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詳解SQL Server的聚焦過濾索引

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前言

這一節(jié)我們還是繼續(xù)講講索引知識(shí),前面我們聚集索引、非聚集索引以及覆蓋索引等,在這其中還有一個(gè)過濾索引,通過索引過濾我們也能提高查詢性能,簡(jiǎn)短的內(nèi)容,深入的理解。

過濾索引,在查詢條件上創(chuàng)建非聚集索引(1)

過濾索引是SQL 2008的新特性,被應(yīng)用在表中的部分行,所以利用過濾索引能夠提高查詢,相對(duì)于全表掃描它能減少索引維護(hù)和索引存儲(chǔ)的代價(jià)。當(dāng)我們?cè)谒饕蠎?yīng)用WHERE條件時(shí)就是過濾索引。也就是滿足如下格式:

CREATE NONCLUSTERED INDEX index name>
ON table> (columns>)
WHERE criteria>;
GO

下面我們來看一個(gè)簡(jiǎn)單的查詢

USE AdventureWorks2012
GO
SELECT SalesOrderDetailID, UnitPrice
FROM Sales.SalesOrderDetail
WHERE UnitPrice > 2000
GO

上述列中未建立任何索引,當(dāng)然除了SalesOrderDetailID默認(rèn)創(chuàng)建的聚集索引,這種情況下我們能夠猜想到其執(zhí)行的查詢計(jì)劃必然是主鍵創(chuàng)建的聚集索引掃描,如下

上述我們已經(jīng)說過此時(shí)未在查詢條件上創(chuàng)建索引,所以此時(shí)必然走的是主鍵創(chuàng)建的聚集索引,接下來我們首先在UnitPrice列上創(chuàng)建非聚集索引來提高查詢性能,

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_SalesOrderDetail_UnitPrice
ON Sales.SalesOrderDetail(UnitPrice)

此時(shí)我們?cè)賮肀容^二者查詢開銷

USE AdventureWorks2012
GO
DBCC FREEPROCCACHE
DBCC DROPCLEANBUFFERS
SELECT SalesOrderDetailID, UnitPrice
FROM AdventureWorks2012.Sales.SalesOrderDetail WITH(INDEX([PK_SalesOrderDetail_SalesOrderID_SalesOrderDetailID]))
WHERE UnitPrice > 2000
GO
SELECT SalesOrderDetailID, UnitPrice
FROM Sales.SalesOrderDetail WITH(INDEX([idx_SalesOrderDetail_UnitPrice]))
WHERE UnitPrice > 2000

此時(shí)在查詢條件上建立了非聚集索引之后,查詢開銷提升的非常明顯,提升達(dá)到了90%以上,因?yàn)榉蔷奂饕矔?huì)引用了主鍵創(chuàng)建的聚集索引,所以這個(gè)時(shí)候不會(huì)導(dǎo)致Bookmark Lookup或者Key Lookup查找。接下來我們我們?cè)偬砑右粋€(gè)帶有條件的非聚集索引即過濾索引

CREATE NONCLUSTERED INDEX idxwhere_SalesOrderDetail_UnitPrice
ON Sales.SalesOrderDetail(UnitPrice)
WHERE UnitPrice > 1000

此時(shí)我們?cè)賮砜纯磩?chuàng)建了過濾索引之后和之前非聚集索引性能開銷差異:

USE AdventureWorks2012
GO
DBCC FREEPROCCACHE
DBCC DROPCLEANBUFFERS
SELECT SalesOrderDetailID, UnitPrice
FROM AdventureWorks2012.Sales.SalesOrderDetail WITH(INDEX([idx_SalesOrderDetail_UnitPrice]))
WHERE UnitPrice > 2000
SELECT SalesOrderDetailID, UnitPrice
FROM Sales.SalesOrderDetail WITH(INDEX([idxwhere_SalesOrderDetail_UnitPrice]))
WHERE UnitPrice > 2000

此時(shí)我們知道創(chuàng)建的非聚集過濾索引與傳統(tǒng)創(chuàng)建的非聚集索引相比,我們的查詢接近減少了一半。

唯一過濾索引

唯一過濾索引對(duì)于所有列必須唯一且不為空(只允許一個(gè)NULL存在)也是非常好的解決方案,所以此時(shí)在創(chuàng)建唯一過濾索引時(shí)需要將NULL值除外,比如如下:

CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX uq_fix_Customers_Email
ON Customers(Email)
WHERE Email IS NOT NULL
GO

過濾索引結(jié)合INCLUDE

當(dāng)我們?cè)偬砑右粋€(gè)額外列時(shí),使用默認(rèn)主鍵創(chuàng)建的聚集索引時(shí),此時(shí)會(huì)走聚集索引掃描,然后我們?cè)诓樵儣l件上創(chuàng)建一個(gè)過濾索引,我們強(qiáng)制使用這個(gè)過濾索引時(shí),此時(shí)由于添加額外列,會(huì)導(dǎo)致需要返回到基表中再去獲取數(shù)據(jù),所以也就造成了Key Lookup查找,如下:

USE AdventureWorks2012
GO
SELECT SalesOrderDetailID, UnitPrice, UnitPriceDiscount
FROM Sales.SalesOrderDetail
WHERE UnitPrice > 2000
GO

此時(shí)我們需要用INCLUDE來包含額外列。

CREATE NONCLUSTERED INDEX [idx_SalesOrderDetail_UnitPrice] ON Sales.SalesOrderDetail(UnitPrice) INCLUDE(UnitPriceDiscount)

我們?cè)賱?chuàng)建一個(gè)過濾索引同時(shí)包括額外列

CREATE NONCLUSTERED INDEX [idxwhere_SalesOrderDetail_UnitPrice] ON Sales.SalesOrderDetail(UnitPrice) INCLUDE(UnitPriceDiscount)
WHERE UnitPrice > 2000

接下來再來執(zhí)行比較添加過濾索引和未添加過濾索引同時(shí)都包括了額外列的性能查詢差異。

SELECT SalesOrderDetailID, UnitPrice, UnitPriceDiscount
FROM AdventureWorks2012.Sales.SalesOrderDetail WITH(INDEX([idx_SalesOrderDetail_UnitPrice]))
WHERE UnitPrice > 2000 
SELECT SalesOrderDetailID, UnitPrice, UnitPriceDiscount
FROM Sales.SalesOrderDetail WITH(INDEX([idxwhere_SalesOrderDetail_UnitPrice]))
WHERE UnitPrice > 2000

此時(shí)性能用INCLUDE來包含額外列性能也得到了一定的改善。

過濾索引,在主鍵上創(chuàng)建非聚集索引(2)

在第一個(gè)案列中,我們可以直接在查詢列上創(chuàng)建非聚集索引,因?yàn)槠漕愋褪菙?shù)字類型,要是查詢條件是字符類型呢?首選現(xiàn)在我們先創(chuàng)建一個(gè)測(cè)試表

USE TSQL2012
GO
CREATE TABLE dbo.TestData 
(
  RowID    integer IDENTITY NOT NULL, 
  SomeValue  VARCHAR(max) NOT NULL,   
  StartDate  date NOT NULL,
  CONSTRAINT PK_Data_RowID
    PRIMARY KEY CLUSTERED (RowID)
);

添加10萬條測(cè)試數(shù)據(jù)

USE TSQL2012
GO
INSERT dbo.TestData WITH (TABLOCKX)
  (SomeValue, StartDate)
SELECT
  CAST(N.n AS VARCHAR(max)) + 'JeffckyWang',
  DATEADD(DAY, (N.n - 1) % 31, '20140101')
FROM dbo.Nums AS N
WHERE 
  N.n >= 1 
  AND N.n  100001;

如果我們需要獲取表TestData中SomeValue = 'JeffckyWang',此時(shí)我們想要在SomeValue上創(chuàng)建一個(gè)非聚集索引然后進(jìn)行過濾,如下

USE TSQL2012
GO
CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_noncls_somevalue
ON dbo.TestData(SomeValue)
WHERE SomeValue = 'JeffckyWang'

更新

SQL Server對(duì)創(chuàng)建索引大小有限制,最大是900字節(jié),上述直接寫的VARCHAR(MAX),所以會(huì)出錯(cuò),切記,切記。

此時(shí)我們?cè)谥麈I上創(chuàng)建非聚集索引,我們?cè)谥麈IRowID上創(chuàng)建一個(gè)過濾索引且SomeValue = 'JeffckyWang',然后返回?cái)?shù)據(jù),如下:

CREATE NONCLUSTERED INDEX idxwhere_noncls_somevalue
ON dbo.TestData(RowID)
WHERE SomeValue = 'JeffckyWang'

下面我們來對(duì)比建立過濾索引前后查詢計(jì)劃結(jié)果:

USE TSQL2012
GO
SELECT RowID, SomeValue, StartDate 
FROM dbo.TestData WITH(INDEX([idx_pk_rowid]))
WHERE SomeValue = 'JeffckyWang'
SELECT RowID, SomeValue, StartDate 
FROM dbo.TestData WITH(INDEX([idxwhere_noncls_somevalue]))
WHERE SomeValue = 'JeffckyWang'

然后結(jié)合之前所學(xué),移除Key Lookup,對(duì)創(chuàng)建的過濾索引進(jìn)行INCLUDE。

CREATE NONCLUSTERED INDEX [idxwhere_noncls_somevalue] ON dbo.TestData(RowID) INCLUDE(SomeValue,StartDate) 
WHERE SomeValue = 'JeffckyWang'

從這里看出,無論是對(duì)查詢條件創(chuàng)建過濾索引還是對(duì)主鍵創(chuàng)建過濾索引,我們都可以通過結(jié)合之前所學(xué)來提高查詢性能。

我們從開頭就一直在講創(chuàng)建過濾索引,那么創(chuàng)建過濾索引優(yōu)點(diǎn)的條件到底是什么?

(1)只能通過非聚集索引進(jìn)行創(chuàng)建。

(2)如果在視圖上創(chuàng)建過濾索引,此視圖必須是持久化視圖。

(3)不能在全文索引上創(chuàng)建過濾索引。

過濾索引的優(yōu)點(diǎn)

(1)減少索引維護(hù)成本:對(duì)于增、刪、改等操作不需要代價(jià)沒有那么昂貴,因?yàn)橐粋€(gè)過濾索引的重建不需要耗時(shí)太多時(shí)間。

(2)減少存儲(chǔ)成本:過濾索引的存儲(chǔ)占用空間很小。

(3)更精確的統(tǒng)計(jì):通過在WHERE條件上創(chuàng)建過濾索引比全表統(tǒng)計(jì)結(jié)果更加精確。

(4)優(yōu)化查詢性能:通過查詢計(jì)劃可以看出其高效性。

講到這里為止,一直陳述的是過濾索引的好處和優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)將其捧上天了,其實(shí)其缺點(diǎn)也是顯而易見。

過濾索引缺點(diǎn)

最大的缺點(diǎn)則是查詢條件的限制。其查詢條件僅限于

filter_predicate> ::=  
  conjunct> [ AND conjunct> ] 
conjunct> ::= 
  disjunct> | comparison>  
disjunct> ::= 
    column_name IN (constant ,...n)

過濾條件僅限于AND、|、IN。比較條件僅限于 { IS | IS NOT | = | > | != | > | >= | !> | | = | ! },所以如下利用LIKE不行

CREATE NONCLUSTERED INDEX [idxwhere_noncls_somevalue] ON dbo.TestData(RowID) INCLUDE(SomeValue,StartDate) 
WHERE SomeValue LIKE 'JeffckyWang%'

如下可以

USE AdventureWorks2012
GO
CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_SalesOrderDetail_ModifiedDate
ON Sales.SalesOrderDetail(ModifiedDate)
WHERE ModifiedDate >= '2008-01-01' AND ModifiedDate = '2008-01-07'
GO

如下卻不行

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_SalesOrderDetail_ModifiedDate
ON Sales.SalesOrderDetail(ModifiedDate)
WHERE ModifiedDate = GETDATE()
GO

變量對(duì)過濾索引影響

上述我們創(chuàng)建過濾索引在查詢條件上直接定義的字符串,如下:

CREATE NONCLUSTERED INDEX idxwhere_SalesOrderDetail_UnitPrice
ON Sales.SalesOrderDetail(UnitPrice)
WHERE UnitPrice > 1000

如果定義的是變量,利用變量來進(jìn)行比較會(huì)如何呢?首先我們創(chuàng)建一個(gè)過濾索引

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_SalesOrderDetail_ProductID 
ON Sales.SalesOrderDetail (ProductID)
WHERE ProductID = 870

利用變量來和查詢條件比較,強(qiáng)制使用過濾索引(默認(rèn)情況下走聚集索引)

USE AdventureWorks2012
GO
DECLARE @ProductID INT 
SET @ProductID = 870 
SELECT ProductID 
FROM Sales.SalesOrderDetail WITH(INDEX([idx_SalesOrderDetail_ProductID]))
WHERE ProductID = @ProductID

查看查詢執(zhí)行計(jì)劃結(jié)果卻出錯(cuò)了,此時(shí)我們需要添加OPTION重新編譯,如下:

USE AdventureWorks2012
GO
DECLARE @ProductID INT 
SET @ProductID = 870 
SELECT ProductID 
FROM Sales.SalesOrderDetail
WHERE ProductID = @ProductID
OPTION(RECOMPILE)

上述利用變量來查詢最后通過OPTION重新編譯在SQL Server 2012中測(cè)試好使,至于其他版本未知,參考資料【The Pains of Filtered Indexes】。

總結(jié)

本節(jié)我們學(xué)習(xí)了通過過濾索引來提高查詢性能,同時(shí)也給出了其不同的場(chǎng)景以及其使用優(yōu)點(diǎn)和明顯的缺點(diǎn)。簡(jiǎn)短的內(nèi)容,深入的理解,我們下節(jié)再會(huì),good night。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來一定的幫助,如果有疑問大家可以留言交流,同時(shí)也希望多多支持腳本之家!

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