資料庫優化技巧

A. oracle資料庫的性能優化有哪些方法

你最好買一本專門講ORACLE性能優化的書，好好看看\x0d\x0a1、調整資料庫伺服器的性能\x0d\x0aOracle資料庫伺服器是整個系統的核心，它的性能高低直接影響整個系統的性能，為了調整Oracle資料庫伺服器的性能，主要從以下幾個方面考慮： \x0d\x0a1.1、調整操作系統以適合Oracle資料庫伺服器運行\x0d\x0aOracle資料庫伺服器很大程度上依賴於運行伺服器的操作系統，如果操作系統不能提供最好性能，那麼無論如何調整，Oracle資料庫伺服器也無法發揮其應有的性能。 \x0d\x0a1.1.1、為Oracle資料庫伺服器規劃系統資源 \x0d\x0a據已有計算機可賀察裂用資源, 規劃分配給Oracle伺服器資源原則是：盡可能使Oracle伺服器使用資源最大化,特別在Client/Server中盡量讓伺服器上所有資源都來運行Oracle服務。 \x0d\x0a1.1.2、調整計算機系統中的內存配置 \x0d\x0a多數操作系統都用虛存來模擬計算機上更大的內存，它實際上是硬碟上的一定的磁碟空間。當實際的內存空間不能滿足應用軟體的要求時，操作系統就將用這部分的磁碟空間對內存中的信息進行頁面替換，這將引起大量的磁碟I/O操作，使整個伺服器的性能下降。為了避免過多地使用虛存，應加大計算機的內存。 \x0d\x0a1.1.3、為Oracle資料庫伺服器設置操作系統進程優先順序 \x0d\x0a不要在操作系統中調整Oracle進程的優先順序，因為在Oracle資料庫系統中，所有的後台和前台資料庫伺服器進程執行的是同等重要的工作，需要同等的優先順序。所以在安裝時，讓所有的資料庫伺服器進程都使用預設的優先順序運行。 \x0d\x0a1.2、調整內存分配\x0d\x0aOracle資料庫伺服器保留3個基本的內存高速緩存，分別對應3種不同類型的數據：庫高速緩存，字典高速緩存和緩沖區高速緩存。庫高速緩存和字典高速緩存一起構成共享池，共享池再加上緩沖區高速緩存便構成了系統全程區(SGA)。SGA是對資料庫數據進行快速訪問的一個系統全程區，若SGA本身需要頻繁地進行釋放、分配，則不能達到快速訪問數據的目的，因此應把SGA放在主存中，不要放在虛擬內存中。內存的調整主要是指調整組成SGA的內存結構沒斗的大小來提高系統性能，由於Oracle資料庫伺服器的內存結構需求與應用密切相關，所以內存結構的調整應在磁碟I/O調整之前進行。 \x0d\x0a1.2.1、庫緩沖區的調整 \x0d\x0a庫緩沖區中包含私用和共享sql和PL/SQL區，通過比較庫緩沖區的命中率決定它的大小。要調整庫緩沖區，必須首先了解該庫緩沖區的活動情況，庫緩沖區的活動統計信息保留在動態性能表v$librarycache數據字典中，可通過查詢該表來了解其活動情況，以決定如何調整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache; \x0d\x0a \x0d\x0aPins列給出SQL語句，PL/SQL塊及被訪問對象定義的總次數；Reloads列給出SQL 和PL/SQL塊的隱式分析或對象定義重裝載時在庫程序緩沖區中發生的錯誤。如果sum(pins)/sum(reloads) ≈0，則庫緩沖區的命中率合適；若sum(pins)/sum(reloads)>1, 則需調整初始化參數 shared_pool_size來重新調整分配給共享禪閉池的內存量。 \x0d\x0a1.2.2、數據字典緩沖區的調整 \x0d\x0a數據字典緩沖區包含了有關資料庫的結構、用戶、實體信息。數據字典的命中率，對系統性能影響極大。數據字典緩沖區的使用情況記錄在動態性能表v$librarycache中，可通過查詢該表來了解其活動情況，以決定如何調整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache; \x0d\x0a \x0d\x0aGets列是對相應項請求次數的統計；Getmisses 列是引起緩沖區出錯的數據的請求次數。對於頻繁訪問的數據字典緩沖區，sum(getmisses)/sum(gets)<10%～15%。若大於此百分數，則應考慮增加數據字典緩沖區的容量，即需調整初始化參數shared_pool_size來重新調整分配給共享池的內存量。 \x0d\x0a1.2.3、緩沖區高速緩存的調整 \x0d\x0a用戶進程所存取的所有數據都是經過緩沖區高速緩存來存取，所以該部分的命中率，對性能至關重要。緩沖區高速緩存的使用情況記錄在動態性能表v$sysstat中，可通過查詢該表來了解其活動情況，以決定如何調整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect name,value from v$sysstat where name in ('dbblock gets','consistent gets','physical reads'); \x0d\x0a \x0d\x0adbblock gets和consistent gets的值是請求數據緩沖區中讀的總次數。physical reads的值是請求數據時引起從盤中讀文件的次數。從緩沖區高速緩存中讀的可能性的高低稱為緩沖區的命中率，計算公式： \x0d\x0a \x0d\x0aHit Ratio=1-(physical reds/(dbblock gets+consistent gets)) \x0d\x0a \x0d\x0a如果Hit Ratio<60%～70%，則應增大db_block_buffers的參數值。db_block_buffers可以調整分配給緩沖區高速緩存的內存量，即db_block_buffers可設置分配緩沖區高速緩存的數據塊的個數。緩沖區高速緩存的總位元組數=db_block_buffers的值*db_block_size的值。db_block_size 的值表示數據塊大小的位元組數，可查詢 v$parameter 表： \x0d\x0a \x0d\x0aselect name,value from v$parameter where name='db_block_size'; \x0d\x0a \x0d\x0a在修改了上述資料庫的初始化參數以後，必須先關閉資料庫，在重新啟動資料庫後才能使新的設置起作用。

