromrecordwheredate>'19990901'andplacein('BJ','SH')(27秒)
?分析：date上有大量的重復(fù)值，在非群集索引下，數(shù)據(jù)在物理上隨機(jī)存放在數(shù)據(jù)頁上，在范圍查找時(shí)，必須執(zhí)行一次表掃描才能找到這一范圍內(nèi)的全部行。
2.在date上的一個(gè)群集索引
?selectcount(*)fromrecordwheredate>'19991201'anddate<'19991214'andamount>2000（14秒）
?selectdate,sum(amount)fromrecordgroupbydate（28秒）
?selectcount(*)fromrecordwheredate> '19990901'andplacein('BJ','SH')（14秒）
?分析：在群集索引下，數(shù)據(jù)在物理上按順序在數(shù)據(jù)頁上，重復(fù)值也排列在一起，因而在范圍查找時(shí)，可以先找到這個(gè)范圍的起末點(diǎn)，且只在這個(gè)范圍內(nèi)掃描數(shù)據(jù)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
?selectcount(*)fromrecordwheredate>'19991201'anddate<'19991214'andamount> 2000（26秒）
?selectdate,sum(amount)fromrecordgroupbydate（27秒）
?selectcount(*)fromrecordwheredate>'19990901'andplacein('BJ','SH')（<1秒）
?分析：這是一個(gè)不很合理的組合索引，因?yàn)樗那皩?dǎo)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(gè)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?？斓?。
4.在date，place，amount上的組合索引
?selectcount(*)fromrecordwheredate> '19991201'anddate<'19991214'andamount> 2000(<1秒)
?selectdate,sum(amount)fromrecordgroupbydate（11秒）
?selectcount(*)fromrecordwheredate> '19990901'andplacein('BJ','SH')（<1秒）
?分析：這是一個(gè)合理的組合索引。它將date作為前導(dǎo)列，使每個(gè)SQL都可以利用索引，并且在第一和第三個(gè)SQL中形成了索引覆蓋，因而性能達(dá)到了最優(yōu)。
5.總結(jié)：
?缺省情況下建立的索引是非群集索引，但有時(shí)它并不是最佳的；合理的索引設(shè)計(jì)要建立在對(duì)各種查詢的分析和預(yù)測上。
?一般來說：
?①.有大量重復(fù)值、且經(jīng)常有范圍查詢
?（between,>,<，>=,<=）和orderby 、groupby發(fā)生的列，可考慮建立群集索引；
?②.經(jīng)常同時(shí)存取多列，且每列都含有重復(fù)值可考慮建立組合索引；
?③.組合索引要盡量使關(guān)鍵查詢形成索引覆蓋，其前導(dǎo)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(gè)非聚集索引，表account有191122行，在account_no上有一個(gè)非聚集索引，試看在不同的表連接條件下，兩個(gè)SQL的執(zhí)行情況：
?selectsum(a.amount)fromaccounta, ?cardbwherea.card_no=b.card_no（20秒）
?將SQL改為：selectsum(a.amount)fromaccounta, cardbwherea.card_no=b.card_noanda.account_no=b.account_no（<1秒）
?分析：在第一個(gè)連接條件下，最佳查詢方案是將account作外層表，card作內(nèi)層表，利用card上的索引，其I/O次數(shù)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(nèi)層表card上對(duì)應(yīng)外層表第一行所要查找的3頁）=595907次I/O;在第二個(gè)連接條件下，最佳查詢方案是將card作外層表，account作內(nèi)層表，利用account上的索引，其I/O次數(shù)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(nèi)層表account上對(duì)應(yīng)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(huì)被執(zhí)行。
總結(jié)：
?1.多表操作在被實(shí)際執(zhí)行前，查詢優(yōu)化器會(huì)根據(jù)連接條件，列出幾組可能的連接方案并從中找出系統(tǒng)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(shù)多的表；內(nèi)外表的選擇可由公式：外層表中的匹配行數(shù)*內(nèi)層表中每一次查找的次數(shù)確定，乘積最小為最佳方案。
?2.查看執(zhí)行方案的方法--用setshowplanon，打開showplan選項(xiàng)，就可以看到連接順序、使用何種索引的信息；想看更詳細(xì)的信息，需用sa角色執(zhí)行dbcc(3604,310,302)。
三、不可優(yōu)化的where子句
?1.例：下列SQL條件語句中的列都建有恰當(dāng)?shù)乃饕?，但?zhí)行速度卻非常慢：
