索引视图有助于提高T-SQL的性能

T-SQL 是一种允许您以逻辑方式设计请求的语言。这里所说的逻辑的意思是，当编写查询时，您指定的是希望获得 什么 结果，而不是希望 以何种方式 获得结果。对如何处理查询进行设计是查询优化器的工作。您所遇到的需要 T-SQL 解决方案的每个问题通常都有许多不

T-SQL 是一种允许您以逻辑方式设计请求的语言。这里所说的“逻辑”的意思是，当编写查询时，您指定的是希望获得什么 结果，而不是希望以何种方式 获得结果。对如何处理查询进行设计是查询优化器的工作。您所遇到的需要 T-SQL 解决方案的每个问题通常都有许多不同的解决方案，它们最终会返回同样的结果。在理想情况下，假设有两个执行同一任务的不同查询，优化器会为二者生成相同的 执行计划 － 最优化的计划。SQL Server 开发组似乎正在朝这个方向努力。利用 SQL Server 的每个发行版本，优化器会设计出更高级、更有效的计划，执行同一任务的不同查询使用这个相同计划的可能性也在提高。

不过，在许多情况下，您 编写查询的方式仍然会动态地影响查询的性能。为了使优化器在不同的计划中作出选择并找到一个高效的计划，您需要完成一些准备工作 － 也就是，创建索引。大多数人是将普通索引作为其数据库优化的一部分创建的，但我还没有看到索引视图的广泛实现。索引视图可以极大地提高查询性能，尤其在聚 合数据的时候。在某些情况下，对视图进行创建并索引后，您甚至不需要更改引用基表的原始查询，这是因为优化器的智能程度足以使用那些索引。

下 面我们将讨论使用索引视图来获得性能提高的两个问题。我假设您已经很熟悉索引视图的基本概念。（有关索引视图的详细信息，请参阅 Kalen Delaney 的 "Introducing Indexed Views" （2000 年 5 月发表，InstantDoc ID 8410）一文。）

关于新客户的问题

第一个问题涉及一个典型的市场营销请求 － 在每个期间（例如，月份），根据定单活动而定的新客户、现有客户和全部客户的数量分别是多少？某个月的新客户就是第一次下达定单的客户。现有客户是那些在 以前的月份下达过定单的客户。您可以将 Northwind 数据库中的 Orders 表作为最初的基本数据。表 1（表 1）显示了预期输出的简化版本。创建解决方案并验证您的代码在逻辑上正确无误之后，可针对一个更大的 Orders 表测试其性能，您可以通过运行第 18 页 清单 1 显示的代码，在 tempdb 中创建该表。

第 18 页 清单 2 显示了我针对此问题的第一个解决方案。定义派生表 M 的最内部查询从 Orders 返回了不同的月份和客户组合。月份表示为指向当月第一天的一个 datetime 值。定义派生表 N 的查询使用 CASE 表达式，对于每个月份和客户组合，如果该客户在当月之前还没有下达过定单，则该表达式返回 1，否则，返回 0。也就是说，如果客户是新客户，CASE 表达式返回 1。最外部查询按月份对 N 中的行进行分组，并通过对 N 表中名为 new 的列中的所有 1 进行汇总，来计算新客户的总数。客户的总数就是该组中的行数 (COUNT(*))，因为该组中的每一行都代表一个不同的客户。现有客户的数量是客户总数减去新客户的数量。

当 我编写此解决方案时，我并没有考虑性能，我只想到要用逻辑方式来编写该查询。在我的笔记本电脑上，对我在 tempdb 中创建的较大的 Orders 表运行该查询时，该查询发生了超过 137,000 次的逻辑读取，运行的时间长达 17 秒。普通索引并没有提供多少帮助 － 当我在 customerid 列和 orderdate 列上创建了组合索引后，该查询运行了 15 秒。看来，这个问题需要采用另一种方法，这次，我决定先考虑性能。

这个较大的 Orders 表会包括每个月份的每个客户的许多定单。如果您有一个只包含月份和客户的不同组合的汇总表，就可以编写一个更易于执行的查询。索引视图的实质就是对表进行汇总。请运行 清单 3 中的代码，创建一个名为 Vymcusts 的索引视图，该视图只包含月份和客户的不同组合。注意，如果您希望对一个使用聚合的视图进行索引，则必须在该视图内包括 COUNT_BIG(*) 函数。如果 SQL Server 知道每组中的行数，就可以有效地维护索引视图。

接下来，我测试了几个不同的解决方案，所有方案执行起来都比第一个要好得多。我们来看一下我编写出的执行效果最好的解决方案。我创建了另一个名为 Vnewcusts 的视图，该视图包含每个客户的最小年/月份 (ym) 值：

CREATE VIEW Vnewcusts 
AS 
SELECT customerid, MIN(ym) AS min_ym 
FROM Vymcusts (NOEXPAND) 
GROUP BY customerid

客户的 ym 最小值就是该客户的第一份定单的月份。NOEXPAND 提示要求优化器将索引视图视为表，不要尝试使用来自基表 Orders 的索引。最后，我将 Vymcusts (VY) 左联接到了 Vnewcusts (VN)。如果 VY 和 VN 同时拥有同一个客户，并且 VY 中的当前月份是该客户的最小月份 (VY.ym = VN.min_ym)，则 VY 中的某一行会在 VN 中寻找匹配的行。如果该月份不是该客户的最小月份，则外部联接在 VN.customerid 中以及在 VN 的所有列中均返回 NULL。查询按 VY.ym 列对外部联接的结果进行分组。SQL Server 通过对 VN.customerid 中的非 Null 值进行计数来计算新客户的总数。清单 4 显示了这个最终的查询，该查询在我的笔记本电脑上只运行了 1 秒，仅发生了 280 次逻辑读取。这样的性能令人非常满意。

列基数

我发现索引视图对解决另一个问题也非常有用，这就是计算列基数 － 列中不同的值的数量。计算表中每列的基数会占用大量系统开销，因为 SQL Server 需要重新排列每列的值，这样就可以很容易地对不同的值进行计数。现在我们来看一些示例，它们使用一个具有三个数据列和一百万行的表。请运行 清单 5 显示的脚本，在 tempdb 中创建一个名为 T1 的表，该表包括的各列是 c1、c2 和 c3，这些列分别包含 50,000、100,000 和 200,000 个不同的值。

在没有适当索引的情况下，下面的查询将计算每个数据列的基数，该查询的执行性能比较差：

SET STATISTICS TIME ON 
SET STATISTICS IO ON 
SELECT COUNT(DISTINCT c1), 
COUNT(DISTINCT c2), COUNT(DISTINCT c3) FROM T1

我们在查询分析器中看看该查询的执行计划，我们注意到，SQL Server 对 T1 的聚集索引扫描了三次，对每一列中的值都执行了哈希操作来计数不同值的数量。因此，该查询用了很长的时间才完成，并且发生了大量 I/O 系统开销。在我的笔记本电脑上，该查询运行了 23 秒，发生了 9294 次逻辑读取。

为了获得更好的性能，很明显，第一个步骤就是对每一列进行索引：

CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_nc_c1 ON T1(c1) 
CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_nc_c2 ON T1(c2) 
CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_nc_c3 ON T1(c3)

这样一来，SQL Server 可以用排序的方式单独扫描每个索引，并对不同的值进行计数。现在，查询只运行 5 秒钟，发生 4083 次逻辑读取。

您 可能对这样的性能提高感到满意，但对于包括更多列和更多行的表，可能还需要进一步提高性能。获得更好查询性能的一个方式（不过要以修改性能为代价）是编写 INSERT、UPDATE 和 DELETE 触发器，它们在单独的非正式表中维护每列的非重复计数值。您也可以在不使用触发器的情况下解决该问题，方法是：使用索引视图，而不是普通的非聚集索引。

对于每一列，您可以创建一个只包含感兴趣的列和 COUNT_BIG(*) 函数的索引视图，该函数是对有聚合的视图进行索引所必需的。例如，可为 c1 创建以下索引视图：

CREATE VIEW V_T1_c1 WITH SCHEMABINDING 
AS 
SELECT c1, COUNT_BIG(*) 
 AS cnt FROM dbo.T1 GROUP BY c1 
GO 
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX 
 idx_uc_c1 ON V_T1_c1(c1)

然后，运行 清单 6 显示的脚本，为 c2 和 c3 创建索引视图。现在，重新运行该查询，测量一下持续时间和 I/O，并查看执行计划。优化器的智能程度足以理解该执行计划，对列的非重复计数进行计算，它可以只对在其 GROUP BY 子句中使用该列的索引视图内的行数进行计数。现在，该查询运行的时间不到一秒，发生的逻辑读取不到 1000 次。

关于索引视图的其他信息

如 果编写 T-SQL查询的方式对您来说很重要，您应该测试同一个问题的几个不同的解决方案来获得更好的性能。索引视图是一个很出色的优化方法，因为它会在磁盘上存 储查询结果；尤其在聚合数据时，索引视图可节省许多 I/O 系统开销。在某些情况下，索引视图可以在很大程度上提高检索性能，但要记住，索引视图也会降低修改性能。