B. 讓資料庫飛起來 十大DB2優化技巧[2]

db get snapshot for database on DBNAME

並查找以下的行

Database files closed =

如果上述參數的值和畝不為 那麼增加MAXFILOP的值直到不斷打開和關閉文件的狀態停埂渣棚滑

db update db cfg for DBNAME using MAXFILOP N

四 鎖

LOCKTIMEOUT的預設值是 這意味著將沒有鎖超時(對 OLTP 應用程序 這種情況可能會是災難性的) 盡管如此 我還是經常發現許多 DB 用戶用LOCKTIMEOUT= 將LOCKTIMEOUT設置為很短的時間值 例如 或 秒 在鎖上等待過長時間會在鎖上產生雪崩效應

首先 用以下命令檢查LOCKTIMEOUT的值

db get db cfg for DBNAME

並查找包含以下文本的行

Lock timeout (sec) (LOCKTIMEOUT) =

如臘 如果值是 考慮使用以下命令將它更改為 秒(一定要首先詢問應用程序開發者或您的供應商以確保應用程序能夠處理鎖超時)

db update db cfg for DBNAME using LOCKTIMEOUT

您同時應該監視鎖等待的數量 鎖等待時間和正在使用鎖列表內存(lock list memory)的量 請發出以下命令

db get snapshot for database on DBNAME 查找以下行 Locks held currently= Lock waits= Time database waited on locks (ms)= Lock list memory in use (Bytes)= Deadlocks detected= Lock escalations=

lishixin/Article/program/DB2/201311/21957

C. mysql資料庫的優化方法

我們都知道，伺服器資料庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們資料庫的運行速度和效率，資料庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，霍營IT培訓就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。

為什麼磨局要了解索引

真實案例

案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鍾左右，完全滿足不了正常的使用。

案例二：近線上應用的資料庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對資料庫優化方面所知甚少。例如一個用戶數據頁面需要執行很多次資料庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。

索引的優點

合適的索引，可以大大減小mysql伺服器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高兄稿應用程序的查詢性能。

索引的類型

mysql數據中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但瞎塵讓底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。

BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。

B-TREE

查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找演算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。

現代資料庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。

btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。

btree有度的概念d>=1。假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁碟扇區大小)，且樹的度非常大。這樣磁碟I/O的次數，就等於樹的高度h。假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。即，只有3次磁碟I/O就可以查找完畢，性能非常高。

索引查詢

建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。

另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。

D. 資料庫性能優化有哪些措施

1、調整數據結構的設計。這一部分在開發信息系統之前完成，程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能，對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等。

2、調整應用程序結構設計。這一部分也是在開發信息系統之前完成，程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構，是使用傳統的Client/Server兩層體系結構，還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構。不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的。

3、調整資料庫SQL語句。應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行，因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能。ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器（Oracle Optimizer）和行鎖管理器（row-level manager）來調整優化SQL語句。

4、調整伺服器內存分配。內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的，資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區（SGA區）的數據緩沖區、日誌緩沖區和共享池的大小；還可以調整程序全局區（PGA區）的大小。需要注意的是，SGA區不是越大越好，SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換，這樣反而會降低系統。

5、調整硬碟I/O，這一步是在信息系統開發之前完成的。資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上，做到硬碟之間I/O負載均衡。

6、調整操作系統參數，例如：運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫，可以調整UNIX數據緩沖池的大小，每個進程所能使用的內存大小等參數。

資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。

在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。

在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」，並根據管理的需要進行相應的處理。

例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

(4)資料庫優化技巧擴展閱讀

資料庫，簡單來說是本身可視為電子化的文件櫃--存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。

資料庫指的是以一定方式儲存在一起、能為多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度的特點、是與應用程序彼此獨立的數據集合。