?select*fromrecordwhere substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
?select*fromrecordwhere amount/30<1000（11秒）
?select*fromrecordwhere convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）
?分析：where子句中對(duì)列的任何操作結(jié)果都是在SQL運(yùn)行時(shí)逐列計(jì)算得到的，因此它不得不進(jìn)行表搜索，而沒有使用該列上面的索引；如果這些結(jié)果在查詢編譯時(shí)就能得到，那么就可以被SQL優(yōu)化器優(yōu)化，使用索引，避免表搜索，因此將SQL重寫成下面這樣：
?select*fromrecordwherecard_nolike '5378%'（<1秒）
?select*fromrecordwhereamount <1000*30（<1秒）
?select*fromrecordwheredate='1999/12/01'（<1秒）
?你會(huì)發(fā)現(xiàn)SQL明顯快起來！
?2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，請(qǐng)看下面這個(gè)SQL：
?selectcount(*)fromstuffwhereid_noin('0','1')（23秒）
?分析：where條件中的'in'在邏輯上相當(dāng)于'or'，所以語法分析器會(huì)將in('0','1')轉(zhuǎn)化為id_no='0'orid_no='1'來執(zhí)行。我們期望它會(huì)根據(jù)每個(gè)or子句分別查找，再將結(jié)果相加，這樣可以利用id_no上的索引；但實(shí)際上（根據(jù)showplan）,它卻采用了"OR策略"，即先取出滿足每個(gè)or子句的行，存入臨時(shí)數(shù)據(jù)庫的工作表中，再建立唯一索引以去掉重復(fù)行，最后從這個(gè)臨時(shí)表中計(jì)算結(jié)果。因此，實(shí)際過程沒有利用id_no上索引，并且完成時(shí)間還要受tempdb數(shù)據(jù)庫性能的影響。
?實(shí)踐證明，表的行數(shù)越多，工作表的性能就越差，當(dāng)stuff有620000行時(shí)，執(zhí)行時(shí)間竟達(dá)到220秒！還不如將or子句分開：
?selectcount(*)fromstuffwhereid_no='0'
?selectcount(*)fromstuffwhereid_no='1'
?得到兩個(gè)結(jié)果，再作一次加法合算。因?yàn)槊烤涠际褂昧怂饕?，?zhí)行時(shí)間只有3秒，在620000行下，時(shí)間也只有4秒。或者，用更好的方法，寫一個(gè)簡單的存儲(chǔ)過程：
?createproccount_stuffas
?declare@aint
?declare@bint
?declare@cint
?declare@dchar(10)
?begin
?select@a=count(*)fromstuffwhereid_no='0'
?select@b=count(*)fromstuffwhereid_no='1'
?end
?select@c=@a+@b
?select@d=convert(char(10),@c)
?print@d
?直接算出結(jié)果，執(zhí)行時(shí)間同上面一樣快！
?總結(jié)：

可見，所謂優(yōu)化即where子句利用了索引，不可優(yōu)化即發(fā)生了表掃描或額外開銷。
?1.任何對(duì)列的操作都將導(dǎo)致表掃描，它包括數(shù)據(jù)庫函數(shù)、計(jì)算表達(dá)式等等，查詢時(shí)要盡可能將操作移至等號(hào)右邊。
?2.in、or子句常會(huì)使用工作表，使索引失效；如果不產(chǎn)生大量重復(fù)值，可以考慮把子句拆開；拆開的子句中應(yīng)該包含索引。
?3.要善于使用存儲(chǔ)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(yōu)化的實(shí)質(zhì)就是在結(jié)果正確的前提下，用優(yōu)化器可以識(shí)別的語句，充份利用索引，減少表掃描的I/O次數(shù)，盡量避免表搜索的發(fā)生。其實(shí)SQL的性能優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的過程，上述這些只是在應(yīng)用層次的一種體現(xiàn)，深入研究還會(huì)涉及數(shù)據(jù)庫層的資源配置、網(wǎng)絡(luò)層的流量控制以及操作系統(tǒng)層的總體設(shè)計(jì)。
?4．合理使用索引
?索引是數(shù)據(jù)庫中重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它的根本目的就是為了提高查詢效率?，F(xiàn)在大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品都采用IBM最先提出的ISAM索引結(jié)構(gòu)。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：
?*在經(jīng)常進(jìn)行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經(jīng)常連接的字段則由優(yōu)化器自動(dòng)生成索引。
?*在頻繁進(jìn)行排序或分組（即進(jìn)
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