数据库性能优化是无止境的无论哪种优化技术只是一种手段但最重要的不是技术而是思想掌握了索引优化技术仅仅刚入门只有融会贯通举一反三才能成为高手
本文引用一套实验室信息管理系统（LIS）使用的数据库假设我们要查询年月做检验的患者记录条件是大于岁姓周的患者最终结果按检查日期进行倒序排列要使用的表有三个
◆lis_report报告主表我们要用到的字段包括i_checkno（检查号）d_checkdate（检查日期）i_patientid（患者ID）
◆comm_patient患者信息表我们要用到的字段包括i_patientid（患者ID）s_name（患者姓名）s_code（患者住院号）i_age（患者年龄）i_dept（患者所在病区）
◆lis_code_dept病区信息表我们要用到的字段包括i_id（病区ID主键与comm_patient中的i_dept关联）s_name（病区名）
最终我们构造的SQL如下
select ai_checkno ad_checkdatebs_name bs_code bi_agecs_name from lis_report ainner join comm_patient b on ai_patientid =bi_patientid inner join lis_code_dept con bi_dept = ci_id where ad_checkdate > and ad_checkdate < and bi_age>= and bs_name like 周%order by ad_checkdate desc
我们的SQL使用的这三张表除了创建主键时自动创建的索引外均未创建其它索引下图是无索引时的执行计划
表comm_patient和lis_report都使用了全表扫描comm_patient全表扫描的成本是lis_report全表扫描的成本是只有表lis_code_dept因关联时使用的是其主键因此这里使用了主键索引从而避免了全表扫描它的成本是我们知道提高查询性能的目标之一就是消灭掉全表扫描因此我们应该给表comm_patient和lis_report加上适当的索引在SQL代码的where子句中对comm_patient表我们引用了i_age和s_name字段对lis_report表我们引用了d_checkdate字段通常给这些条件中引用的字段加上索引会提高查询速度我们先给comm_patient的i_gae字段加上索引下面是对应的执行计划
表comm_patient的全表扫描消失了取而代之的是索引唯一性扫描成本从一下子降低到了注意这里并未使用我们给i_age增加的索引但却靠它触发了使用表主键对应的索引但表lis_report仍然是全表扫描由于where子句中引用了该表的d_checkdate字段因此我们给该字段加上索引看看效果
表lis_report的全表扫描消失了取而代之的是索引范围降序扫描（INDEX RANGE SCAN DESCENDING）成本也从下降到注意这里的索引范围降序扫描的来历因为我的where子句中引用d_checkdate是介于至的一个范围这时引用的这种字段上建立的索引通常都是执行范围扫描因为这种条件返回的值往往不止一行使用降序扫描的原因是order by子句使用了降序排序如果我们将SQL代码中的order by ad_checkdate desc改为order by ad_checkdate则变为索引范围扫描（INDEX RANGE SCAN）
至此我们全部消除了全表扫描我们看到加上索引后查询执行的成本开销也有所降低因为数据库表中的记录数不大因此效果不太明显如果有上百万条记录则会更直观
虽然索引能提高查询性能但索引也不能滥用一是因为索引会降低写入性能二是索引过多给索引管理带来麻烦有些索引根本就没有使用这样的索引只会带来负面影响基于这些弊端的考虑在设计数据库结构时应综合考虑表的使用频率（使用次数越多越应重点考虑是否建立索引）表中字段的使用频率（字段使用次数越多越应建立索引）字段类型（数值型字段越应建立索引）值的唯一性（最应建立索引的字段）值的重复性（值重复度越高建立索引的必要性越低）值是否可为空（允许为空的字段一般不建立索引）表中记录数（记录数很少时一般不宜建立索引）表是读操作多一些还是写操作多一些（读操作越多的表越应建立索引写操作越多的表越应避免建立索引）等创建索引的一般原则是在大表的常用且值重复几率小的字段上创建索引
