SQL Server執(zhí)行計劃教會我如何創(chuàng)建索引？
因為對索引不是很熟悉，所以測試得到結(jié)果沒有任何價值，甚至有些誤導(dǎo)人，這邊說聲抱歉，在哪跌倒在哪爬起來。
應(yīng)用場景
還是用商品表（Product）作為示例，表結(jié)構(gòu)如下：
存在這樣一種業(yè)務(wù)場景：獲取某個供應(yīng)商（ProviderID），狀態(tài)為已售（State 為 1）的商品列表，排序方式為生產(chǎn)日期（ProduceTime）降序，有可能我們應(yīng)用程序在顯示數(shù)據(jù)的時候用到分頁，這邊我們查詢前 100 行。翻譯為 SQL 代碼：
- SELECT TOP 100
- [ID],
- [Name],
- [Remarks],
- [ProviderID],
- [ProduceTime],
- [State]
- FROM [TestDB].[dbo].[Product]
- WHERE [ProviderID]=1 AND [State]=1
- ORDER BY [ProduceTime] DESC
上面這個業(yè)務(wù)場景，在我們一般的應(yīng)用程序中基本上都會遇到，有時候數(shù)據(jù)量不是很大的時候，我們一般不會做任何數(shù)據(jù)庫優(yōu)化，但是你看了下面的實踐，你是否應(yīng)該考慮下，為你現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫加個索引呢？
SQL Server 執(zhí)行計劃
SQL Server 執(zhí)行計劃，是我們分析 SQL 執(zhí)行情況的一大利器，通過它，我們也可以很方面的查看索引的執(zhí)行，在實踐之前，需要了解一些必備技能，以下知識點摘自－看懂 SqlServer 查詢計劃。
SQL Server 有二種索引：聚集索引和非聚集索引。二者的差別在于：【聚集索引】直接決定了記錄的存放位置， 或者說：根據(jù)聚集索引可以直接獲取到記錄?！痉蔷奂饕勘４媪硕€信息：1.相應(yīng)索引字段的值，2.記錄對應(yīng)聚集索引的位置（如果表沒有聚集索引則保存記錄指針）。 因此，如果能通過【聚集索引】來查找記錄，顯然也是最快的。
SQL Server 會有以下方法來查找您需要的數(shù)據(jù)記錄：
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【Table Scan】：遍歷整個表，查找所有匹配的記錄行。這個操作將會一行一行的檢查，當(dāng)然，效率也是最差的。
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【Index Scan】：根據(jù)索引，從表中過濾出來一部分記錄，再查找所有匹配的記錄行，顯然比***種方式的查找范圍要小，因此比【Table Scan】要快。
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【Index Seek】：根據(jù)索引，定位（獲?。┯涗浀拇娣盼恢?，然后取得記錄，因此，比起前二種方式會更快。
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【Clustered Index Scan】：和【Table Scan】一樣。注意：不要以為這里有個Index，就認(rèn)為不一樣了。 其實它的意思是說：按聚集索引來逐行掃描每一行記錄，因為記錄就是按聚集索引來順序存放的。 而【Table Scan】只是說：要掃描的表沒有聚集索引而已，因此這二個操作本質(zhì)上也是一樣的。
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【Clustered Index Seek】：直接根據(jù)聚集索引獲取記錄，最快！
