如何让你的SQL运行得更快.docx

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如何让你的SQL运行得更快

案例学习：

如何让你的SQL运行得更快

作者:

　出处:

博客,　责任编辑:

jinpu,　2006-11-2408:

00

　　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:

　　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）。

　　测试环境--

　　主机:

HPLHII

　　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）

　　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，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。

　　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orderby、groupby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。

　　二、不充份的连接条件:

　　例:

表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况:

select sum（a.amount） from account a,

card b where a.card_no = b.card_no（20秒）

　　将SQL改为:

select sum（a.amount） from account a,

card b where a.card_no = b.card_no and a.

account_no=b.account_no（< 1秒）

　　分析:

　　在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为:

外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次I/O

     在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为:

　　外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页）=33528次I/O

　　可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。

　　总结:

　　1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。

连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表;内外表的选择可由公式:

外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。

　　2.查看执行方案的方法--用setshowplanon，打开showplan选项，就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息;想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc（3604,310,302）。

　　三、不可优化的where子句

　　1.例:

下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢:

select * from record where

substring（card_no,1,4）='5378'（13秒）

select * from record where

amount/30< 1000（11秒）

select * from record where

convert（char（10）,date,112）='19991201'（10秒）

　　分析:

　　where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引;如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样:

select * from record where card_no like

'5378%'（< 1秒）

select * from record where amount

< 1000*30（< 1秒）

select * from record where date= '1999/12/01'

（< 1秒）

　　你会发现SQL明显快起来!

　　2.例:

表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL:

select count（*） from stuff where id_no in（'0','1'）

（23秒）

　　分析:

　　where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in（'0','1'）转化为id_no='0'orid_no='1'来执行。

我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用id_no上的索引;但实际上（根据showplan）,它却采用了"OR策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。

因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。

　　实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时间竟达到220秒!

还不如将or子句分开:

select count（*） from stuff where id_no='0'

select count（*） from stuff where id_no='1'

　　得到两个结果，再作一次加法合算。

因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，在620000行下，时间也只有4秒。

或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程:

create proc count_stuff as

declare @a int

declare @b int

declare @c int

declare @d char（10）

begin

select @a=count（*） from stuff where id_no='0'

select @b=count（*） from stuff where id_no='1'

end

select @c=@a+@b

select @d=convert（char（10）,@c）

print @d

　　直接算出结果，执行时间同上面一样快!

　　总结:

　　可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。

　　1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。

　　2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效;如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应该包含索引。

　　3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。

　　从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。

其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。

　　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groupby或orderby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（compoundindex）。

　　●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。

　　2.避免或简化排序

　　应当简化或避免对大型表进行重复的排序。

当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。

以下是一些影响因素:

　　●索引中不包括一个或几个待排序的列;

　　●groupby或orderby子句中列的次序与索引的次序不一样;

　　●排序的列来自不同的表。

　　为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。

如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。

　　3.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*FROMordersWHERE（customer_num=104ANDorder_num>1001）ORorder_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。

　　4.避免相关子查询

　　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。

　　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*FROMcustomerWHEREzipcodeLIKE“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*FROMcustomerWHEREzipcode>“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*FROMcustomerWHEREzipcode[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。

　　有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

　　3.优化tempdb性能

　　对tempdb数据库的物理位置和数据库选项设置的一般建议包括:

　　使tempdb数据库得以按需自动扩展。

这确保在执行完成前不终止查询，该查询所生成的存储在tempdb数据库内的中间结果集比预期大得多。

　　将tempdb数据库文件的初始大小设置为合理的大小，以避免当需要更多空间时文件自动扩展。

如果tempdb数据库扩展得过于频繁，性能会受不良影响。

　　将文件增长增量百分比设置为合理的大小，以避免tempdb数据库文件按太小的值增长。

如果文件增长幅度与写入tempdb数据库的数据量相比太小，则tempdb数据库可能需要始终扩展，因而将妨害性能。

　　将tempdb数据库放在快速I/O子系统上以确保好的性能。

在多个磁盘上条带化tempdb数据库以获得更好的性能。

将tempdb数据库放在除用户数据库所使用的磁盘之外的磁盘上。

有关更多信息，请参见扩充数据库。

　　4.优化服务器:

