SQLServer索引的正确使用标准是啥样？

文章主要描述的是SQL Server索引的正确使用标准（Index Usage Criteria），在实际操作中为了有确定性的决定哪些SQL Server索引应该创建，我们一定要决定这些索引实际中是否被SQL Server使用过。

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如果一个索引不能被有效使用，在修改数据时，那只会浪费空间和增加不必要的负担。

需要记住的主要标准是：如果至少是索引的***列没有被包含在一个有效的搜索参数（search argument SARG）或join子句中，那么SQL Server 就不会使用索引进行更有效地书签查找（bookmark lookup）。为创建复合SQL Server索引，选择列的顺序时牢记住这一点，想想下面的在store表中的索引：

Create index nc1_stores on stores (city, state, zip)

下面的每一个查询将会用到索引，因为它们包含了SQL Server索引的***列city，其为一个SARG：

Sql代码

 
 
 
  
  
  select stor_name from stores   
  
  
  where city = 'Frederick'   
  
  
  and state = 'MD'   
  
  
  and zip = '21702'   
  
  
  select stor_name from stores   
  
  
  where city = 'Frederick' 
  
  
  and state = 'MD' 
  
  
  and zip = '21702' 
  
  
  Sql代码   
  
  
  select stor_name from stores   
  
  
  where city = 'Frederick'   
  
  
  and state = 'MD'   
  
  
  select stor_name from stores  
  
  
  where city = 'Frederick' 
  
  
  and state = 'MD' 
  
  
  Sql代码   
  
  
  select stor_name from stores   
  
  
  where city = 'Frederick'   
  
  
  and zip = '21702'   
  
  
  select stor_name from stores  
  
  
  where city = 'Frederick' 
  
  
  and zip = '21702'

然而，下面的查询不会用到索引而进行书签查找，因为它们没指定city列为一个SARG：

Sql代码

 
 
 
  
  
  select stor_name from stores   
  
  
  where state = 'MD'   
  
  
  and zip = '21702'   
  
  
  select stor_name from stores   
  
  
  where state = 'MD' 
  
  
  and zip = '21702'

Sql代码

 
 
 
  
  
  select stor_name from stores   
  
  
  where zip = '21702'   
  
  
  select stor_name from stores  
  
  
  where zip = '21702'

引用

注释：

对于前面提到的***两个查询，如果你显示执行计划（execution plan）信息，你可能发现，查询实际上使用了nc1_store索引来检索了结果集（resultset）。如果再仔细看，你会发现查询没有使用索引最有效地方式——它使用了索引扫描（index scan），而不是索引查找（index seek）。

有关查询存取方法（query aceess method）的更多信息，可参见第35章“Understanding Query Optimization”，在该章中将讲述索引查找。

在索引查找（Index seek）中，SQL Server 沿着索引树（index tree）从根级（root level）向下进行索引键值匹配搜索，直到搜索到指定的行，然后使用存储在SQL Server索引键值中的书签值（bookmark value）直接从数据页中检索匹配的数据行(这个书签值可以是行标识符（RID），或者聚集索引的键值)。

对一个索引扫描（Index scan），SQL Server搜索索引树中所有叶级（leaf level）中的行来进行可能匹配的查找。如果发现满足匹配的行，然后利用书签检索数据行。

尽管两者都使用了索引，从I/O代价角度来讲，索引扫描比索引查找的代价要高，但比表扫描（Table scan)要略微要小些。然而，本章学习设计索引的目的是为了使用索引查找，所以当我谈到使用索引时，指的是索引查找。

为了得到可能列的书签查询，你可能想到的一个容易的方法是在表中所有列上都创建索引，这样任何类型的查询都可以使用索引了。这种策略可能在某些支持ad hoc queries（随意的查询）的只读的DSS（决策支持系统）环境下是合适的，但是这样也存在问题，因为仍然会造成有许多索引不被使用。

正如你在本章的Index selection节看到的，不会仅仅因为在某列创建了索引，优化器就总会使用该列的索引，例如，当该列的选择性不够时（not selective enough），就不会使用该列的索引。另外，在一张大表（large table）上创建太多索引会占据数据库中的大量空间，增加了备份的要求时间。前面也提到过，在一个OLTP（在线联机处理）系统上，太多的索引会给数据的插入、修改、删除操作带来大量的额外负担，造成性能上的不利影响。

引用

建议：（每张表4-5个索引）

我曾经常犯的一个设计错误是在OLTP环境下定义了太多的索引。许多情况下，有些SQL Server索引是冗余的或者是优化器在处理查询时就根本没有考虑。结果，这些索引导致空间的浪费和增加了修改数据时的不必要负担。

在这一点上有一个案例，有个客户在一个表上创建了8个索引，其中4个索引都是在同一列上，该列的键值唯一（unique key），在索引中该列都是***个索引列。对表的查询和修改操作，该列都包含在where 子句中。结果只有4个的其中1个索引曾被用到过。

希望在本章结束后，你将会理解为什么所有这些SQL Server索引不是必须的，并且能重新认识和决定在哪些列上创建索引将会收益，而哪些列上应避免创建索引。

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