人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注於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往往來自於不恰當的索引設計、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後，其運行速度有了明顯地提高！
下面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）
---- 分析：---- 在群集索引下，數據在物理上按順序在數據頁上，重復值也排列在一起，因而在范圍查找時，可以先找到這個范圍的起末點，且只在這個范圍內掃描數據頁，避免了大范圍掃描，提高了查詢速度。
---- 3.在place，date，amount上的組合索引
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 >'19990901' and place in ('BJ, 'SH')（< 1秒）
---- 分析：---- 這是一個不很合理的組合索引，因為它的前導列是place，第一和第二條SQL沒有引用place，因此也沒有利用上索引；第三個SQL使用了place，且引用的所有列都包含在組合索引中，形成了索引覆蓋，所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date，place，amount上的組合索引
select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date（11秒）
select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）
---- 分析：---- 這是一個合理的組合索引。它將date作為前導列，使每個SQL都可以利用索引，並且在第一和第三個SQL中形成了索引覆蓋，因而性能達到了最優。
---- 5.總結：----
缺省情況下建立的索引是非群集索引，但有時它並不是最佳的；合理的索引設計要建立在對各種查詢的分析和預測上。
一般來說：
①.有大量重復值、且經常有范圍查詢（between, >,< ，>=,< =）和order by、group by發生的列，可考慮建立群集索引；
②.經常同時存取多列，且每列都含有重復值可考慮建立組合索引；
③.組合索引要盡量使關鍵查詢形成索引覆蓋，其前導列一定是使用最頻繁的列。
二、不充份的連接條件：
例：表card有7896行，在card_no上有一個非聚集索引，表account有191122行，在account_no上有一個非聚集索引，試看在不同的表連接條件下，兩個SQL的執行情況：
select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no and a.account_no=b.account_no（< 1秒）
---- 分析：---- 在第一個連接條件下，最佳查詢方案是將account作外層表，card作內層表，利用card上的索引，其I/O次數可由以下公式估算為：
外層表account上的22541頁+（外層表account的191122行*內層表card上對應外層表第一行所要查找的3頁）=595907次I/O
在第二個連接條件下，最佳查詢方案是將card作外層表，account作內層表，利用account上的索引，其I/O次數可由以下公式估算為：外層表card上的1944頁+（外層表card的7896行*內層表account上對應外層表每一行所要查找的4頁）= 33528次I/O
可見，只有充份的連接條件，真正的最佳方案才會被執行。
總結：
1.多表操作在被實際執行前，查詢優化器會根據連接條件，列出幾組可能的連接方案並從中找出系統開銷最小的最佳方案。連接條件要充份考慮帶有索引的表、行數多的表；內外表的選擇可由公式：外層表中的匹配行數*內層表中每一次查找的次數確定，乘積最小為最佳方案。
2.查看執行方案的方法-- 用set showplanon，打開showplan選項，就可以看到連接順序、使用何種索引的信息；想看更詳細的信息，需用sa角色執行dbcc(3604,310,302)。
三、不可優化的where子句
1.例：下列SQL條件語句中的列都建有恰當的索引，但執行速度卻非常慢：
select * from record wheresubstring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record whereamount/30< 1000（11秒）
select * from record whereconvert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）
分析：
where子句中對列的任何操作結果都是在SQL運行時逐列計算得到的，因此它不得不進行表搜索，而沒有使用該列上面的索引；
如果這些結果在查詢編譯時就能得到，那麼就可以被SQL優化器優化，使用索引，避免表搜索，因此將SQL重寫成下面這樣：
select * from record where card_no like'5378%'（< 1秒）
select * from record where amount< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'（< 1秒）
你會發現SQL明顯快起來！
2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，請看下面這個SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')（23秒）
分析：---- where條件中的'in'在邏輯上相當於'or'，所以語法分析器會將in ('0','1')轉化為id_no ='0' or id_no='1'來執行。
我們期望它會根據每個or子句分別查找，再將結果相加，這樣可以利用id_no上的索引；
但實際上（根據showplan）,它卻采用了"OR策略"，即先取出滿足每個or子句的行，存入臨時數據庫的工作表中，再建立唯一索引以去掉重復行，最後從這個臨時表中計算結果。因此，實際過程沒有利用id_no上索引，並且完成時間還要受tempdb數據庫性能的影響。
