SQL Server 性能调优4 之书写高效的查询

限制查询的行和列来提高性能

这条规则非常简单，这里就不细说了。

使用搜索可参数化判断(sargable conditions)来提高性能

Sargable 由 Search ARGument Able 简写而来，字面意思是搜索可参数化？还是比较晦涩哎…

总之使用Sargable判断可以帮助查询优化器更有效地利用索引，并提高采用 index seek 的可能性，我们先把所有的操作符分一下组。

Sargable操作符
=
>
>=
<
<=
BETWEEN
LIKE (通配符必须出现在最后，比如‘R%’)

非Sargable操作符
!=
!>
!<
<>
NOT EXISTS
IN
NOT IN
BETWEEN
LIKE (通配符出现在前面，比如'%R')
NOT LIKE
针对某列的函数

知道了这些你就可以在允许的场合下尽量使用Sargable操作（譬如用多个 OR 来替代 IN）

在判定中巧妙地利用计算操作来提高性能

WHERE 子句中针对列的计算操作会导致非Sargable，间接导致列上的索引无法被有效利用，所以应当尽量避免。不幸的是没有什么自动方法来帮助你找到这些地方，你必须手工检查查询脚本并利用性能工具来定位问题所在。

我们用 AdventureWorks2012 数据库中的两张表来做个例子：

[AdventureWorks2012].[HumanResources].[Employee]
[AdventureWorks2012].[HumanResources].[EmployeePayHistory]

我们第一个查询抽出 Employee 表的基本信息，并取得对应的 EmployeePayHistory 表中最新的数据，并且满足 HourlyRate*8<=152

SELECT
E.LoginID
,E.JobTitle
,E.BirthDate
,E.MaritalStatus
,E.Gender
,E.HireDate
,EP.HourlyRate
,EP.RateChangeDate
FROM [AdventureWorks2012].[HumanResources].[Employee] AS E
JOIN
(
Select
Max(BusinessEntityID) AS BusinessEntityID
,Max(RateChangeDate) AS RateChangeDate
,Rate AS HourlyRate
FROM
[AdventureWorks2012].[HumanResources].[EmployeePayHistory]
GROUP BY
Rate
) as EP
ON E.BusinessEntityID=EP.BusinessEntityID
WHERE EP.HourlyRate*8<=152

上面的查询在 WHERE 中进行<=判断前对列进行了一次数字计算（*8），该列上的索引就无法起效了。

对 WHERE 子句稍作修改，就可避免这个问题：

..
..
WHERE EP.HourlyRate<=152/8

修改后在 <= 判断前没有对列进行操作，所以列上的索引会起效。看一下前后的性能指标：



前一个查询占用了53%的开销，后一个占用了47%，两者相差数量级虽然不是非常大，但是随着表数据的增加，差异将逐渐扩大。

不在判定中对列进行函数操作来提高性能

与前一段的原理一样，WHERE 子句中针对列的函数操作会导致“非Sargable”，导致性能下降。这里就不重复举例了。

利用定义参照的完整性来改善性能

定义参照的完整性 （Declarative Referential Integrity），简称 DRI，指利用主键和外键来保证数据库的完整性/一致性。

经常遇到这样的情况：开发者在主表中建立了主键，并用这个主键到子表中去取关联数据，但却没有在子表中建立外键。实际上建立外键不但能帮助你保证数据库的完整性/一致性，还能提高查询关联数据时的性能，我们用一个示例来验证这个说法：

1.我们新建两张表

IF OBJECT_ID('ProductDemo') IS NOT NULL
DROP TABLE ProductDemo
GO
IF OBJECT_ID('ProductModelDemo') IS NOT NULL
DROP TABLE ProductModelDemo
GO
select * into ProductModelDemo from Production.ProductModel
select * into ProductDemo from Production.Product WHERE ProductModelID is not null
GO

2.在子表 ProductDemo 上声明 ProductModelID 为非空字段，并建立为主键

ALTER TABLE ProductDemo
ALTER COLUMN ProductModelID INT NOT NULL
GO

ALTER TABLE ProductDemo ADD CONSTRAINT [PK_ProductDemo_ProductID]
PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[ProductID] ASC
)
GO

3.在主表 ProductModelDemo: 上建立主键

ALTER TABLE ProductModelDemo ADD CONSTRAINT [PK_ProductModelDemo_
ProductModelID] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
ProductModelID ASC
)
GO

4.执行测试查询

SELECT
P.ProductID
,P.ProductModelID
FROM
ProductDemo AS P
JOIN
ProductModelDemo AS PM
ON
P.ProductModelID=PM.ProductModelID
WHERE
P.ProductID=680
GO

执行计划如下：



5.建立子父之间的外间关联

ALTER TABLE ProductDemo
WITH CHECK
ADD CONSTRAINT
FK_ProductDemo_ProductModelDemo_ProductModelID
FOREIGN KEY
(ProductModelID)
REFERENCES
ProductModelDemo(ProductModelID)
GO

再次执行第4步的查询，执行计划如下：



修改后的查询只需要在 ProductDemo 表上执行一次索引检索。

在外键字段上定义 NOT NULL，保证了子表中的数据必在父表中存在关联信息，优化器从而“信任”该子表（在不检索父表数据的情况下，不需要再去访问/检查父表）。

“信任”外键来获取性能改进

使用 sys.foreign_keys 系统视图能获取外键的信息，is_not_trusted 字段表示该外键是否被“信任”。

要建立被“信任”的外键可以在创建脚本中使用 WITH CHECK 参数，具体可参照前文的脚本。

备注

最后再添加几点：

尽可能多的指定查询筛选条件
可以不用 ORDER BY 尽量不用
GROUP BY 子句中的项目尽可能少，并尽可能取自同一个表
GROUP BY 子句中尽量用数字类型的字段，避免用文本
GROUP BY 和 ORDER BY 中的字段尽量取自同一个表