• Primary Key 字段的長度盡量小,能用 small integer 就不要用 integer。例如員工數(shù)據(jù)表,若能用員工編號當(dāng)主鍵,就不要用身分證號碼。
• 一般字段亦同。若該數(shù)據(jù)表要存放的數(shù)據(jù)不會超過 3 萬筆,用 small integer 即可,不必用 integer。
• 文字字段若長度固定,如:身分證號碼,就不要用 varchar 或 nvarchar,應(yīng)該用 char 或 nchar。
• 文字字段若長度不固定,如:地址,則該用 varchar 或 nvarchar。除了可節(jié)省存儲空間外,存取硬盤時也會較有效率。
• 設(shè)計字段時,若其值可有可無,最好也給一個默認值,并設(shè)成「不允許 NULL」(一般字段默認為「允許 NULL」)。因為 SQL Server 在存放和查詢有 NULL 的數(shù)據(jù)表時,會花費額外的運算動作 [2]。
• 若一個數(shù)據(jù)表的字段過多,應(yīng)垂直切割成兩個以上的數(shù)據(jù)表,并可用同名的 Primary Key 一對多連結(jié)起來,如:Northwind 的 Orders、Order Details 數(shù)據(jù)表。以避免在存取數(shù)據(jù)時,以「集簇索引 (clustered index)」掃描時會加載過多的數(shù)據(jù),或修改數(shù)據(jù)時造成互相鎖定或鎖定過久。
------------------------------
2、適當(dāng)?shù)亟⑺饕?/span>
• 記得自行幫 Foreign Key 字段建立索引,即使是很少被 JOIN 的數(shù)據(jù)表亦然。
• 替常被查詢或排序的字段建立索引,如:常被當(dāng)作 WHERE 子句條件的字段。
• 用來建立索引的字段,長度不宜過長,不要用超過 20 個 Byte 的字段,如:地址。
• 不要替內(nèi)容重復(fù)性高的字段建立索引,如:性別;反之,若重復(fù)性低的字段則適合建立索引,如:姓名。
• 不要替使用率低的字段建立索引,以免浪費硬盤空間。
• 不宜替過多字段建立索引,否則反而會影響到「INSERT、UPDATE、DELETE」的性能,尤其是以「OLTP (聯(lián)機事務(wù)處理;在線交易)」為主的網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。
• 若數(shù)據(jù)表存放的數(shù)據(jù)很少,就不必刻意建立索引。否則可能數(shù)據(jù)庫沿著存放索引的「樹狀結(jié)構(gòu)」(Balanced Tree) 去搜尋索引中的數(shù)據(jù),反而比掃描整個數(shù)據(jù)表還慢。
• 若查詢時符合條件的數(shù)據(jù)很多,則透過「非集簇索引 (non-clustered index)」搜尋的性能,反而 可能不如整個數(shù)據(jù)表逐筆掃描。
• 建立「集簇索引」的字段選擇至為重要,會影響到整個索引結(jié)構(gòu)的性能。要用來建立「集簇索引」的字段,務(wù)必選擇「整數(shù)」類型 (鍵值會較小)、唯一、不可為 NULL。
------------------------------
3、適當(dāng)?shù)厥褂盟饕?/span>
• 有些書籍會提到,使用「LIKE、%」做模糊查詢時,即使您已替某個字段建立索引 (如下方代碼的 CustomerID 字段),但以常量字符開頭才會使用到索引,若以萬用字符 (%) 開頭則不會使用索引,如下所示:
USE Northwind; GO SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID LIKE 'D%'; --使用索引 SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID LIKE '%D'; --不使用索引 |
在 SQL Server 2005 執(zhí)行完成后按 Ctrl + L,可檢閱如下圖的「執(zhí)行計劃」。

圖 1 可看出「查詢最佳化程序」有使用到索引做搜尋

圖 2 在此的「集簇索引」掃描,并未直接使用索引,性能上幾乎只等于掃描整個數(shù)據(jù)表
但經(jīng)版工反復(fù)測試,這種語法是否會使用到索引,抑或會逐筆掃描,并非絕對的。仍要看所下的查詢關(guān)鍵詞,以及字段內(nèi) 所存儲的數(shù)據(jù)內(nèi)容而定。但對于存儲數(shù)據(jù)筆數(shù)龐大的數(shù)據(jù)表,最好還是少用 LIKE 做模糊查詢。
• 以下的運算符會造成「負向查詢」,常會讓「查詢最佳化程序」無法有效地使用索引,最好能用其它運算符和語法改寫 (經(jīng)版工測試,并非有負向運算符,就絕對無法使用索引):
NOT 、 != 、 <> 、 !> 、 !< 、 NOT EXISTS 、 NOT IN 、 NOT LIKE
• 避免讓 WHERE 子句中的字段,去做字符串的串接或數(shù)字運算,否則可能導(dǎo)致「查詢最佳化程序」無法直接使用索引,而改采「集簇索引掃描」(經(jīng)版工測試并非絕對)。