在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的"倉庫"，並根據管理的需要進行相應的處理。

例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

E. mysql資料庫怎麼優化，有幾方面的優化

在鍵租謹開始演示之前，我們先介紹下兩個概念。

概念一，數據的可選擇性基數，也就是常說的cardinality值。

查詢優化器在生成各種執行計劃之前，得先從統計信息中取得相關數據，這樣才能估算每步操作所涉及到的記錄數，而這個相關數據就是cardinality。簡單來說，就是每個值在每個欄位中的唯一值分布狀態。

比如表t1有100行記錄，其中一列為f1。f1中唯一值的個數可以是100個，也可以是1個，當然也可以是1到100之間的任何一個數字。這里唯一值越的多少，就是這個列的可選擇基數。

那看到這里我們就明白了，為什麼要在基數高的欄位上建立索引，而基數低的的欄位建立索引反而沒有全表掃描來的快。當然這個只是一方面，至於更深入的探討就不在我這篇探討的范圍了。

概念二，關於HINT的使用。

這里我來說下HINT是什麼，在什麼時候用。

HINT簡單來說就是在某些特定的場景下人工協助MySQL優化器的工作，使她生成最優的執行計劃。一般來說，優化器的執行計劃都是最優化的，不過在某些特定場景下，執行計劃可能不是最優化。

比如：表t1經過大稿基量的頻繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已經很不準確了，這時候剛好執行了一條SQL，那麼有可能這條SQL的執行計劃就不是最優的。為什麼說有可能呢？

來看下具體演示

譬如，以下兩條SQL，

• A：

• select * from t1 where f1 = 20;



• B：

• select * from t1 where f1 = 30;



如果f1的值剛好頻繁更新的值為30，並且沒有達到MySQL自動更新cardinality值的臨界值或者說用戶設置了手動更新又或者用戶減少了sample page等等，那麼對這兩條語句來說，可能不準確的就是B了。

這里順帶說下，MySQL提供了自動更新和手動更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查閱手冊。

那回到正題上，MySQL 8.0 帶來了幾個HINT，我今天就舉個index_merge的例子。

示例表結構：

• mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || rank1 | int(11) | YES | MUL | NULL | || rank2 | int(11) | YES | MUL | NULL | || log_time | datetime | YES | MUL | NULL | || prefix_uid | varchar(100) | YES | | NULL | || desc1 | text | YES | | NULL | || rank3 | int(11) | YES | MUL | NULL | 型啟 |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)



表記錄數：


• mysql> select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| 32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)



這里我們兩條經典的SQL：

• SQL C：

• select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;



• SQL D：

• select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100;



表t1實際上在rank1,rank2,rank3三列上分別有一個二級索引。

那我們來看SQL C的查詢計劃。

顯然，沒有用到任何索引，掃描的行數為32034，cost為3243.65。

• mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "3243.65" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ALL", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "rows_examined_per_scan": 32034, "rows_proced_per_join": 115, "filtered": "0.36", "cost_info": { "read_cost": "3232.07", "eval_cost": "11.58", "prefix_cost": "3243.65", "data_read_per_join": "49K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



我們加上hint給相同的查詢，再次看看查詢計劃。

這個時候用到了index_merge,union了三個列。掃描的行數為1103，cost為441.09，明顯比之前的快了好幾倍。

• mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "441.09" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1103, "rows_proced_per_join": 1103, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "330.79", "eval_cost": "110.30", "prefix_cost": "441.09", "data_read_per_join": "473K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



我們再看下SQL D的計劃：

• 不加HINT，

• mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "534.34" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ref", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "idx_rank1", "used_key_parts": [ "rank1" ], "key_length": "5", "ref": [ "const" ], "rows_examined_per_scan": 555, "rows_proced_per_join": 0, "filtered": "0.07", "cost_info": { "read_cost": "478.84", "eval_cost": "0.04", "prefix_cost": "534.34", "data_read_per_join": "176" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



• 加了HINT，

• mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "5.23" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1, "rows_proced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "5.13", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "5.23", "data_read_per_join": "440" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



