让你的SQL运行速度明显提高
作者 佚名技术
来源 数据库编程
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发布时间 2012-03-21
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。 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。 5.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。 本新闻共2页,当前在第1页 1 2 关注此文的读者还看过:
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