SQL SERVER 的SQL语句优化方式小结

历经千辛万苦，终于将数据库服务器的CPU使用率从高负荷的超过50%（运行五个程序线程）甚至达到100%（运行十个程序线程）降低到了仅5%。在这一过程中，我深入并领悟了一些关键的门道。

对于SQL SERVER 2005的性能优化，有几个重要的工具不可忽视：SQL Server Profiler和数据库引擎优化顾问。这些工具极为实用，必须熟练掌握。在查询SQL语句时，打开“显示估计的执行计划”功能，这有助于分析每个执行步骤的情况。

初级的方法是，在CPU占用率高的时候，运行SQL Server Profiler，将记录的数据保存到文件中，然后利用数据库引擎优化顾问分析该文件，获取索引优化建议。但这种方法有时并不能提供我们所需要的优化方案。特别是在处理复杂的存储过程和多表联合查询时，就需要采用更深入的定位方法。

中级的做法是，再次运行SQL Server Profiler，将结果保存到一个新的数据库表中。运行一段时间后，通过执行特定SQL语句，可以选出运行时间长、CPU占用高或读数据过多的语句。一旦找到问题语句，就可以深入分析其执行计划。有时，即使一个index scan的执行项开销只占25%，也可能成为优化的重点。因为在实际优化过程中，我发现一个index scan的CPU和I/O开销可能远大于一个看似开销较大的键查找。

关于SQL语句执行的计划，初学者可能过于关注开销比例，但实际上这个指标有时会误导。在实际优化过程中，我发现即使一个index scan的开销比例不高，也可能是优化的重点。我们需要深入分析CPU和I/O的实际开销。

对于复杂的SQL语句，SQL SERVER会尝试通过重组WHERE后的语句来匹配索引。选中需要优化的步骤，进入“属性”并选择“谓词”，这部分就是需要优化的部分。在此基础上，我们可以手动建立索引。

在系统设计或优化过程中，需要注意一些问题。例如，尽量避免使用select from x where abc like '%x'类型的模糊查询，这会引起全量SCAN操作。应该寻找替代方式或用前置条件语句减少like查找的行数。尽量避免对大表数据进行select n from x where order by newid()的随机记录操作。newid()会读全量数据后再排序，占用大量CPU和读操作。可以考虑使用RAND()函数来实现。

值得注意的是，在SQL Server Profiler的记录中，Audit Logout可能会占用大量CPU和读写操作。这是某个链接在执行SQL语句过程中产生的总数，不必过于担心。当使用textdata is not null条件时，可以将Audit Logout隐去，以更好地关注实际的SQL语句优化。对于包含两个不同字段的OR语句，如where m=1 or n=1，可能会导致全表扫描。即便建立了m和n的索引，同样会引起scan。解决此问题的方法是分别为m和n建立单独的索引。

关于索引查找（Index Seek）和索引扫描（Index Scan），两者的差异及其背后的机制值得我们深入。当我们进行数据库查询时，往往需要定位到数据的具体位置，这一过程依赖于索引。索引查找是更为高效的方式，能够迅速定位到数据所在位置。而索引扫描则相对低效，它通常发生在索引字段使用不当的情况下，比如对一个联合索引中的部分字段进行查询时，就可能导致不必要的扫描。以实例说明，如果我们的数据库索引建立在字段A和B上，而查询时只涉及到字段A，那么就会引发索引扫描。为了优化这种情况，建议针对单独的字段A建立索引，以实现高效的索引查找。

至于数据库优化，这其中的学问可谓博大精深。在数据库设计阶段就应注意到一些关键要点。对于数据量较小的表，建立索引可能并不必要，尤其是当数据量仅有几百条记录时。在这种情况下，索引可能并不会带来显著的性能提升。当数据量上升至千级别乃至万级别时，建立索引的价值才真正显现。

数据库优化是一门深奥的艺术，要求我们在设计之初就具备前瞻性的思考。正确建立和使用索引是优化数据库性能的关键手段之一。通过深入理解数据库的工作原理和查询机制，我们可以更有效地利用索引来提高查询效率，从而极大地提升数据库的整体性能。在此基础上，我们才能确保数据库在面对日益增长的数据量时，依然能够保持高效稳定的运行。