Microsoft SQL Server 利用过滤索引提高查询语句的性能

在创建过滤索引之前，我们需要了解它的适用场景。

• 在某个字段中只有少量相关值需要查询时，可以针对值的子集创建过滤索引。例如，当字段中的值大部分为 NULL 并且查询只从非 NULL 值中进行选择时，可以为非 NULL 数据行创建筛选索引。由此得到的索引与对相同字段定义的全表非聚集索引相比，前者更小且维护开销更低。

• 表中含有分类数据行时，可以为一种或多种类别的数据创建筛选索引。通过将查询范围缩小为表的特定区域，这可以提高针对这些数据行的查询性能。此外，由此得到的索引与全表非聚集索引相比，前者更小且维护开销更低。

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER,
  status VARCHAR(10)
);

BEGIN	
  DECLARE @counter INT = 1
  WHILE @counter <= 1000000
  BEGIN
    INSERT INTO orders
    SELECT @counter, (rand() * 100000),
          CASE 
            WHEN (rand() * 100)<1 THEN 'pending'
            WHEN (rand() * 100)>99 THEN 'shipped'
            ELSE 'completed'
          END
    SET @counter = @counter + 1
  END  
END;

订单表中总共有 100 万个订单，通常绝大部分的订单都处于完成状态。一般情况下，我们只需要针对某个用户未完成的订单进行查询跟踪，因此可以创建一个基于用户编号和状态的部分索引：

CREATE INDEX full_idx ON orders (customer_id, status);

然后我们查看以下查询语句的执行计划：

SET STATISTICS PROFILE ON

SELECT * 
FROM orders
WHERE customer_id = 5043
AND status != 'completed';
id    |customer_id|status |
------+-----------+-------+
743436|       5043|pending|
947848|       5043|shipped|

Rows	Executes	StmtText	StmtId	NodeId	Parent	PhysicalOp	LogicalOp	Argument	DefinedValues	EstimateRows	EstimateIO	EstimateCPU	AvgRowSize	TotalSubtreeCost	OutputList	Warnings	Type	Parallel	EstimateExecutions
2	1	SELECT * FROM [orders] WHERE [customer_id]=@1 AND [status]<>@2	1	1		NULL	NULL	NULL	NULL	1.405213	NULL	NULL	NULL	0.003283546	NULL	NULL	SELECT		NULL
2	1	  |--Index Seek(OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[full_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status] < 'completed' OR [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status] > 'completed') ORDERED FORWARD)	1	2	1	Index Seek	Index Seek	OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[full_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status] < 'completed' OR [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043) AND [hrdb].[dbo].[orders].[status] > 'completed') ORDERED FORWARD	[hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id], [hrdb].[dbo].[orders].[status]	1.405213	0.003125	0.0001585457	27	0.003283546	[hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id], [hrdb].[dbo].[orders].[status]	NULL	PLAN_ROW	0	1

输出结果显示查询利用索引 full_idx 扫描查找所需的数据。

我们可以查看一下索引 full_idx 占用的空间大小：

SELECT ix.name AS "Index name",
SUM(sz.used_page_count) * 8/1024.0 AS "Index size (MB)"
FROM sys.dm_db_partition_stats AS sz
INNER JOIN sys.indexes AS ix ON sz.object_id = ix.object_id
AND sz.index_id = ix.index_id
INNER JOIN sys.tables tn ON tn.OBJECT_ID = ix.object_id
WHERE tn.name = 'orders'
GROUP BY ix.name;

Index name                  |Index size (MB)|
----------------------------+---------------+
full_idx                    |      26.171875|
PK__orders__3213E83F1E3B8A3B|      29.062500|

接下来我们再创建一个部分索引，只包含未完成的订单数据，从而减少索引的数据量：

CREATE INDEX partial_idx ON orders (customer_id)
WHERE status != 'completed';

索引 partial_idx 中只有 customer_id 字段，不需要 status 字段。同样可以查看一下索引 partial_idx 占用的空间大小：

SELECT ix.name AS "Index name",
SUM(sz.used_page_count) * 8/1024.0 AS "Index size (MB)"
FROM sys.dm_db_partition_stats AS sz
INNER JOIN sys.indexes AS ix ON sz.object_id = ix.object_id
AND sz.index_id = ix.index_id
INNER JOIN sys.tables tn ON tn.OBJECT_ID = ix.object_id
WHERE tn.name = 'orders'
GROUP BY ix.name;

