【51CTO獨(dú)家特稿】低碳指數(shù)：在這里為了方便計(jì)算和直觀，我們以Intel至強(qiáng)X7500處理器的TDP為標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算能耗（TDP=130W/h=2.167W/m=0.036W/s）。另外根據(jù)中國林業(yè)局的數(shù)據(jù)，一棵樹一天吸收二氧化碳量為5.023kg，每一度電產(chǎn)生0.785公斤二氧化碳。

如果按照本文方法優(yōu)化后數(shù)據(jù)庫執(zhí)行時間由27秒縮減到14秒，也就是單位時間少47.8%的能量消耗。那么在一天里將減少1.486kw電能消耗，約合1.167kg二氧化碳排放，按我們的計(jì)算是一天減少0.232棵樹二氧化碳吸收量。

51CTO數(shù)據(jù)庫頻道向您推薦《數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化與調(diào)試》和《SQL Server 2008/2005全解》專題，以便于您更好的理解本文。

設(shè)定過濾條件提高索引效率

優(yōu)秀的索引是SQL Server數(shù)據(jù)庫性能的關(guān)鍵，然而高效的索引都是經(jīng)過精心設(shè)計(jì)而成的。眾所周知，主鍵是儲存數(shù)據(jù)對象的***標(biāo)識，如果數(shù)據(jù)表中沒有聚簇索引，為了維護(hù)主鍵的***性，SQL Server數(shù)據(jù)庫在默認(rèn)情況下將為主鍵創(chuàng)建聚簇索引（Clustered index），除非用戶特別指定將索引創(chuàng)建為非聚簇索引（Non-clustered index）。

毫無疑問，我們應(yīng)當(dāng)為頻繁訪問的數(shù)據(jù)創(chuàng)建聚簇索引，當(dāng)然頻繁訪問的字段應(yīng)當(dāng)經(jīng)過詳細(xì)的分析和慎重選擇，并且索引值應(yīng)當(dāng)盡可能短。提到創(chuàng)建索引，大家往往首先想到主鍵，但是主鍵的數(shù)據(jù)并不一定被頻繁訪問，而且很多時候?yàn)榱吮ＷC主鍵的***性，主鍵的數(shù)值往往不是很短，比如我們經(jīng)常會選擇全局***標(biāo)識符（GUID）類型作為主鍵的數(shù)據(jù)類型，***標(biāo)識符的長度一般是16個字節(jié)，就長度而言，這種數(shù)據(jù)類型并不是最理想的聚簇索引選項(xiàng)，在這種情況下，可以為主鍵創(chuàng)建非聚簇索引，因?yàn)橹麈I值在WHERE語句中用來查詢特定的記錄是非常高效的，創(chuàng)建非聚簇索引可以將查詢的效率再上一個臺階。如果您選擇了整型作為主鍵的數(shù)據(jù)類型，那就可以考慮將為主鍵生成聚簇索引。

SQL Server 2008為我們提供了另外一種索引——設(shè)定過濾條件索引（Filtered index），一個設(shè)定過濾條件索引是一個特殊的非聚簇索引，它是某些字段的特定子集。換句話說，設(shè)定過濾條件索引是基于一部分選定的字段生成的。比如說，在銷售業(yè)績數(shù)據(jù)表中，分公司所在城市的數(shù)據(jù)存儲在City字段，如果我們創(chuàng)建一個非聚簇索引，那么所有的分公司所在的城市，都會被納入索引當(dāng)中。但是如果我們使用設(shè)定過濾條件索引，我們就可以只選擇一部分城市被索引，比如北京，上海和廣州，代碼如下：

CREATE NONCLUSTERED INDEX FilteredCities ON Sales(City)  
WHERE City IN ('北京','上海','廣州') 

與常規(guī)索引的區(qū)別在于，我們使用了WHERE語句來設(shè)定我們的過濾條件。假定公司的絕大部分收入都是來自于這三個城市的，那么我們的數(shù)據(jù)庫查詢會經(jīng)常訪問到在這三個城市產(chǎn)生的銷售記錄，在這種情況下，設(shè)定過濾條件索引會占據(jù)較少的磁盤空間，因?yàn)橹挥蠧ity字段的數(shù)值是北京，上海和廣州的記錄會被索引，這些記錄只是整個銷售數(shù)據(jù)表格中的一部分。

