原文地址：http://www.sqlpassion.at/archive/2014/04/08/improving-query-performance-by-using-correct-search-arguments/

今天的文章給大家談?wù)勗赟QL Server上關(guān)于indexing的一個(gè)特定的性能問題。

問題

看看下面的簡單的query語句，可能你已經(jīng)在你看到過幾百次了

-- Results in an Index ScanSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE YEAR(OrderDate) = 2005 AND MONTH(OrderDate) = 7GO

上門的代碼查詢一個(gè)銷售信息，需要一個(gè)特定的月份和年份的，這不是很復(fù)雜。但是不幸的的事，這個(gè)qeury的效率不行，即使OrderDate這一列已經(jīng)做了Non-Clustered Index?？梢钥纯聪旅娴膓eury執(zhí)行圖，你能看到Query Optimizer已經(jīng)選擇了定義在列OrderDate下的Non-Clustered Index，但是SQL Server卻做了Index的一個(gè)完整掃描，而不是期待中的Seek operation。

這實(shí)際上不是SQL Server的限制，而是relational database都是這樣的。只要你對一個(gè)做了index的列（Search Argument）加了函數(shù)操作，數(shù)據(jù)庫引擎就必須再次掃描這個(gè)index，而不是去直接執(zhí)行seek operation

解決方案

為了解決上門的問題，必須要避免在列上門直接應(yīng)該函數(shù)，比如上面的問題可以用下面的代碼來代替

-- Results in an Index SeekSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE OrderDate >= '20050701' AND OrderDate < '20050801'GO

我們重寫的這個(gè)query語句，能達(dá)到同樣的效果，不用函數(shù)MONTH了。從此query的執(zhí)行圖來看，SQL Server執(zhí)行了seek operation，在查詢的范圍內(nèi)進(jìn)行的scan。所以，如果你要在where查詢中用到函數(shù)，用到表達(dá)式的右側(cè)，來避免性能問題。比如下面的例子。

-- Results in an Index ScanSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE CAST(CreditCardID AS CHAR(4)) = '1347'GO

這個(gè)query會使SQL Server掃描了整個(gè)Non-Clustered Index。所以當(dāng)表變得更大的時(shí)候，這個(gè)擴(kuò)展性等各方面就很差了。如果把函數(shù)放在表達(dá)式的右側(cè)，SQL Server就能執(zhí)行seek operation了

-- Results in an Index SeekSELECT * FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE CreditCardID = CAST('1347' AS INT)GO

總結(jié)

通過今天的blog，我想你們已經(jīng)認(rèn)識到了不要在做過indexed的列上直接應(yīng)用函數(shù)，不然SQL Server會掃描你整個(gè)index，而不是做seek operation。當(dāng)你的表變得越來越大的時(shí)，你會崩潰的。

譯后記

這也是我在看微軟SQL Server認(rèn)證考試Exam70-461的TrainingKit的時(shí)候，它書里面反復(fù)強(qiáng)調(diào)的。簡單來講就是保證不要直接用函數(shù)作用在做過index的列上，要用函數(shù)的話，變通到表達(dá)式的右側(cè)來。至于為什么會影響性能。因?yàn)槲覍ndex還不熟悉，我理解的不是很清晰。

我大概猜想如下，先記下，歡迎討論。

對某一個(gè)列做index，是不是類似對這一列的數(shù)據(jù)做一個(gè)hash映射，當(dāng)在查找這一列的數(shù)據(jù)的時(shí)候，直接可以做O(1)的操作（是不是就是它講的seek operation）。如果對這一列使用了函數(shù)，SQL Server的機(jī)制就是不會重新做一個(gè)作用了函數(shù)后的列的hash，它就簡單的一個(gè)一個(gè)的比較了。是O(N)的操作了。