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索引应用案例

原创 数据库开发技术 作者:kitesky 时间:2005-06-07 14:41:08 0 删除 编辑
索引的应用有一定规律可寻,但其和实际情况的结合更紧密,只有在具体的应用环境里,才能体会到索引应用的奥妙,现录各种索引应用案例于此,供体会。[@more@]

案例一 <群集索引的应用>

表record有620000行,有字段date, amount, place等

 1. 在date上建有一非个群集索引  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才能找到这一范围内的全部行。 可以在date上的一个群集索引,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。

 2. 在date,place,amount上的组合索引

  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:   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中形成了索引覆盖,因而性能达到了最优。 注意,为什么要以date作为前导列呢?因为date列在条件中应用做广泛,3条查询中都用到date做条件,所以要用date做前导列,对大多数查询都有用。相应的,在where条件中,也要把条件date放在第1位。反之,如果用amount做前导列,则所有3条SQL都用不到索引。

案例二 <避免列函数使索引失效>

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:

  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重写成下面这样:

  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)

  你会发现SQL明显快起来!

案例三 <in和or不能使用索引时如何解决>

表stuff有200000行,id_no上有非群集索引,请看下面这个SQL:

  select count(*) from stuff where id_no in('0','1')

  (23秒)

  分析:

  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),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。

  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子句分开:

  select count(*) from stuff where id_no='0'

  select count(*) from stuff where id_no='1'

  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。或者,用更好的方法,写一个简单的存储过程:

  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

  直接算出结果,执行时间同上面一样快!
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。

  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。

  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索引。

  3.要善于使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效。

案例四 <多表连接时如何使用索引>

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上有一个非聚集索引,试看在不同的表连接条件下,两个SQL的执行情况:

  select sum(a.amount) from account a,

  card b where a.card_no = b.card_no(20秒)

  将SQL改为:

  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次数可由以下公式估算为:

  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次I/O

  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次数可由以下公式估算为:

  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

  可见,只有充份的连接条件,真正的最佳方案才会被执行。

  总结:

  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*内层表中每一次查找的次数确定,乘积最小为最佳方案。

  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;想看更详细的信息,需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。

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