SqlServer 执行计划及Sql查询优化初探

撰写关于MSSQL理解与感悟的文章，我一直都有这个想法，但总是因为时间不够而没有实现。今晚，我终于有机会写一篇关于MSSQL执行计划的文章了。这篇文章不只是讲执行计划，更多的是想与大家分享关于SQL优化的心得和体验。

在浩瀚的互联网上，关于SQL优化的文章如繁星点点。我也曾经迷失在这些文章中，听过各种建议：不要使用IN，避免使用OR和AND等等。甚至有些文章用仅仅几毫秒的时间差来证明某些观点的正确性，这让我和其他许多读者感到困惑。SQL优化是每个数据库打交道者的必修课，因此写下这篇文章，希望能与大家一起进步。

谈到优化，必然会涉及到索引。索引的重要性就像锁之于事务的重要性一样。关于索引的知识，仅仅是了解索引本身就可以讲出许多内容。但在这里，我不想过多地展开索引的细节（毕竟打字也是一项体力劳动），你可以参考其他相关资料，网上已经有很多优秀的文章了。

今天，我想带大家MSSQL的执行计划。执行计划是MSSQL查询优化的核心机制。通过深入了解执行计划，我们可以更好地理解SQL查询是如何被优化的，从而进行更有效的SQL优化。

执行计划是MSSQL为了执行查询而生成的一组操作序列。它描述了数据库如何执行查询语句，包括使用的索引、连接的表、扫描的数据页等等。通过分析执行计划，我们可以找到查询中的瓶颈，了解哪些部分需要优化。这对于编写高效、快速的SQL查询至关重要。

当我们遇到性能问题时，查看执行计划是一个很好的起点。通过仔细分析执行计划，我们可以找到潜在的优化点，比如重新设计索引、调整查询语句的结构等等。我们还可以利用执行计划来验证我们的优化是否有效，以确保我们的工作能够真正提高查询性能。

注释：删除旧表并创建新表

我们得舍弃旧的`T_UserInfo`表。是的，那是一个果断的决定，就像在整理书架时扔掉旧的、不再需要的书籍一样。接下来，我们要新建一个表，名为`T_UserInfo`。这个表将承载我们的用户信息。

表结构定义

我们构建的`T_UserInfo`表包括以下几个字段：`Userid`（用户ID）、`UserName`（用户名）、`RegTime`（注册时间）、和`Tel`（联系电话）。这些字段就像图书的目录，帮助我们有序地管理和查找用户信息。

SQL语句解释

建聚集索引和非聚集索引

在信息检索中，索引扮演着至关重要的角色。为了提升查询效率，我们需要为`T_UserInfo`表的`Userid`字段建立聚集索引和非聚集索引。这就像在图书中建立关键词索引，帮助我们快速找到相关信息。

删除索引

在某些情况下，我们可能需要删除已建立的索引。这个过程就像是撕掉一本书的索引标签。使用`DROP INDEX`语句，我们可以轻松实现这一操作。

显示和关闭磁盘活动量信息

通过开启或关闭`STATISTICS IO`设置，我们可以查看由Transact-SQL语句生成的磁盘活动量信息。这就像是在查看图书借阅记录时，了解哪些书籍被频繁借阅。这些信息对于优化数据库性能至关重要。

显示和关闭语句执行情况详细信息

通过开启或关闭`SHOWPLAN_ALL`设置，我们可以详细了解语句的执行情况并估计其对资源的需求。这就像是在阅读图书的序言和目录，了解书籍的内容和结构。这对于优化SQL查询和数据库设计非常有帮助。

注意事项

选中这个查询语句后，我们通过快捷键Ctrl+L来查看其执行计划。这个执行计划为我们展示了MSSQL如何扫描表中的行。通过观察执行计划表，我们可以了解到数据库在处理这个查询时的内部操作。

接下来，为了深入了解这个查询语句的IO性能，我们开启了IO统计功能。通过执行SET STATISTICS IO ON命令，我们可以获取查询过程中的读写信息。再次执行刚才的那个SELECT语句，然后切换到相应的显示栏，我们会看到关于T_UserInfo表的IO性能报告，包括读取的页数、读取的数据量等详细信息。

这些信息对于我们优化数据库查询非常重要。通过分析执行计划和IO报告，我们可以找到可能的性能瓶颈，并采取相应的优化措施，如调整查询语句、优化表结构或调整数据库参数等。通过这样的分析，我们可以提高数据库查询的效率，提升系统的整体性能。

