復制代碼 代碼如下:

create table site_user
(
id int IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
[name] varchar(20),
code varchar(20),
date datetime
)

復制代碼 代碼如下:

declare @m int
set @m=1
while @m<80000
begin
INSERT INTO [demo].[dbo].[site_user]
(
[name]
,[code],date)
VALUES
('name'+CAST(@m AS VARCHAR(20))
,'code'+CAST(@m AS VARCHAR(20)),GETUTCDATE())
select @m=@m+1
END
--小技巧：推薦使用類似sqlassist的工具來提高敲寫sql語句的速度

復制代碼 代碼如下:

SET STATISTICS IO on -- 查看磁盤IO
set statistics time on -- 查看sql語句分析編譯和執行時間
SELECT * FROM site_user -- 查看效果

5. 執行sql語句

復制代碼 代碼如下:

SELECT * FROM site_user su WHERE su.name='name1'表 'site_user'。
掃描計數 1，邏輯讀取 446 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次

ctrl+L 快捷鍵查看執行計劃：

6. 優化第一步：聚集索引掃描開銷占了100%，可以考慮優化為索引查找，在查詢條件name上建立非聚集索引

復制代碼 代碼如下:

create index name_index on site_user(name)
sp_helpindex site_user -- 多出來我們新建立的索引

此時再運行上面的查詢語句：

復制代碼 代碼如下:

SELECT * FROM site_user su WHERE su.name='name1'
表 'site_user'。掃描計數 1，邏輯讀取 4 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。

新建的索引已經起到了作用，但是還是去掃描了主鍵的聚集索引，如果能在一個索引上完成查詢性能會更高，因為這個查詢

所以考慮進一步優化：

7. 優化第二步： 建立組合索引

復制代碼 代碼如下:

create index name_index4 on site_user(name,code,[date])
表 'site_user'。掃描計數 1，邏輯讀取 3 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。

這樣直接走索引查找就快很多了，使用了index4

8. 代碼如下:

create index name_index5 on site_user(name)include(id,code,[date])表 'site_user'。
掃描計數 1，邏輯讀取 3 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。

同樣走索引查找使用了利用dbcc進行數據分析：

復制代碼 代碼如下:

DBCC SHOW_STATISTICS('site_user','name_index4')
DBCC SHOW_STATISTICS('site_user','name_index5')

可以看到，同樣的數據量，average key length：覆蓋索引index5，占用的空間相對少些，所以我們應該優先選擇覆蓋索引來進行優化
鑒于此文so easy，大家可以多多提點

作者：gaobanana
出處：