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记一次T-SQL查询优化 索引的重要性

發(fā)布時間:2025/3/20 数据库 29 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 记一次T-SQL查询优化 索引的重要性 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
原文:記一次T-SQL查詢優(yōu)化 索引的重要性

概述

在一次調(diào)優(yōu)一個項(xiàng)目組件的性能問題時,發(fā)現(xiàn)SQL的設(shè)計(jì)真的是非常的重要,所以寫一篇博文來記錄總結(jié)一下。

環(huán)境介紹

這個項(xiàng)目組件是一個Window服務(wù),內(nèi)部在使用輪循機(jī)會在處理一個事件表中的事件,將其轉(zhuǎn)換在對應(yīng)的任務(wù)。性能問題在于,統(tǒng)計(jì)下來,這個服務(wù)一秒的時間內(nèi)只能處理完成12條左右。這個性能是非常的差。

我使用的SQL版本是SQL 2012,機(jī)器是CPU I7-2670,內(nèi)存16G,SSD硬盤。

在這個數(shù)據(jù)庫中有一個表的數(shù)據(jù)量大概30萬條數(shù)據(jù),并不是很多, 事先沒有建立任何索引,只有一個主鍵的索引。

?那么在這其中有一條非常簡單的查詢語句:

SELECT TOP 1 * FROM SMS_SHORTNO_ASSIGN WHERE APP_CODE = 'SMSNotice'AND IS_DYNAMIC_ASSIGN = 'N'AND SMS_TYPE_CODE = 'Mas'

有數(shù)據(jù)和無數(shù)據(jù)的性能對比

?在上面的查詢中,IS_DYNAMIC_ASSIGN = 'N'是查詢不到任何數(shù)據(jù)的,IS_DYNAMIC_ASSIGN = 'Y'是有數(shù)據(jù)的,對比一下,在沒有任何數(shù)據(jù)的情況下,查詢是非常的慢,但是有數(shù)據(jù)的情況下,就不同了。

首先來看一下這個SQL的查詢計(jì)劃是什么樣子:

下面是更清晰的執(zhí)行查詢計(jì)劃:

?可以看到,在沒有索引的情況下,會執(zhí)行表掃描。

?來看一下各自的執(zhí)行時間:

可以查詢到數(shù)據(jù):

不能查詢到數(shù)據(jù):

可以看到,在沒有查詢到數(shù)據(jù)的情況下,總共需要耗時89ms. 不要覺得89ms才只有0.1s都不到,但是想一想之前上面說的1S鐘才處理12條記錄,就可以想像到和這個89ms有相當(dāng)大的關(guān)系,如果只執(zhí)行這一條SQL,那么1S鐘也只能執(zhí)行12條左右。

在這種情況下,我們來優(yōu)化一下這條SQL語句。首先這句SQL本身已經(jīng)是最簡單的,不能再簡化,那么只有在索引上下功夫。

聚集索引和非聚集索引

兩者之間有什么區(qū)別呢?大家可以參考一篇博客圓另一博主的博文?聚集索引和非聚集索引(整理)。

首先我們按照我們一般沒有深入研究過索引童鞋們的思路,就是把WHERE后面條件的字段加起來建一個索引。

根據(jù)WHERE 條件字段創(chuàng)建非聚集索引

?

創(chuàng)建后好,我們來看看上面的語句的查詢計(jì)劃:

咦,為什么還是使用了表掃描呢,而不用使用索引呢? ?

在這里貼上一篇博文?Select * 一定不走索引是否正確??這篇博文分析了SELECT * 和各種索引的關(guān)系,但是這個博文里面分析的和我得出的結(jié)論不一樣,我也在作者的評論留言了,同時我找到別一篇博文?SELECT * 的真相: 索引覆蓋(index coverage)?來解釋我現(xiàn)在的現(xiàn)象。因?yàn)槲也辉趺囱芯縎QL,所以我不清楚到底是什么原因,望有知者,可以告知一下。關(guān)于索引覆蓋也可以參考這篇博文?SQL Server 查詢性能優(yōu)化——覆蓋索引(二)。

