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SQL Server非聚集索引能給我們帶來什么?

數(shù)據(jù)庫 SQL Server 數(shù)據(jù)庫運維
最近在做的一個項目,頁面訪問的時候很慢(大概幾秒鐘的樣子),然后用日志記錄的方式,來排查這個問題,最后發(fā)現(xiàn)是Entity Framework初始化的一個坑(大概要花 6-7 秒),詳見:《來,給Entity Framework熱熱身》,但是除了這個問題,還發(fā)現(xiàn)當(dāng)一些用戶數(shù)據(jù)量很大的時候,訪問也是有些慢,這個就不是 Entity Framework 的問題了(因為初始化已完成)。下面是筆者解決問題的過程。

用 Sql Server Profiler 來跟蹤頁面訪問的時 SQL 的執(zhí)行情況,因為應(yīng)用程序很簡單,頁面加載的時候,跟蹤檢測到三個 SQL 執(zhí)行,看了下也沒什么問題(兩個獲取數(shù)量,一個獲取列表),數(shù)量獲取的 SQL,這個應(yīng)該執(zhí)行會很快,所以把分析焦點放在了那個獲取列表的 SQL 上,因為 SQL 沒什么問題,那應(yīng)該是關(guān)于這條 SQL 建的索引有問題。注:上面所說項目中大概有 100 萬的數(shù)據(jù)。

[[118947]]

關(guān)于數(shù)據(jù)庫中的索引概念,記得在很早之前整理了一篇博文《T-Sql(八)字段索引和數(shù)據(jù)加密》,現(xiàn)在來看,寫的真是一坨屎,概念講的再多沒個毛用,關(guān)鍵在于對實際應(yīng)用中產(chǎn)生問題的分析。在研究這個問題之前,搜了一些相關(guān)資料,主要來自園中的幾位 SQL Server 大神(CareySon、樺仔、聽風(fēng)吹雨等),稍微看了下,關(guān)于索引,主要是一些數(shù)據(jù)庫專業(yè)術(shù)語,看的不是很明白,作為程序員,我們知道索引分為聚集性索引和非聚集性索引,聚集性索引一般為主鍵(也可以不是),在創(chuàng)建表的時候會自動創(chuàng)建,針對上面我那個應(yīng)用查詢問題,查詢條件是一些非主鍵字段,所以這邊探討下非聚集性索引。

我不會說一些數(shù)據(jù)庫概念,所以只能用做一些實踐來理解概念的意義,以下應(yīng)用場景中的用例是虛擬出來的,只是作為個人研究使用。

程序員應(yīng)該有刨根問底的怪癖,雖然這是個數(shù)據(jù)庫問題。

應(yīng)用場景

有一個 Product 表,字段如下:

數(shù)據(jù)添加腳本:

  1. begin tran 
  2. declare @index int 
  3. set @index=0 
  4. while(@index<1000000
  5.   begin 
  6.    insert into [dbo].[Product]([Name],Remarks,ProviderID,[Time],[State])  
  7.    values('我是測試標題1','我是測試備注1我是測試備注1我是測試備注1我是測試備注1我是測試備注1我是測試備注1',1,GETDATE(),0) 
  8.    insert into [dbo].[Product]([Name],Remarks,ProviderID,[Time],[State])  
  9.    values('我是測試標題2','我是測試備注2我是測試備注2我是測試備注2我是測試備注2我是測試備注2我是測試備注2',1,GETDATE(),1) 
  10.    insert into [dbo].[Product]([Name],Remarks,ProviderID,[Time],[State])  
  11.    values('我是測試標題3','我是測試備注3',3,GETDATE(),1) 
  12.    insert into [dbo].[Product]([Name],Remarks,ProviderID,[Time],[State])  
  13.    values('我是測試標題4','我是測試備注4我是測試備注4我是測試備注4我是測試備注4我是測試備注4我是測試備注4',4,GETDATE(),1) 
  14.    set @index=@index+1 
  15.   end 
  16. commit 

