SQL SERVER全面优化-------索引有多重要?

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SQL SERVER全面优化-------索引有多重要?

nothingfinal 2018-03-07 16:20:00 浏览661
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想了好久索引的重要性应该怎么写?讲原理结构?我估计大部分人不愿意看,也不愿意花那么多时间仔细研究。光写应用?感觉不明白原理一样不会用。举例说明?情况太多也写不全....到底该怎么写呢?

  随便写吧,想到哪写到哪!

   前面很多篇不管CPU、内存、磁盘、语句等等等都提到了索引的重要,我想刚刚开始学数据库的在校学生都知道索引对语句性能的重要性。但他们可能不知道,对语句的重要性就是对系统的重要性!

 

  

  抛出一个问题 :你相信一条语句就能让你的大系统挂掉么?

 

 

  带着问题,首先还是贴出我的座驾

 

  最近不太喜欢红色换了一辆!

 

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废话不多说,直接开整-----------------------------------------------------------------------------------------

 

  • 开篇小测验

  下面这样一个小SQL 你该怎么样添加最优索引

  两个表上现在只有聚集索引

  bigproduct 表上已经有聚集索引 ProductID

 

  bigtransactionhistory 表上已经有聚集索引 TransactionID

  

select p.productnumber,p.reorderpoint,th.Quantity
from bigproduct as p
join bigtransactionhistory as th on th.productid=p.productid and th.TransactionDate > p.SellStartDate
where p.name in ('LL Crankarm1000','ML Crankarm1000') and th.TransactionDate > '2010-01-01'

 

 

  你是否一眼就能看出来呢?

  

  答案将在文章中逐步揭晓~~~

  • 简单粗暴的添加索引

  看过我前面文章的看官们一定会发现我很喜欢用“简单粗暴”这个词,一是因为词汇量小文笔也差,真心用不出高大上的词儿! 再一个,你们不喜欢简单粗暴么~~干货最重要,不是么?

  

  首先我们看一下没有优化前的执行计划

  

  

  

  clustered index scan 这其实就是表扫描,不是table scan 只是因为表上有聚集索引

  可以看出这个查询俩表都使用了表扫描!  

  

  where 条件添加索引

  首先大多数人都知道 where 条件中的字段需要添加索引! 我们添加一下看看效果创建 

  在 bigproduct 表上创建 name 列索引 ,在bigtransactionhistory表上创建 TransactionDate 列索引。

  再次执行语句看一下效果!

  

  

  

  添加where索引以后可以看到以下几个现象

  1. bigproduct 从原来的clustered index scan 变成 index seek
  2. 另外多出来个KEY Lookup(clustered)
  3. bigproduct 上添加的索引起了作用,逻辑读bigproduct 由 601 变成 10。
  4. bigtransactionhistory 没啥变化啊 还是clustered index scan

  

  解释一下出现的现象 : 首先一点bigproduct 边添加的where 条件索引,起到了作用,执行的时候不是全表扫描了,逻辑读有明显的下降,出现的 KEY Lookup 是因为选择(select)的列,在索引中没有,而需要通过聚集索引再查找一次,再找一次也意味着多一部分开销!

  那么同样添加了where 条件索引的bigtransactionhistory 表为什么没起作用呢? 那是因为SQL优化器在选择计划的时候认为,不使用TransactionDate 列索引查找效率会更好! 

  真的么? 我们来验证一下,通过指定选择索引,来让优化器选择索引查找!

  

 

  

 

   强制使用索引以后,可以看出逻辑读由 14W 变成1961W,语句时间也变得很长,这就是优化器为什么不选用你加的索引!优化器还是很智能的吧。

 

  高能预警:优化器可不是什么时候都这么智能的...由于缓存计划或优化器抽风等原因,也会出现优化器用了这种索引,导致你的语句奇慢,读飙升直接影响到你的内存、磁盘、CPU资源!另外如果这样一条语句是系统中一条很频繁运行的语句,你的系统就挂了!没错就挂了!这就是开篇抛出的问题就是因为一条语句!

 

 

  消灭Key Lookup 添加select 字段

   这就是传说中的覆盖索引! 