　　使用内存配置选项优化服务器性能

　　Microsoft®SQLServer™2000的内存管理组件消除了对SQLServer可用的内存进行手工管理的需要。

SQLServer在启动时根据操作系统和其它应用程序当前正在使用的内存量，动态确定应分配的内存量。

当计算机和SQLServer上的负荷更改时，分配的内存也随之更改。

有关更多信息，请参见内存构架。

　　下列服务器配置选项可用于配置内存使用并影响服务器性能:

　　minservermemory

　　maxservermemory

　　maxworkerthreads

　　indexcreatememory

　　minmemoryperquery

　　minservermemory服务器配置选项可用于确保SQLServer在达到该值后不会释放内存。

可以基于SQLServer的大小及活动将该配置选项设置为特定的值。

如果选择设置此选项，必须为操作系统和其他程序留出足够的内存。

如果操作系统没有足够的内存，会向SQLServer请求内存，从而导致影响SQLServer性能。

　　maxservermemory服务器配置选项可用于:

在SQLServer启动及运行时，指定SQLServer可以分配的最大内存量。

如果知道有多个应用程序与SQLServer同时运行，而且想保障这些应用程序有足够的内存运行，可以将该配置选项设置为特定的值。

如果这些其它应用程序（如Web服务器或电子邮件服务器）只根据需要请求内存，则SQLServer将根据需要给它们释放内存，因此不要设置maxservermemory服务器配置选项。

然而，应用程序通常在启动时不假选择地使用可用内存，而如果需要更多内存也不请求。

如果有这种行为方式的应用程序与SQLServer同时运行在相同的计算机上，则将maxservermemory服务器配置选项设置为特定的值，以保障应用程序所需的内存不由SQLServer分配出。

　　不要将minservermemory和maxservermemory服务器配置选项设置为相同的值，这样做会使分配给SQLServer的内存量固定。

动态内存分配可以随时间提供最佳的总体性能。

有关更多信息，请参见服务器内存选项。

　　maxworkerthreads服务器配置选项可用于指定为用户连接到SQLServer提供支持的线程数。

255这一默认设置对一些配置可能稍微偏高，这要具体取决于并发用户数。

由于每个工作线程都已分配，因此即使线程没有正在使用（因为并发连接比分配的工作线程少），可由其它操作（如高速缓冲存储器）更好地利用的内存资源也可能是未使用的。

一般情况下，应将该配置值设置为并发连接数，但不能超过32727。

并发连接与用户登录连接不同。

SQLServer实例的工作线程池只需要足够大，以便为同时正在该实例中执行批处理的用户连接提供服务。

如果增加工作线程的数量超过默认值，会降低服务器性能。

有关更多信息，请参见maxworkerthreads选项。

　　说明当SQLServer运行在MicrosoftWindows®98上时，最大工作线程服务器配置选项不起作用。

　　indexcreatememory服务器配置选项控制创建索引时排序操作所使用的内存量。

在生产系统上创建索引通常是不常执行的任务，通常调度为在非峰值时间执行的作业。

因此，不常创建索引且在非峰值时间时，增加该值可提高索引创建的性能。

不过，最好将minmemoryperquery配置选项保持在一个较低的值，这样即使所有请求的内存都不可用，索引创建作业仍能开始。

有关更多信息，请参见indexcreatememory选项。

　　minmemoryperquery服务器配置选项可用于指定分配给查询执行的最小内存量。

当系统内有许多查询并发执行时，增大minmemoryperquery的值有助于提高消耗大量内存的查询（如大型排序和哈希操作）的性能。

不过，不要将minmemoryperquery服务器配置选项设置得太高，尤其是在很忙的系统上，因为