SQL Server数据库的查询优化探析

2013-02-08李红丽

长春教育学院学报 2013年7期

李红丽

李红丽

SQL Server是一个关系数据库系统，是一个全面的数据库管理平台,查询语句是数据库中最基本、最常用、最复杂的语句，数据库中的查询在返回结果时有时需要很长的时间，速度非常缓慢导致用户无法忍受。为提高查询效率，数据库的查询优化便成了一个备受关注的话题。从SQL Server数据库出发，结合数据库中的查询语句，可以讨论影响SQL Server数据库查询效率的因素，并提出SQLServer数据库优化查询的方法。

SQLServer；数据库；查询效率；查询优化

李红丽/阳泉师范高等专科学校助教（山西阳泉045200）。

1 引言

随着计算机科学技术日新月异的发展，数据库技术成了其中发展较快的领域之一，SQL Server已成为最普及、最全能的数据库管理系统，因此各类信息管理系统与数据库有了更紧密的结合。随着数据量的不断增加，数据查询的速度受到了严重影响，数据库的合理使用便显得尤为重要。因此，本文对数据库系统的查询优化展开讨论。

2 影响SQL Server数据库查询效率的因素

在SQL Server数据库中，对于一个查询而言，经常会遇到查询方法不同但查询结果相同的情况，但条件表达式不同会使数据库的响应速度出现很大差别。以下面两条常用SQL语句为例：

Select*from table where TID>1000 and name=’LiYang’；

和 Select*from tablewhere name=’LiYang’and TID>1000；

从这两条语句的书写顺序来看它们不太一样，如果TID是一个聚合索引，那么第一条语句查询时，直接从表的1000条之后的记录中查找满足name='LiYang'的记录；而第二条语句查询时，需先从全表中查找出满足name='LiYang'的所有记录，然后再根据TID>1000这个限制条件提取出查询结果。可见，第一条语句的查询速度要快。

在设计数据库查询时，查询效率显得至关重要。在设计中应注意到：（1）是否用到索引。数据库索引如同书籍中的目录，在访问数据库时，用户可以减少遍历数据的次数，从而可以快速找到所需数据。（2）I/O吞吐量。在硬件环境特定时，部署方案的优化可适当提高I/O吞吐量，避免发生瓶颈问题。（3）应当创建计算列。如果没有相应的计算列，在进行数据查询时对已有数据再次进行计算，从而浪费一部分性能。（4）要有足够的内存。在查询或访问数据库中的数据时，难免会占用大量的内存空间，当内存不足时，数据的访问速度就会受到明显的影响。除此以外，网速慢、查询出的数据量过大、锁或者死锁、返回了不必要的行和列、查询语句不够优化等，也是影响SQL Server数据库查询效率的重要因素。

3 SQLServer数据库优化查询的方法

3.1 合理使用索引

索引查询是数据库中重要的记录查询方法，它的根本目的就是为了加快查询速度。以下是实际应用中应该注意的几点。

3.1.1 连接操作需要经常进行，但是没有指定为外键的列上建立索引，而连接操作不经常进行的字段优化器会自动生成索引；特别注意不要在选择的栏位上使用索引，这样是无意义的，最好在条件选择的语句上合理的使用索引。如where,order by。

举例：Select id,title,content,cat_id from article where cat_id=11；

这个语句在id,title,content上使用索引是毫无意义的，对这个语句没有任何优化作用。但如果在外键cat_id上使用索引，可以起到优化作用。

3.1.2 在SQL语句中GROUP BY、ORDER BY的字段上经常建立索引。

3.1.3 在条件表达式中用到的不同值较多的列上最好建立检索，在不同值较少的列上不需要建立索引，如性别字段上就不必建立索引。

3.1.4 经常存取的列应避免建立索引。

3.1.5 如果某些列需要建立连接应该建立索引。

3.1.6 如果有多个待排序的列，可在这些列上建立复合索引（compound index），但注意建立复合索引的顺序要按照使用的频度来确定。

3.1.7 在缺省情况下要建立非簇集索引，但有时也要考虑簇集索引，如：含有有限数目（不是很少）唯一的列，进行大范围的查询。

索引的充分利用可减少I/0的扫描次数，有效避免对整个表的搜索。当然索引的合理性要建立在对各种查询的分析和预测中，也取决于DBA所设计的数据库结构。

3.2 避免或简化排序

在数据库查询时应避免或简化对大型表的重复排序。在可以利用索引自动以适当的次序进行输出时，优化器可自动避免排序的步骤。为避免多余的排序，要适当的增减索引，适当地合并数据库表。如果实在避免不了排序，要考虑适当简化。

3.3 避免对大型表进行全表顺序扫描

在使用嵌套查询时，对表的顺序扫描会使查询效率明显下降。为避免这种情况，可以对连接的列进行索引。如有三个表：学生表Studen（t学号Sno、姓名Sname、性别Sex、年龄Sage、系别Sdept），课程表Course(课程号Cno,课程名Cname,先行课Cpno,学分Ccredit)和选课表SC（学号Sno、课程号Cno、成绩Score）。如果其中两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

此外，也可使用并集来避免顺序存取。虽然在所有的列上都有索引，但某些形式的where子句迫使优化器使用顺序存取。以下例子是强迫对orders表执行顺序操作：

在Student.sno和SC.sno上虽建立了索引，但在这个语句中优化器还会使用顺序存取路径扫描整张表。因为这个语句检索的是分离的行的集合，所以应改为如下语句：

此时就可以利用索引路径处理查询,提高查询效率。

3.4 避免相关子查询

如果一个列的标签在主查询和where子句中的查询中同时出现，那么当主查询中的列值改变后，很可能子查询必须重新查询一次。查询嵌套的层次越多，效率就会越低，因此要尽量避免子查询。若子查询不可避免，就要在子查询中将多余的行全部过滤掉。

3.5 避免使用通配符匹配

在数据库查询中使用通配符匹配时特别耗费时间。如以Student表为例看like关键字：

在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

3.6 避免在where子句使用数据转换和串操作等函数操作

除以上优化方法之外，还应注意：（1）要避免在经常被更新的列上建立索引。因为每次更新操作，所有的索引都要做相应的调整。另外，所有的分页操作都被记录在日志中，这样也会增加I/O操作。（2）要避免在经常更新的列上建立聚集索引，以免引起整行的移动。（3）要尽量在where子句中少用OR和IN。可以考虑将其使用Union分成几个子查询。（4）应避免在where子句中使用NOT、<>、或！=运算符，减少全表扫描。