對比下以上兩個，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

總結下，就是說表的cardinality值影響這張的查詢計劃，如果這個值沒有正常更新的話，就需要手工加HINT了。相信MySQL未來的版本會帶來更多的HINT。

F. oracle資料庫優化有哪些方法

你最好買一本專門講ORACLE性能優化的書，好好看看
1、調整資料庫伺服器的性能
Oracle資料庫伺服器是整個系統的核心，它的性能高低直接影響整個系統的性能，為了調整Oracle資料庫伺服器的性能，主要從以下幾個方面考慮：
1.1、調整操作系統以適合Oracle資料庫伺服器運行
Oracle資料庫伺服器很大程度上依賴於運行伺服器的操作系統，如果操作系統不能提供最好性能，那麼無論如何調整，Oracle資料庫伺服器也無法發揮其應有的性能。
1.1.1、為Oracle資料庫伺服器規劃系統資源
據已有計算機可用資源, 規劃分配給Oracle伺服器資源原則是：盡可能使Oracle伺服器使用資源最大化,特別在Client/Server中盡量讓伺服器上所有資源都來運行Oracle服務。
1.1.2、調整計算機系統中的內存配置
多數操作系統都用虛存來模擬計算機上更大的內存，它實際上是硬碟上的一定的磁碟空間。當實際的內存空間不能滿足應用軟體的要求時，操作系統就將用這部分的磁碟空間對內存中的信息進行頁面替換，這將引起大量的磁碟I/O操作，使整個伺服器的性能下降。為了避免過多地使用虛存，應加大計算機的內存。
1.1.3、為Oracle資料庫伺服器設置操作系統進程優先順序
不要在操作系統中調整Oracle進程的優先順序，因為在Oracle資料庫系統中，所有的後台和前台資料庫伺服器進程執行的是同等重要的工作，需要同等的優先順序。所以在安裝時，讓所有的資料庫伺服器進程都使用預設的優先順序運行。
1.2、調整內存分配
Oracle資料庫伺服器保留3個基本的內存高速緩存，分別對應3種不同類型的數據：庫高速緩存，字典高速緩存和緩沖區高速緩存。庫高速緩存和字典高速緩存一起構成共享池，共享池再加上緩沖區高速緩存便構成了系統全程區(SGA)。SGA是對資料庫數據進行快速訪問的一個系統全程區，若SGA本身需要頻繁地進行釋放、分配，則不能達到快速訪問數據的目的，因此應把SGA放在主存中，不要放在虛擬內存中。內存的調整主要是指調整組成SGA的內存結構的大小來提高系統性能，由於Oracle資料庫伺服器的內存結構需求與應用密切相關，所以內存結構的調整應在磁碟I/O調整之前進行。
1.2.1、庫緩沖區的調整
庫緩沖區中包含私用和共享SQL和PL/SQL區，通過比較庫緩沖區的命中率決定它的大小。要調整庫緩沖區，必須首先了解該庫緩沖區的活動情況，庫緩沖區的活動統計信息保留在動態性能表v$librarycache數據字典中，可通過查詢該表來了解其活動情況，以決定如何調整。

Select sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache;

Pins列給出SQL語句，PL/SQL塊及被訪問對象定義的總次數；Reloads列給出SQL 和PL/SQL塊的隱式分析或對象定義重裝載時在庫程序緩沖區中發生的錯誤。如果sum(pins)/sum(reloads) ≈0，則庫緩沖區的命中率合適；若sum(pins)/sum(reloads)>1, 則需調整初始化參數 shared_pool_size來重新調整分配給共享池的內存量。
1.2.2、數據字典緩沖區的調整
數據字典緩沖區包含了有關資料庫的結構、用戶、實體信息。數據字典的命中率，對系統性能影響極大。數據字典緩沖區的使用情況記錄在動態性能表v$librarycache中，可通過查詢該表來了解其活動情況，以決定如何調整。

Select sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache;

Gets列是對相應項請求次數的統計；Getmisses 列是引起緩沖區出錯的數據的請求次數。對於頻繁訪問的數據字典緩沖區，sum(getmisses)/sum(gets)<10%～15%。若大於此百分數，則應考慮增加數據字典緩沖區的容量，即需調整初始化參數shared_pool_size來重新調整分配給共享池的內存量。
1.2.3、緩沖區高速緩存的調整
用戶進程所存取的所有數據都是經過緩沖區高速緩存來存取，所以該部分的命中率，對性能至關重要。緩沖區高速緩存的使用情況記錄在動態性能表v$sysstat中，可通過查詢該表來了解其活動情況，以決定如何調整。

Select name,value from v$sysstat where name in ('dbblock gets','consistent gets','physical reads');

dbblock gets和consistent gets的值是請求數據緩沖區中讀的總次數。physical reads的值是請求數據時引起從盤中讀文件的次數。從緩沖區高速緩存中讀的可能性的高低稱為緩沖區的命中率，計算公式：

Hit Ratio=1-(physical reds/(dbblock gets+consistent gets))

如果Hit Ratio<60%～70%，則應增大db_block_buffers的參數值。db_block_buffers可以調整分配給緩沖區高速緩存的內存量，即db_block_buffers可設置分配緩沖區高速緩存的數據塊的個數。緩沖區高速緩存的總位元組數=db_block_buffers的值*db_block_size的值。db_block_size 的值表示數據塊大小的位元組數，可查詢 v$parameter 表：

select name,value from v$parameter where name='db_block_size';

在修改了上述資料庫的初始化參數以後，必須先關閉資料庫，在重新啟動資料庫後才能使新的設置起作用。

G. 50種方法巧妙優化你的SQLServer資料庫（一）

查詢速度慢的原因很多，常見如下幾種：
1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)

2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應。

3、沒有創建計算列導致查詢不優化。

4、內存不足

5、網路速度慢

6、查詢出的數據量過大（可以採用多次查詢，其他的方法降低數據量）

7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)

8、sp_lock,sp_who,活動的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。

9、返回了不必要的行和列

10、查詢語句不好，沒有優化

可以通過如下方法來優化查詢 :

1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數據量（尺寸）越大，提高I/O越重要.

