案例学习：如何让您的SQL运行得更快

　　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。在对他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:

　　为了更直观地说明问题，任何实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过1秒的均表示为(< 1秒)。

　　测试环境--

　　主机:HP LH II

　　主频:330MHZ

　　内存:128兆

　　操作系统:Operserver5.0.4

　　数据库:Sybase11.0.3

　　一、不合理的索引设计

　　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:

　　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。

　　2.在date上的一个群集索引

select count(*) from record where date > '19991201' and date < '19991214' and amount > 2000 （14秒） select date,sum(amount) from record group by date （28秒） select count(*) from record where date > '19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）

　　分析:

　　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，能够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。

　　3.在place，date，amount上的组合索引

select count(*) from record where date > '19991201' and date < '19991214' and amount > 2000 （26秒） select date,sum(amount) from record group by date （27秒） select count(*) from record where date > '19990901' and place in ('BJ', 'SH')（< 1秒）

　　分析:

　　这是个不很合理的组合索引，因为他的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引;第三个SQL使用了place，且引用的任何列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以他的速度是很快的。

　　4.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:

　　这是个合理的组合索引。他将date作为前导列，使每个SQL都能够利用索引，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。

　　5.总结:

　　缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时他并不是最好的;合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说:

　　①.有大量重复值、且经常有范围查询(between, >,< ，>=,< =)和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引;

　　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;

　　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。

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