SQL Server优化如何通过3个阶段来完成？

以下的文章主要是介绍SQL Server优化如何通过3个阶段来完成，查询分析、索引选择以及合并选择。以下就是正文的主要内容的详细内容的介绍，望会大家以后的学习或是工作中带来很大的帮助。

1.查询分析

在查询分析阶段，SQL Server优化器查看每一个由正规查询树代表的子句，并判断它是否能被优化。SQL Server优化一般会尽量优化那些限制扫描的子句。例如，搜索和/或合并子句。但是不是所有合法的SQL语法都可以分成可优化的子句，如含有SQL不等关系符“<>”的子句。

因为“<>”是1个排斥性的操作符，而不是1个包括性的操作符，所在扫描整个表之前无法确定子句的选择范围会有多大。当1个关系型查询中含有不可SQL Server优化的子句时，执行计划用表扫描来访问查询的这个部分，对于查询树中可优化的SQL Server子句，则由优化器执行索引选择。

2.索引选择

对于每个可优化的子句，优化器都查看数据库系统表，以确定是否有相关的索引能用于访问数据。只有当索引中的列的1个前缀与查询子句中的列完全匹配时，这个索引才被认为是有用的。因为索引是根据列的顺序构造的，所以要求匹配是精确的匹配。

对于分簇索引，原来的数据也是根据索引列顺序排序的。想用索引的次要列访问数据，就像想在 *** 本中查找所有姓为某个姓氏的条目一样，排序基本上没有什么用，因为你还是得查看每一行以确定它是否符合条件。假如1个子句有可用的索引，那么优化器就会为它确定选择性。

所以在设计过程中，要根据查询设计准则仔细检查所有的查询，以查询的优化特点为基础设计索引。

(1)比较窄的索引具有比较高的效率。对于比较窄的索引来说，每页上能存放较多的索引行，而且索引的级别也较少。所以，缓存中能放置更多的索引页，这样也减少了I/O操作。

(2)SQL Server优化器能分析大量的索引和合并可能性。所以与较少的宽索引相比，较多的窄索引能向优化器提供更多的选择。但是不要保留不必要的索引，因为它们将增加存储和维护的开支。对于复合索引、组合索引或多列索引，SQL Server优化器只保留最重要的列的分布统计信息，这样，索引的第1列应该有很大的选择性。

(3)表上的索引过多会影响UPDATE、INSERT和DELETE的性能，因为所有的索引都必须做相应的调整。另外，所有的分页操作都被记录在日志中，这也会增加I/O操作。

(4)对1个经常被更新的列建立索引，会严重影响性能。

(5)由于存储开支和I/O操作方面的原因，较小的自组索引比较大的索引性能更好一些。但它的缺点是要维护自组的列。

(6)尽量分析出每一个重要查询的使用频度，这样可以找出使用最多的索引，然后可以先对这些索引进行适当的优化。

(7)查询中的WHERE子句中的任何列都很可能是个索引列，因为优化器重点处理这个子句。

(8)对小于1个范围的小型表进行索引是不划算的，因为对于小表来说表扫描往往更快而且费用低。

(9)与“ORDER BY”或“GROUP BY”一起使用的列一般适于做分族索引。假如“ORDER BY”命令中用到的列上有分簇索引，那么就不会再生成1个工作表了，因为行已经排序了。“GROUP BY”命令则一定产生1个工作表。

(10)分簇索引不应该构造在经常变化的列上，因为这会引起整行的移动。在实现大型交易处理系统时，尤其要注意这一点，因为这些系统中数据往往是频繁变化的。

3.合并选择

当索引选择结束，并且所有的子句都有了一个基于它们的访问计划的处理费用时，优化器开始执行合并选择。合并选择被用来找出一个用于合并子句访问计划的有效顺序。为了做到这一点，优化器比较子句的不同排序，然后选出从物理磁盘I/O的角度看处理费用更低的合并计划。

因为子句组合的数量会随着查询的复杂度极快地增长，SQL Server查询优化器使用树剪枝技术来尽量减少这些比较所带来的开支。当这个合并选择阶段结束时，SQL Server优化查询优化器已经生成了1个基于费用的查询执行计划，这个计划充分利用了可用的索引，并以最小的系统开支和良好的执行性能访问原来的数据。

3.2　高效的查询选择

从以上查询优化的3个阶段不难看出，设计出物理I/O和逻辑I/O最少的方案并掌握好处理器时间和I/O时间的平衡，是高效查询设计的主要目标。也就是说，希望设计出这样的查询:充分利用索引、磁盘读写最少、更高效地利用了内存和CPU资源。

以下建议是从SQL Server优化器的优化策略中总结出来的，对于设计高效的查询是很有帮助的。

1.假如有独特的索引，那么带有“=”操作符的WHERE子句性能更好，其次是封闭的区间(范围)，再其次是开放的区间。

2.从数据库访问的角度看，含有不连续连接词(OR和IN)的WHERE子句一般来说性能不会太好。所以，优化器可能会采用R策略，这种策略会生成1个工作表，其中含有每个可能匹配的执行的标识符，优化器把这些行标志符(页号和行号)看做是指向1个表中匹配的行的“动态索引”。优化器只需扫描工作表，取出每一个行标志符，再从数据表中取得相应的行，所以R策略的代价是生成工作表。

3.包含NOT、<>、或!　=的WHERE子句对于SQL Server优化器的索引选择来说没有什么用处。因为这样的子句是排斥性的，而不是包括性的，所以在扫描整个原来数据表之前无法确定子句的选择性。

4.限制数据转换和串操作，优化器一般不会根据WHERE子句中的表达式和数据转换式生成索引选择。例如:

paycheck * 12>36000 or substring(lastname,1,1)=“L” 

假如该表建立了针对paycheck和lastname的索引，就不能利用索引进行优化，可以改写上面的条件表达式为:

paycheck<36000/12 or lastname like “L%” 

5.WHERE子句中的本地变量被认为是不被优化器知道和考虑的，例外的情况是定义为储备过程输入参数的变量。

6.假如没有包含合并子句的索引，那么优化器构造1个工作表以存放合并中最小的表中的行。然后再在这个表上构造1个分簇索引以完成一个高效的合并。这种作法的代价是工作表的生成和随后的分族索引的生成，这个过程叫REFORMATTING。

所以应该注意RAM中或磁盘上的数据库tempdb的大小(除了SELECT INTO语句)。另外，假如这些类型的操作是很常见的，那么把tempdb放在RAM中对于提高性能是很有好处的。

4　性能优化的其他考虑

上面列出了影响SQL Server优化的一些主要因素，实际上远不止这些。操作系统的影响也很大，在Windows NT下，文件系统的选择、 *** 协议、开启的服务、SQL Server的优先级等选项也不同程度上影响了SQL Server的性能。

影响性能的因素是如此的多，而应用又各不相同，找出1个通用的SQL Server优化方案是不现实的，在系统开发和维护的过程中必须针对运行的情况，不断加以调整。事实上，绝大部分的优化和调整工作是在与客户端独立的服务器上进行的，因此也是现实可行的。