SQL基础【二十、索引】(超细致版本,前理论,后实践,应对sql面试绰绰有余)(四)

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
RDS SQL Server Serverless,2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
简介: SQL基础【二十、索引】(超细致版本,前理论,后实践,应对sql面试绰绰有余)(四)

查询结果:


微信图片_20220110163152.png


看到了吗?直接可以定位到你的sql语句,优化去吧。还等什么呢?


5.4 缺失索引


缺失索引就是帮你查找你的数据库缺少什么索引,告诉你那些字段需要加上索引,这样你就可以根据提示添加你数据库缺少的索引了


SELECT TOP 10
[Total Cost] = ROUND(avg_total_user_cost * avg_user_impact * (user_seeks + user_scans),0)
, avg_user_impact
, TableName = statement
, [EqualityUsage] = equality_columns
, [InequalityUsage] = inequality_columns
, [Include Cloumns] = included_columns
FROM    sys.dm_db_missing_index_groups g
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats s
ON s.group_handle = g.index_group_handle
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details d
ON d.index_handle = g.index_handle
ORDER BY [Total Cost] DESC


查询结果如下:


微信图片_20220110163236.png


6  适当创建索引覆盖


假设你在Sales表(SelesID,SalesDate,SalesPersonID,ProductID,Qty)的外键列(ProductID)上创建了一个索引,假设ProductID列是一个高选中性列,那么任何在where子句中使用索引列(ProductID)的select查询都会更快,如果在外键上没有创建索引,将会发生全部扫描,但还有办法可以进一步提升查询性能。


 假设Sales表有10,000行记录,下面的SQL语句选中400行(总行数的4%):  


SELECT SalesDate, SalesPersonID FROM Sales WHERE ProductID = 112


我们来看看这条SQL语句在SQL执行引擎中是如何执行的:


 1)Sales表在ProductID列上有一个非聚集索引,因此它查找非聚集索引树找出ProductID=112的记录;


 2)包含ProductID = 112记录的索引页也包括所有的聚集索引键(所有的主键键值,即SalesID);


 3)针对每一个主键(这里是400),SQL Server引擎查找聚集索引树找出真实的行在对应页面中的位置;


 SQL Server引擎从对应的行查找SalesDate和SalesPersonID列的值。


 在上面的步骤中,对ProductID = 112的每个主键记录(这里是400),SQL Server引擎要搜索400次聚集索引树以检索查询中指定的其它列(SalesDate,SalesPersonID)。


 如果非聚集索引页中包括了聚集索引键和其它两列(SalesDate,,SalesPersonID)的值,SQL Server引擎可能不会执行上面的第3和4步,直接从非聚集索引树查找ProductID列速度还会快一些,直接从索引页读取这三列的数值。


 幸运的是,有一种方法实现了这个功能,它被称为“覆盖索引”,在表列上创建覆盖索引时,需要指定哪些额外的列值需要和聚集索引键值(主键)一起存储在索引页中。下面是在Sales 表ProductID列上创建覆盖索引的例子: 


CREATE INDEX NCLIX_Sales_ProductID--Index name


 ON dbo.Sales(ProductID)--Column on which index is to be created

 INCLUDE(SalesDate, SalesPersonID)--Additional column values to include


 应该在那些select查询中常使用到的列上创建覆盖索引,但覆盖索引中包括过多的列也不行,因为覆盖索引列的值是存储在内存中的,这样会消耗过多内存,引发性能下降。


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