通过使用正确的search arguments来提高SQL Server数据库

今日文章主要了在SQL Server上关于indexing的一个特定性能问题，对于对SQL性能优化感兴趣的朋友们来说，这是一篇值得参考的文章。

在实际应用中，我们经常会遇到一些看似简单的查询，如从销售订单表中选择特定年份和月份的销售信息。尽管OrderDate列已经建立了非聚集索引，但查询效率却并不理想。查询优化器虽然选择了定义在OrderDate列的非聚集索引，但SQL Server却进行了完整的索引扫描，而不是我们所期望的seek操作。

实际上，这并不是SQL Server的限制，而是关系型数据库的通病。只要对已经建立索引的列（搜索参数）进行函数操作，数据库引擎就必须扫描整个索引，而不是直接执行seek操作。这种情况在实际应用中很常见，可能会对数据库性能产生严重影响。

为了解决这个问题，我们需要避免在索引列上直接应用函数。可以通过调整查询语句的方式来实现。例如，之前的查询语句可以通过调整函数的位置，避免在搜索参数中使用函数，从而提高查询效率。调整后的查询语句能够直接执行seek操作，在查询范围内进行扫描，提高性能。

还有一些其他常见的例子，如在信用卡ID上建立非聚集索引，并在查询时对其进行函数操作。这种情况下，SQL Server会进行整个索引的扫描，随着表数据的增大，性能问题会愈发严重。为了避免这种情况，可以将函数放在表达式的右侧，这样SQL Server就可以执行seek操作了。

通过对这些例子的分析，我们可以认识到在建立索引的列上直接应用函数会影响数据库性能。为了保证数据库的高效运行，我们应该避免在做过索引的列上直接应用函数。如果需要使用函数，可以尝试将函数放到表达式的右侧。

关于为什么会影响性能，我的理解是：对某一列建立索引，类似于对这一列的数据进行哈希映射，这样在查找这一列的数据时，可以直接进行O(1)的操作（即seek操作）。如果对这一列使用函数，SQL Server的机制可能不会对作用了函数后的列重新进行哈希，而是进行逐个比较，这样就变成了O(N)的操作，从而影响性能。

通过这篇文章的介绍，我们认识到了在SQL Server上关于indexing的性能问题，并通过一些实例展示了如何避免性能问题。希望这篇文章能对大家有所帮助，同时欢迎大家对文章中的内容进行讨论和。