實踐證明，表的行數越多，工作表的性能就越差，當stuff有620000行時，執行時間竟達到220秒！還不如將or子句分開：
select count(*) from stuff where id_no='0'select count(*) from stuff where id_no='1'
得到兩個結果，再作一次加法合算。因為每句都使用了索引，執行時間只有3秒，在620000行下，時間也只有4秒。
或者，用更好的方法，寫一個簡單的存儲過程：
create proc count_stuff asdeclare @a intdeclare @b intdeclare @c intdeclare @d char(10)beginselect @a=count(*) from stuff where id_no='0'select @b=count(*) from stuff where id_no='1'endselect @c=@a+@bselect @d=convert(char(10),@c)print @d
直接算出結果，執行時間同上面一樣快！
---- 總結：----
可見，所謂優化即where子句利用了索引，不可優化即發生了表掃描或額外開銷。
1.任何對列的操作都將導致表掃描，它包括數據庫函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。
2.in、or子句常會使用工作表，使索引失效；如果不產生大量重復值，可以考慮把子句拆開；拆開的子句中應該包含索引。
3.要善於使用存儲過程，它使SQL變得更加靈活和高效。
從以上這些例子可以看出，SQL優化的實質就是在結果正確的前提下，用優化器可以識別的語句，充份利用索引，減少表掃描的I/O次數，盡量避免表搜索的發生。其實SQL的性能優化是一個復雜的過程，上述這些只是在應用層次的一種體現，深入研究還會涉及數據庫層的資源配置、網絡層的流量控制以及操作系統層的總體設計。
1、開發人員如果用到其他庫的Table或View，務必在當前庫中建立View來實現跨庫操作，最好不要直接使用“databse.dbo.table_name”，因為sp_depends不能顯示出該SP所使用的跨庫table或view，不方便校驗。
2、開發人員在提交SP前，必須已經使用set showplan on分析過查詢計劃，做過自身的查詢優化檢查。
3、高程序運行效率，優化應用程序，在SP編寫過程中應該注意以下幾點：
a) SQL的使用規范：
i. 盡量避免大事務操作，慎用holdlock子句，提高系統並發能力。
ii. 盡量避免反復訪問同一張或幾張表，尤其是數據量較大的表，可以考慮先根據條件提取數據到臨時表中，然後再做連接。
iii. 盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該改寫；如果使用了游標，就要盡量避免在游標循環中再進行表連接的操作。
iv. 注意where字句寫法，必須考慮語句順序，應該根據索引順序、范圍大小來確定條件子句的前後順序，盡可能的讓字段順序與索引順序相一致，范圍從大到小。
v. 不要在where子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
vi. 盡量使用exists代替select count(1)來判斷是否存在記錄，count函數只有在統計表中所有行數時使用，而且count(1)比count(*)更有效率。
vii. 盡量使用“>=”，不要使用“>”。
viii. 注意一些or子句和union子句之間的替換
ix. 注意表之間連接的數據類型，避免不同類型數據之間的連接。
x. 注意存儲過程中參數和數據類型的關系。
xi. 注意insert、update操作的數據量，防止與其他應用沖突。如果數據量超過200個數據頁面（400k），那麼系統將會進行鎖升級，頁級鎖會升級成表級鎖。
b) 索引的使用規范：
i. 索引的創建要與應用結合考慮，建議大的OLTP表不要超過6個索引。
ii. 盡可能的使用索引字段作為查詢條件，尤其是聚簇索引，必要時可以通過index index_name來強制指定索引
iii. 避免對大表查詢時進行table scan，必要時考慮新建索引。
iv. 在使用索引字段作為條件時，如果該索引是聯合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用。
v. 要注意索引的維護，周期性重建索引，重新編譯存儲過程。
c) tempdb的使用規范：
i. 盡量避免使用distinct、order by、group by、having、join、***pute，因為這些語句會加重tempdb的負擔。
ii. 避免頻繁創建和刪除臨時表，減少系統表資源的消耗。
iii. 在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用select into代替create table，避免log，提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，建議先create table，然後insert。
iv. 如果臨時表的數據量較大，需要建立索引，那麼應該將創建臨時表和建立索引的過程放在單獨一個子存儲過程中，這樣才能保證系統能夠很好的使用到該臨時表的索引。
v. 如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先truncate table，然後drop table，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
vi. 慎用大的臨時表與其他大表的連接查詢和修改，減低系統表負擔，因為這種操作會在一條語句中多次使用tempdb的系統表。
d) 合理的算法使用：
根據上面已提到的SQL優化技術和ASE Tuning手冊中的SQL優化內容,結合實際應用,采用多種算法進行比較,以獲得消耗資源最少、效率最高的方法。具體可用ASE調優命令：set statistics io on, set statistics time on , set showplan on 等