2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升級硬體

4、根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。注意填充因子要適當（是使用默認值0）。索引應該盡量小，使用位元組數小的列建索引好（參照索引的創建）,不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位

5、提高網速;

6、擴大伺服器的內存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內存。配置虛擬內存：虛擬內存大小應基於計算機上並發運行的服務進行配置。運行 Microsoft SQL Server? 2000 時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的 1.5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能，並打算運行 Microsoft 搜索服務以便執行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 伺服器配置選項配置為物理內存的 1.5 倍（虛擬內存大小設置的一半）。

7、增加伺服器CPU個戚鎮陵數;但是必須明白並行處理串列處理更需要資源例如內存。使用並行還是串列程是MsSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執行，SQL SERVER根據系統的負載情況決定的並行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。但是更新操作UPDATE,INSERT，DELETE還不能並行處理。

8、如果是使用like進行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全旅手文索引，耗空間。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查詢時，查詢耗時和欄位值總長度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對於欄位的值很長的建全文索引。

9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離

10、分布式分區視圖可用於實現資料庫伺服器聯合體。聯合體是一組分開管理的伺服器，但它們相互協作分擔系統的處理負荷。這種通過分區數據形成資料庫伺服器聯合體的機制能夠擴大一組伺服器，以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯合資料庫伺服器。（參照SQL幫助文件'分區視圖'）

a、在實現分區視圖之前，必須先水平分區表

b、在創建成員表後，在每個成員伺服器上定義一個分布式分區視圖，並且每個視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區視圖名的查詢可以在任何一個成員伺服器上運行。系統操作如同每個成員伺服器上都有一個原始表的復本一樣，但其實每個伺服器上只有一個成員表和一個分布式分區視圖。數據的位置對應用程高戚序是透明的。

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數據和日誌 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設置自動收縮日誌.對於大的資料庫不要設置資料庫自動增長，它會降低伺服器的性能。 在T-sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點：首先，DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：

1、 查詢語句的詞法、語法檢查

2、 將語句提交給DBMS的查詢優化器

3、 優化器做代數優化和存取路徑的優化

4、 由預編譯模塊生成查詢規劃

5、 然後在合適的時間提交給系統處理執行

6、 最後將執行結果返回給用戶其次，看一下SQL SERVER的數據存放的結構：一個頁面的大小為8K(8060)位元組，8個頁面為一個盤區，按照B樹存放。

12、Commit和rollback的區別 Rollback:回滾所有的事物。 Commit:提交當前的事物. 沒有必要在動態SQL里寫事物，如果要寫請寫在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者將動態SQL 寫成函數或者存儲過程。

13、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數,避免表掃描,如果返回不必要的數據，浪費了伺服器的I/O資源，加重了網路的負擔降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯接訪問表,後果嚴重。

14、SQL的注釋申明對執行沒有任何影響

H. SQL資料庫優化的方法有哪些

在進行軟體開發過程中，資料庫的使用是非常重要的，氏雀梁但是資料庫有很多種，不同資料庫的使用方法是不同的。進行軟體開發過程中，至少需要掌握一種資料庫的使用方法。SQL資料庫語法簡單、操作方便和高效，是歲頌很多人最優的選擇，但是SQL語句會受到不同資料庫功能的影響，在計算時間和語言的效率上面需要進行優化，根據實際情況進行調整。下面電腦培訓為大家介紹SQL資料庫的優化方法。

一、適當的索引

索引基本上是一種數據結構，有助於加速整個數據檢索過程。唯一索引是創建不重疊的數據列的索引。正確殲運的索引可以更快地訪問資料庫，但是索引太多或沒有索引會導致錯誤的結果。IT培訓認為如果沒有索引，處理速度會變得非常慢。

二、僅索引相關數據

指定需要檢索數據的精度。使用命令*和LIMIT代替SELECT*。調整資料庫時，必須使用所需的數據集而不是整個數據集，尤其是當數據源非常大時，指定所需的數據集，能夠節省大部分時間。

三、根據需求使用或避免臨時表

如果代碼可以用簡單的方式編寫，那麼永遠不要使臨時表變得復雜。當然，如果數據具有需要多個查詢的特定程序，北大青鳥建議在這種情況下，使用臨時表。臨時表通常由子查詢交替。

四、避免編碼循環

避免編碼循環是非常重要的，因為它會減慢整個序列的速度。通過使用具有單行的唯一UPDATE或INSERT命令來避免編碼循環，並且回龍觀北大青鳥發現WHERE命令能夠確保存儲的數據不被更新，這樣能夠方便在找到匹配和預先存在的數據時被找到。

I. 資料庫性能優化有哪些措施

1、調整數據結構的設計

這一部分在開發信息系統之前完成，程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能，對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等。

2、調整應用程序結構設計

這一部分也是在開發信息系統之前完成，程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構，是使用傳統的Client/Server兩層體系結構，還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構。不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的。