• 數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù),會依照「集簇索引」字段的順序存放,因此當(dāng)您下 BETWEEN、GROUP BY、ORDER BY 時若有包含「集簇索引」字段,由于數(shù)據(jù)已在數(shù)據(jù)表中排序好,因此可提升查詢速度。
• 若使用「復(fù)合索引」,要注意索引順序上的第一個字段,才適合當(dāng)作過濾條件。
------------------------------
4、避免在 WHERE 子句中對字段使用函數(shù)
對字段使用函數(shù),也等于對字段做運算或串接的動作,一樣可能會讓「查詢最佳化程序」無法有效地使用索引。但真正對性能影響最重大的,是當(dāng)您的數(shù)據(jù)表內(nèi)若有 10 萬筆數(shù)據(jù),則在查詢時就需要呼叫函數(shù) 10 萬次,這點才是真正的性能殺手。程序員應(yīng)注意,在系統(tǒng)開發(fā)初期可能感覺不出差異,但當(dāng)系統(tǒng)上線且數(shù)據(jù)持續(xù)累積后,這些語法細節(jié)所造成的性能問題就會逐步浮現(xiàn)。
SELECT * FROM Orders WHERE DATEPART(yyyy, OrderDate) = 1996 AND DATEPART(mm, OrderDate)=7 可改成 SELECT * FROM Orders WHERE OrderDate BETWEEN '19960701' AND '19960731' |
SELECT * FROM Orders WHERE SUBSTRING(CustomerID, 1, 1) = 'D' 可改成 SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID LIKE 'D%' |
注意當(dāng)您在下 UPDATE、DELETE 語句時,若有采用 WHERE 子句,也應(yīng)符合上述原則。。
------------------------------
5、AND 與 OR 的使用
在 AND 運算中,「只要有一個」條件有用到索引 (如下方的 CustomerID),即可大幅提升查詢速度,如下圖 3 所示:
SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID='VINET' AND Freight=32.3800 --使用索引,會出現(xiàn)下圖 3 的畫面 |
SELECT * FROM Orders WHERE Freight=32.3800 --不使用索引,會出現(xiàn)上圖 2 的畫面 |
圖 3
但在 OR 運算中,則要「所有的」條件都有可用的索引,才能使用索引來提升查詢速度。因此 OR 運算符的使用必須特別小心。
若您將上方 AND 的范例,邏輯運算符改成 OR 的話,如下所示:
SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID='VINET' OR Freight=32.3800 |
由于無法有效地使用索引,也會出現(xiàn)圖 2 的畫面。
在使用 OR 運算符時,只要有一個條件 (字段) 沒有可用的索引,則其它所有的條件 (字段) 都有索引也沒用,只能如圖 2 般,把整個數(shù)據(jù)表或整個集簇索引都掃描過,以逐筆比對是否有符合條件的數(shù)據(jù)。
據(jù)網(wǎng)絡(luò)上文件的說法 [1],上述的 OR 運算語句,我們還可用 UNION 聯(lián)集適當(dāng)?shù)馗纳疲缦拢?/span>
SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID='VINET' UNION SELECT * FROM Orders WHERE Freight=32.3800 |
此時您再按 Ctrl + L 檢閱「執(zhí)行計劃」,會發(fā)現(xiàn)上半段的查詢會使用索引,但下半段仍用集簇索引掃描,對性能不無小補。
------------------------------
6、適當(dāng)?shù)厥褂米硬樵?/span>
相較于「子查詢 (Subquery)」,若能用 JOIN 完成的查詢,一般會比較建議使用后者。原因除了 JOIN 的語法較容易理解外,在多數(shù)的情況下,JOIN 的性能也會比子查詢較佳;但這并非絕對,也有的情況可能剛好相反。
我們知道子查詢可分為「獨立子查詢」和「關(guān)聯(lián)子查詢」兩種,前者指子查詢的內(nèi)容可單獨執(zhí)行,后者則無法單獨執(zhí)行,亦即外層查詢的「每一次」查詢動作都需要引用內(nèi)層查詢的數(shù)據(jù),或內(nèi)層查詢的「每一次」查詢動作都需要參考外層查詢的數(shù)據(jù)。
以下我們看一個比較極端的例子 [2]。若我們希望所有查詢出來的數(shù)據(jù),都能另外給一個自動編號,版工我在之前的文章「ASP.NET 數(shù)據(jù)分頁第一篇 - 探討分頁原理及 SQL Server 2005 的 ROW_NUMBER 函數(shù)」中有介紹過,可用 SQL Server 2005 中新增的 ROW_NUMBER 函數(shù)輕易地達成,且 ROW_NUMBER 函數(shù)還能再加上「分群 (PARTITION BY)」等功能,而且執(zhí)行性能極佳。

