如何用SQL Server过滤索引提升查询性能

这篇文章主要介绍“如何用SQL Server过滤索引提高查询性能”，有一些人在如何用SQL Server过滤索引提高查询性能的问题上存在疑惑，接下来小编就给大家来介绍一下相关的内容，希望对大家解答有帮助，有这个方面学习需要的朋友就继续往下看吧。

Microsoft SQL Server 过滤索引（筛选索引）是指基于满足特定条件的数据行进行索引。与全表索引（默认创建）相比，设计良好的筛选索引可以提高查询性能、减少索引维护开销并可降低索引存储开销。本文就给大家介绍一下 Microsoft SQL Server 中的过滤索引功能。

在创建过滤索引之前，我们需要了解它的适用场景。

在某个字段中只有少量相关值需要查询时，可以针对值的子集创建过滤索引。 例如，当字段中的值大部分为 NULL 并且查询只从非 NULL 值中进行选择时，可以为非 NULL 数据行创建筛选索引。 由此得到的索引与对相同字段定义的全表非聚集索引相比，前者更小且维护开销更低。

表中含有分类数据行时，可以为一种或多种类别的数据创建筛选索引。 通过将查询范围缩小为表的特定区域，这可以提高针对这些数据行的查询性能。此外，由此得到的索引与全表非聚集索引相比，前者更小且维护开销更低。

我们在创建索引时可以通过一个 WHERE 子句指定需要索引的数据行，从而创建一个过滤索引。例如，对于以下订单表 orders：

CREATE TABLE orders (

id INTEGER PRIMARY KEY,

customer_id INTEGER,

status VARCHAR(10)

);

BEGIN

DECLARE @counter INT = 1

WHILE @counter <= 1000000

BEGIN

INSERT INTO orders

SELECT @counter, (rand() * 100000),

CASE

WHEN (rand() * 100)<1 THEN 'pending'

WHEN (rand() * 100)>99 THEN 'shipped'

ELSE 'completed'

END

SET @counter = @counter + 1

END

END;

订单表中总共有 100 万个订单，通常绝大部分的订单都处于完成状态。一般情况下，我们只需要针对某个用户未完成的订单进行查询跟踪，因此可以创建一个基于用户编号和状态的部分索引：

CREATE INDEX full_idx ON orders (customer_id, status);

然后我们查看以下查询语句的执行计划：

SET STATISTICS PROFILE ON

SELECT *

FROM orders

WHERE customer_id = 5043

AND status != 'completed';

id |customer_id|status |

------+-----------+-------+

743436| 5043|pending|

947848| 5043|shipped|

Rows Executes StmtText StmtId NodeId Parent PhysicalOp LogicalOp Argument DefinedValues EstimateRows EstimateIO EstimateCPU AvgRowSize TotalSubtreeCost OutputList Warnings Type Parallel EstimateExecutions

2 1 SELECT * FROM [orders] WHERE [customer_id]=@1 AND [status]<>@2 1 1 0 NULL NULL NULL NULL 1.405213 NULL NULL NULL 0.003283546 NULL NULL SELECT 0 NULL

2 1 |--Index Seek(OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[full_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status] < 'completed' OR [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status] > 'completed') ORDERED FORWARD) 1 2 1 Index Seek Index Seek OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[full_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status] < 'completed' OR [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status] > 'completed') ORDERED FORWARD [hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id], [hrdb].[dbo].[orders].[status] 1.405213 0.003125 0.0001585457 27 0.003283546 [hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id], [hrdb].[dbo].[orders].[status] NULL PLAN_ROW 0 1

输出结果显示查询利用索引 full_idx 扫描查找所需的数据。

我们可以查看一下索引 full_idx 占用的空间大小：

SELECT ix.name AS "Index name",

SUM(sz.used_page_count) * 8/1024.0 AS "Index size (MB)"

FROM sys.dm_db_partition_stats AS sz

INNER JOIN sys.indexes AS ix ON sz.object_id = ix.object_id

AND sz.index_id = ix.index_id

INNER JOIN sys.tables tn ON tn.OBJECT_ID = ix.object_id

WHERE tn.name = 'orders'

GROUP BY ix.name;

Index name |Index size (MB)|

----------------------------+---------------+

full_idx | 26.171875|

PK__orders__3213E83F1E3B8A3B| 29.062500|

接下来我们再创建一个部分索引，只包含未完成的订单数据，从而减少索引的数据量：

CREATE INDEX partial_idx ON orders (customer_id)

