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SQL優化基礎 使用索引(一個小例子)

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按照本文操作和體會,會對sql優化有個基本最簡單的了解,其他深入還需要更多資料和實踐的學習:
1. 建表:
復制代碼 代碼如下:

create table site_user
(
id int IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
[name] varchar(20),
code varchar(20),
date datetime
)

2. 插入8萬條數據
復制代碼 代碼如下:

declare @m int
set @m=1
while @m80000
begin
INSERT INTO [demo].[dbo].[site_user]
(
[name]
,[code],date)
VALUES
('name'+CAST(@m AS VARCHAR(20))
,'code'+CAST(@m AS VARCHAR(20)),GETUTCDATE())
select @m=@m+1
END
--小技巧:推薦使用類似sqlassist的工具來提高敲寫sql語句的速度

3. 設置打開一些參數的設置
復制代碼 代碼如下:

SET STATISTICS IO on -- 查看磁盤IO
set statistics time on -- 查看sql語句分析編譯和執行時間
SELECT * FROM site_user -- 查看效果

4. 查看表索引情況:
sp_helpindex site_user

5. 執行sql語句

復制代碼 代碼如下:

SELECT * FROM site_user su WHERE su.name='name1'表 'site_user'。
掃描計數 1,邏輯讀取 446 次,物理讀取 0 次,預讀 0 次,lob 邏輯讀取 0 次,lob 物理讀取 0 次,lob 預讀 0 次

ctrl+L 快捷鍵查看執行計劃:

6. 優化第一步:聚集索引掃描開銷占了100%,可以考慮優化為索引查找,在查詢條件name上建立非聚集索引

復制代碼 代碼如下:

create index name_index on site_user(name)
sp_helpindex site_user -- 多出來我們新建立的索引

此時再運行上面的查詢語句:

復制代碼 代碼如下:

SELECT * FROM site_user su WHERE su.name='name1'
表 'site_user'。掃描計數 1,邏輯讀取 4 次,物理讀取 0 次,預讀 0 次,lob 邏輯讀取 0 次,lob 物理讀取 0 次,lob 預讀 0 次。

磁盤邏輯讀取次數明顯下降,然后查看執行計劃:

新建的索引已經起到了作用,但是還是去掃描了主鍵的聚集索引,如果能在一個索引上完成查詢性能會更高,因為這個查詢

所以考慮進一步優化:

7. 優化第二步: 建立組合索引

復制代碼 代碼如下:

create index name_index4 on site_user(name,code,[date])
表 'site_user'。掃描計數 1,邏輯讀取 3 次,物理讀取 0 次,預讀 0 次,lob 邏輯讀取 0 次,lob 物理讀取 0 次,lob 預讀 0 次。


-- 磁盤邏輯讀取次數又下降了

然后查看執行計劃:

這樣直接走索引查找就快很多了,使用了index4

8. 優化第三步:我們還可以考慮使用覆蓋索引,將使用到的條件都寫在索引括號內,其他查詢出來的字段放入include中,

復制代碼 代碼如下:

create index name_index5 on site_user(name)include(id,code,[date])表 'site_user'。
掃描計數 1,邏輯讀取 3 次,物理讀取 0 次,預讀 0 次,lob 邏輯讀取 0 次,lob 物理讀取 0 次,lob 預讀 0 次。

-- 磁盤邏輯讀取次數沒有明顯變化然后查看執行計劃:

同樣走索引查找使用了index5
此時: index4index5如何選擇?
利用dbcc進行數據分析:

復制代碼 代碼如下:

DBCC SHOW_STATISTICS('site_user','name_index4')
DBCC SHOW_STATISTICS('site_user','name_index5')

可以看到,同樣的數據量,average key length:覆蓋索引index5,占用的空間相對少些,所以我們應該優先選擇覆蓋索引來進行優化
鑒于此文so easy,大家可以多多提點

作者:gaobanana
出處:http://www.cnblogs.com/gaobanana

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