3、調整資料庫SQL語句

應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行，因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能。ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器(OracleOptimizer)和行鎖管理器(row-levelmanager)來調整優化SQL語句。

4、調整伺服器內存分配

內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的，資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區(SGA區)的數據緩沖區、日誌緩沖區和共享池的大小;還可以調整程序全局區(PGA區)的大小。需要注意的是，SGA區不是越大越好，SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換，這樣反而會降低系統。

5、調整硬碟I/O

這一步是在信息系統開發之前完成的。資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上，做到硬碟之間I/O負載均衡。

6、調整操作系統參數

例如：運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫，可以調整UNIX數據緩沖池的大小，每個進程所能使用的內存大小等參數。

實際上，上述資料庫優化措施之間是相互聯系的。ORACLE資料庫性能惡化表現基本上都是用戶響應時間比較長，需要用戶長時間的等待。但性能惡化的原因卻是多種多樣的，有時是多個因素共同造成了性能惡化的結果，這就需要資料庫管理員有比較全面的計算機知識，能夠敏感地察覺到影響資料庫性能的主要原因所在。另外，良好的資料庫管理工具對於優化資料庫性能也是很重要的。

一、ORACLE資料庫性能優化工具

常用的資料庫性能優化工具有：

ORACLE資料庫在線數據字典，ORACLE在線數據字典能夠反映出ORACLE動態運行情況，對於調整資料庫性能是很有幫助的。

操作系統工具，例如UNIX操作系統的vmstat，iostat等命令可以查看到系統系統級內存和硬碟I/O的使用情況，這些工具對於管理員弄清出系統瓶頸出現在什麼地方有時候很有用。

SQL語言跟蹤工具(SQLTRACEFACILITY)，SQL語言跟蹤工具可以記錄SQL語句的執行情況，管理員可以使用虛擬表來調整實例，使用SQL語句跟蹤文件調整應用程序性能。SQL語言跟蹤工具將結果輸出成一個操作系統的文件，管理員可以使用TKPROF工具查看這些文件。

ORACLEEnterpriseManager(OEM)，這是一個圖形的用戶管理界面，用戶可以使用它方便地進行資料庫管理而不必記住復雜的ORACLE資料庫管理的命令。

EXPLAINPLAN——SQL語言優化命令，使用這個命令可以幫助程序員寫出高效的SQL語言。

二、ORACLE資料庫的系統性能評估

信息系統的類型不同，需要關注的資料庫參數也是不同的。資料庫管理員需要根據自己的信息系統的類型著重考慮不同的資料庫參數。

1、在線事務處理信息系統(OLTP)，這種類型的信息系統一般需要有大量的Insert、Update操作，典型的系統包括民航機票發售系統、銀行儲蓄系統等。OLTP系統需要保證資料庫的並發性、可靠性和最終用戶的速度，這類系統使用的ORACLE資料庫需要主要考慮下述參數：

資料庫回滾段是否足夠?

是否需要建立ORACLE資料庫索引、聚集、散列?

系統全局區(SGA)大小是否足夠?

SQL語句是否高效?

2、數據倉庫系統(DataWarehousing)，這種信息系統的主要任務是從ORACLE的海量數據中進行查詢，得到數據之間的某些規律。資料庫管理員需要為這種類型的ORACLE資料庫著重考慮下述參數：

是否採用B*-索引或者bitmap索引?

是否採用並行SQL查詢以提高查詢效率?

是否採用PL/SQL函數編寫存儲過程?

有必要的話，需要建立並行資料庫提高資料庫的查詢效率

三、SQL語句的調整原則

SQL語言是一種靈活的語言，相同的功能可以使用不同的語句來實現，但是語句的執行效率是很不相同的。程序員可以使用EXPLAINPLAN語句來比較各種實現方案，並選出最優的實現方案。總得來講，程序員寫SQL語句需要滿足考慮如下規則：

1、盡量使用索引。試比較下面兩條SQL語句：

語句A：SELECTdname,

(SELECTdeptnoFROMemp);

語句B：SELECTdname,deptnoFROMdeptWHERENOTEXISTS

(SELECTdeptnoFROMempWHEREdept.deptno=emp.deptno);

這兩條查詢語句實現的結果是相同的，但是執行語句A的時候，ORACLE會對整個emp表進行掃描，沒有使用建立在emp表上的deptno索引，執行語句B的時候，由於在子查詢中使用了聯合查詢，ORACLE只是對emp表進行的部分數據掃描，並利用了deptno列的索引，所以語句B的效率要比語句A的效率高一些。

2、選擇聯合查詢的聯合次序。考慮下面的例子：

SELECTstuffFROMtabaa,tabbb,tabcc

WHEREa.acolbetween:alowand:ahigh

ANDb.bcolbetween:blowand:bhigh

ANDc.ccolbetween:clowand:chigh

ANDa.key1=b.key1

AMDa.key2=c.key2;

這個SQL例子中，程序員首先需要選擇要查詢的主表，因為主表要進行整個表數據的掃描，所以主表應該數據量最小，所以例子中表A的acol列的范圍應該比表B和表C相應列的范圍小。

3、在子查詢中慎重使用IN或者NOTIN語句，使用where(NOT)exists的效果要好的多。

4、慎重使用視圖的聯合查詢，尤其是比較復雜的視圖之間的聯合查詢。一般對視圖的查詢最好都分解為對數據表的直接查詢效果要好一些。

5、可以在參數文件中設置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE參數，這個參數在SGA共享池中保留一個連續的內存空間，連續的內存空間有益於存放大的SQL程序包。

6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以幫助程序員將某些經常使用的存儲過程「釘」在SQL區中而不被換出內存，程序員對於經常使用並且佔用內存很多的存儲過程「釘」到內存中有利於提高最終用戶的響應時間。

四、CPU參數的調整

CPU是伺服器的一項重要資源，伺服器良好的工作狀態是在工作高峰時CPU的使用率在90%以上。如果空閑時間CPU使用率就在90%以上，說明伺服器缺乏CPU資源，如果工作高峰時CPU使用率仍然很低，說明伺服器CPU資源還比較富餘。

使用操作相同命令可以看到CPU的使用情況，一般UNIX操作系統的伺服器，可以使用sar_u命令查看CPU的使用率，NT操作系統的伺服器，可以使用NT的性能管理器來查看CPU的使用率。

資料庫管理員可以通過查看v$sysstat數據字典中「CPUusedbythissession」統計項得知ORACLE資料庫使用的CPU時間，查看「OSUserlevelCPUtime」統計項得知操作系統用戶態下的CPU時間，查看「OSSystemcallCPUtime」統計項得知操作系統系統態下的CPU時間，操作系統總的CPU時間就是用戶態和系統態時間之和，如果ORACLE資料庫使用的CPU時間占操作系統總的CPU時間90%以上，說明伺服器CPU基本上被ORACLE資料庫使用著，這是合理，反之，說明伺服器CPU被其它程序佔用過多，ORACLE資料庫無法得到更多的CPU時間。

資料庫管理員還可以通過查看v$sesstat數據字典來獲得當前連接ORACLE資料庫各個會話佔用的CPU時間，從而得知什麼會話耗用伺服器CPU比較多。

出現CPU資源不足的情況是很多的：SQL語句的重解析、低效率的SQL語句、鎖沖突都會引起CPU資源不足。

1、資料庫管理員可以執行下述語句來查看SQL語句的解析情況：

SELECT*FROMV$SYSSTATWHERENAMEIN

('parsetimecpu','parsetimeelapsed','parsecount(hard)');

這里parsetimecpu是系統服務時間，parsetimeelapsed是響應時間，用戶等待時間，waitetime=parsetimeelapsed_parsetimecpu

由此可以得到用戶SQL語句平均解析等待時間=waitetime/parsecount。這個平均等待時間應該接近於0，如果平均解析等待時間過長，資料庫管理員可以通過下述語句

SELECTSQL_TEXT,PARSE_CALLS,EXECUTIONSFROMV$SQLAREA

ORDERBYPARSE_CALLS;

來發現是什麼SQL語句解析效率比較低。程序員可以優化這些語句，或者增加ORACLE參數SESSION_CACHED_CURSORS的值。

2、資料庫管理員還可以通過下述語句：

SELECTBUFFER_GETS,EXECUTIONS,SQL_TEXTFROMV$SQLAREA;

查看低效率的SQL語句，優化這些語句也有助於提高CPU的利用率。

3、資料庫管理員可以通過v$system_event數據字典中的「latchfree」統計項查看ORACLE資料庫的沖突情況，如果沒有沖突的話，latchfree查詢出來沒有結果。如果沖突太大的話，資料庫管理員可以降低spin_count參數值，來消除高的CPU使用率。

五、內存參數的調整

內存參數的調整主要是指ORACLE資料庫的系統全局區(SGA)的調整。SGA主要由三部分構成：共享池、數據緩沖區、日誌緩沖區。

1、共享池由兩部分構成：共享SQL區和數據字典緩沖區，共享SQL區是存放用戶SQL命令的區域，數據字典緩沖區存放資料庫運行的動態信息。資料庫管理員通過執行下述語句：

select(sum(pins-reloads))/sum(pins)"LibCache"fromv$librarycache;

來查看共享SQL區的使用率。這個使用率應該在90%以上，否則需要增加共享池的大小。資料庫管理員還可以執行下述語句：

select(sum(gets-getmisses-usage-fixed))/sum(gets)"RowCache"fromv$rowcache;

查看數據字典緩沖區的使用率，這個使用率也應該在90%以上，否則需要增加共享池的大小。

2、數據緩沖區。資料庫管理員可以通過下述語句：

SELECTname,valueFROMv$sysstatWHEREnameIN('dbblockgets','consistentgets','physicalreads');

來查看資料庫數據緩沖區的使用情況。查詢出來的結果可以計算出來數據緩沖區的使用命中率=1-(physicalreads/(dbblockgets+consistentgets))。

這個命中率應該在90%以上，否則需要增加數據緩沖區的大小。

3、日誌緩沖區。資料庫管理員可以通過執行下述語句：

selectname,valuefromv$sysstatwherenamein('redoentries','redologspacerequests');

查看日誌緩沖區的使用情況。查詢出的結果可以計算出日誌緩沖區的申請失敗率：

申請失敗率=requests/entries，申請失敗率應該接近於0，否則說明日誌緩沖區開設太小，需要增加ORACLE資料庫的日誌緩沖區。

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J. 50種方法巧妙優化你的SQLServer資料庫（二）

26、MIN() 和 MAX()能使用到合適的索引。
27、資料庫有一個原則是代碼離數據越近越好，所以優先選擇Default,依次為Rules,Triggers, Constraint（約束如外健主健CheckUNIQUE……,數據類型的長度等等都是約束）,Procere.這樣不僅維護工作小，編寫程序質量高，並且執行的速度快。

28、如果要插入大的二進制值到Image列，使用存儲過程，千萬不要用內嵌INsert來插入(不知JAVA是否)。因為這樣應消襲用程序首先將二進制值轉換成字元串（尺寸是它的兩倍），伺服器受到字元後又將他轉換成二進制值.存儲過程就沒有這些動作: 方法：

Create procere p_insert as insert into table(Fimage) values (@image)

在前台調用這個存儲過程傳入二進制參數，這樣處理速度明顯改善。

29、Between在某些時候比IN速度更快,Between能夠更快地根據索引找到范圍。用查詢優化器可見到差別。

select * from chineseresume where title in ('男','女') Select * from chineseresume where between

'男' and '女' 是一樣的。由於in會在比較多次，所以有時會慢些。

30、在必要是對全局或者局部臨時表創建索引，有時能夠提高速度，但不是一定會這樣，因為索引也耗費大量的資源。他的創建同是實際表一樣。

31、不要建沒有作用的事物例如產生報表時，浪費資源。只有在必要使用事物時使用它。

32、用OR的字句可以分解成多個查詢，並且通過UNION 連接行橋森多個查詢。他們的速度只同是否使用索引有關,如果查詢需要用到聯合索引，用UNION all執行的效率更高.多個OR的字句沒有用到索引，改寫成UNION的形式再試圖與索引匹配。一個關鍵的問題是否用到索引。

33、盡量少用視圖，它的效率低。對視圖操作比直接對表操作慢,可以用stored procere來代替她。特別的是不要用視圖嵌套,嵌套視圖增加了尋找原始資料的難度。我們看視圖的本質：它是存放在伺服器上的被優化好了的已經產生了查檔畝詢規劃的SQL。對單個表檢索數據時，不要使用指向多個表的視圖，直接從表檢索或者僅僅包含這個表的視圖上讀，否則增加了不必要的開銷,查詢受到干擾.為了加快視圖的查詢，MsSQL增加了視圖索引的功能。

34、沒有必要時不要用DISTINCT和ORDER BY，這些動作可以改在客戶端執行。它們增加了額外的開銷。這同UNION 和UNION ALL一樣的道理。

select top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation,
convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM
jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748','JCNAD00338345',
'JCNAD00333138','JCNAD00303570','JCNAD00303569',
'JCNAD00303568','JCNAD00306698','JCNAD00231935','JCNAD00231933',
'JCNAD00254567','JCNAD00254585','JCNAD00254608',
'JCNAD00254607','JCNAD00258524','JCNAD00332133','JCNAD00268618',
'JCNAD00279196','JCNAD00268613') order by postdate desc

35、在IN後面值的列表中，將出現最頻繁的值放在最前面，出現得最少的放在最後面，減少判斷的次數。

36、當用SELECT INTO時，它會鎖住系統表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的連接的存取。創建臨時表時用顯示申明語句，而不是

select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume
where name = 'XYZ' --commit

在另一個連接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 會鎖住系統表，Create table 也會鎖系統表(不管是臨時表還是系統表)。所以千萬不要在事物內使用它！！！這樣的話如果是經常要用的臨時表請使用實表，或者臨時表變數。

37、一般在GROUP BY 個HAVING字句之前就能剔除多餘的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執行順序應該如下：select 的Where字句選擇所有合適的行，Group By用來分組個統計行，Having字句用來剔除多餘的分組。這樣Group By 個Having的開銷小，查詢快.對於大的數據行進行分組和Having十分消耗資源。如果Group BY的目的不包括計算，只是分組，那麼用Distinct更快

38、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好

39、少用臨時表，盡量用結果集和Table類性的變數來代替它,Table 類型的變數比臨時表好

40、在SQL2000下，計算欄位是可以索引的，需要滿足的條件如下：

a、計算欄位的表達是確定的

b、不能用在TEXT,Ntext，Image數據類型

c、必須配製如下選項 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, …….