以上就是关于MSSQL查询的执行计划以及IO性能分析的一个简单介绍。希望这篇文章能帮助你更好地理解数据库查询的执行过程，以及如何通过分析执行计划和IO报告来优化数据库性能。解读数据缓存与磁盘读取的性能指标：关于扫描计数与逻辑读的分析

在数据库操作与优化中，理解一些关键的性能指标至关重要。当我们谈论数据库查询的性能时，经常会遇到几个关键的数值，它们为我们提供了查询效率的直观反馈。让我们深入一下其中的四个关键指标：扫描计数、逻辑读、从数据缓存读取的页数和从磁盘读取的页数。

让我们解释什么是扫描计数。简单来说，扫描计数代表了执行查询时扫描的数据行数。每一次数据库操作，都会涉及到对数据的扫描，这个数值的高低直接反映了查询的复杂度和效率。数值越低，意味着查询更为高效，反之则可能表示查询存在性能瓶颈。

接下来是逻辑读（Logical Reads）。这是一个非常重要的指标，尤其在优化SQL查询时。逻辑读代表了从数据库缓存中读取的页面数量。当执行一个查询时，数据库首先从缓存中查找所需数据，如果缓存中没有，就会从磁盘读取数据到缓存。逻辑读的数量可以反映出查询的效率，优化的目标通常就是减少逻辑读的数量。不同的SQL查询写法可能会导致不同的逻辑读数量，它是判断查询优化效果的关键指标。

再来说说从数据缓存读取的页数。这个数值反映了查询过程中从数据库缓存中读取的页面数量。如果一个查询能够充分利用缓存中的数据，那么这个数值就会比较低，表明查询效率较高。反之，如果经常需要从磁盘读取数据，那么这个数值就会升高，可能意味着缓存命中率较低或者缓存配置不合理。

从磁盘读取的页数也是一个关键指标。当数据库缓存中没有查询到所需的数据时，就会从磁盘读取数据。这个数值的高低反映了缓存与磁盘之间的数据交互频率。如果这个数字过高，可能意味着缓存配置不足或者查询效率低下，需要进行相应的优化。

接下来我们将为数据库表建立一个重要的聚集索引。聚集索引是一种特殊的数据库索引，它可以显著提高查询性能，尤其对于那些经常用于搜索的数据字段更是如此。这次我们选择为“T_UserInfo”表中的“Userid”字段创建一个名为“INDEX_Userid”的聚集索引。

执行命令如下：CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid ON T_UserInfo (Userid)。这条命令告诉数据库系统，我们要在“Userid”字段上创建一个新的索引，以便更快地找到特定的记录。

然后，我们执行一个查询语句：SELECT FROM T_UserInfo WHERE USERID='ABCDE6EF'。这个查询会返回与指定Userid匹配的记录。我们已经建立了索引，所以查询应该会更快。

查询结果显示的信息却有所不同。消息栏显示：表'T_UserInfo'，扫描计数1，逻辑读2次，物理读0次，预读0次。这意味着建立索引后，逻辑读的次数从原来的1增加到了2。为什么会这样呢？这是因为我们在数据库中添加了一个新的索引页。现在，当我们进行查询时，除了数据页之外，还需要读取索引页。逻辑读需要读取两页（1个索引页+1个数据页）。在这种情况下，虽然使用了索引，但查询效率并没有提高，甚至可能有所下降。

接下来，让我们继续深入。现在，我将测试数据调整为1000条记录，然后执行特定的数据库命令以观察结果。我启用SET STATISTICS IO功能，这是一个强大的工具，可以揭示数据库在执行查询时的I/O行为。

紧接着，我执行了一个SELECT查询，针对的是T_UserInfo表，并且过滤条件是USERID='ABCDE6EF'。在这个过程中，我没有为这张表设置聚集索引，以便观察在没有索引的情况下，数据库如何处理和响应查询请求。

查询结果揭示了T_UserInfo表的扫描计数为1，这意味着数据库成功扫描了表中的记录以找到匹配的行。在逻辑读取方面，数据库共进行了7次读取操作。物理读取和预读取均为0次，这表明数据库在物理层面上并未进行磁盘读取操作，所有的数据都在内存中可以快速访问。这一切都反映了数据库的高效性能。

