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运行于： SQL Server 2008 R2 Standard。尽管我认为这是所有数据库的问题，而不仅仅是 SQL Server。

背景：我一直听说/读过/被告知，索引的前沿应该是高度选择性的。当您有查询寻找特定值或一小组值时，这是有道理的——产品 ID 或类似的东西。

一般问题：有时非高选择性索引有用吗？

例如：我有一个包含 3.5 亿行的表。该表包含一堆价格。该表具有以下列：

  • priceId-- 表上的聚集索引
  • warehouseId-- fk 到 10 个仓库之一，平均分布在150m 行中
  • algorithmId-- fk 到我计算价格的 23 种算法之一，平均分布在 1.5 亿行中
  • priceDate-- 我们上次计算价格的日期
  • productId

然后我运行这个查询：

select productId 
from price 
where warehouseId = 1 
    and algorithmId = 1 
order by priceDate

具体问题：我不会从这样的索引中受益吗？

create nonclustered index ix_p 
on price (warehouseId, algorithmId, priceDate) includes (productId)

看来我会受益 b/c 我已经创建了一个覆盖索引，过滤器列组织得很好，这样 SQL Server 可以一次切出大块并按priceDate. 那有意义吗？它有效吗？

注意：我要试试这个，然后告诉你我发现了什么。

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2 回答 2

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简短的回答 - 是的，但你的存储空间基本上翻了一番。

长答案：

我在具有 1.5 亿行数据的 SQL 2012 VirtualBox Server 2008 VM 上对此进行了测试。文件组存储在 VM 映像上，该映像位于与固态驱动器的 USB 3.0 连接上（顺序读取似乎约为 250 mb/s，写入约 150 mb/s）。

我构建了一个带有伪随机日期和产品 ID 的表，其中 1-10 的仓库 ID 均匀分布，1-23 的算法均匀分布。（基本上我在 SSIS 中编写了一个加载数据的源脚本组件）。

表存储空间约为 4.7 GB，主键 priceid 上有一个聚集索引。

运行此查询：

select productId 
from price 
where warehouseId = 1 
    and algorithmId = 1 
order by priceDate

大约 30 秒内返回了大约 100 万行。Plan 表示聚集索引扫描加上排序（按 priceDate 排序）。

然后我添加了这个非聚集索引：

create nonclustered index ix_p 
on price (warehouseId, algorithmId, priceDate) include (productId)

这个索引几乎和表一样大 - 大约 4.3 GB。

添加非聚集索引消除了 priceDate 上的 SORT 步骤，并改为执行非聚集索引查找以访问数据。创建此索引花费了 11 多分钟。

相同的查询：大约 4 秒内返回了大约 100 万行。Plan 表示非聚集索引查找。

我认为这样做的最重要的事情本质上是创建数据的两个副本——一个在聚集索引结构中，一个在“非聚集”结构中。

我预计插入需要大约两倍的时间，因为现在您必须为每个插入创建基本上两行。

您是否定期更新此表？可能还有其他一些策略可能会有所帮助。

于 2013-11-08T19:29:27.783 回答
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我刚刚完成了一个类似于我在问题中描述的非聚集索引。表有 101,308,183 行，每行 61 个字节。以下是一些结果：

以 productId 和仓库为键的当前“选择性”索引：

  • 返回 461,000 行
  • 平均运行时间：2 分 36 秒
  • 扫描计数：116
  • 逻辑读取：9,870,354
  • 物理读取：20,086
  • 预读：967,324

使用我原来的问题中描述的新的非选择性索引：

  • 返回 461,000 行
  • 平均运行时间：47 秒
  • 扫描次数：76
  • 逻辑读取：109,934
  • 物理读取：0
  • 预读：1

总而言之，非选择性索引使我的逻辑读取减少了 90 倍（987 万到 110k），物理读取减少了 100%（从 20k 到 0），预读减少了 100%（967k 到 0） .

同样，我相信这是因为 SQL 已经对所有数据进行了排序，因此很容易切割（即排除）大块数据。因为索引涵盖了这个查询（这是我们在生产环境中运行的两个查询之一），所以我们不会浪费时间进行键查找。

于 2013-11-12T04:36:12.757 回答