怎樣使你的SQL運行得更加靈活和高效

人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注于所得的結果是否正確，而忽略了不同的實現方法之間可能存在的性能差異，這種性能差異在大型的或是復雜的數據庫環境中（如聯機事務處理OLTP或決策支持系統DSS）中表現得尤為明顯。筆者在工作實踐中發現，不良的SQL往往來自于不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。在對它們進行適當的優化后，其運行速度有了明顯地提高！下面我將從這三個方面分別進行總結：

為了更直觀地說明問題，所有實例中的SQL運行時間均經過測試，不超過１秒的均表示為（< 1秒）。

測試環境

主機：HP LH II

主頻：330MHZ

內存：128兆

操作系統：Operserver5.0.4

數據庫：Sybase11.0.3

一、不合理的索引設計

例：表record有620000行，試看在不同的索引下，下面幾個 SQL的運行情況：

1.在date上建有一非個群集索引

select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)

分析：

date上有大量的重復值，在非群集索引下，數據在物理上隨機存放在數據頁上，在范圍查找時，必須執行一次表掃描才能找到這一范圍內的全部行。

2.在date上的一個群集索引

select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）