哪个查询计划更优？关于两个索引执行计划的性能判断疑问

先拆解你的查询逻辑：要从COD_PONTO=2085、ST_BOMBA为ON/OFF的记录里，按ST_BOMBA、Q_BOMBA、SEQUENCIAL分组，找出每组最新的HORA_LEIT，再取其中最新的那一组。

对比两个索引的工作方式：

索引ix_1的执行逻辑 #

ix_1的键列是cod_ponto, St_bomba，包含了分组和计算MAX需要的所有字段。执行时：

• 先定位到cod_ponto=2085的所有ON/OFF记录
• 按ST_BOMBA、Q_BOMBA、SEQUENCIAL分组，计算每组的MAX(HORA_LEIT)
• 把所有分组的MAX值排序，取TOP1
  这个过程必须遍历完所有符合条件的记录，完成全部分组聚合后才能排序，当符合条件的记录量较大时，聚合和排序的CPU、IO成本都会很高。

索引ix_2的执行逻辑 #

ix_2的键列是cod_ponto, hora_leit，记录按cod_ponto分组后，再按hora_leit从大到小排列（优化器可利用索引的有序性做反向扫描）。执行时：

• 定位到cod_ponto=2085的记录，直接从hora_leit最大的那条开始遍历
• 每遍历一条，就检查它所属的分组（ST_BOMBA、Q_BOMBA、SEQUENCIAL组合）是否已经被确认存在
• 一旦找到第一个能确定是MAX(HORA_LEIT)对应的分组，就可以直接返回结果，不需要遍历所有符合条件的记录
  这种“提前终止”的逻辑，在数据分布合适时（比如最大的hora_leit对应的分组只需要扫几条记录就能确认），成本会远低于ix_1的全量聚合+排序。

优化器选ix_2的核心原因 #

优化器是基于统计信息预估成本的：

• 如果统计信息显示，cod_ponto=2085的ON/OFF记录中，最大的hora_leit对应的分组可以通过极少量的IO找到，那ix_2的预估成本会远低于ix_1
• 反之，如果你的数据中分组数极少（比如只有几个分组），ix_1的聚合成本可能更低，但优化器根据统计信息判断ix_2的路径更高效

你觉得ix_1更优，可能是忽略了ix_2的“提前终止”特性——它不需要处理所有数据就能拿到结果。如果想验证，可以实际跑一下两个查询（用WITH (INDEX(ix_1))和WITH (INDEX(ix_2))强制指定索引），对比实际的CPU、IO耗时，而不是只看执行计划的预估成本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Book Writter