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數(shù)據(jù)庫(kù)索引學(xué)習(xí)科學(xué)建立索引,提高查詢(xún)速度

來(lái)源:懂視網(wǎng) 責(zé)編:小采 時(shí)間:2020-11-09 08:13:08
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數(shù)據(jù)庫(kù)索引學(xué)習(xí)科學(xué)建立索引,提高查詢(xún)速度

數(shù)據(jù)庫(kù)索引學(xué)習(xí)科學(xué)建立索引,提高查詢(xún)速度:SQL Sever數(shù)據(jù)庫(kù) 中巧妙地 建立索引 能起到事半功倍的效果,筆者在工作實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),不良的SQL往往來(lái)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)
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導(dǎo)讀數(shù)據(jù)庫(kù)索引學(xué)習(xí)科學(xué)建立索引,提高查詢(xún)速度:SQL Sever數(shù)據(jù)庫(kù) 中巧妙地 建立索引 能起到事半功倍的效果,筆者在工作實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),不良的SQL往往來(lái)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)

SQL Sever數(shù)據(jù)庫(kù) 中巧妙地 建立索引 能起到事半功倍的效果,筆者在工作實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),不良的SQL往往來(lái)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)

SQL Sever數(shù)據(jù)庫(kù)中巧妙地建立索引能起到事半功倍的效果,筆者在工作實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),不良的SQL往往來(lái)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(guān)地說(shuō)明問(wèn)題,所有實(shí)例中的SQL運(yùn)行時(shí)間均經(jīng)過(guò)測(cè)試,不超過(guò)1秒的均表示為(< 1秒)。

測(cè)試環(huán)境

主機(jī):HP LH II

主頻:330MHZ

內(nèi)存:128兆

操作系統(tǒng):Operserver5.0.4

數(shù)據(jù)庫(kù):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上建有一個(gè)非群集索引

  1. select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214'and amount >2000 (25秒)
  2. select date,sum(amount) from record group by date(55秒)
  3. select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('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(yè)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

  1. select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000(14秒)
  2. select date,sum(amount) from record group by date(28秒)
  3. select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('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(yè)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(yè),避免了大范圍掃描,提高了查詢(xún)速度。

3.在place,date,amount上的組合索引

  1. select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000(26秒)
  2. select date,sum(amount) from record group by date(27秒)
  3. select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('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(méi)有引用place,因此也沒(méi)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,所以它的速度是非常快的。

4.在date,place,amount上的組合索引

  1. select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000(< 1秒)
  2. select date,sum(amount) from record group by date(11秒)
  3. select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('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(xún)的分析和預(yù)測(cè) 上。一般來(lái)說(shuō):

①.有大量重復(fù)值、且經(jīng)常有范圍查詢(xún)

(between, >,< ,>=,< =)和order by 、group by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(xún)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:

  1. select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no(20秒)

將SQL改為:

  1. 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(gè)連接條件下,最佳查詢(xún)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(yè)+(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(yè))=595907次I/O

在第二個(gè)連接條件下,最佳查詢(xún)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(yè)+(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(yè))= 33528次I/O

可見(jiàn),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(xún)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(kāi)銷(xiāo)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set showplanon,打開(kāi)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(yǔ)句中的列都建有恰當(dāng)?shù)乃饕珗?zhí)行速度卻非常慢:

  1. select * from record where substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
  2. select * from record where amount/30< 1000(11秒)
  3. select * from record where 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(méi)有使用該列上面的索引;如果這些結(jié)果在查詢(xún)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(xiě)成 下面這樣:

  1. select * from record where card_no like '5378%'(< 1秒)
  2. select * from record where amount < 1000*30(< 1秒)
  3. select * from record where date= '1999/12/01' (< 1秒)

你會(huì)發(fā)現(xiàn)SQL明顯快起來(lái)!

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:

  1. 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(dāng)于'or',所以語(yǔ)法分析器會(huì)將in ('0','1')轉(zhuǎn)化為id_no ='0' or id_no='1'來(lái)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(mǎn)足每個(gè)or子句的行,存入臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程沒(méi)有利用id_no上索引,并且完成時(shí)間還要受tempdb數(shù)據(jù)庫(kù)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(kāi):

  1. select count(*) from stuff where id_no='0'
  2. select count(*) from stuff where id_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瑘?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(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的存儲(chǔ)過(guò)程:

  1. create proc count_stuff as
  2. declare @a int
  3. declare @b int
  4. declare @c int
  5. declare @d char(10)
  6. begin
  7. select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
  8. select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
  9. end
  10. select @c=@a+@b
  11. select @d=convert(char(10),@c)
  12. 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(jiàn),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(kāi)銷(xiāo)。

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(kù)函數(shù)、計(jì)算表達(dá)式等等,查詢(xún)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(kāi);拆開(kāi)的子句中應(yīng)該包含索引。

3.要善于使用存儲(chǔ)過(guò)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(yǔ)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(guò)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(kù)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)。

關(guān)于SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)科學(xué)建立索引的知識(shí)就介紹到這里了,希望本次的介紹能夠?qū)δ兴鶐椭?

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數(shù)據(jù)庫(kù)索引學(xué)習(xí)科學(xué)建立索引,提高查詢(xún)速度:SQL Sever數(shù)據(jù)庫(kù) 中巧妙地 建立索引 能起到事半功倍的效果,筆者在工作實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),不良的SQL往往來(lái)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)
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