邏輯數(shù)據庫和表的設計
數(shù)據庫的邏輯設計、包括表與表之間的關系是優(yōu)化關系型數(shù)據庫性能的核心。一個好的邏輯數(shù)據庫設計可以為優(yōu)化數(shù)據庫和應用程序打下良好的基礎。
標準化的數(shù)據庫邏輯設計包括用多的、有相互關系的窄表來代替很多列的長數(shù)據表。下面是一些使用標準化表的一些好處。
A:由于表窄，因此可以使排序和建立索引更為迅速
B:由于多表，所以多鏃的索引成為可能
C:更窄更緊湊的索引
D:每個表中可以有少一些的索引，因此可以提高insert update delete等的速度，因為這些操作在索引多的情況下會對系統(tǒng)性能產生很大的影響
E:更少的空值和更少的多余值，增加了數(shù)據庫的緊湊性由于標準化，所以會增加了在獲取數(shù)據時引用表的數(shù)目和其間的連接關系的復雜性。太多的表和復雜的連接關系會降低服務器的性能，因此在這兩者之間需要綜合考慮。
定義具有相關關系的主鍵和外來鍵時應該注意的事項主要是：用于連接多表的主鍵和參考的鍵要有相同的數(shù)據類型。
2 索引的設計
A:盡量避免表掃描
檢查你的查詢語句的where子句，因為這是優(yōu)化器重要關注的地方。包含在where里面的每一列（column)都是可能的侯選索引，為能達到最優(yōu)的性能，考慮在下面給出的例子：對于在where子句中給出了column1這個列。
下面的兩個條件可以提高索引的優(yōu)化查詢性能！
第一：在表中的column1列上有一個單索引
第二：在表中有多索引，但是column1是第一個索引的列
避免定義多索引而column1是第二個或后面的索引，這樣的索引不能優(yōu)化服務器性能
例如：下面的例子用了pubs數(shù)據庫。
SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors
WHERE au_lname = ’White’
按下面幾個列上建立的索引將會是對優(yōu)化器有用的索引
?au_lname
?au_lname, au_fname
而在下面幾個列上建立的索引將不會對優(yōu)化器起到好的作用
?au_address
?au_fname, au_lname
考慮使用窄的索引在一個或兩個列上，窄索引比多索引和復合索引更能有效。用窄的索引，在每一頁上
將會有更多的行和更少的索引級別（相對與多索引和復合索引而言），這將推進系統(tǒng)性能。
對于多列索引，SQL Server維持一個在所有列的索引上的密度統(tǒng)計（用于聯(lián)合）和在第一個索引上的
histogram（柱狀圖）統(tǒng)計。根據統(tǒng)計結果，如果在復合索引上的第一個索引很少被選擇使用，那么優(yōu)化器對很多查詢請求將不會使用索引。
有用的索引會提高select語句的性能，包括insert,uodate,delete。
但是，由于改變一個表的內容，將會影響索引。每一個insert,update,delete語句將會使性能下降一些。實驗表明，不要在一個單表上用大量的索引，不要在共享的列上（指在多表中用了參考約束）使用重疊的索引。
在某一列上檢查唯一的數(shù)據的個數(shù)，比較它與表中數(shù)據的行數(shù)做一個比較。這就是數(shù)據的選擇性，這比較結果將會幫助你決定是否將某一列作為侯選的索引列，如果需要，建哪一種索引。你可以用下面的查詢語句返回某一列的不同值的數(shù)目。
select count(distinct cloumn_name) from table_name
假設column_name是一個10000行的表，則看column_name返回值來決定是否應該使用，及應該使用什么索引。
Unique values Index
5000 Nonclustered index
20 Clustered index
3 No index
鏃索引和非鏃索引的選擇
<1:>鏃索引是行的物理順序和索引的順序是一致的。頁級，低層等索引的各個級別上都包含實際的數(shù)據頁。一個表只能是有一個鏃索引。由于update,delete語句要求相對多一些的讀操作，因此鏃索引常常能加速這樣的操作。在至少有一個索引的表中，你應該有一個鏃索引。
在下面的幾個情況下，你可以考慮用鏃索引：
例如： 某列包括的不同值的個數(shù)是有限的（但是不是極少的）
顧客表的州名列有50個左右的不同州名的縮寫值，可以使用鏃索引。
例如： 對返回一定范圍內值的列可以使用鏃索引，比如用between,>,>=,<,<=等等來對列進行操作的列上。
select * from sales where ord_date between ’5/1/93’ and ’6/1/93’
例如： 對查詢時返回大量結果的列可以使用鏃索引。
SELECT * FROM phonebook WHERE last_name = ’Smith’
當有大量的行正在被插入表中時，要避免在本表一個自然增長（例如，identity列）的列上建立鏃索引。如果你建立了鏃的索引，那么insert的性能就會大大降低。因為每一個插入的行必須到表的最后，表的最后一個數(shù)據頁。
當一個數(shù)據正在被插入（這時這個數(shù)據頁是被鎖定的），所有的其他插入行必須等待直到當前的插入已經結束。
一個索引的葉級頁中包括實際的數(shù)據頁，并且在硬盤上的數(shù)據頁的次序是跟鏃索引的邏輯次序一樣的。
<2:>一個非鏃的索引就是行的物理次序與索引的次序是不同的。一個非鏃索引的葉級包含了指向行數(shù)據頁的指針。
在一個表中可以有多個非鏃索引，你可以在以下幾個情況下考慮使用非鏃索引。
在有很多不同值的列上可以考慮使用非鏃索引
例如：一個part_id列在一個part表中
select * from employee where emp_id = ’pcm9809f’
查詢語句中用order by 子句的列上可以考慮使用鏃索引
3 查詢語句的設計
SQL Server優(yōu)化器通過分析查詢語句，自動對查詢進行優(yōu)化并決定最有效的執(zhí)行方案。優(yōu)化器分析查詢語句來決定那個子句可以被優(yōu)化，并針對可以被優(yōu)化查詢的子句來選擇有用的索引。最后優(yōu)化器比較所有可能的執(zhí)行方案并選擇最有效的一個方案出來。
在執(zhí)行一個查詢時，用一個where子句來限制必須處理的行數(shù)，除非完全需要，否則應該避免在一個表中無限制地讀并處理所有的行。
例如下面的例子，
select qty from sales where stor_id=7131
是很有效的比下面這個無限制的查詢
select qty from sales
避免給客戶的最后數(shù)據選擇返回大量的結果集。允許SQL Server運行滿足它目的的函數(shù)限制結果集的大小是更有效的。
這能減少網絡I/O并能提高多用戶的相關并發(fā)時的應用程序性能。因為優(yōu)化器關注的焦點就是where子句的查詢，以利用有用的索引。在表中的每一個索引都可能成為包括在where子句中的侯選索引。為了最好的性能可以遵照下面的用于一個給定列column1的索引。
第一：在表中的column1列上有一個單索引
第二：在表中有多索引，但是column1是第一個索引的列不要在where子句中使用沒有column1列索引的查詢語句，并避免在where子句用一個多索引的非第一個索引的索引。
這時多索引是沒有用的。
For example, given a multicolumn index on the au_lname, au_fname columns of the authors table in
the pubs database,
下面這個query語句利用了au_lname上的索引
SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors
WHERE au_lname = ’White’
AND au_fname = ’Johnson’
SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors
WHERE au_lname = ’White’
下面這個查詢沒有利用索引，因為他使用了多索引的非第一個索引的索引
SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors
WHERE au_fname = ’Johnson’
關鍵詞標簽：三個,方面,關鍵,性能,
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