那么我現(xiàn)在將SELECT * 改成 SELECT 字段后,索引才真正的應(yīng)用了。

可以看到如果SELECT中的字段包含在索引中,將可以利用到索引。

但是這樣的話,改變了我原來程序的用意,這是不能接受的。那有什么別的辦法可以解決嗎?這個時候我想到了聚集索引。

創(chuàng)建聚集索引

默認(rèn)情況下,在使用表設(shè)計(jì)器的創(chuàng)建表的時候,會默認(rèn)創(chuàng)建一個主鍵的聚集索引。根據(jù)主鍵創(chuàng)建聚集索引,并不一定是最優(yōu)的選擇。關(guān)于聚集索引 可以參考下?索引優(yōu)化(2)聚集索引?。我觀察了一下我的表結(jié)構(gòu),我根據(jù)可能使用的列頻率最高的兩個字段上建立了聚集索引,這兩個字段包含在上述語句的WHERE語句中。這兩個字段并不是主鍵。

創(chuàng)建好后,我們再來看一下查詢計(jì)劃和查詢的時間:

查詢時間:

可以看到,查詢速度已經(jīng)0ms了,非常的快速了。到這里面,其實(shí)問題關(guān)于這一條SQL優(yōu)化應(yīng)該是已經(jīng)結(jié)束了。

聚集索引很重要并且一個表只能建一條聚集索引,不能根據(jù)某一條SQL的WHERE來建立,而是要考慮到各種不同的WHERE條件才確定這樣建立聚集索引是不是最優(yōu)的,我根據(jù)這兩個字段建立好聚集索引后,我使用別的WHERE來查詢,速度也是非常的快,所以最后才確認(rèn)使用這兩個字段建聚集索引。

當(dāng)然我的項(xiàng)目中還是有很多的語句可以優(yōu)化,以及程序C#代碼本身也可以優(yōu)化,經(jīng)過我的優(yōu)化后,處理速度可以達(dá)到1秒處理130條左右了。

題外篇

?===========================題外篇=======================

在學(xué)習(xí)這個優(yōu)化過程中,還有一些別的心得和疑問的,也在此記錄一下。

根據(jù)上面我創(chuàng)建一條聚集索引就解決了問題,并且也建立了非聚集索引,非聚集索引反而沒有用上,那么是不是說非聚集索引就沒有用呢?并不是這樣的,非聚集索引是SQL優(yōu)化的很大的一部分。

之前上面說道SELECT中只包含索引列的情況下會使用到非聚焦索引。那么下面再說一個例子來說明非聚集索引的用途。

我們們將之前建立的三個字段的非聚集索引刪除,使用統(tǒng)計(jì)函數(shù)來統(tǒng)計(jì)一下符合條件的條數(shù):

查詢時間:

可以看到耗時還是很久28ms的. 大家不用關(guān)注COUNT(*)可以使用COUNT(1)或Count(主鍵),這個討論網(wǎng)上也很多,我自己切換三種寫法也沒有什么本質(zhì)的不同。

這時,我們將之前刪除的非聚集索引加回來,再來查看查詢計(jì)劃和時間:

可以看到查詢計(jì)劃中,這個時候優(yōu)先使用了非聚集索引,并且統(tǒng)計(jì)的速度是要快過使用聚集索引的。?

疑問(求答疑)

在別一個SQL中,也是很簡單的SQL,使用了LEFT JOIN后,會導(dǎo)致查詢的性能不高,在這種情況下,該如何來優(yōu)化呢,我使用了not Exists,子查詢來各種替換并不能減少這個SQL的查詢時間。

業(yè)務(wù)場景是這樣的,SQL還是和之前的一樣,SMS_SHORTNO_LOCKED表里面會存入SMS_SHORTNO_ASSIGN表里面的記錄,鎖定的時候會增加一條,解鎖的時候會將這條記錄刪除,所以在此使用LEFT JOIN來取出一條沒有鎖定的記錄。

下面是它的查詢語句和查詢計(jì)劃和響應(yīng)時間:

這個26ms最主要是在SHORTNO_LOCKED IS NULL這條判斷上,如果不是使用IS NULL,而是使用 SHORTNO_LOCKED = 1或=0這種方法來判斷的話,查詢是非常的快。

那么在此,請問一下大家,相信很多人都使用LEFT JOIN,然后使用IS NULL來判斷別一個表沒有的數(shù)據(jù)。但是這樣的性能并不是很高,有什么辦法可以解決LEFT JOIN的問題,或者可以改成別的寫法,我嘗試了很多種都沒有改善。

所以我想難道以后在設(shè)計(jì)表的時候,是不是盡量使用 INNER JOIN ,然后根據(jù)某一個字段判斷特定的值,這樣的話,這個字段可以使用索引來優(yōu)化,像上面就因?yàn)镮S NULL的問題是沒辦法使用索引的。

希望有高人指點(diǎn),謝謝。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的记一次T-SQL查询优化 索引的重要性的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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