想象一下，你在处理一个名为“T_UserInfo”的表，并决定为其“Userid”列创建一个聚集索引。这可以通过以下SQL语句实现：

```sql

CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid ON T_UserInfo (Userid)

```

当你执行这条命令时，数据库系统会开始创建一个新的索引结构，以便更有效地查询“Userid”列。聚集索引意味着数据行实际上是根据索引键（在这里是“Userid”）的顺序进行存储的。这不仅加快了查询速度，还使得数据的组织和维护更为高效。

当我们谈论索引的效率和性能时，一些关键的指标进入了我们的视线。例如，当我们扫描表“T_UserInfo”时，扫描计数为1，逻辑读为2次，物理读为0次，预读也为0次。这意味着在执行查询时，数据库能够迅速找到所需的信息，只需读取一个索引页和一个数据页。这体现了索引在数据处理中的巨大优势。

当你的数据量开始增大时，索引的价值变得更加明显。因为无论表中存储了多少数据，通过索引，数据库系统都能迅速定位到特定的数据行，大大提高了查询速度。想象一下，如果没有索引，数据库需要遍历整个表来查找特定的数据行，这将会消耗大量的时间和资源。而有了索引，这个过程变得既快速又高效。

当你在构建SQL语句时，有一个有用的技巧可以帮助你了解查询是如何执行的。只需按下Ctrl+L，你就可以看到查询是使用索引扫描还是表扫描。这是一个非常有用的功能，因为它可以帮助你理解查询的性能并做出相应的优化。

聚集索引是数据库性能优化的关键部分。它们不仅提高了查询速度，还使得数据的维护和管理工作更为高效。当你对数据库进行调优或构建新的查询时，理解索引的工作原理和优势是非常重要的。这样，你就可以充分利用数据库的功能，为你的应用程序提供更快、更可靠的服务。通过启用SET STATISTICS IO ON，我们可以观察到SQL查询的逻辑读取情况。逻辑读是衡量查询性能的一个重要指标，不同SQL语句完成相同功能时，逻辑读越少通常意味着查询速度越快。这里，我要强调一点，请不要以只有几百条记录的例子来反驳这个观点，因为在实际应用中，数据量的增长会显著影响查询性能。

现在，让我们深入一下。如果我们更换SQL语句，并去掉某些索引（比如DROP INDEX T_UserInfo.INDEX_Userid），如何观察MSSQL如何执行这个新的查询呢？我们需要开启显示语句执行情况的详细信息，也就是SET SHOWPLAN_ALL ON。通过这个设置，我们可以观察到查询的执行计划、IO消耗和CPU消耗等具体参数。

当我们执行SELECT语句从T_UserInfo表中选择USERID以'ABCDE8%'开头的记录时，这些参数将为我们提供查询的详细情况。这些详细的执行信息能够帮助我们理解查询是如何被处理的，索引是否被有效利用，以及查询是否存在可以优化的地方。这对于数据库管理员和开发者来说是非常有价值的。

在实际应用中，通过观察这些参数，我们可以更深入地理解数据库的行为，从而进行更有效的查询优化。比如，如果发现某个查询的逻辑读非常高，那么可能需要重新考虑查询的设计或者调整索引策略来优化性能。通过不断实践和观察，我们可以更好地掌握数据库的性能调优技巧。

在这里，我们聚焦于SQL查询的StmtText。我们有一个从T_UserInfo表中选取数据的查询，筛选条件是USERID以'ABCDE8'开头。在没有索引的情况下，这个查询会进行全表扫描。

接着，我创建了索引INDEX_Userid在T_UserInfo表的Userid字段上。再次执行相同的查询，这次使用的是聚集索引查找，大大提高了查询效率。通过查看执行计划，我们可以清晰地看到这一点。

然后，我们尝试另一种SQL查询，这次使用的是LEFT函数来提取USERID的前四个字符，并与'ABCDE8'进行比较。在有索引的情况下，这个查询依然高效，它使用了聚集索引扫描。

我们来一下这三种情况下对IO的操作。在没有索引的情况下，全表扫描会对IO产生较大压力。而在创建了索引之后，查询效率大大提高，IO操作也大大减少。尤其是在使用聚集索引查找和聚集索引扫描时，查询性能得到了显著的提升。这对于表'T_UserInfo'来说，无疑是一个巨大的改进。

