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很多人在使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注於所得的結果是否正確，而忽略了不同的實現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複雜的數據庫環境中（如聯機事務處理OLTP或決策支持系統DSS）中表現得尤爲明顯。 筆者在工作實踐中發現，不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。 在對它們進行適當的優化後，其運行速度有了明顯地提高！ 下面我將從這三個方面分別進行總結： 爲了更直觀地說明問題，所有實例中的SQL運行時間均經過測試，不超過１秒的均表示爲（< 1秒）。---- 測試環境: 主機：HP LH II---- 主頻：330MHZ---- 內存：128兆---- 操作系統：Operserver5.0.4---- 數據庫：Sybase11.0.3 一、不合理的索引設計 例：表record有620000行，試看在不同的索引下，下面幾個 SQL的運行情況： 1.在date上建有一非個羣集索引
分析:date上有大量的重複值，在非羣集索引下，數據在物理上隨機存放在數據頁上，在範圍查找時，必須執行一次表掃描才能找到這一範圍內的全部行。 2.在date上的一個羣集索引
分析：在羣集索引下，數據在物理上按順序在數據頁上，重複值也排列在一起，因而在範圍查找時，可以先找到這個範圍的起末點，且只在這個範圍內掃描數據頁，避免了大範圍掃描，提高了查詢速度。 3.在place，date，amount上的組合索引
分析：這是一個不很合理的組合索引，因爲它的前導列是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
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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：這是一個合理的組合索引。它將date作爲前導列，使每個SQL都可以利用索引，並且在第一和第三個SQL中形成了索引覆蓋，因而性能達到了最優。
5.總結：
缺省情況下建立的索引是非羣集索引，但有時它並不是最佳的；合理的索引設計要建立在對各種查詢的分析和預測上。
一般來說：
①.有大量重複值、且經常有範圍查詢（between, >,< ，>=,< =）和order by、group by發生的列，可考慮建立羣集索引；
②.經常同時存取多列，且每列都含有重複值可考慮建立組合索引；
③.組合索引要儘量使關鍵查詢形成索引覆蓋，其前導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上有一個非聚集索引，表account有191122行，在account_no上有一個非聚集索引，試看在不同的表連接條件下，兩個SQL的執行情況：
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select sum(a.amount) from account a, card b where a.card_no = b.card_no（20秒） 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：>在第一個連接條件下，最佳查詢方案是將account作外層表，card作內層表，利用card上的索引，其I/O次數可由以下公式估算爲：
外層表account上的22541頁+（外層表account的191122行*內層表card上對應外層表第一行所要查找的3頁）=595907次I/O
在第二個連接條件下，最佳查詢方案是將card作外層表，account作內層表，利用account上的索引，其I/O次數可由以下公式估算爲：外層表card上的1944頁+（外層表card的7896行*內層表account上對應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，真正的最佳方案纔會被執行。
總結：
1.多表操作在被實際執行前，查詢優化器會根據連接條件，列出幾組可能的連接方案並從中找出系統開銷最小的最佳方案。連接條件要充份考慮帶有索引的表、行數多的表；內外表的選擇可由公式：外層表中的匹配行數*內層表中每一次查找的次數確定，乘積最小爲最佳方案。
2.查看執行方案的方法-- 用set showplanon，打開showplan選項，就可以看到連接順序、使用何種索引的信息；想看更詳細的信息，需用sa角色執行dbcc(3604,310,302)。
三、不可優化的where子句
1.例：下列SQL條件語句中的列都建有恰當的索引，但執行速度卻非常慢：
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select * from record wheresubstring(card_no,1,4)='5378'(13秒) select * from record whereamount/30< 1000（11秒） select * from record whereconvert(char(10),date,112)='19991201'（10秒） |
分析：
where子句中對列的任何操作結果都是在SQL運行時逐列計算得到的，因此它不得不進行表搜索，而沒有使用該列上面的索引；
如果這些結果在查詢編譯時就能得到，那麼就可以被SQL優化器優化，使用索引，避免表搜索，因此將SQL重寫成下面這樣：
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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） |
你會發現SQL明顯快起來！
2.例：表stuff有200000行，id_no上有非羣集索引，請看下面這個SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')（23秒）
分析：---- where條件中的'in'在邏輯上相當於'or'，所以語法分析器會將in ('0','1')轉化爲id_no ='0' or id_no='1'來執行。
我們期望它會根據每個or子句分別查找，再將結果相加，這樣可以利用id_no上的索引；
但實際上（根據showplan）,它卻採用了"OR策略"，即先取出滿足每個or子句的行，存入臨時數據庫的工作表中，再建立唯一索引以去掉重複行，最後從這個臨時表中計算結果。因此，實際過程沒有利用id_no上索引，並且完成時間還要受tempdb數據庫性能的影響。
實踐證明，表的行數越多，工作表的性能就越差，當stuff有620000行時，執行時間竟達到220秒！還不如將or子句分開：
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select count(*) from stuff where id_no='0' select count(*) from stuff where id_no='1' |
得到兩個結果，再作一次加法合算。因爲每句都使用了索引，執行時間只有3秒，在620000行下，時間也只有4秒。
或者，用更好的方法，寫一個簡單的存儲過程：
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create proc count_stuff asdeclare @a intdeclare @b intdeclare @c intdeclare @d char(10)beginselect @a=count(*) from stuff where id_no='0'select @b=count(*) from stuff where id_no='1'endselect @c=@a+@bselect @d=convert(char(10),@c)print @d |
直接算出結果，執行時間同上面一樣快！
總結：
大家可以看到，優化即where子句利用了索引，不可優化即發生了表掃描或額外開銷。
1.任何對列的操作都將導致表掃描，它包括數據庫函數、計算表達式等等，查詢時要儘可能將操作移至等號右邊。
2.in、or子句常會使用工作表，使索引失效；如果不產生大量重複值，可以考慮把子句拆開；拆開的子句中應該包含索引。
3.要善於使用存儲過程，它使SQL變得更加靈活和高效。
從以上這些例子可以看出，SQL優化的實質就是在結果正確的前提下，用優化器可以識別的語句，充份利用索引，減少表掃描的I/O次數，儘量避免表搜索的發生。其實SQL的性能優化是一個複雜的過程，上述這些只是在應用層次的一種體現，深入研究還會涉及數據庫層的資源配置、網絡層的流量控制以及操作系統層的總體設計。