迈克尔·克里斯托菲德斯：仅仅因为你正在进行索引扫描，并不意味着你不能做得更好！
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原文英文，约2300词，阅读约需9分钟。
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内容提要
文章讨论了优化数据库查询性能的方法，特别是索引扫描的效率。即使使用索引，仍可能存在大量被过滤的行，导致效率低下。通过创建合适的复合索引，可以显著减少读取的块数和执行时间。索引列的顺序对查询性能至关重要，文章提供了多个示例说明如何通过优化索引提高查询效率。
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关键要点
- 即使使用索引，查询性能仍可能不理想，特别是在存在大量被过滤的行时。
- 创建合适的复合索引可以显著减少读取的块数和执行时间。
- 索引列的顺序对查询性能至关重要，错误的顺序可能导致效率低下。
- 在查询计划中，注意“被过滤的行数”可以帮助识别潜在的性能问题。
- 在多列索引中，列的顺序会影响查询的效率，尤其是在涉及范围条件时。
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延伸问答
如何优化数据库查询性能？
通过创建合适的复合索引，可以显著减少读取的块数和执行时间，从而优化数据库查询性能。
索引列的顺序对查询性能有何影响？
索引列的顺序对查询性能至关重要，错误的顺序可能导致效率低下，尤其是在涉及范围条件时。
什么是“被过滤的行数”，它如何影响查询效率？
“被过滤的行数”指在查询中被过滤掉的行数，过高的被过滤行数可能表明查询效率低下，需优化索引。
如何通过复合索引提高查询效率？
通过创建复合索引，可以将相关列的索引放在一起，从而减少查询时需要读取的块数，提高查询效率。
在查询计划中，如何识别潜在的性能问题？
注意“被过滤的行数”和“读取的块数”可以帮助识别潜在的性能问题，尤其是在高循环次数的情况下。
为什么索引扫描不一定意味着查询效率高？
即使使用索引，查询仍可能低效，特别是在存在大量被过滤的行时，因此需要进一步优化索引。
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