利用索引来提高速度

1、AND 操作

　　CREATE TABLE [dbo].[member](
　　[member_no] [dbo].[numeric_id] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
　　[lastname] [dbo].[shortstring] NOT NULL,
　　[firstname] [dbo].[shortstring] NOT NULL,
　　[middleinitial] [dbo].[letter] NULL,
　　[street] [dbo].[shortstring] NOT NULL,
　　[city] [dbo].[shortstring] NOT NULL,
　　[state_prov] [dbo].[statecode] NOT NULL,
　　[country] [dbo].[countrycode] NOT NULL,
　　[mail_code] [dbo].[mailcode] NOT NULL,
　　[phone_no] [dbo].[phonenumber] NULL,
　　[photograph] [image] NULL,
　　[issue_dt] [datetime] NOT NULL DEFAULT (getdate()),
　　[expr_dt] [datetime] NOT NULL DEFAULT (dateadd(year,1,getdate())),
　　[region_no] [dbo].[numeric_id] NOT NULL,
　　[corp_no] [dbo].[numeric_id] NULL,
　　[prev_balance] [money] NULL DEFAULT (0),
　　[curr_balance] [money] NULL DEFAULT (0),
　　[member_code] [dbo].[status_code] NOT NULL DEFAULT (' ')

　　这个表具备下面的四个索引：

索引名	细节	索引的列
member_corporation_link	nonclustered located on PRIMARY	corp_no
member_ident	clustered, unique, primary key located on PRIMARY	member_no
member_region_link	nonclustered located on PRIMARY	region_no
MemberFirstName	nonclustered located on PRIMARY	firstname

　　当我们执行下面的SQL查询时候，　　

SELECT m.Member_No, m.FirstName, m.Region_NoFROM dbo.Member AS mWHERE m.FirstName LIKE 'K%' AND m.Region_No > 6 AND m.Member_No < 5000go

　　SQL Server 会根据索引方式，优化成下面方式来执行。

select a.Member_No,a.FirstName,b.Region_No
from
(select m.Member_No, m.FirstName from dbo.Member AS m 
where m.FirstName LIKE 'K%' and m.Member_No < 5000) a , 
-- 这个查询可以直接使用 MemberFirstName 非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列
-- 实际执行时，只需要 逻辑读取 3 次

(SELECT m.Member_No, m.Region_No from dbo.Member AS m
where m.Region_No > 6) b

-- 这个查询可以直接使用 member_region_link 非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列
-- 实际执行时，只需要 逻辑读取 10 次

where a.Member_No = b.Member_No

　　不信，你可以看这两个SQL 的执行计划，以及逻辑读信息，都是一样的。

　　

　　其实上面的SQL，如果优化成下面的方式，实际的逻辑读消耗也是一样的。为何SQL Server 不会优化成下面的方式。是因为 and 操作符优化的另外一个原则。

　　1/26 的数据和 1/6 的数据找交集的速度要比 1/52 的数据和 1/3 的数据找交集速度要慢。

select a.Member_No,a.FirstName,b.Region_No
from
(select m.Member_No, m.FirstName from dbo.Member AS m
where m.FirstName LIKE 'K%'    
-- 1/26 数据
) a,

(SELECT m.Member_No, m.Region_No from dbo.Member AS m
where m.Region_No > 6 and m.Member_No < 5000
-- 1/3 * 1/ 2 数据
) b
where a.Member_No = b.Member_No

　　当然，我们要学习SQL 如何优化的话，就会用到查询语句中的一个功能，指定查询使用哪个索引来进行。

　　比如下面的查询语句

SELECT m.Member_No, m.FirstName, m.Region_No
FROM dbo.Member AS m WITH (INDEX (0))
WHERE m.FirstName LIKE 'K%' 
        AND m.Region_No > 6 
        AND m.Member_No < 5000
go

SELECT m.Member_No, m.FirstName, m.Region_No
FROM dbo.Member AS m WITH (INDEX (1))
WHERE m.FirstName LIKE 'K%' 
        AND m.Region_No > 6 
        AND m.Member_No < 5000
go
SELECT m.Member_No, m.FirstName, m.Region_No
FROM dbo.Member AS m WITH (INDEX (MemberCovering3))
WHERE m.FirstName LIKE 'K%' 
        AND m.Region_No > 6 
        AND m.Member_No < 5000
go
SELECT m.Member_No, m.FirstName, m.Region_No
FROM dbo.Member AS m WITH (INDEX (MemberFirstName, member_region_link))
WHERE m.FirstName LIKE 'K%' 
        AND m.Region_No > 6 
        AND m.Member_No < 5000
go

　　这里 Index 计算符可以是 0 ，1， 指定的一个或者多个索引名字。对于 0 ，1 的意义如下：

　　如果存在聚集索引，则 INDEX(0) 强制执行聚集索引扫描，INDEX(1) 强制执行聚集索引扫描或查找(使用性能最高的一种)。

　　如果不存在聚集索引，则 INDEX(0) 强制执行表扫描，INDEX(1) 被解释为错误。

　　总结知识点：

　　简单来说，我们可以这么理解：SQL Server 对于每一条查询语句。会根据实际索引情况(sysindexes 系统表中存储这些信息)，分析每种组合可能的成本。然后选择它认为成本最小的一种。作为它实际执行的计划。成本代价计算的一个主要组成部分是逻辑I/O的数量，特别是对于单表的查询。

　　AND 操作要满足所有条件，这样，经常会要求对几个数据集作交集。数据集越小，数据集的交集计算越节省成本。