圖 4 將 Orders 數(shù)據(jù)表的 830 筆數(shù)據(jù)都撈出來,并在右側(cè)給一組自動編號
現(xiàn)在我們要如上圖 4 般,將 Northwind 數(shù)據(jù)庫中 Orders 數(shù)據(jù)表的 830 筆數(shù)據(jù)都撈出來,并自動給一組編號,若用 ROW_NUMBER 函數(shù)的寫法如下所示,而且性能極佳,只要 2 ms (毫秒),亦即千分之二秒。
SET STATISTICS TIME ON
SELECT OrderID, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY OrderID) AS 編號 FROM dbo.Orders |
但如果是傳統(tǒng)的「子查詢」寫法,或 輔以 AS 關(guān)鍵詞的「衍生數(shù)據(jù)表」的語法,寫法必須如下 (拷貝后在 SQL Server 中實際可執(zhí)行):
SET STATISTICS TIME ON
SELECT OrderID, (SELECT COUNT(*) FROM dbo.Orders AS 內(nèi)圈 WHERE 內(nèi)圈.OrderID <= 外圈.OrderID) AS 編號 FROM dbo.Orders AS 外圈 ORDER BY 編號 |
但這種舊寫法,會像先前所提到的,外層 (外圈) 查詢的「每一次」查詢動作都需要引用內(nèi)層 (內(nèi)圈) 查詢的數(shù)據(jù)。以上方示例而言,外層查詢的每一筆數(shù)據(jù),都要等內(nèi)層查詢「掃描整個數(shù)據(jù)表」并作比對和計數(shù),因此 830 筆數(shù)據(jù)每一筆都要重復(fù)掃描整個數(shù)據(jù)表 830 次,所耗用的時間也因此爆增至 170 ms。
若您用相同的寫法,去查詢 AdventureWorks 數(shù)據(jù)庫中,有 31,465 筆數(shù)據(jù)的 Sales.SalesOrderHeader 數(shù)據(jù)表,用 ROW_NUMBER 函數(shù)要 677 ms,還不到 1 秒鐘;但用子查詢的話,居然要高達 233,835 ms,將近快 4 分鐘的時間。
-- 用 ROW_NUMBER 的寫法,改查詢 AdventureWorks 數(shù)據(jù)庫 (31,465 筆數(shù)據(jù),要 677 ms,還不到 1 秒鐘)
SELECT SalesOrderID, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SalesOrderID) AS rownum FROM Sales.SalesOrderHeader |
-- 用「子查詢」的寫法,改查詢 AdventureWorks 數(shù)據(jù)庫 (31,465 筆數(shù)據(jù),要 233,835 ms,將近 4 分鐘)
SELECT SalesOrderID, (SELECT COUNT(*) FROM Sales.SalesOrderHeader AS 內(nèi)圈 WHERE 內(nèi)圈.SalesOrderID <= 外圈.SalesOrderID) AS 編號 FROM Sales.SalesOrderHeader AS 外圈 ORDER BY 編號 |
雖然這是較極端的范例,但由此可知子查詢的撰寫,在使用上不可不慎,尤其是「關(guān)聯(lián)子查詢」。程序員在系統(tǒng)開發(fā)初期、數(shù)據(jù)量還很少時感受不到此種 SQL 語法的重大陷阱;但等到系統(tǒng)上線幾個月或一兩年后,就會有反應(yīng)遲緩的現(xiàn)象, 不可不慎。
注:AS 關(guān)鍵詞及「衍生數(shù)據(jù)表」是 SQL Server 的語法,「衍生數(shù)據(jù)表」只會存在內(nèi)存中,AS 關(guān)鍵詞的作用是賦予一個別名。過去許多必須用暫存數(shù)據(jù)表或 View (視圖) 的情況,現(xiàn)在都可以用「衍生數(shù)據(jù)表」來取代,如此一來不但可以降低數(shù)據(jù)庫管理工作的負擔(dān),亦可提升查詢性能。
------------------------------
7、其他查詢技巧
• DISTINCT、ORDER BY 語法,會讓數(shù)據(jù)庫做額外的計算。此外「聯(lián)集」的使用,若沒有要剔除重復(fù)數(shù)據(jù)的需求,使用 UNION ALL 會比 UNION 更優(yōu),因為后者會加入類似 DISTINCT 的算法。
• 在 SQL Server 2005 中,存取數(shù)據(jù)庫對象時,最好明確指定該對象的「結(jié)構(gòu)描述 (Schema)」,也就是使用兩節(jié)式的名稱,如下方代碼所示。否則若呼叫者的預(yù)設(shè) Schema 不是 dbo,則 SQL Server 在執(zhí)行時,會先尋找該使用者預(yù)設(shè) Schema 所搭配的對象,找不到的話才會轉(zhuǎn)而使用預(yù)設(shè)的 dbo,會多耗費尋找的時間。因此若要執(zhí)行一個叫做 dbo.mySP1 的 Stored Procedure,應(yīng)使用以下的兩節(jié)式名稱:
------------------------------
8、盡可能用 Stored Procedure 取代應(yīng)用程序直接存取數(shù)據(jù)表
Stored Procedure 除了經(jīng)過事先編譯、性能較好以外,亦可節(jié)省 SQL 語句傳遞的網(wǎng)絡(luò)頻寬,也方便商業(yè)邏輯的重復(fù)使用。再搭配自訂函數(shù)和 View 的使用,將來若要修改數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)、重新切割或「反正規(guī)化」時亦較方便。
------------------------------
9、盡可能在數(shù)據(jù)來源層,就先過濾數(shù)據(jù)
使用 SELECT 語法時,盡量避免傳回所有的數(shù)據(jù)至前端而不設(shè)定 WHERE 等過濾條件。雖然 ASP.NET 中 SqlDataSource、ObjectDataSource 控件的 FilterExpression 可再做篩選,GridView 控件的 SortExpression 可再做排序,但會多消耗掉數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)資源、web server 的內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)頻寬。最好還是在數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)來源層,就先用 SQL 條件式或 Stored Procedure 篩選出所要的資料。有關(guān)這方面,網(wǎng)友們可參考版工我之前寫的「ASP.NET 數(shù)據(jù)分頁」系列的四篇帖子。
------------------------------
結(jié)論:
本文的觀念,不管是寫 SQL statement、Stored Procedure、自訂函數(shù)或 View 皆然。本文只是挑出程序員較容易犯的 SQL 語法性能問題,以期能在短時間瀏覽過本文后,在寫 ADO.NET 程序時能修正以往隨興的 SQL 語句撰寫習(xí)慣。文中提到的幾點,只不過是 SQL 語法性能議題的入門。市面上有很多更進階的書籍,例如:「The Art of SQL」、「SQL Tuning」,亦有針對 Oracle 或 SQL Server 數(shù)據(jù)庫撰寫的 performance tuning 相關(guān)書籍,有興趣者可自行翻閱。
------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------
參考文件:
[1] SQL 查詢最佳化 (網(wǎng)際烏托邦):
http://www.ithome.com.tw/plog/index.php?op=ViewArticle&articleId=5421&blogId=620
------------------------------
參考書籍:
[2] SQL Server 2005 Performance Tuning 效能調(diào)校 (臺灣書籍):
作者:胡百敬、姚巧枚、劉承修
出版社:悅知出版社
http://tlsj.tenlong.com.tw/WebModule/BookSearch/bookSearchViewAction.do?isbn=9789866761225&sid=41966
[3] SQL Server 2005 完全實戰(zhàn) (臺灣書籍):
作者:章立民
出版社:碁峰出版社
http://tlsj.tenlong.com.tw/WebModule/BookSearch/bookSearchViewAction.do?isbn=9789861810454&sid=31975
------------------------------
相關(guān)文件:
[4] 臺大醫(yī)院數(shù)據(jù)庫分割疏失,系統(tǒng)幾近停擺 (ITHome):
http://www.ithome.com.tw/itadm/article.php?c=43597
[5]] 當(dāng) DataGrid 遇見100 萬筆資料:
http://blog.sina.com.tw/4907/article.php?pbgid=4907&entryid=3921
[6] ASP.NET 2.0 GridView 范例集 - 「4-8-4、GridView 的效能」:
http://blog.csdn.net/Code6421/archive/2007/12/22/1958167.aspx
[7] 有關(guān)開啟頁面時,一次加載數(shù)千筆數(shù)據(jù)的性能問題:
http://www.blueshop.com.tw:80/board/show.asp?subcde=BRD200709141021458MV