MSSQL优化之探索MSSQL执行计划（转）

近期，我对MSSQL有了更深的理解与感悟。每当提及数据库查询优化，似乎每个开发者都有一套自己的理论和方法。关于SQL优化的文章层出不穷，其中不乏关于如何使用IN、OR、AND等关键词的建议。有时候这些建议仅基于微小的性能差异来证明其有效性，这让人难以判断其准确性。作为每个需要与数据库打交道的程序员的必修课，我认为有必要写一篇关于MSSQL执行计划的文章，与朋友们共勉。

当我们谈论SQL优化时，必然会涉及到索引。索引是数据库查询优化的关键部分，但关于索引的知识，这里就不再赘述了。有兴趣的读者可以参考相关的文章，网上已经有很多优秀的资料。

接下来，我们将讨论如何查看和分析MSSQL的执行计划。我们会介绍一些重要的命令和设置，如SET STATISTICS IO和SET SHOWPLAN_ALL。这些命令可以帮助我们了解SQL语句的磁盘活动量和执行情况，从而进行性能优化。记住，SET STATISTICS IO和SET SHOWPLAN_ALL不能同时使用。

理解MSSQL的执行计划是优化SQL查询的关键步骤。通过查看和分析执行计划，我们可以找到性能瓶颈并进行相应的优化。希望这篇文章能帮助大家更好地理解MSSQL的执行计划，从而提高SQL查询的性能。在未来的文章中，我将继续更多关于MSSQL优化的技巧和方法。理解SQL查询的性能优化是一个复杂但极为重要的任务。当我们谈论SQL查询的执行时，有四个关键指标：执行的扫描次数、从数据缓存读取的页数、从磁盘读取的页数以及为进行查询而放入缓存的页数。这四个值共同决定了查询的效率，尤其是逻辑读（logical reads）在多个查询版本中的表现，更是我们判断哪个版本最优化的关键依据。

让我们通过一个具体的例子来深入理解这个过程。假设我们有一个名为T_UserInfo的表，并决定为其创建一个聚集索引：

```sql

CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid ON T_UserInfo (Userid);

```

接着，当我们执行如下查询：

```sql

SELECT FROM T_UserInfo WHERE USERID='ABCDE6EF';

```

在消息栏，我们可能会看到类似这样的反馈：表'T_UserInfo'，扫描计数1，逻辑读2次，物理读0次，预读0次。这说明我们为表创建了一个索引页和一个数据页，逻辑读需要读取这两页。但如果查询效率不高，可能意味着索引并未带来预期的优化效果。

我们可以通过按下Ctrl+L来查看查询是如何执行的，以确定是否使用了索引扫描或表扫描。为了进一步优化查询，我们可以改变测试数据规模，比如增加到1000条记录，然后再次执行查询并观察性能变化。在数据量较大的情况下，索引的优势通常会更加明显。

现在，如果我们改变查询方式或调整SQL语句，我们需要通过SET STATISTICS IO ON来查看逻辑读的变化。逻辑读的数量越小，查询速度通常越快。优化SQL查询的一个重要步骤就是找到逻辑读最小的查询方式。

更深入地说，如果我们去掉已创建的索引，然后使用SET SHOWPLAN_ALL ON来执行另一个SQL查询，我们可以查看查询执行的详细情况，包括IO消耗和CPU消耗等具体参数。这些信息对于深入理解MSSQL如何执行SQL查询以及如何进行进一步的性能优化至关重要。

理解这四个关键指标并学会如何利用它们来优化SQL查询，是提升数据库性能的关键步骤。通过不断的实践和调整，我们可以找到最适合特定数据库和查询需求的优化策略。深入SQL优化：理解MSSQL的执行计划与查询行为

在数据库操作中，SQL查询的优化是一个至关重要的环节。通过解读MSSQL的执行计划，我们能更深入地理解数据库如何处理和优化我们的查询语句。本文将带你领略SQL查询优化的魅力，通过具体的实例，揭示不同查询写法背后的执行逻辑。

我们从一个简单的例子开始。假设我们有一个用户信息表T_UserInfo，其中包含字段UserID。我们的目标是找出UserID以'ABCDE8'开头的所有记录。

情况一： 使用LIKE操作符进行查询，查询语句为：`SELECT FROM T_UserInfo WHERE USERID LIKE 'ABCDE8%'`。在执行计划上，MSSQL首先会进行表扫描，这可能涉及到全表扫描，导致较高的IO消耗。

情况二： 创建了聚集索引INDEX_Userid后，查询语句仍为：`SELECT FROM T_UserInfo WHERE USERID LIKE 'ABCDE8%'`。MSSQL会利用索引进行查找，大大降低了IO消耗。

情况三： 使用LEFT函数进行查询，查询语句为：`SELECT FROM T_UserInfo WHERE LEFT(USERID,4)='ABCDE8%'`。尽管也使用了索引，但MSSQL可能无法有效地利用索引进行查找，因为LEFT函数可能导致索引失效。

通过比较这三种情况的IO操作，我们可以清楚地看到在有索引的情况下，使用LIKE操作符的第二种和第三种写法都能够有效地利用索引，而使用LEFT函数的写法则不能。

这只是SQL优化的冰山一角。实际上，实现同一查询功能的SQL写法可能会有多种，而判断哪种最优化并不简单。除了查询语句的写法，数据量、数据库表的结构、索引的类型和数量、数据库服务器的硬件配置以及并发用户数量等因素都可能影响MSSQL的执行计划。

要真正优化SQL，我们需要深入理解MSSQL如何执行我们的查询语句。这包括查看执行计划、逻辑读、图示的查询计划以及优化后执行的SQL语句。只有当我们明白这些，我们才能根据具体情况对SQL进行优化。

值得注意的是，数据的多少有时会影响MSSQL对同一种查询语句的执行计划。特别是在非聚集索引上，这种影响更为明显。在多CPU与单CPU环境下，或多用户并发情况下，同一写法的查询语句执行计划可能会有所不同。

优化SQL需要我们深入了解MSSQL的执行机制，通过解读执行计划、减少IO操作、合理利用索引等方式来提升查询效率。希望本文能为你打开SQL优化的新世界，让你在SQL优化的道路上更进一步。如有任何不正确之处，还请指正。

（注：以上内容仅为示例，实际数据库操作请根据实际情况进行。）