利用MSSQL查询优化提升性能-猿码集

1. 系统性能及MSSQL查询优化概述

对于企业级应用系统而言，性能一直是管理者和架构师关注的重点之一。而对于MSSQL等关系型数据库的应用系统来说，优化查询语句是提升整个系统性能的重要手段之一。在实践中，为了减少查询响应时间，我们需要经常根据实际情况对系统进行优化。

在MSSQL应用系统中，如果需要大量的数据报表或对大规模数据进行分析处理等任务时，大部分的查询语句都非常耗时。这时需要考虑优化查询语句，从而让应用系统整体性能得到提升。常用的优化方法有以下几种：

1.1. 索引的优化

索引是一种帮助数据库优化查询效率的结构，它可以提高查询的速度。对于需要查询的列，可以通过创建索引的方式，让数据库在查询时以快速查找的方式完成相关操作，从而大大提高查询效率。在选择索引的时候，需要考虑到数据的类型、数量、查询的频率等因素，从而选择适当的索引。

1.2. 查询语句的优化

查询语句是影响查询效率的另一个重要因素。需要尽量减少查询语句的复杂度和数据的访问量，尽可能使用简单的语句获取需要的数据。此外，还需要使用正确的分页方式、合理地使用聚合函数等方法。

1.3. 数据库结构的优化

数据库结构的优化是一个长期的过程，包括表结构的设计，以及对表的划分、分区等等。当数据库中的表结构设计合理时，可以提高数据读写的效率。

2. 索引优化的相关知识

2.1. 什么是索引

索引是一种帮助数据库优化查询效率的结构。它可以提高查询的速度。索引大大减少了数据库需要扫描的数据行数，从而显著提高了查询速度。正如图1所示：

图1：索引的示意图

在图1中，以employees和salaries表为例，如果没有创建索引，那么查询工资为15000美元以上的员工需要从头到尾扫描employees表和salaries表的每一行数据。另外，如果使用JOIN语句，则每个表的每一行数据都需要扫描，操作时间会成倍增加。而如果按工资列创建索引，操作就会很快。

2.2. 索引的种类

MSSQL支持多种类型的索引，包括：

聚集索引（Clustered Index）

非聚集索引（Non-Clustered Index）

唯一索引（Unique Index）

非唯一索引（Non-Unique Index）

全文索引（Full-Text Index）

2.3. 如何创建索引

索引可以通过Create Index语句创建，如下所示：


CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_sales_date
ON sales (sales_date DESC);

上面的语句创建了一个非聚集索引idx_sales_date，它定义在sales表的sales_date列上，按照DESC排序。CREATE INDEX语句既可以建立非聚集索引，也可以建立聚集索引。

3. 查询语句的优化方法

3.1. 减少检索行数

任何时候，检索行数都是影响查询速度的最重要的因素之一。因此，最好使用WHERE子句过滤出需要的行数，而不是通过SELECT语句检索出所有行再进行过滤。


-- 列出销售额最高的前10个国家
SELECT TOP 10 sales_country, SUM(sales_amount)
FROM sales
GROUP BY sales_country
ORDER BY SUM(sales_amount) DESC;

上面的语句中，只查询了前10个国家，而没有检索所有行。这种方式可以提高检索效率。

3.2. 避免使用子查询

在主查询中使用子查询也会增加查询的时间。如果可以，尽量避免使用嵌套查询，改用表连接。


-- 列出销售额高于平均水平的产品
SELECT p.product_name
FROM products p
WHERE p.price > (SELECT AVG(price) FROM products);
-- 可以改写为
SELECT p.product_name
FROM products p
INNER JOIN (SELECT AVG(price) AS avg_price FROM products) t
ON p.price > t.avg_price;

上面的语句中，第二条语句使用了表连接取代了子查询，可以提高检索效率。

3.3. 尽可能使用整数类型

整数比字符类型运算速度更快。如果数据存储可以使用整数类型，则尽量使用整数类型。


-- 正确
SELECT employee_id FROM employees WHERE age = 30;
-- 错误
SELECT employee_id FROM employees WHERE age = '30';

上面的语句中，第一条语句使用整数类型进行比较，第二条语句使用字符类型进行比较。显然，使用整数类型可提高检索效率。

3.4. 其他优化方法

除了上面提到的优化方法，还可以使用以下方法提高数据库的查询效率：

使用LIMIT进行分页，而不是全部加载数据。

删除不需要的列以减少检索行数。

使用聚合函数计算数据，减少循环次数。

4. 数据库结构的优化方法

4.1. 分区表的建立

在查询大量数据时，分区表可以增加查询速度，因为分区表可以将表拆分成多个较小的部分，从而减少扫描的数据量。


-- 创建分区表
CREATE PARTITION FUNCTION SalesMonth (int)
AS RANGE LEFT FOR VALUES (200101, 200201, 200301, 200401, 200501);
CREATE PARTITION SCHEME SalesPart
AS PARTITION SalesMonth ALL TO ([Primary]);
CREATE TABLE Sales
( sales_id int NOT NULL,
  sales_month int NOT NULL,
  sales_amt money NULL
) ON SalesPart (sales_month);

上面的语句中创建了一个名为Sales的分区表，将数据按照sales_month进行拆分，以减少扫描的数据量。

4.2. 垂直分割表的建立

在垂直分割表中，将不同的列保存在不同的表中，以减少查询时需要扫描的数据行。


-- 创建人员表
CREATE TABLE employees
   ( employee_id INT NOT NULL,
     first_name VARCHAR(80) NULL,
     last_name VARCHAR(80) NULL,
     address1 VARCHAR(80) NULL,
     city VARCHAR(80) NULL,
     state VARCHAR(80) NULL,
     zip VARCHAR(10) NULL,
     phone VARCHAR(25) NULL,
     email VARCHAR(60) NULL,
     salary INT NULL,
     PRIMARY KEY (employee_id)
   );
-- 分拆人员表
CREATE TABLE employees_info
   ( employee_id INT NOT NULL,
     address1 VARCHAR(80) NULL,
     city VARCHAR(80) NULL,
     state VARCHAR(80) NULL,
     zip VARCHAR(10) NULL,
     phone VARCHAR(25) NULL,
     email VARCHAR(60) NULL,
     PRIMARY KEY (employee_id)
   );
CREATE TABLE employees_salary
   ( employee_id INT NOT NULL,
     salary INT NULL,
     PRIMARY KEY (employee_id)
   );

上面的SQL语句中，创建employees表后，将不同的列在垂直方向上分割到不同的表中，从而避免了不必要的数据扫描。

总结

MSSQL数据库查询优化是提升系统性能的一种重要方式。在实践中，可以通过优化索引、查询语句、数据库结构等手段来提高查询效率。在MSSQL应用系统中，如果需要大量的数据报表或对大规模数据进行分析处理等任务时，优化查询语句可以让应用系统整体性能得到提升。

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