案例學習：如何讓你的SQL運行得更快

人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注于所得的結果是否正確，而忽略了不同的實現方法之間可能存在的性能差異，這種性能差異在大型的或是復雜的數據庫環境中(如聯機事務處理OLTP或決策支持系統DSS)中表現得尤為明顯。筆者在工作實踐中發現，不良的SQL往往來自于不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。在對它們進行適當的優化后，其運行速度有了明顯地提高!下面我將從這三個方面分別進行總結:
　　人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注于所得的結果是否正確，而忽略了不同的實現方法之間可能存在的性能差異，這種性能差異在大型的或是復雜的數據庫環境中(如聯機事務處理OLTP或決策支持系統DSS)中表現得尤為明顯。筆者在工作實踐中發現，不良的SQL往往來自于不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。在對它們進行適當的優化后，其運行速度有了明顯地提高!下面我將從這三個方面分別進行總結:
　　為了更直觀地說明問題，所有實例中的SQL運行時間均經過測試，不超過1秒的均表示為(< 1秒)。
　　測試環境--
　　主機:HP LH II
　　主頻:330MHZ
　　內存:128兆
　　操作系統:Operserver5.0.4
　　數據庫:Sybase11.0.3
　　一、不合理的索引設計
　　例:表record有620000行，試看在不同的索引下，下面幾個 SQL的運行情況:
　　1.在date上建有一非個群集索引
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上有大量的重復值，在非群集索引下，數據在物理上隨機存放在數據頁上，在范圍查找時，必須執行一次表掃描才能找到這一范圍內的全部行。
　　2.在date上的一個群集索引
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，數據在物理上按順序在數據頁上，重復值也排列在一起，因而在范圍查找時，可以先找到這個范圍的起末點，且只在這個范圍內掃描數據頁，避免了大范圍掃描，提高了查詢速度。
　　3.在place，date，amount上的組合索引
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:
　　這是一個不很合理的組合索引，因為它的前導列是place，第一和第二條SQL沒有引用place，因此也沒有利用上索引;第三個SQL使用了place，且引用的所有列都包含在組合索引中，形成了索引覆蓋，所以它的速度是非常快的。
　　4.在date，place，amount上的組合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >