set @d=getdate()

并在select语句后加：

select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())

2、只要建立索引就能显著提高查询速度

事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。

从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。

3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度

上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。

很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）

（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi> '2004-5-5 '

查询速度：2513毫秒

（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi> '2004-5-5 ' and neibuyonghu= '办公室 '

查询速度：2516毫秒

（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu= '办公室 '

查询速度：60280毫秒

从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。

（四）其他书上没有的索引使用经验总结

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

下面是实例语句：（都是提取25万条数据）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi= '2004-9-16 '

使用时间：3326毫秒

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid <=250000

使用时间：4470毫秒

这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。

2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi

用时：12936

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid

用时：18843

这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。

3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi> '2004-1-1 '

用时：6343毫秒（提取100万条）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi> '2004-6-6 '

用时：3170毫秒（提取50万条）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi= '2004-9-16 '

用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi> '2004-1-1 ' and fariqi < '2004-6-6 '

用时：3280毫秒

4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度

下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi> '2004-1-1 ' order by fariqi

用时：6390毫秒

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi < '2004-1-1 ' order by fariqi

用时：6453毫秒

本文出自“songjg2010”