人們在使用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
| 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
| 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
| 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:
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
| 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:
| select sum(a.amount) from account a, card b where a.card_no = b.card_no（20秒） |
將SQL改爲:
| 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:
| 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:
| 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:
| 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:
| 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 |
直接算出結果，執行時間同上面一樣快!
總結:
可見，所謂優化即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。
1.合理使用索引
索引是數據庫中重要的數據結構，它的根本目的就是爲了提高查詢效率。現在大多數的數據庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下:
●在經常進行連接，但是沒有指定爲外鍵的列上建立索引，而不經常連接的字段則由優化器自動生成索引。
●在頻繁進行排序或分組(即進行group by或order by操作)的列上建立索引。
●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在僱員表的“性別”列上只有“男”與“女”兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。
●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立複合索引(compound index)。
●使用系統工具。如Informix數據庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些數據庫服務器上，索引可能失效或者因爲頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試着用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當數據庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。
2.避免或簡化排序
應當簡化或避免對大型表進行重複的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素:
●索引中不包括一個或幾個待排序的列;
●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣;
●排序的列來自不同的表。
爲了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合併數據庫表(儘管有時可能影響表的規範化，但相對於效率的提高是值得的)。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的範圍等。
3.消除對大型錶行數據的順序存取
在嵌套查詢中，對錶的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表:學生表(學號、姓名、年齡……)和選課表(學號、課程號、成績)。如果兩個表要做連接，就要在“學號”這個連接字段上建立索引。
還可以使用並集來避免順序存取。儘管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作:
| SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 |
雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因爲這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改爲如下語句:
| SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 |
這樣就能利用索引路徑處理查詢。
4.避免相關子查詢
一個列的標籤同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當儘量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉儘可能多的行。
5.避免困難的正規表達式
MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改爲SELECT * FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。
另外，還要避免非開始的子串。例如語句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。
6.使用臨時表加速查詢
把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如:
| SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 AND cust.postcode>“98000” ORDER BY cust.name |
如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序:
| SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 ORDER BY cust.name INTO TEMP cust_with_balance |
然後以下面的方式在臨時表中查詢:
| SELECT ＊ FROM cust_with_balance WHERE postcode>“98000” |
臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁盤I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
注意:臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。
7.用排序來取代非順序存取
非順序磁盤存取是最慢的操作，表現在磁盤存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。
有些時候，用數據庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。
總結:
可見，所謂優化即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。