所以，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某個查詢比較慢時，可以首先檢查哪些操作的成本比較高，再看看那些操作在查找記錄時， 是不是【Table Scan】或者【Clustered Index Scan】，如果確實和這二種操作類型有關(guān)，則要考慮增加索引來解決了。 不過，增加索引后，也會影響數(shù)據(jù)表的修改動作，因為修改數(shù)據(jù)表時，要更新相應(yīng)字段的索引。所以索引過多，也會影響性能。 還有一種情況是不適合增加索引的：某個字段用0或1表示的狀態(tài)。例如可能有絕大多數(shù)是1，那么此時加索引根本就沒有意義。 這時只能考慮為0或者1這二種情況分開來保存了，分表或者分區(qū)都是不錯的選擇。
應(yīng)用分析
我們先不建任何索引（除了主鍵 ID 的聚集索引），來看一下上面 SQL 代碼，在 SQL Server 執(zhí)行計劃中的執(zhí)行情況：
可以看到，查詢開銷基本上被 SORT 霸占了，看到這種情況，按照正常的思維，我們首先考慮的是為 ProduceTime 創(chuàng)建一個非聚集索引，然后按照 DESC 排序，但有時候我們要沉下心思考一下，是不是用 ID 排序會更好呢？因為在 Product 表中，ID 為自增字段，ProduceTime 在添加的時候獲取的是當(dāng)前時間，在 SQL 排序中，其實 ID 和 ProduceTime 的排序效果是一樣的，但是執(zhí)行性能方面確實天壤之別，我們看一下執(zhí)行計劃就知道了：
從上面的執(zhí)行計劃中，我們可以很直觀的看出差別，所以在寫 SQL 的時候，一定要慎重啊，這邊為了方便展示，我們還是以 ProduceTime 字段進行排序，按照 ID 排序，雖然沒有了 SORT 性能開銷，但是發(fā)現(xiàn)查詢記錄為“Clustered Index Scan”，這是全表查詢的意思，我們理想的應(yīng)該是“Index Seek”或者“Clustered Index Seek”，因為這種是按照索引查詢，速度最快。按照我們程序員的理解，應(yīng)該創(chuàng)建一個非聚集索引，比如下面 IX_Product_Provider_State 索引：
創(chuàng)建好之后，我們再來執(zhí)行一下 SQL 代碼：
“Key Lookup(Clustered)”記錄，其實還是全表進行查找，默認(rèn)通過聚集索引（PK_Product），我們可能會有疑問，索引就是按照查詢及排序方式創(chuàng)建的啊，為什么還是這種情況？這時候我們看一下 SELECT 后面的字段就知道了，我們查詢顯示的是 Product 表中所有字段，但是 IX_Product_Provider_State 非聚集索引，只是針對的查詢條件字段，并沒有吧查詢顯示字段包含進來，在創(chuàng)建索引窗口中，“索引鍵 列” TAB 的旁邊有個“包含性 列”，我們把其他顯示字段加進來，看下執(zhí)行效果：
“Index Seek”，這就是我們想要的效果，其實關(guān)于索引的創(chuàng)建有很多的現(xiàn)實問題，比如組合字段索引和單個字段索引有何不同？就像上面示例中的查詢用例，如果 ProduceTime 排序在其他查詢條件中也存在，是不是應(yīng)該拉出來創(chuàng)建一個索引？還是像上面一樣，和查詢條件一起創(chuàng)建一個組合字段索引？還有一種情況就是，在一個應(yīng)用程序查詢中，存在單個字段的查詢，也存在組合字段的查詢，那這時候我們是創(chuàng)建單個字段索引？還是創(chuàng)建組合字段索引呢？這幾個問題，你創(chuàng)建一下索引，然后用“ SQL 執(zhí)行計劃”試試就知道了。
總結(jié)
針對上面的查詢用例，我個人覺得，***的方案是：排序字段使用 ID，按照實際應(yīng)用場景，提取出需要查詢的字段，避免 SELECT *，這樣會減少在添加“包含性 列”的字段，創(chuàng)建 IX_Product_Provider_State 非聚集索引，索引字段為：ProviderID 和 State，如果 State 的值不是多變的（比如值為 1 和 0），盡量不要創(chuàng)建 State 字段的非聚集索引。
做完這些，你會發(fā)現(xiàn)，你的應(yīng)用程序像飛的一樣。
原文鏈接：http://www.cnblogs.com/xishuai/p/sql-server-clustered-index-order-by.html