通过添加索引和优化SQL查询，我们可以显著提高数据库的性能，减少IO操作，提高查询效率。这对于任何数据库系统来说都是至关重要的，因为它能够确保系统更加高效地处理大量的数据请求。数据库查询背后的秘密：表扫描与索引扫描的对比

对于数据库表 'T_UserInfo'，我们对它的查询情况进行了三次观察，从扫描计数、逻辑读、物理读和预读等方面进行了详细记录。这三次查询的背后，隐藏着数据库运行机制和优化策略的奥秘。

在第一种情况下，我们对表进行了全表扫描，也就是对整表进行了一次扫描操作，共扫了七页。这种情况下的查询效率相对较低，因为数据库需要遍历整个表来寻找目标数据。随着数据的增长，这种方式的性能瓶颈将越来越明显。

到了第二种情况，我们使用了索引扫描的方式。这次扫描只涉及了一页索引和两页数据页。索引扫描是利用数据库中的索引结构来快速定位数据的一种查询方式，它比全表扫描更加高效。这次查询中，数据库通过索引找到了相关数据的位置，从而避免了全表扫描的开销。

在第三种情况下，我们再次利用索引和表结合的方式进行查询，扫描了一页索引和七页数据页。这说明索引在一定程度上加速了数据的定位过程，但仍然需要访问数据页来获取具体的数据信息。通过比较这三种查询方式，我们可以清晰地看到索引在数据库查询中的重要性。合理使用索引可以显著提高查询效率，减少数据库的IO操作。

图形界面为我们直观地展示了CPU和IO的消耗情况，让我们更容易地理解不同查询方式的性能差异。通过观察图形界面上的数据变化，我们可以轻松判断哪种查询方式最优。在这个例子中，第二种和第三种写法在都有索引的情况下表现较好，因为有效利用索引可以提高查询速度。而传统的全表扫描方式在数据量较大时可能显得效率低下。通过对数据库的查询进行优化，我们可以实现更高效的数据处理和管理。深入SQL优化：MSSQL的执行秘密与你的实践指南

你是否曾对SQL的优化感到迷茫，面对网上众多的优化文章，不知从何下手？其实，不必盲目记忆，动手实践才是硬道理。让我们一起MSSQL背后的执行逻辑，揭开SQL优化的神秘面纱。

通过聚集索引扫描，你会发现MSSQL如何利用索引执行SQL语句。尝试不同的字段类型，如纯数字、字母、汉字等，观察MSSQL如何灵活调整。再试试非聚集索引的情况，了解其与聚集索引的差异。那么，什么情况下应该使用索引，什么情况下避免呢？子查询、IN操作符、LIKE操作符、函数的使用，又会对索引产生怎样的影响？这些都是MSSQL执行计划中的重要组成部分。

理解MSSQL的执行计划是优化SQL的关键。图形和文本形式的查询计划能让我们更清楚地看到SQL语句的执行过程，从而找到优化的方向。通过查看执行计划，我们可以了解到SQL语句的IO逻辑读，明白如何优化SQL性能。

值得注意的是，数据量的大小有时会影响MSSQL对同一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，多用户并发时，同一查询语句的执行计划也可能有所不同。这些都是我们在优化SQL时需要考虑的因素。

实现同一查询功能的SQL写法可能多种多样，但哪种最优呢？仅仅从时间上来判断是不够的，因为受外界因素影响较大。而了解MSSQL的执行方式，通过查看其优化后的SQL语句和IO逻辑读，才是优化SQL的真正途径。

在这里，我想分享一些个人的经验和观点。虽然我对MSSQL的认识还很浅薄，但我希望通过这些分享，能为大家提供一些思路和启示。如果有任何不准确或不当的地方，还请大家指正。

SQL优化是一个复杂而又充满挑战的过程。要想真正掌握SQL优化，我们需要深入了解MSSQL的执行方式，通过实践不断，找到最适合自己的优化方法。让我们一起揭开SQL优化的神秘面纱，提升我们的数据库性能！在浩瀚的宇宙之中，有一颗独特的星球，上面孕育着生机勃勃的生命——我们的地球。此时此刻，我想引领大家走进一个神秘而又引人入胜的领域，那里是Cambrian世界的精彩呈现。此刻，让我们一起领略Cambrian的独特魅力。

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