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利用 SQL Server 過濾索引提高查詢語句的性能分析

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Microsoft SQL Server 過濾索引(篩選索引)是指基于滿足特定條件的數(shù)據(jù)行進(jìn)行索引。與全表索引(默認(rèn)創(chuàng)建)相比,設(shè)計(jì)良好的篩選索引可以提高查詢性能、減少索引維護(hù)開銷并可降低索引存儲開銷。本文就給大家介紹一下 Microsoft SQL Server 中的過濾索引功能。

在創(chuàng)建過濾索引之前,我們需要了解它的適用場景。

  • 在某個字段中只有少量相關(guān)值需要查詢時,可以針對值的子集創(chuàng)建過濾索引。 例如,當(dāng)字段中的值大部分為 NULL 并且查詢只從非 NULL 值中進(jìn)行選擇時,可以為非 NULL 數(shù)據(jù)行創(chuàng)建篩選索引。 由此得到的索引與對相同字段定義的全表非聚集索引相比,前者更小且維護(hù)開銷更低。
  • 表中含有分類數(shù)據(jù)行時,可以為一種或多種類別的數(shù)據(jù)創(chuàng)建篩選索引。 通過將查詢范圍縮小為表的特定區(qū)域,這可以提高針對這些數(shù)據(jù)行的查詢性能。此外,由此得到的索引與全表非聚集索引相比,前者更小且維護(hù)開銷更低。

我們在創(chuàng)建索引時可以通過一個 WHERE 子句指定需要索引的數(shù)據(jù)行,從而創(chuàng)建一個過濾索引。例如,對于以下訂單表 orders:

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER,
  status VARCHAR(10)
);

BEGIN	
  DECLARE @counter INT = 1
  WHILE @counter = 1000000
  BEGIN
    INSERT INTO orders
    SELECT @counter, (rand() * 100000),
          CASE 
            WHEN (rand() * 100)1 THEN 'pending'
            WHEN (rand() * 100)>99 THEN 'shipped'
            ELSE 'completed'
          END
    SET @counter = @counter + 1
  END  
END;

訂單表中總共有 100 萬個訂單,通常絕大部分的訂單都處于完成狀態(tài)。一般情況下,我們只需要針對某個用戶未完成的訂單進(jìn)行查詢跟蹤,因此可以創(chuàng)建一個基于用戶編號和狀態(tài)的部分索引:

CREATE INDEX full_idx ON orders (customer_id, status);

然后我們查看以下查詢語句的執(zhí)行計(jì)劃:

SET STATISTICS PROFILE ON

SELECT * 
FROM orders
WHERE customer_id = 5043
AND status != 'completed';
id    |customer_id|status |
------+-----------+-------+
743436|       5043|pending|
947848|       5043|shipped|

Rows	Executes	StmtText	StmtId	NodeId	Parent	PhysicalOp	LogicalOp	Argument	DefinedValues	EstimateRows	EstimateIO	EstimateCPU	AvgRowSize	TotalSubtreeCost	OutputList	Warnings	Type	Parallel	EstimateExecutions
2	1	SELECT * FROM [orders] WHERE [customer_id]=@1 AND [status]>@2	1	1	0	NULL	NULL	NULL	NULL	1.405213	NULL	NULL	NULL	0.003283546	NULL	NULL	SELECT	0	NULL
2	1	  |--Index Seek(OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[full_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status]  'completed' OR [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status] > 'completed') ORDERED FORWARD)	1	2	1	Index Seek	Index Seek	OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[full_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status]  'completed' OR [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status] > 'completed') ORDERED FORWARD	[hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id], [hrdb].[dbo].[orders].[status]	1.405213	0.003125	0.0001585457	27	0.003283546	[hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id], [hrdb].[dbo].[orders].[status]	NULL	PLAN_ROW	0	1

輸出結(jié)果顯示查詢利用索引 full_idx 掃描查找所需的數(shù)據(jù)。

我們可以查看一下索引 full_idx 占用的空間大小:

SELECT ix.name AS "Index name",
SUM(sz.used_page_count) * 8/1024.0 AS "Index size (MB)"
FROM sys.dm_db_partition_stats AS sz
INNER JOIN sys.indexes AS ix ON sz.object_id = ix.object_id
AND sz.index_id = ix.index_id
INNER JOIN sys.tables tn ON tn.OBJECT_ID = ix.object_id
WHERE tn.name = 'orders'
GROUP BY ix.name;

Index name                  |Index size (MB)|
----------------------------+---------------+
full_idx                    |      26.171875|
PK__orders__3213E83F1E3B8A3B|      29.062500|

接下來我們再創(chuàng)建一個部分索引,只包含未完成的訂單數(shù)據(jù),從而減少索引的數(shù)據(jù)量:

