有些程序员在撰写数据库应用程序时，常专注于OOP及各种framework的使用，却忽略了基本的 SQL 语句及其「性能 (performance) 优化」问题。曾听过台湾某半导体大厂的新进程序员，所组出来的一段 PL/SQL 跑了好几分钟还跑不完;想当然，即使他的 AJAX 及 ooxx 框架用得再漂亮，系统性能也会让使用者无法忍受。以下是整理出的一些数据库规划、SQL performance tuning简单心得，让长年钻研 .NET、AJAX、一堆高深ooxx framework，却无暇研究SQL statement 的程序员，透过最短时间对本文的阅读，能避免踩到一些 SQL 的性能地雷。

　　1、数据库设计与规划

　　• Primary Key 字段的长度尽量小，能用small integer就不要用integer。例如员工数据表，若能用员工编号当主键，就不要用身分证号码。

　　• 一般字段亦同。若该数据表要存放的数据不会超过 3 万笔，用 small integer 即可，不必用integer。

　　• 文字数据字段若长度固定，如：身分证号码，就不要用varchar或nvarchar，应该用 char 或nchar。

　　• 文字数据字段若长度不固定，如：地址，则该用varchar或nvarchar。除了可节省存储空间外，存取硬盘时也会较有效率。

　　• 设计字段时，若其值可有可无，最好也给一个默认值，并设成「不允许 NULL」(一般字段默认为「允许 NULL」)。因为SQL Server在存放和查询有 NULL 的数据表时，会花费额外的运算动作 [2]。

　　• 若一个数据表的字段过多，应垂直切割成两个以上的数据表，并可用同名的Primary Key 一对多连结起来，如：Northwind 的 Orders、Order Details 数据表。以避免在存取数据时，以「集簇索引 (clustered index)」扫描时会加载过多的数据，或修改数据时造成互相锁定或锁定过久。

　　2、适当地建立索引

　　• 记得自行帮Foreign Key字段建立索引，即使是很少被JOIN的数据表亦然。

　　• 替常被查询或排序的字段建立索引，如：常被当作WHERE子句条件的字段。

　　• 用来建立索引的字段，长度不宜过长，不要用超过20个Byte的字段，如：地址。

　　• 不要替内容重复性高的字段建立索引，如：性别;反之，若重复性低的字段则适合建立索引，如：姓名。

　　• 不要替使用率低的字段建立索引，以免浪费硬盘空间。

　　• 不宜替过多字段建立索引，否则反而会影响到「INSERT、UPDATE、DELETE」的性能，尤其是以「OLTP (联机事务处理;在线交易)」为主的网站数据库。

　　• 若数据表存放的数据很少，就不必刻意建立索引。否则可能数据库沿着存放索引的「树状结构」(Balanced Tree) 去搜寻索引中的数据，反而比扫描整个数据表还慢。

　　• 若查询时符合条件的数据很多，则透过「非集簇索引(non-clustered index)」搜寻的性能，反而 可能不如整个数据表逐笔扫描。

　　• 建立「集簇索引」的字段选择至为重要，会影响到整个索引结构的性能。要用来建立「集簇索引」的字段，务必选择「整数」类型 (键值会较小)、唯一、不可为 NULL。

　　3、适当地使用索引

　　• 有些书籍会提到，使用「LIKE、%」做模糊查询时，即使您已替某个字段建立索引 (如下方代码的 CustomerID 字段)，但以常量字符开头才会使用到索引，若以万用字符 (%) 开头则不会使用索引，如下所示：

　　

USE Northwind; 　　GO 　　SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID LIKE ‘D%’; –使用索引 　　SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID LIKE ‘%D’; –不使用索引

　　
　　在SQL Server 2005执行完成后按Ctrl + L，可检阅如下图的「执行计划」。

　　
　　图 1　

　　可看出「查询最佳化程序」有使用到索引做搜寻

　　

　　 图 2　

　　在此的「集簇索引」扫描，并未直接使用索引，性能上几乎只等于扫描整个数据表

　　但经反复测试，这种语法是否会使用到索引，抑或会逐笔扫描，并非绝对的。仍要看所下的查询关键词，以及字段内 所存储的数据内容而定。但对于存储数据笔数庞大的数据表，最好还是少用 LIKE 做模糊查询。

　　• 以下的运算符会造成「负向查询」，常会让「查询最佳化程序」无法有效地使用索引，最好能用其它运算符和语法改写 (经版工测试，并非有负向运算符，就绝对无法使用索引)：

NOT 、 != 、 <> 、 !> 、 !< 、 NOT EXISTS 、 NOT IN 、 NOT LIKE

　　• 避免让 WHERE 子句中的字段，去做字符串的串接或数字运算，否则可能导致「查询最佳化程序」无法直接使用索引，而改采「集簇索引扫描」(经版工测试并非绝对)。

　　• 数据表中的数据，会依照「集簇索引」字段的顺序存放，因此当您下 BETWEEN、GROUP BY、ORDER BY 时若有包含「集簇索引」字段，由于数据已在数据表中排序好，因此可提升查询速度。

　　• 若使用「复合索引」，要注意索引顺序上的第一个字段，才适合当作过滤条件。