   看到执行计划中存在Key Lookup 而且消耗占比很高,如上面强制索引的计划,那么我们就要想到的 在索引中包含那些SELECT 的列!如果消耗低,逻辑读少,如上面bigproduct 表中的Key Lookup 就可以忽略(如果你追求完美,也一样优化就可以了)。

   包含列的图形化创建 : @秋仙 特意给你的说明

   

   

   语句创建就是 :

   

复制代码
CREATE NONCLUSTERED INDEX TransactionDate包含ProductID_Quantity
ON [dbo].[bigTransactionHistory] ([TransactionDate])

------INCLUDE 就是包含列
INCLUDE ([ProductID],[Quantity])
GO
复制代码

 

 

 

   下面我们添加一下看看效果 :

   

 

   

 

  添加select 索引字段后可以看出的现象:

  1. 优化器自己选择了index seek
  2. bigtransactionhistory占比最高的Key Lookup消失了
  3. 逻辑读由原来无索引的14W变成1W
  4. bigtransactionhistory表还提示缺少索引?

   

   通过优化索引添加select 字段,我们看出语句又一次得到了提升 bigtransactionhistory 从表扫描变成索引查找,逻辑读由14W变成 1W!这是一个质的飞跃啊!

CREATE NONCLUSTERED INDEX TransactionDate包含ProductID_Quantity
ON [dbo].[bigTransactionHistory] ([TransactionDate])

------INCLUDE 就是包含列
INCLUDE ([ProductID],[Quantity])
GO

   那为什么还提示缺少索引呢? 创建一下试试吧!

  索引再优化加入表关联列

  按照提示我们创建索引 : 和上一个索引的不同 ProductID 列由包含列变成了索引列!

USE [AdventureWorks2012]
GO
CREATE NONCLUSTERED INDEX ProductID_TransactionDate包含Quantity
ON [dbo].[bigTransactionHistory] ([ProductID],[TransactionDate])
INCLUDE ([Quantity])

 

  我们看一下效果:

  

 

  

 

  再次优化索引以后可以看到以下几个现象

  1. bigtransactionhistory表还是索引查找index seek
  2. bigtransactionhistory依然没有了Key Lookup
  3. 两表关联的hash join 变成了nested loops
  4. 并行计划变成了串行
  5. 逻辑读又从1W 变成18

 

  又一次质的飞跃!读从原来的14W 变成1W 又变成18,这样大大减少了内存和IO的消耗,另外并行计划也变成了串行,无疑又减少了大量CPU的消耗!语句时间,我想这里就不用多说了吧?

  

  高能预警:这里所说的hash join,并行变串行,不懂的朋友可以在百度自行学习,这里只是针对当前语句的情况,不能一概而论!

 

 

 

  精简你的索引

  大家都知道,索引会导致update、insert、delete操作变慢!那么尽量精简你的索引就是一个很重要的话题了!

   上面的优化过程中我们创建了几个索引,以bigTransactionHistory为例来看一下:

  

   脚本这里就不贴了,其实我们最后创建的索引 ProductID_TransactionDate包含Quantity 已经包含了前两个索引,而且可以说无论任何类似语句都使用ProductID_TransactionDate包含Quantity 就可以了!

   那么我们就可以清除前两个索引!

    

   

 

 

 

 

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  至此语句的优化算是结束了,留下的就是bigproduct 依然有一个Key Lookup可以优化,可以仿照上面的继续优化,这里就不细说了。语句只是经过了简单的索引优化就从一辆2手QQ变成了法拉利,是不是很神奇?

  这就是索引的重要性!

 

  开篇小测试你做对了么?如果没做对那么这么请你自行模拟一个场景再现本篇的话题吧!

 

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  总结 : 往往一个系统的整体缓慢都是因为索引问题导致的,优化索引是对你系统最简单的保养!

      不要小看一条语句的威力,一条语句足可以让你的系统彻底无法工作!

     

     一个问题随之而来语句一条一条漫无目的的优化么?我怎么找出系统的问题语句?怎么样的一个优先级? 

     请参见前文 : Expert 诊断优化系列------------------语句调优三板斧

     后一篇我将使用 Expert for sqlserver  工具讲述怎么样针对重点语句调索引,喜欢的看官请mark了! 

Expert 诊断优化系列-------------针对重点语句调索引

 

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