SQL Server的Descending Indexes降序索引实例展示

目录

• 背景
• 1、建立测试环境
• 2、构建查询语句
• 3、建降序索引
• 总结
• 参考文章

背景

索引是关系型数据库中优化查询性能的重要手段之一。对于需要处理大量数据的场景，合理的索引策略能够显著减少查询时间。

特别是在涉及多字段排序的复杂查询中，选择合适的索引类型（如降序索引）显得尤为重要。本文将探讨如何在SQL Server中使用降序索引优化查询性能，并通过实例展示其应用效果。

1、建立测试环境

测试环境：SQL Server 2012

表结构如下

USE [test]
GO
CREATE TABLE [dbo].[tt8](
    [id] INT IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [win_num] [int] NOT NULL DEFAULT ((0)),
    [lost_num] [int] NOT NULL   DEFAULT ((0)),
    [draw_num] [int] NOT NULL  DEFAULT ((0)),
    [offline_num] [int] NOT NULL   DEFAULT ((0)),
    [login_key] [nvarchar](50) NULL
 CONSTRAINT [PK_user_T] PRIMARY KEY CLUSTERED 
(
    [id] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
GO

插入测试数据

--插入编程客栈测试数据
DECLARE @i INT;
DECLARE @sql NVARCHAR(MAX);
SET @i = 1;
WHILE @i <= 9
BEGIN
    IF @i % 2 = 0
    BEGIN
        SET @sql
            = N'INSERT  INTO [dbo].[tt8]
        ( 
          [win_num] ,
          [lost_num] ,
          [draw_num] ,
          [offline_num] ,
          [login_key] 
        )
        VALUES  ( 
        ''' + CAST(@i+2 AS NVARCHAR(3000)) + N''' ,
        ''' + CAST(@i AS NVARCHAR(3000)) + N''' ,
        ''' + CAST(@i-1 AS NVARCHAR(3000)) + N''' ,
            ''' + CAST(@i AS NVARCHAR(3000)) + N'''编程 ,
            ''' + CAST(@i AS NVARCHAR(3000)) + N''' 
        );';
编程客栈    END;
    ELSE
    BEGIN
        SET @sql
            = N'INSERT  INTO [dbo].[tt8]
        ( 
          [win_num] ,
          [lost_num] ,
          [draw_num] ,
          [offline_num] ,
          [login_key] 
                 )
        VALUES  ( 
        ''' + CAST(@i AS NVARCHAR(3000)) + N''' ,
        ''' + CAST(@i AS NVARCHAR(3000)) + N''' ,
        ''' + CAST(@i AS NVARCHAR(3000)) + N''' ,
            ''' + CAST(@i AS NVARCHAR(3000)) + N''' ,
            ''' + CAST(@i AS NVARCHAR(3000)) + N''' 
        );';
    END;
    EXEC (@sql);
    SET @i = @i + 1;
END;

浏览数据

SELECT * FROM [dbo].[tt8]

2、构建查询语句

查询语句如下，可以看到这个是组合字段排序，要求按照draw_num值正序，对于相同的draw_num值，按照win_num值倒序

select top 10 * from [dbo].[tt8] order by  [draw_num] asc,[win_num] desc

 根据查询语句建一个非聚集组合索引

CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX_tt8_draw_numwin_num] ON [dbo].[tt8]
(
    [draw_num] ASC,
    [win_num] ASC
)WITH (online= ON) ON [PRIMARY]
GO

 建了非聚集索引之后，执行计划如下，可以看到无法用到刚才建的非聚集索引[IX_tt8_draw_numwin_num]，因为建索引时候，两个字段的排序顺序都是单向遍历的，统一升序或统一降序

下面的执行计划说明数据库引擎扫描聚集索引之后，需要对[win_num]字段进行倒序排序，所以会看到sort算子

查询结果如下，查询结果没有问题

3、建降序索引

那么，建索引时候能不能按照查询语句的排序顺序，[draw_num] 升序，[win_num] 降序呢？

答案是可以的，再建一个新索引按照[draw_num] 升序，[win_num] 降序的排序顺序

CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX_tt8_draw_numwin_num_reverse] ON [dbo].[tt8]
(
    [draw_num] ASC,
    [win_num] DESC
)WITH (ONLINE= ON) ON [PRIMARY]
GO

建了索引之后，非聚集索引的结构大概是这样，第一个字段升序，第二个字段降序

再查询一次，查询结果如下，没有问题

执行计划如下，可以看到这次利用到索引[IX_tt8_draw_numwin_num_reverse]，然后跟聚集索引联合返回结果 

可以看到聚集索引/主键索引的存储结构，winnum字段是顺序排序存储的

SELECT TOP 10 * FROM [dbo].[tt8]

[IX_tt8_draw_numwin_num_reverse]索引的存储结构是[win_num]字段倒序，[draw_num]字段升序存储的

这个倒序索引的弊端是，当向表插入数据或者更新数据时，需要先对[win_num]字段倒序排序再插入或者更新到[IX_tt8_draw_numwin_num_reverse]索引，所以性能会有一点损耗

select [draw_num],[win_num]  from [dbo].[tt8] wiandroidth (INDEX([IX_tt8_draw_numwin_num_reverse]))

查询结果

通过这个例子说明，对于组合字段排序的语句，当多个字段排序顺序不一致的时候，只建单个字段的索引无法利用到索引，例如下面只建一个[draw_num] 字段的索引，在遇到下面语句时无法使用[IX_tt8_draw_num]索引

select TOP 10 * FROM [dbo].[tt8] ORDER BY  [draw_num] ASC,[win_num] DESC

单字段索引

CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX_tt8_draw_num]   ON [dbo].[tt8]
(
    [draw_num] ASC 
)  WITH ( ONLINE = ON ) ON [PRIMARY]
GO

必须要建立排序字段的组合索引，并且索引字段的排序要跟查询语句一致，这种索引在oracle里面叫Descending Indexes

总结

降序索引（Descending Indexes）在 SQL Server 和 Oracle 的早期版本中已经支持，而 mysql 直到 8.0 版本才引入这个功能，这也体现了不同数据库系统在功能上的演进。

在性能关键的场景下，商业数据库往往提供更强大和优化的功能。然而，索引策略的选择需要谨慎，尤其是面对字段排序顺序不一致的查询时，正确的索引能够极大提升查询性能。

参考文章

https://www.mssqltips.com/sqlservertip/1337/building-sql-server-indexes-in-ascending-vs-descending-order/

https://sqlmaestros.com/free-sql-video-troubleshoot-slow-running-query-sql-server-extended-events-wait-stats/

到此这篇关于SQL Server的Descending Indexes降序索引的文章就介绍到这了,更多相关SQL Server降序索引内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章http://www.devze.com希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！