SQL 的效能問題和 SQL 本身一樣古老，甚至有人主張「SQL 天生就慢」。這在 SQL 剛問世的年代或許成立，如今已經不是事實——但效能問題依然層出不窮。為什麼？

抽象化的極限#

SQL 大概是最成功的第四代程式語言（4GL, fourth-generation programming language），它最大的優勢在於把「要什麼」和「怎麼做」徹底分離。一段 SQL 敘述只是描述所需的資料，完全不指示取得資料的手段：

SELECT date_of_birth
  FROM employees
 WHERE last_name = 'WINAND'

這段查詢讀起來就像一句英文。撰寫 SQL 通常不需要理解資料庫或儲存系統（磁碟、檔案等）的內部運作，不必告訴資料庫要開哪個檔案、怎麼找到目標列。許多開發者有多年 SQL 經驗，卻對資料庫內部的處理所知甚少。

問題就出在這裡：關注點分離在 SQL 中運作得極好，卻不完美——它的極限就是效能。

依定義，SQL 敘述的作者不需要關心資料庫如何執行它，因此看似不必為執行緩慢負責。但經驗證明恰恰相反：作者必須懂一點資料庫，才能預防效能問題。

索引是開發任務，不是維運任務#

事實證明，開發者唯一需要學會的就是如何建索引。資料庫索引本質上是一項開發工作，理由很單純：

  • 正確建索引所需的最重要資訊，不是儲存系統設定，也不是硬體配置。
  • 最重要的資訊是「應用程式如何查詢資料」——也就是存取路徑（access path）。
  • 這份知識對資料庫管理員（DBA, database administrator）或外部顧問而言並不容易取得，得花不少時間逆向工程應用程式才能拼湊出來；開發端卻本來就握有它。

本書只涵蓋開發者需要知道的索引知識——不多也不少。更精確地說，本書只談最重要的索引型態：B-tree 索引。

B-tree 索引在多數資料庫中的運作方式幾乎相同。本書僅採用 Oracle® 資料庫的術語，但原理同樣適用於其他資料庫；書中的旁註會補充 MySQL、PostgreSQL 與 SQL Server® 的相關資訊。

本書結構#

本書的結構是為開發者量身打造的：多數章節對應 SQL 敘述的某個特定部分。

  • 第 1 章 — 索引的解剖：唯一不專門談 SQL 的章節，講的是索引的基本結構。理解索引結構是後續章節的前提，別跳過。全章僅約八頁，讀完就能理解「慢索引」現象。
  • 第 2 章 — Where 子句：全書主體，火力全開。從最簡單的單欄查找，到範圍查詢與 LIKE 這類特殊情況，涵蓋 where 子句的所有面向。學會這些技巧，寫出的 SQL 會快上許多。
  • 第 3 章 — 效能與擴展性：關於效能量測與資料庫擴展性的小小離題。看看為什麼加硬體不是解決慢查詢的最佳方案。
  • 第 4 章 — Join 運算：回到 SQL，說明如何用索引做出快速的資料表 join。
  • 第 5 章 — 資料叢集化：你是否想過「只選一個欄位」和「選出所有欄位」有何差別？答案在此，還附帶一個效能更上一層樓的技巧。
  • 第 6 章 — 排序與分組：連 order by 和 group by 都能用上索引。
  • 第 7 章 — 部分結果：當你不需要完整結果集時，如何從「管線化（pipelined）」執行中獲益。
  • 第 8 章 — 修改資料：索引如何影響寫入效能？索引不是免費的——請明智地使用。
  • 附錄 A — 執行計畫：如何詢問資料庫「你是怎麼執行這段敘述的」。
Backward MySQL