人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个方面分别进行总结：（为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（< 1秒）。 ）

一、不合理的索引设计 

　　例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况： 

　　1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date > 
''19991201'' and date < ''19991214''and amount > 
2000 (25秒) 
select date,sum(amount) from record group by date 
(55秒) 
select count(*) from record where date > 
''19990901'' and place in (''BJ'',''SH'') (27秒)

　　分析： 
　　date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。 

　　2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date > 
''19991201'' and date < ''19991214'' and amount > 
2000 （14秒） 
select date,sum(amount) from record group by date 
（28秒） 
select count(*) from record where date > 
''19990901'' and place in (''BJ'',''SH'')（14秒）

　　分析： 
　　在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。 

　　3.在place，date，amount上的组合索引 
select count(*) from record where date > 
''19991201'' and date < ''19991214'' and amount > 
2000 （26秒） 
select date,sum(amount) from record group by date 
（27秒） 
select count(*) from record where date > 
''19990901'' and place in (''BJ, ''SH'')（< 1秒）

　　分析： 
　　这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place。

　　4.在date，place，amount上的组合索引 
select count(*) from record where date > 
''19991201'' and date < ''19991214'' and amount > 
2000(< 1秒) 
select date,sum(amount) from record group by date 
（11秒） 
select count(*) from record where date > 
''19990901'' and place in (''BJ'',''SH'')（< 1秒）

　　分析： 
　　这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。 

　　5.总结： 
　　缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说： 

　　①.有大量重复值、且经常有范围查询 

　　（between, >,< ，>=,< =）和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引； 

　　②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引； 

　　③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。