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通過使用正確的search arguments來提高SQL Server數據庫的性能

編輯：關於SqlServer

原文地址：http://www.sqlpassion.at/archive/2014/04/08/improving-query-performance-by-using-correct-search-arguments/

今天的文章給大家談談在SQL Server上關於indexing的一個特定的性能問題。

問題

看看下面的簡單的query語句，可能你已經在你看到過幾百次了

-- Results in an Index Scan
SELECT * FROM Sales.SalesOrderHeader
WHERE YEAR(OrderDate) = 2005 AND MONTH(OrderDate) = 7
GO

上門的代碼查詢一個銷售信息，需要一個特定的月份和年份的，這不是很復雜。但是不幸的的事，這個qeury的效率不行，即使OrderDate這一列已經做了Non-Clustered Index。可以看看下面的qeury執行圖，你能看到Query Optimizer已經選擇了定義在列OrderDate下的Non-Clustered Index，但是SQL Server卻做了Index的一個完整掃描，而不是期待中的Seek operation。

這實際上不是SQL Server的限制，而是relational database都是這樣的。只要你對一個做了index的列（Search Argument）加了函數操作，數據庫引擎就必須再次掃描這個index，而不是去直接執行seek operation

解決方案

為了解決上門的問題，必須要避免在列上門直接應該函數，比如上面的問題可以用下面的代碼來代替

-- Results in an Index Seek
SELECT * FROM Sales.SalesOrderHeader
WHERE OrderDate >= '20050701' AND OrderDate < '20050801'
GO

我們重寫的這個query語句，能達到同樣的效果，不用函數MONTH了。從此query的執行圖來看，SQL Server執行了seek operation，在查詢的范圍內進行的scan。所以，如果你要在where查詢中用到函數，用到表達式的右側，來避免性能問題。比如下面的例子。

-- Results in an Index Scan
SELECT * FROM Sales.SalesOrderHeader
WHERE CAST(CreditCardID AS CHAR(4)) = '1347'
GO

這個query會使SQL Server掃描了整個Non-Clustered Index。所以當表變得更大的時候，這個擴展性等各方面就很差了。如果把函數放在表達式的右側，SQL Server就能執行seek operation了

-- Results in an Index Seek
SELECT * FROM Sales.SalesOrderHeader
WHERE CreditCardID = CAST('1347' AS INT)
GO

總結

通過今天的blog，我想你們已經認識到了不要在做過indexed的列上直接應用函數，不然SQL Server會掃描你整個index，而不是做seek operation。當你的表變得越來越大的時，你會崩潰的。

譯後記

這也是我在看微軟SQL Server認證考試Exam70-461的TrainingKit的時候，它書裡面反復強調的。簡單來講就是保證不要直接用函數作用在做過index的列上，要用函數的話，變通到表達式的右側來。至於為什麼會影響性能。因為我對index還不熟悉，我理解的不是很清晰。

我大概猜想如下，先記下，歡迎討論。

對某一個列做index，是不是類似對這一列的數據做一個hash映射，當在查找這一列的數據的時候，直接可以做O(1)的操作（是不是就是它講的seek operation）。如果對這一列使用了函數，SQL Server的機制就是不會重新做一個作用了函數後的列的hash，它就簡單的一個一個的比較了。是O(N)的操作了。