數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)性能調(diào)優(yōu)和索引優(yōu)化的知識(shí)是本文我們主要要介紹的內(nèi)容，了解了這方面的知識(shí)有助于提高SQL查詢(xún)的效率，接下來(lái)我們開(kāi)始介紹這部分內(nèi)容。

查詢(xún)性能調(diào)優(yōu)是個(gè)很大的話(huà)題，這里邊涉及到的技術(shù)非常廣泛，但是我們一般可以把它大致分為以下幾個(gè)層次：

1.減少數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)。相關(guān)的技術(shù)就是建立合適的索引，將全表掃描、索引掃描（scan）等耗時(shí)的操作轉(zhuǎn)化為索引查找（seek）。建立正確的索引，能讓數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)性能提升100-1000倍甚至更高，就好比一本非常厚的詞典，如果沒(méi)有任何索引，你要查一個(gè)東西，那可是相當(dāng)費(fèi)盡，需要整本書(shū)查一遍，有索引就可以直接根據(jù)索引定位了。這是最重要的改善性能的途徑。

2.減少返回的數(shù)據(jù)。在網(wǎng)絡(luò)中傳輸數(shù)據(jù)，帶寬是有限的，如果能按需提取最少量的數(shù)據(jù)，會(huì)起到不錯(cuò)的作用。這里需要注意的是，在SQL中，不要出現(xiàn)select *，而是需要什么字段，就提取什么字段。

3.減少與數(shù)據(jù)庫(kù)交互次數(shù)。網(wǎng)絡(luò)資源有限，顯然，頻繁與數(shù)據(jù)庫(kù)交互，也是制約性能的一個(gè)因素。一個(gè)良好的建議就是，使用存儲(chǔ)過(guò)程，或者批處理語(yǔ)句，這樣能減少與數(shù)據(jù)庫(kù)的交互，提升一部分性能。

4.減少CPU的負(fù)荷。這里，主要是使用緩存計(jì)劃。在查詢(xún)中，盡量使用參數(shù)化的查詢(xún)。這樣的話(huà)，數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)對(duì)查詢(xún)參數(shù)進(jìn)行緩存，從而復(fù)用查詢(xún)計(jì)劃。

5.提升硬件性能。這是***一招了，如果其他方面都已經(jīng)做得非常不錯(cuò)了，性能瓶頸在CPU，內(nèi)存和磁盤(pán)上，那采取提升硬件性能的方案就會(huì)顯得比較合適了，否則還是先去優(yōu)化其他的地方吧。

以上5個(gè)層次的優(yōu)化帶來(lái)的性能改善，是依次下降的，是一個(gè)倒置的金字塔。

下邊詳細(xì)討論一下索引的知識(shí)。

百度百科上對(duì)索引的描述是：“數(shù)據(jù)庫(kù)索引是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)表中一列或多列的值進(jìn)行排序的一種結(jié)構(gòu)，使用索引可快速訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)表中的特定信息。”

索引，分為聚集索引（clustered index)和非聚集索引（nonclustered index）兩種。

a.聚集索引

含有聚集索引的表，叫做聚集表，它的數(shù)據(jù)行的組織方式，是跟聚集索引的順序是一致的。聚集索引覆蓋的列，叫做聚集鍵。

用新華字典來(lái)比喻的話(huà)，正文的每一個(gè)字就是一個(gè)數(shù)據(jù)行，他們的組織順序是根據(jù)拼音，如果拼音相同，就會(huì)根據(jù)筆畫(huà)（不一定準(zhǔn)確，見(jiàn)諒），因此，新華字典里的聚集索引覆蓋的列就是拼音和筆畫(huà)。

