提出方案
以下是找出来的TOP SQL 。
select distinct s.parentId,s.pkId,1,s.title,s.comeOrg,s.fileDate,
s.fileName,s.filePath,1,l.optionstatus,s.remark3,urgencyLevel
from shouwen as s,
jt_ComitOA.dbo.log as l
where
(s.fileSerialNumber like ’%%’ or s.title like ’%%’
or s.keywords like ’%%’ or s.fileZi like ’%%’)
and s.status<>’4’
and s.pkid in
(select distinct(mid) from log where uid=’glzyf’ and typeid=’shouwen’)
and l.mid=s.pkid and uid=’glzyf’ and typeid=’shouwen’
order by s.fileDate desc 从执行计划中可以看到两个比较大操作，两个对Log表“聚集索引扫描”，观察语句不难以下发现就是导致两个“聚集索引扫描”的原因。
(select distinct(mid) from log where uid=’glzyf’ and typeid=’shouwen’)
and l.mid=s.pkid and uid=’glzyf’ and typeid=’shouwen’
这次运?冉虾茫琺id、uid和typeid都在这两个语句里面，于是表的mid、uid和typeid上面建索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX [idx_log__uid_typeid] ON [Log]
(
[uid] ASC,
[typeID] ASC,
[mid] ASC
);
看一下执行计划新的执行计划：
留意左上角对ShouWen这个表的聚集索引扫描，由原先的相对比例0%（其实是接近0%），上升到27%，可见整体的资源消耗已经大大降低了。
表 ’Log’。扫描计数 2，逻辑读取 3272 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 ’ShouWen’。扫描计数 1，逻辑读取 1436 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 62 毫秒，占用时间 = 293 毫秒。
对Log表的访问量大大减少，这可是有25万条数据的表啊，总的执行时间更是大大减少，疗效相当的不错啊。
至此，可以认为该调优已经达到很好的效果了，从26秒的执行时间缩减到0.3秒，非常不错的成绩了。
审视方案
在新的执行计划中有两个键查找，键查找用来检索筛选索引没有涵盖的剩余列,说白了，就有一些输出列不在这个索引的覆盖范围中。看一下select的输出，的确有一个Log表的optionstatus字段，于是将索引的创建语句调整为：
CREATE NONCLUSTERED INDEX [idx_log__uid_typeid] ON [Log]
(
[uid] ASC,
[typeID] ASC,
[mid] ASC
)
INCLUDE ( [optionstatus])
同样左上角的ShouWen表的“聚集索引扫描”为参照点，就执行计划来看，的确资源占用率再次大大降低了，看看执行的统计信息。
表 ’Log’。扫描计数 2，逻辑读取 16 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 ’ShouWen’。扫描计数 1，逻辑读取 1436 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 78 毫秒，占用时间 = 282 毫秒。
Log表的逻辑读取数大大减少，执行时间并没有太大变化。这是由于这次缩减的是逻辑读，即在缓存中读取，通常缓存是在内存中的，内存可是比磁盘快多了。
http://m.kwkids.com/gongwuyuan/8399.html
推荐访问: