索引的应用有一定规律可寻，但其和实际情况的结合更紧密，只有在具体的应用环境里，才能体会到索引应用的奥妙，现录各种索引应用案例于此，供体会。


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案例一 群集索引的应用>表record有620000行，有字段date, amount, place等

　1. 在date上建有一非个群集索引　　select count(*) from record where date > ‘19991201′ and date 2000 (25秒)

　　select date,sum(amount) from record group by date (55秒)

　　select count(*) from record where date > ‘19990901′ and place in (’BJ’,'SH’) (27秒)

　　分析：
　　date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。 可以在date上的一个群集索引，在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。


　2. 在date，place，amount上的组合索引

　　select count(*) from record where date > ‘19991201′ and date 2000(　　select date,sum(amount) from record group by date （11秒）

　　select count(*) from record where date > ‘19990901′ and place in (’BJ’,'SH’)（　　分析： 　　这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。 注意，为什么要以date作为前导列呢？因为date列在条件中应用做广泛，3条查询中都用到date做条件，所以要用date做前导列，对大多数查询都有用。相应的，在where条件中，也要把条件date放在第1位。反之，如果用amount做前导列，则所有3条SQL都用不到索引。

案例二 避免列函数使索引失效>

列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：

　　select * from record where

　　substring(card_no,1,4)=’5378′(13秒)

　　select * from record where

　　amount/30　　select * from record where

　　convert(char(10),date,112)=’19991201′（10秒）

　　分析：

　　where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：

　　select * from record where card_no like ’5378%’（　　select * from record where amount

　　　　select * from record where date= ‘1999/12/01′

　　（　　你会发现SQL明显快起来！

案例三 in和or不能使用索引时如何解决>

表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：

　　select count(*) from stuff where id_no in(’0′,’1′)

　　（23秒）

　　分析：

　　where条件中的’in’在逻辑上相当于’or’，所以语法分析器会将in (’0′,’1′)转化为id_no =’0′ or id_no=’1′来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上（根据showplan）,它却采用了”OR策略”，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。

　　实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时间竟达到220秒！还不如将or子句分开：

　　select count(*) from stuff where id_no=’0′

　　select count(*) from stuff where id_no=’1′

　　得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：

　　create proc count_stuff as

　　declare @a int

　　declare @b int

　　declare @c int

　　declare @d char(10)

　　begin

　　select @a=count(*) from stuff where id_no=’0′

　　select @b=count(*) from stuff where id_no=’1′

　　end

　　select @c=@a+@b

　　select @d=convert(char(10),@c)

　　print @d

　　直接算出结果，执行时间同上面一样快！


所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。

　　1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。

　　2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。

　　3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。

案例四

表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在 account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：

　　select sum(a.amount) from account a,

　　card b where a.card_no = b.card_no（20秒）

　　将SQL改为：

　　select sum(a.amount) from account a,

　　card b where a.card_no = b.card_no and a.

　　account_no=b.account_no（　　

分析：

　　在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：

　　外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次I/O

　　在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：

　　外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页）= 33528次I/O

　　可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。

　　总结：

　　1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。

　　2.查看执行方案的方法– 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。