很容易理解的是，正文只能按照一種既定的順序去排序，同理，在一張表里，只能有一個(gè)聚集索引，從而決定著數(shù)據(jù)行的組織方式。

b.非聚集索引

非聚集索引，用新華字典來(lái)比喻的話(huà)，就是字典正文之前的那些按拼音查找，按部首查找，按筆畫(huà)查找的附錄。它們描述了正文中的文字的排序位置，但是他們跟正文是分開(kāi)的。非聚集索引，它跟數(shù)據(jù)的組織順序是毫無(wú)關(guān)系的，它用一系列指針來(lái)指向數(shù)據(jù)行，從而來(lái)描述數(shù)據(jù)行的位置。

不含有聚集索引的表，叫做堆表，它的數(shù)據(jù)行組織順序，是沒(méi)有特定順序的，類(lèi)似于一堆書(shū)，增加一本書(shū)就放在這堆書(shū)的上面（在堆表中，具體實(shí)現(xiàn)方式可能不一樣）。

聚集索引對(duì)查詢(xún)性能影響非常大。聚集表中，非聚集索引是根據(jù)聚集鍵來(lái)定位的，而堆表中，非聚集索引是根據(jù)數(shù)據(jù)行號(hào)來(lái)定位的。這將有很大的性能區(qū)別，前者的性能大大優(yōu)于后者。所以，建立合適的聚集索引，是非常必要的。一個(gè)好的建議是，使用小字段的且值唯一的列來(lái)建立索引，而且***是單列，可以是代理鍵。因?yàn)槿绻侄翁筇?，用?lái)進(jìn)行排序的開(kāi)銷(xiāo)將會(huì)很大，得不償失；如果列值不唯一，數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)為該重復(fù)值附加4字節(jié)的信息來(lái)標(biāo)識(shí)重復(fù)值，增加了不必要的開(kāi)銷(xiāo)。

通常，我們?cè)趧?chuàng)建表的時(shí)候會(huì)指定主鍵，如果不顯式指定索引類(lèi)型的話(huà)，將默認(rèn)創(chuàng)建聚集索引。比如：add constraint pk_tbl primary key (sid)，將創(chuàng)建以sid為序的聚集索引。可以顯式指定主鍵上的索引類(lèi)型，比如，add constraint pk_tbl primary key nonclustered (sid)，將創(chuàng)建一個(gè)非聚集索引的主鍵。所以，在創(chuàng)建主鍵的時(shí)候，一定得小心了，有多主鍵的情況，要注意顯式指定索引類(lèi)型。

索引能大幅度提高查詢(xún)和排序性能，但是，在插入，刪除，以及修改了主鍵的操作中，是需要維護(hù)索引順序的。如果一張頻繁變更的表，是不宜建立過(guò)多的索引的，索引帶來(lái)的負(fù)面性能影響，將會(huì)得不償失。

索引優(yōu)化，是一個(gè)很考究的事情，它需要找到一個(gè)平衡點(diǎn)。

一般來(lái)說(shuō)，有以下幾個(gè)建議來(lái)創(chuàng)建合適的索引：

1.超過(guò)300行的數(shù)據(jù)表要?jiǎng)?chuàng)建索引(無(wú)視掉）。

2.聚集索引字段不能過(guò)多，***是單字段，而且列值唯一。

3.對(duì)于數(shù)據(jù)字段特別多的表，而且這些字段有很多出現(xiàn)在where中，不宜在每一個(gè)字段上建立單獨(dú)的索引，而是創(chuàng)建組合索引。組合索引中，列的順序是很講究的，越是選擇性大而且唯一的列要放在前面，這對(duì)查詢(xún)優(yōu)化器優(yōu)化有很大的幫助。不宜在那些大量重復(fù)的列值上建立索引，比如在一個(gè)true，false的列上建索引，是毫無(wú)意義的。

4.如果查詢(xún)中，查詢(xún)的字段不多，可以考慮建立覆蓋索引，將字段都包含在索引里，可以?xún)H僅訪(fǎng)問(wèn)索引就能查詢(xún)到所有數(shù)據(jù)，而不用表掃描。

關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)性能調(diào)優(yōu)和索引優(yōu)化的知識(shí)就介紹到這里了，希望本次的介紹能夠?qū)δ兴鶐椭?/p>

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