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利用SQL索引提高查询速度
2017-07-15 10:40:45       个评论    来源:ththcc的博客  
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1.合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

索引的使用要恰到好处,其使用原则如下:

  • 在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(compound index)。使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁操作而 使得读取效率降低,如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来,可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性,必要时进行修复。另外,当数据库表更新大量 数据后,删除并重建索引可以提高查询速度。

    (1)在下面两条select语句中:

    SELECT * FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0;
    SELECT * FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;

    如果数据表中的数据field1都>=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多,因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。

    第一个原则:在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。

    (2)在下面的select语句中:

    SELECT * FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;

    若有索引index(a,b,c),则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。

    第二个原则:where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。

    ——————————————————————————
    以下假设在field1上有唯一索引I1,在field2上有非唯一索引I2。
    ——————————————————————————
    (3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快
    SELECT * FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]

    因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。

    (4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢

    因为前者可以迅速定位索引。

    (5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢,

    因为后者不使用索引。

    (6) 使用函数如:
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。

    如果一个表有两万条记录,建议不使用函数;如果一个表有五万条以上记录,严格禁止使用函数!两万条记录以下没有限制。

    (7) 空值不在索引中存储,所以
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。

    (8) 不等式如
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。
    相似地,
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。

    (9) 多列索引,只有当查询中索引首列被用于条件时,索引才能被使用。

    (10) MAX,MIN等函数,使用索引。
    SELECT max(field2) FROM tb 所以,如果需要对字段取max,min,sum等,应该加索引。

    一次只使用一个聚集函数,如:
    SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb
    不如:SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)

    (11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引,修改该字段值时还要修改索引,所以更新该字段的操作比没有索引更慢。

    (12) 索引值过大(如在一个char(40)的字段上建索引),会造成大量的I/O开销(甚至会超过表扫描的I/O开销)。因此,尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。

    (13) 对于多列索引,ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。

    (14) 在sybase中,如果ORDER BY的字段组成一个簇索引,那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。

    (15) 多表联结(具体查询方案需要通过测试得到)
    where子句中限定条件尽量使用相关联的字段,且尽量把相关联的字段放在前面。
    SELECT a.field1,b.field2 FROM a,b WHERE a.field3=b.field3

    1. field3上没有索引的情况下:
      对a作全表扫描,结果排序
      对b作全表扫描,结果排序
      结果合并。
      对于很小的表或巨大的表比较合适。field3上有索引
      按照表联结的次序,b为驱动表,a为被驱动表
      对b作全表扫描
      对a作索引范围扫描
      如果匹配,通过a的rowid访问

      (16) 避免一对多的join。如:
      SELECT tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1.field2=tb2.field2 AND tb1.field2=‘BU1032’ AND tb2.field2= ‘aaa’
      不如:
      declare @a varchar(80)
      SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’
      SELECT tb1.field3,tb1.field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’

      (16) 子查询
      用exists/not exists代替in/not in操作
      比较:
      SELECT a.field1 FROM a WHERE a.field2 IN(SELECT b.field1 FROM b WHERE b.field2=100)
      SELECT a.field1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.field2=b.field1 AND b.field2=100)
      SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)
      SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE b.field2=a.field1)

      (17) 主、外键主要用于数据约束,sybase中创建主键时会自动创建索引,外键与索引无关,提高性能必须再建索引。

      (18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。

      (19) 使用count(*)而不要使用count(column_name),避免使用count(DISTINCT column_name)。

      (20) 等号右边尽量不要使用字段名,如:
      SELECT * FROM tb WHERE field1 = field3

      (21) 避免使用or条件,因为or不使用索引。

      2.避免使用order by和group by字句。

      因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用,可用视图、人工生成临时表的方法来代替。
      如果必须使用,先检查memory、tempdb的大小。
      测试证明,特别要避免一个查询里既使用join又使用group by,速度会非常慢!

      3.尽量少用子查询,特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。

      一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

      4.消除对大型表行数据的顺序存取

      在 嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
      比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询 10亿行数据。
      避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
      例如,两个表:学生表(学号、姓名、年龄……)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个 表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
      还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。
      下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作:
      SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
      虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合,所以应该改为如下语句:
      SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
      UNION
      SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
      这样就能利用索引路径处理查询。

      5.避免困难的正规表达式

      MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
      即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode >“98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。
      另外,还要避免非开始的子串。例如语句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3] >“80”,在where子句中采用了非开始子串,因而这个语句也不会使用索引。

      6.使用临时表加速查询

      把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。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
      如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中,并按客户的名字进行排序:
      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
      然后以下面的方式在临时表中查询:
      SELECT * FROM cust_with_balance
      WHERE postcode>“98000”
      临时表中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。
      注意:临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下,注意不要丢失数据。

      7.用排序来取代非顺序存取

      非顺序磁盘存取是最慢的操作,表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况,使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

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