实例讲解如何才能让你的SQL运行得更快

很多人在使用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）。----

测试环境: 主机：HP LH II---- 主频：330MHZ---- 内存：128兆----

操作系统：Operserver5.0.4----

数据库：Sybase11.0.3

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) 
数据挖掘实验室
 

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） 数据挖掘工具 

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） 
数据挖掘工具
 

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。

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