SQL Server索引原则
具体出处不详。
如何让你的SQL运行得更快
---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个方面分别进行总结：
---- 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（< 1秒）。
---- 测试环境--
---- 主机：HP LH II
---- 主频：330MHZ
---- 内存：128兆
---- 操作系统：Operserver5.0.4
---- 数据库：Sybase11.0.3
一、不合理的索引设计
----例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：
---- 1.在date上建有一非个群集索引
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上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2.在date上的一个群集索引
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）
---- 分析：
---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范 围扫描，提高了查询速度。
---- 3.在place，date，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
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在这里，我不打算介绍使用SQL Server的窍门，也不能提供一个包治百病的方案，我所做的是总结一些经验----关于如何形成一个好的设计。� ......
1 --下面的代码生成长度为8的编号，编号以BH开头，其余6位为流水号。
2 --得到新编号的函数
3 CREATE FUNCTION f_NextBH()
4 RETURNS char(8)
5 AS
6 BEGIN
7 RETURN(SELECT 'BH'+RIGHT(1000001+ISNULL(RIGHT(MAX(BH),6),0),6) from tb WITH(XLOCK,PAGLOCK))
8 END
9 GO
10
11 --在表中 ......
新建学生-课程数据库的三个表:
学生表:Student(Sno,Sname,Ssex,Sage,Sdept) Sno为主码;
课程表:Course(Cno,Cname,Cpno,Credeit) Cno为主码;
学生选修表:SC(Sno,Cno,Grade) Sno,Cno,为主码;
Student
学号
Sno姓名
Sname性别
Ssex年龄
Sage所在系
Sdept
95001李勇男20CS
95002刘晨女19IS
95003王敏女18MA
95004 ......
大型系统的生产环境，一般情况下，我们评价一条查询是否有效率，更多的是关注逻辑 IO( 至于为什么，回头补一篇 ) 。我们常说，“要建彪悍的索引”、“要写高效的 SQL ”，其实最终目的就是在相同结果集情况下，尽可能减少逻辑 IO 。
1.1 where 条件的列上都得有统计信息。
......
我们先看 NestedLoop 和 MergeJoin 的算法（以下为引用，见 RicCC 的《 通往性能优化的天堂 - 地狱 JOIN 方法说明 》 ):
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NestedLoop:
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{
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