WHERE status != 'completed';

索引 partial_idx 中只有 customer_id 字段，不需要 status 字段。同样可以查看一下索引 partial_idx 占用的空间大小：

SELECT ix.name AS "Index name",

SUM(sz.used_page_count) * 8/1024.0 AS "Index size (MB)"

FROM sys.dm_db_partition_stats AS sz

INNER JOIN sys.indexes AS ix ON sz.object_id = ix.object_id

AND sz.index_id = ix.index_id

INNER JOIN sys.tables tn ON tn.OBJECT_ID = ix.object_id

WHERE tn.name = 'orders'

GROUP BY ix.name;

Index name |Index size (MB)|

----------------------------+---------------+

full_idx | 26.171875|

partial_idx | 0.289062|

PK__orders__3213E83F1E3B8A3B| 29.062500|

索引只有 0.29 MB，而不是 26 MB，因为绝大多数订单都处于完成状态。

以下查询显式了适用过滤索引时的执行计划：

SELECT *

FROM orders WITH ( INDEX ( partial_idx ) )

WHERE customer_id = 5043

AND status != 'completed';

Rows Executes StmtText StmtId NodeId Parent PhysicalOp LogicalOp Argument DefinedValues EstimateRows EstimateIO EstimateCPU AvgRowSize TotalSubtreeCost OutputList Warnings Type Parallel EstimateExecutions

2 1 SELECT * FROM orders WITH ( INDEX ( partial_idx ) ) WHERE customer_id = 5043 AND status != 'completed' 1 1 0 NULL NULL NULL NULL 1.124088 NULL NULL NULL 0.03279812 NULL NULL SELECT 0 NULL

2 1 |--Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([hrdb].[dbo].[orders].[id])) 1 2 1 Nested Loops Inner Join OUTER REFERENCES:([hrdb].[dbo].[orders].[id]) NULL 1.124088 0 4.15295E-05 24 0.03279812 [hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id], [hrdb].[dbo].[orders].[status] NULL PLAN_ROW 0 1

2 1 |--Index Seek(OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[partial_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043)) ORDERED FORWARD) 1 3 2 Index Seek Index Seek OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[partial_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043)) ORDERED FORWARD, FORCEDINDEX [hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id] 9.935287 0.003125 0.0001679288 15 0.003292929 [hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id] NULL PLAN_ROW 0 1

2 2 |--Clustered Index Seek(OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[PK__orders__3213E83F1E3B8A3B]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[id]=[hrdb].[dbo].[orders].[id]) LOOKUP ORDERED FORWARD) 1 5 2 Clustered Index Seek Clustered Index Seek OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[PK__orders__3213E83F1E3B8A3B]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[id]=[hrdb].[dbo].[orders].[id]) LOOKUP ORDERED FORWARD, FORCEDINDEX [hrdb].[dbo].[orders].[status] 1 0.003125 0.0001581 16 0.02946366 [hrdb].[dbo].[orders].[status] NULL PLAN_ROW 0 9.935287

我们比较通过 full_idx 和 partial_idx 执行以下查询的时间：

-- 300 ms

SELECT count(*)

FROM orders WITH ( INDEX ( full_idx ) )

WHERE status != 'completed';

-- 10 ms

SELECT count(*)

FROM orders WITH ( INDEX ( partial_idx ) )

WHERE status != 'completed';

另外，过滤索引还可以用于实现其他的功能。例如，我们可以将索引 partial_idx 定义为唯一索引，从而实现每个用户只能存在一个未完成订单的约束。

DROP INDEX partial_idx ON orders;

TRUNCATE TABLE orders;

CREATE UNIQUE INDEX partial_idx ON orders (customer_id)

WHERE status != 'completed';

INSERT INTO orders(id, customer_id, status) VALUES (1, 1, 'pending');

INSERT INTO orders(id, customer_id, status) VALUES (2, 1, 'pending');

SQL 错误 [2601] [23000]: 不能在具有唯一索引“partial_idx”的对象“dbo.orders”中插入重复键的行。重复键值为 (1)。

用户必须完成一个订单之后才能继续生成新的订单。

通过以上介绍可以看出，过滤索引是一种经过优化的非聚集索引，尤其适用于从特定数据子集中选择数据的查询。

（编辑：银川站长网）

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