Product 表中插入了四百萬的數(shù)據(jù),為了接近我們現(xiàn)實生產(chǎn)環(huán)境,所以對數(shù)據(jù)進行了不同插入。

一般應(yīng)用環(huán)境查詢,有時候我們會針對一個字段進行 where 查詢,有時候也會 and 另一個字段進行查詢,這個時候,關(guān)于這兩個字段的索引怎么建?還是不需要建?是分別建兩個?還是建一個組合的?其實說真的,可能看到這的數(shù)據(jù)庫大神會莞爾一笑,但是作為程序員,這些我真不知道,搜索的資料中也并沒有對這些雞毛蒜皮進行的說明,沒辦法,只能自己瞎折騰下。我們下面要做是 ProviderID 和 State 的查詢操作,有分別查詢,也有組合查詢,然后我們再對 Product 表建立這兩個字段的索引,看看有什么不同之處?還有就是針對不同的索引方式,查詢又會有什么不同?我們睜大眼睛來看一下。

問題分析

我再對上面的分析進行說明下,首先,查詢主要為2種:

  1. where ProviderID=?

  2. where ProviderID=? and State=?

非聚集性索引的創(chuàng)建主要為3種:

  1. 不創(chuàng)建索引

  2. ProviderID 字段索引

  3. ProviderID 和 State 字段索引

針對這個應(yīng)用場景和上面的分析,會得出 3*2 六種結(jié)果,其實我最想知道的是下面的第三種,即創(chuàng)建一個組合字段索引,對單個字段的查詢會不會有影響?還有就是反過來,單個字段的索引創(chuàng)建,對組合字段查詢會不會有影響?當(dāng)然試過了才知道,看一下執(zhí)行結(jié)果。

執(zhí)行結(jié)果

測試腳本:

  1. declare @begin_date datetime 
  2. declare @end_date datetime 
  3. select @begin_date = getdate() 
  4. select * from [dbo].[Product] where ... 
  5. select @end_date = getdate() 
  6. select datediff(ms,@begin_date,@end_date) as '用時/毫秒' 

為了接近測試結(jié)果,每次語句執(zhí)行三次,然后再取平均值,截圖太麻煩了,這邊就直接貼下執(zhí)行結(jié)果。

不創(chuàng)建索引

  1. where ProviderID=1(二百萬數(shù)據(jù))
    執(zhí)行結(jié)果:13806毫秒,13380毫秒,12730毫秒
    平均結(jié)果:13305毫秒

  2. where ProviderID=1 and State=1(一百萬數(shù)據(jù))
    執(zhí)行結(jié)果:6556毫秒,6613毫秒,6706毫秒
    平均結(jié)果:6625毫秒

創(chuàng)建索引字段 ProviderID

  1. where ProviderID=1
    執(zhí)行結(jié)果:13986毫秒,13810毫秒,15853毫秒
    平均結(jié)果:14549毫秒

  2. where ProviderID=1 and State=1
    執(zhí)行結(jié)果:7153毫秒,7190毫秒,13950毫秒
    平均結(jié)果:7122毫秒

創(chuàng)建索引字段 ProviderID 和 State

  1. where ProviderID=1
    執(zhí)行結(jié)果:13840毫秒,14163毫秒,15853毫秒
    平均結(jié)果:14618毫秒

  2. where ProviderID=1 and State=1
    執(zhí)行結(jié)果:7033毫秒,7220毫秒,7023毫秒
    平均結(jié)果:7152毫秒

結(jié)果分析

雖然測試的有些不完整,但是看到結(jié)果,哥有些凌亂了(建了索引,性能反而會降低?),難道是我插入的數(shù)據(jù)有問題?還是創(chuàng)建索引有問題?還是我人品有問題???坐等數(shù)據(jù)庫大神指教。

原文鏈接:http://www.cnblogs.com/xishuai/p/3922964.html

 

責(zé)任編輯:彭凡 來源: 博客園
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