写有效率的SQL查询（I

linlinqiqi

写有效率的SQL查询（I）
大型系统的生产环境，一般情况下，我们评价一条查询是否有效率，更多的是关注逻辑IO(至于为什么，回头补一篇)。我们常说，“要建彪悍的索引”、“要写高效的SQL”，其实最终目的就是在相同结果集情况下，尽可能减少逻辑IO。


1.1     where条件的列上都得有统计信息。
没统计信息SQLServer就无法估算不同查询计划开销优劣，而只能采用最稳妥的Scan（不管是table scan还是clustered index scan）。一般情况下我们不会犯这种错误——where条件里不使用非索引列是个常识。索引上的统计信息是无法删除的。

1.2     尽量不使用不等于（!=）或者NOT逻辑运算符。
这条规则被广为传颂，原因据联机文档和百敬同学的书讲，也是SQLServer无法评估不同查询计划开销的优劣。但是SqlServer2k5聪明了很多，试验发现尽管用了!=或者not，查询还是会被优化。如下：

create table tb1

(

    col1 int identity(1,1) primary key,

    col2 int not null,

    col3 varchar(64) not null

)

create index ix_tb1_col2 on tb1

(

    col2

)

create index ix_tb1_col3 on tb1

(

    col3

)

declare @f int

set @f = 0

while @f < 9999

begin

    insert into tb1 (col2, col3) values(1, 'ssdd')

    set @f = @f + 1

end

insert into tb1 (col2, col3) values(0, 'aadddd')

insert into tb1 (col2, col3) values(2, 'bbddd')

insert into tb1 (col2, col3) values(3, 'bbaaddddddaa')

通过上述代码，各位可以看到数据分布。col2值为1的有9999条；col2值为0、2、3的分别有1条。

按照本条规则，!= 和NOT带来的应该是个scan操作，但实际情况是：
   





SQL2k5很聪明，它依据统计信息分析得出来，应该采用index seek而不是index scan。（稍微解释解释index seek和index scan：索引是一颗B树，index seek是查找从B树的根节点开始，一级一级找到目标行。index scan则是从左到右，把整个B树遍历一遍。假设唯一的目标行位于索引树（假设是非聚集索引，树深度2，叶节点占用k页物理存储）最右的叶节点上（如上例）。index seek引起的IO是4，而index scan引起的IO是K，性能差别巨大。关于索引，可以仔细读读联机文档关于物理数据库体系结构部分）。

1.3     查询条件中不要包含运算
这些运算包括字符串连接（如：select * from Users where UserName + ‘pig’ = ‘张三pig’），通配符在前面的Like运算（如：select * from tb1 where col4 like ‘%aa’），使用其他用户自定义函数、系统内置函数、标量函数等等（如：select * from UserLog where datepart(dd, LogTime) = 3）。

         SQLServer在处理以上语句时，一样没办法估算开销。最终结果当然是clustered index scan或者table scan了。

1.4     查询条件中不要包含同一张表内不同列之间的运算
所谓的“运算”包括加减乘除或通过一些function（如：select * from tb where col1 – col2 = 1997），也包括比较运算（如：select * from tb where col1 > col2）。这种情况下，SQLServer一样没办法估算开销。不论col1、col2上都有索引还是创建了col1、col2上的覆盖索引还是创建了col1 include col2的索引。

但是这种查询有解决办法，可以在表上多创建一个计算字段，其值设置为你的“运算”结果，再在该字段上创建一个索引，就Ok了。





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