利用設(shè)定過濾條件索引可以提升數(shù)據(jù)庫的性能，首先，只有被索引到記錄發(fā)生變化的時候，才需要重建索引。比如，某一條在北京發(fā)生的銷售記錄需要調(diào)整，在更新操作之后，索引也要隨之更新，這跟其他的索引是一樣的。但如果發(fā)生在西安的銷售記錄發(fā)生了變化，無論添加或刪除了多少條記錄，我們之前建立的設(shè)定過濾條件索引都是不需要任何操作的，因?yàn)橹挥形挥诒本?、上海和廣州分公司的銷售記錄有影響到這個索引。設(shè)定過濾條件索引的另外一個優(yōu)勢是可以減少磁盤讀寫操作，比如我們要查詢所有北京分公司的銷售記錄，那么使用剛才建立的設(shè)定過濾條件索引比常規(guī)的非聚簇索引要減少很多不必要的磁盤操作。

為了驗(yàn)證設(shè)定過濾條件索引所帶來的性能優(yōu)勢，我們進(jìn)行了對比測試。

首先，我們在VirtualBox虛擬機(jī)里安裝Windows Server 2008 R2與SQL Server 2008 R2中文版，順便說一下，我們安裝的都是可以試用180天的試用版，在微軟官方網(wǎng)站可以直接下載，而且現(xiàn)在試用版也不需要申請序列號了，在安裝過程中可以直接選擇安裝180天試用，就可以直接安裝，這位實(shí)驗(yàn)和學(xué)習(xí)帶來了不少便利。

我們在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建了一個500萬條記錄的銷售數(shù)據(jù)表，當(dāng)然，銷售金額都是隨機(jī)產(chǎn)生的，而city字段，我們隨機(jī)產(chǎn)生1到9這9個不同的數(shù)字，然后再根據(jù)需要將它們在替換為不同的城市，在這個實(shí)驗(yàn)中，我們把北京、上海和廣州的銷售記錄總比例設(shè)定為67%。

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接下來，我們將虛擬機(jī)進(jìn)行完整的復(fù)制，這樣就可以得到兩套完全一致的操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)包含了我們剛剛創(chuàng)建的數(shù)據(jù)表，相關(guān)過程可以參考VirtualBox的技術(shù)文檔。復(fù)制整個虛擬機(jī)的目的在于確保硬件和操作系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫性能的影響最小，以便于我們將注意力集中在不同索引方式下，數(shù)據(jù)庫性能的表現(xiàn)。

下一步，我們在***個虛擬機(jī)中創(chuàng)建city字段的完整的非聚簇索引，代碼如下：

CREATE NONCLUSTERED INDEX FilteredCities ON Sales(City) 

在第二個虛擬機(jī)中，我們創(chuàng)建設(shè)定過濾條件索引，代碼如下

CREATE NONCLUSTERED INDEX FilteredCities ON Sales(City)  
WHERE City IN ('北京','上海','廣州') 

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然后我們在兩個虛擬機(jī)的數(shù)據(jù)庫中來計(jì)算北京、上海和廣州這三個城市的銷售金額總和，代碼如下

SELECT SUM(Value) FROM Sales  
WHERE City = '北京' or City = '上海' or City = '廣州' 

在使用完整的非聚簇索引的情況下，我們花費(fèi)了27秒，而使用設(shè)定過濾條件索引的情況下，我們只需要14秒就得到了計(jì)算結(jié)果，可見非聚簇索引在大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算的情況下，對性能的提升還是非常可觀的，我們截取的屏幕如下，供大家參考：

優(yōu)化前：點(diǎn)擊查看清晰大圖

優(yōu)化后：點(diǎn)擊查看清晰大圖

在選擇過濾條件的時候，我們需要考慮哪些數(shù)據(jù)會隨著時間的推移而經(jīng)常變化，比如，新增加的記錄是添加到索引的中間還是末尾？當(dāng)記錄刪除的時候，索引值是否需要隨之刪除？這些問題的答案都會影響我們對索引的設(shè)計(jì)。

在這里，我們需要用到填充因子（Fill Factor），填充因子是一個以百分比表示的數(shù)值，在重建索引的時候，填充因子的值決定了每個頁面上要填充數(shù)據(jù)的空間百分比，以便保留一些剩余空間作為以后擴(kuò)展索引的可用空間，以下代碼演示了如何將填充因子設(shè)定為80，只有在高級選項(xiàng)打開的情況下才能設(shè)定填充因子：

Use DatabseName;  
GO  
sp_configure 'show advanced options', 1;  
GO  
RECONFIGURE;  
GO  
sp_configure 'fill factor', 80;  
GO 

如果填充因子的值是100，那么索引頁就被會全部填充。我們一般考慮將填充因子設(shè)定為50到80中間的數(shù)值來保證添加新值的時候，不會發(fā)生頁拆分。如果經(jīng)常需要在索引末尾添加字段值的話，可以考慮將填充因子設(shè)定為90到100之間的值。最理想的狀態(tài)是同時保證最少次數(shù)的的頁拆分和索引重建。

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