CREATE INDEX partial_idx ON orders (customer_id)
WHERE status != 'completed';

索引 partial_idx 中只有 customer_id 字段,不需要 status 字段。同樣可以查看一下索引 partial_idx 占用的空間大小:

SELECT ix.name AS "Index name",
SUM(sz.used_page_count) * 8/1024.0 AS "Index size (MB)"
FROM sys.dm_db_partition_stats AS sz
INNER JOIN sys.indexes AS ix ON sz.object_id = ix.object_id
AND sz.index_id = ix.index_id
INNER JOIN sys.tables tn ON tn.OBJECT_ID = ix.object_id
WHERE tn.name = 'orders'
GROUP BY ix.name;

Index name                  |Index size (MB)|
----------------------------+---------------+
full_idx                    |      26.171875|
partial_idx                 |       0.289062|
PK__orders__3213E83F1E3B8A3B|      29.062500|

索引只有 0.29 MB,而不是 26 MB,因?yàn)榻^大多數(shù)訂單都處于完成狀態(tài)。

以下查詢顯式了適用過濾索引時的執(zhí)行計(jì)劃:

SELECT * 
FROM orders WITH ( INDEX ( partial_idx ) )
WHERE customer_id = 5043
AND status != 'completed';

Rows	Executes	StmtText	StmtId	NodeId	Parent	PhysicalOp	LogicalOp	Argument	DefinedValues	EstimateRows	EstimateIO	EstimateCPU	AvgRowSize	TotalSubtreeCost	OutputList	Warnings	Type	Parallel	EstimateExecutions
2	1	SELECT *   FROM orders WITH ( INDEX ( partial_idx ) )  WHERE customer_id = 5043  AND status != 'completed'	1	1	0	NULL	NULL	NULL	NULL	1.124088	NULL	NULL	NULL	0.03279812	NULL	NULL	SELECT	0	NULL
2	1	  |--Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([hrdb].[dbo].[orders].[id]))	1	2	1	Nested Loops	Inner Join	OUTER REFERENCES:([hrdb].[dbo].[orders].[id])	NULL	1.124088	0	4.15295E-05	24	0.03279812	[hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id], [hrdb].[dbo].[orders].[status]	NULL	PLAN_ROW	0	1
2	1	       |--Index Seek(OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[partial_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043)) ORDERED FORWARD)	1	3	2	Index Seek	Index Seek	OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[partial_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043)) ORDERED FORWARD, FORCEDINDEX	[hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]	9.935287	0.003125	0.0001679288	15	0.003292929	[hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]	NULL	PLAN_ROW	0	1
2	2	       |--Clustered Index Seek(OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[PK__orders__3213E83F1E3B8A3B]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[id]=[hrdb].[dbo].[orders].[id]) LOOKUP ORDERED FORWARD)	1	5	2	Clustered Index Seek	Clustered Index Seek	OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[PK__orders__3213E83F1E3B8A3B]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[id]=[hrdb].[dbo].[orders].[id]) LOOKUP ORDERED FORWARD, FORCEDINDEX	[hrdb].[dbo].[orders].[status]	1	0.003125	0.0001581	16	0.02946366	[hrdb].[dbo].[orders].[status]	NULL	PLAN_ROW	0	9.935287

我們比較通過 full_idx 和 partial_idx 執(zhí)行以下查詢的時間:

-- 300 ms
SELECT count(*)
FROM orders WITH ( INDEX ( full_idx ) )
WHERE status != 'completed';

-- 10 ms
SELECT count(*) 
FROM orders WITH ( INDEX ( partial_idx ) )
WHERE status != 'completed';

另外,過濾索引還可以用于實(shí)現(xiàn)其他的功能。例如,我們可以將索引 partial_idx 定義為唯一索引,從而實(shí)現(xiàn)每個用戶只能存在一個未完成訂單的約束。

DROP INDEX partial_idx ON orders;
TRUNCATE TABLE orders;

CREATE UNIQUE INDEX partial_idx ON orders (customer_id)
WHERE status != 'completed';

INSERT INTO orders(id, customer_id, status) VALUES (1, 1, 'pending');

INSERT INTO orders(id, customer_id, status) VALUES (2, 1, 'pending');
SQL 錯誤 [2601] [23000]: 不能在具有唯一索引“partial_idx”的對象“dbo.orders”中插入重復(fù)鍵的行。重復(fù)鍵值為 (1)。

用戶必須完成一個訂單之后才能繼續(xù)生成新的訂單。

通過以上介紹可以看出,過濾索引是一種經(jīng)過優(yōu)化的非聚集索引,尤其適用于從特定數(shù)據(jù)子集中選擇數(shù)據(jù)的查詢。

到此這篇關(guān)于利用 SQL Server 過濾索引提高查詢語句的性能分析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SQL Server索引提高語句性能內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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