Index name                  |Index size (MB)|
----------------------------+---------------+
full_idx                    |      26.171875|
partial_idx                 |       0.289062|
PK__orders__3213E83F1E3B8A3B|      29.062500|

索引只有 0.29 MB，而不是 26 MB，因为绝大多数订单都处于完成状态。

以下查询显示了适用过滤索引时的执行计划：

SELECT * 
FROM orders WITH ( INDEX ( partial_idx ) )
WHERE customer_id = 5043
AND status != 'completed';

Rows	Executes	StmtText	StmtId	NodeId	Parent	PhysicalOp	LogicalOp	Argument	DefinedValues	EstimateRows	EstimateIO	EstimateCPU	AvgRowSize	TotalSubtreeCost	OutputList	Warnings	Type	Parallel	EstimateExecutions
2	1	SELECT *   FROM orders WITH ( INDEX ( partial_idx ) )  WHERE customer_id = 5043  AND status != 'completed'	1	1		NULL	NULL	NULL	NULL	1.124088	NULL	NULL	NULL	0.03279812	NULL	NULL	SELECT		NULL
2	1	  |--Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([hrdb].[dbo].[orders].[id]))	1	2	1	Nested Loops	Inner Join	OUTER REFERENCES:([hrdb].[dbo].[orders].[id])	NULL	1.124088	0	4.15295E-05	24	0.03279812	[hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id], [hrdb].[dbo].[orders].[status]	NULL	PLAN_ROW	0	1
2	1	       |--Index Seek(OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[partial_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043)) ORDERED FORWARD)	1	3	2	Index Seek	Index Seek	OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[partial_idx]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]=(5043)) ORDERED FORWARD, FORCEDINDEX	[hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]	9.935287	0.003125	0.0001679288	15	0.003292929	[hrdb].[dbo].[orders].[id], [hrdb].[dbo].[orders].[customer_id]	NULL	PLAN_ROW	0	1
2	2	       |--Clustered Index Seek(OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[PK__orders__3213E83F1E3B8A3B]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[id]=[hrdb].[dbo].[orders].[id]) LOOKUP ORDERED FORWARD)	1	5	2	Clustered Index Seek	Clustered Index Seek	OBJECT:([hrdb].[dbo].[orders].[PK__orders__3213E83F1E3B8A3B]), SEEK:([hrdb].[dbo].[orders].[id]=[hrdb].[dbo].[orders].[id]) LOOKUP ORDERED FORWARD, FORCEDINDEX	[hrdb].[dbo].[orders].[status]	1	0.003125	0.0001581	16	0.02946366	[hrdb].[dbo].[orders].[status]	NULL	PLAN_ROW	0	9.935287

我们比较通过 full_idx 和 partial_idx 执行以下查询的时间：

-- 300 ms
SELECT count(*)
FROM orders WITH ( INDEX ( full_idx ) )
WHERE status != 'completed';

-- 10 ms
SELECT count(*) 
FROM orders WITH ( INDEX ( partial_idx ) )
WHERE status != 'completed';

另外，过滤索引还可以用于实现其他的功能。例如，我们可以将索引 partial_idx 定义为索引，从而实现每个用户只能存在一个未完成订单的约束。

DROP INDEX partial_idx ON orders;
TRUNCATE TABLE orders;

CREATE UNIQUE INDEX partial_idx ON orders (customer_id)
WHERE status != 'completed';

INSERT INTO orders(id, customer_id, status) VALUES (1, 1, 'pending');

INSERT INTO orders(id, customer_id, status) VALUES (2, 1, 'pending');
SQL 错误 [2601] [23000]: 不能在具有索引“partial_idx”的对象“dbo.orders”中插入重复键的行。重复键值为 (1)。

用户必须完成一个订单之后才能继续生成新的订单。

通过以上介绍可以看出，过滤索引是一种经过优化的非聚集索引，尤其适用于从特定数据子集中选择数据的查询。

来源https://www.modb.pro/db/335878