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SQL 建立索引及优化索引  

2009-11-09 12:59:22|  分类: sql server |  标签: |举报 |字号 订阅

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CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)

这个语句建立了一个名为mycolumn_index的索引。你可以给一个索引起任何名字,但你应该在索引名中包含所索引的字段名,这对你将来弄清楚建立该索引的意图是有帮助的。

注意:

在本书中你执行任何SQL语句,都会收到如下的信息:

This command did not return data,and it did not return any rows

这说明该语句执行成功了。

索引mycolumn_index对表mytable的mycolumn字段进行。这是个非聚簇索引,也是个非唯一索引。(这是一个索引的缺省属性)

如果你需要改变一个索引的类型,你必须删除原来的索引并重建 一个。建立了一个索引后,你可以用下面的SQL语句删除它:

DROP INDEX mytable.mycolumn_index

注意在DROP INDEX 语句中你要包含表的名字。在这个例子中,你删除的索引是mycolumn_index,它是表mytable的索引。

要建立一个聚簇索引,可以使用关键字CLUSTERED。记住,一个表只能有一个聚簇索引。(这里有一个如何对一个表建立聚簇索引的例子:

CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_clust_index ON mytable(mycolumn)

如果表中有重复的记录,当你试图用这个语句建立索引时,会出现错误。但是有重复记录的表也可以建立索引;你只要使用关键字ALLOW_DUP_ROW把这一点告诉SQL Sever即可:

CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn) WITH ALLOW_DUP_ROW

这个语句建立了一个允许重复记录的聚簇索引。你应该尽量避免在一个表中出现重复记录,但是,如果已经出现了,你可以使用这种方法。

要对一个表建立唯一索引,可以使用关键字UNIQUE。对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用这个关键字。这里有一个例子:

CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)

这是你将经常使用的索引建立语句。无论何时,只要可以,你应该尽量对一个表建立唯一聚簇索引来增强查询操作。

最后,要建立一个对多个字段的索引──复合索引──在索引建立语句中同时包含多个字段名。下面的例子对firstname和lastname两个字段建立索引:

CREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)

这个例子对两个字段建立了单个索引。在一个复合索引中,你最多可以对16个字段进行索引。

用事务管理器建立索引

用事务管理器建立索引比用SQL语句容易的多。使用事务管理器,你可以看到已经建立的索引的列表,并可以通过图形界面选择索引选项。

使用事务管理器你可以用两种方式建立索引:使用Manage Tables窗口或使用Manage Indexes窗口。

要用Manage Tables 窗口建立一个新索引,单击按钮Advanced Options(它看起来象一个前面有一加号的表)。这样就打开了Advanced Options对话框。这个对话框有一部分标名为Primary Key

要建立一个新索引,从下拉列表中选择你想对之建立索引的字段名。如果你想建立一个对多字段的索引,你可以选择多个字段名。你还可以选择索引是聚簇的还是非聚簇的。在保存表信息后,索引会自动被建立。在Manage Tables窗口中的字段名旁边,会出现一把钥匙。

你已经为你的表建立了“主索引”。主索引必须对不包含空值的字段建立。另外,主索引强制一个字段成为唯一值字段。

要建立没有这些限制的索引,你需要使用Manage Indexes窗口。从菜单中选择Manage|Indexes,打开Manage Indexes 窗口。在Manage Indexes 窗口中,你可以通过下拉框选择表和特定的索引。(见图11.2)。要建立一个新索引,从Index下拉框中选择New Index.,然后就可以选择要对之建立索引的字段。单击按钮Add,把字段加人到索引中。


你可以为你的索引选择许多不同的选项。例如,你可以选择该索引是聚簇的还是非聚簇的。你还可以指定该索引为唯一索引。设计好索引后,单击按钮Build,建立该索引。

注意:

唯一索引是指该字段不能有重复的值,而不是只能建立这一个索引。

SQL核心语句

在第十章,你学会了如何用SQL SELECT 语句从一个表中取数据。但是,到现在为止,还没有讨论如何添加,修改或删除表中的数据。在这一节中,你将学习这些内容。

插入数据

向表中添加一个新记录,你要使用SQL INSERT 语句。这里有一个如何使用这种语句的例子:

INSERT mytable (mycolumn) VALUES ('some data')

这个语句把字符串’some data’插入表mytable的mycolumn字段中。将要被插入数据的字段的名字在第一个括号中指定,实际的数据在第二个括号中给出。

INSERT 语句的完整句法如下:

INSERT [INTO] {table_name|view_name} [(column_list)] {DEFAULT VALUES |Values_list | select_statement}

如果一个表有多个字段,通过把字段名和字段值用逗号隔开,你可以向所有的字段中插入数据。假设表mytable有三个字段first_column,second_column,和third_column。下面的INSERT语句添加了一条三个字段都有值的完整记录:

INSERT mytable (first_column,second_column,third_column) VALUES ('some data','some more data','yet more data')

注意:

你可以使用INSERT语句向文本型字段中插入数据。但是,如果你需要输入很长的字符串,你应该使用WRITETEXT语句。这部分内容对本书来说太高级了,因此不加讨论。要了解更多的信息,请参考Microsoft SQL Sever 的文档。

如果你在INSERT 语句中只指定两个字段和数据会怎么样呢?换句话说,你向一个表中插入一条新记录,但有一个字段没有提供数据。在这种情况下,有下面的四种可能:

如果该字段有一个缺省值,该值会被使用。例如,假设你插入新记录时没有给字段third_column提供数据,而这个字段有一个缺省值’some value’。在这种情况下,当新记录建立时会插入值’some value’。
如果该字段可以接受空值,而且没有缺省值,则会被插入空值。
如果该字段不能接受空值,而且没有缺省值,就会出现错误。你会收到错误信息:
The column in table mytable may not be null.

最后,如果该字段是一个标识字段,那么它会自动产生一个新值。当你向一个有标识字段的表中插入新记录时,只要忽略该字段,标识字段会给自己赋一个新值。
注意:
向一个有标识字段的表中插入新记录后,你可以用SQL变量@@identity来访问新记录的标识字段的值。考虑如下的SQL语句:

INSERT mytable (first_column) VALUES(‘some value’)

INSERT anothertable(another_first,another_second) VALUES(@@identity,'some value')

如果表mytable有一个标识字段,该字段的值会被插入表anothertable的another_first字段。这是因为变量@@identity总是保存最后一次插入标识字段的值。

字段another_first应该与字段first_column有相同的数据类型。但是,字段another_first不能是标识字段。Another_first字段用来保存字段first_column的值。

删除记录

要从表中删除一个或多个记录,需要使用SQL DELETE语句。你可以给DELETE 语句提供WHERE 子句。WHERE子句用来选择要删除的记录。例如,下面的这个DELETE语句只删除字段first_column的值等于’Delete Me’的记录:

DELETE mytable WHERE first_column=’Deltet Me’

DELETE 语句的完整句法如下:

DELETE [FROM] {table_name|view_name} [WHERE clause]

在SQL SELECT 语句中可以使用的任何条件都可以在DELECT 语句的WHERE子句 中使用。例如,下面的这个DELETE语句只删除那些first_column字段的值为’goodbye’或second_column字段的值为’so long’的记录:

DELETE mytable WHERE first_column=’goodby’ OR second_column=’so long’

如果你不给DELETE 语句提供WHERE 子句,表中的所有记录都将被删除。你不应该有这种想法。如果你想删除表中的所有记录,应使用第十章所讲的TRUNCATE TABLE语句。

注意:

为什么要用TRUNCATE TABLE 语句代替DELETE语句?当你使用TRUNCATE TABLE语句时,记录的删除是不作记录的。也就是说,这意味着TRUNCATE TABLE 要比DELETE快得多

优化索引

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。在对它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,所有实例中的SQL运行时间均经过测试,不超过1秒的均表示为(< 1秒)。

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,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。

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:这是一个不很合理的组合索引,因为它的前导列是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,且引用的所有列都包含在组合索引中,形成了索引覆盖,所以它的速度是非常快的。

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。

总结

缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的;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。

二、不充份的连接条件

例: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)。

三、不可优化的where子句

1.例:下列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!

2.例: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!

总结

可见,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。

从以上这些例子可以看出,SQL优化的实质就是在结果正确的前提下,用优化器可以识别的语句,充份利用索引,减少表扫描的I/O次数,尽量避免表搜索的发生。其实SQL的性能优化是一个复杂的过程,上述这些只是在应用层次的一种体现,深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。


本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/johnnyrzl/archive/2008/04/24/2325472.aspx

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