❶ sql優化的幾種方法 如何優化
sql優化的方法是：設計資料庫表結構時，物枝歲要對表做數量級和性能影響預測和評估，表的欄位盡量都設置default值; sql條件中允許出現庫函數和左模糊查詢;單個事務的sql語句數量要有上限要求，不能前台一個提交操作，後台要去插入幾十張表的數據等。
sql優化的幾種方法
1、設計資料庫表結構時，要對表做數量級和性能影響預測和評估，表的欄位盡量都設置default值，盡量避免default為null，主要防止在執行sql查詢時直接將查詢條件設置為null或者not null而導致資料庫放棄索引，直接全表掃描;
2、sql條件中允許出現庫函數和左模糊查詢，sql條件中庫函搭念數會導致資料庫執行時放棄索引，直接全表掃描，而左模糊也是，直接就全表掃描了;
3、原則上，sql條件中避免出現<>，in，not in，exists，not exists等操作符;
4、子查詢中的實際查詢結果要設置上限要求，且子查詢必須要有索引支持，否則子查詢也去掃描全表就悲劇了;
5、單個事務的sql語句數量要有上限要求，不能前台一個提交操作，後台要去插入幾十張表的數據，那如果是千萬級用戶數，基本上就光去插入數據了;
6、同上一條類似，單條sql語句的數據影響量也要有上限要求，不能一個update操作更新了上千條數據;
7、盡量減少多表關聯的sql，如果必須使用多表關聯，也盡量減少關聯的表數量，且多表關聯時，關聯欄位必須包含在查詢索引中。多表關聯sql中盡量不要使用視圖和代理表;
8、充分利用索引，嚴禁出現表掃描。同時，創建表時也注意索引的欄位順序。
sql語言具有什麼功能
1、sql數據定義功能：能夠定義資料庫的三級模式結構，即外模式、全局模式和內模式結構。在sql中，外模式有叫做視圖(View)，全局模式簡稱模式( Schema)，內模式由系統根據資料庫模式罩睜自動實現，一般無需用戶過問。
2、sql數據操縱功能：包括對基本表和視圖的數據插入、刪除和修改，特別是具有很強的數據查詢功能。
3、sql的數據控制功能：主要是對用戶的訪問許可權加以控制，以保證系統的安全性。
❷ 怎樣進行sql資料庫的優化
1、資料庫空間是個概述，在sqlserver里，使用語句 exec sp_spaceused 'TableName' 這個語句來查。
❸ 高手詳解SQL性能優化十條經驗
查詢的模糊匹配
盡量避免在一個復雜查詢裡面使用 LIKE %parm % —— 紅色標識位置的百分號會導致相關列的索引無法使用 最好不要用
解決辦法:
其實只需要對該腳本略做改進 查詢速度便會提高近百倍 改進方法如下
a 修改前台程序——把查詢條件的供應商名稱一欄由原來的文本輸入改為下拉列表 用戶模糊輸入供拿禪旁應商名稱時 直接在前台就幫忙定位到具體的供應商 這樣在調用後台程序時 這列就可以直接用等於來關聯了
b 直接修改後台——根據輸入條件 先查出符合條件的供應商 並把相關記錄保存在一個臨時表裡頭 然後再用臨時表去做復雜關聯
索引問題
在做性能跟蹤分析過程中 經常發現有不少後台程序的性能問題是因為缺少合適索引造成的 有些表甚至一個索引都沒有 這種情況往往都是因為在設計表時 沒去定義索引 而開發初期 由於表記錄很少 索引創建與否 可能對性能沒啥影響 開發人員因此也未多加重視 然一旦程序發布到生產環境 隨著時間的推移 表記錄越來越多
這時缺少索引 對性能的影響便會越來越大了
這個問題需要資料庫設計人員和開發人員共消橡同關注
法則 不要在建立的索引的數據列上進行下列操作:
◆避免對索引欄位進行計算操作◆避免在索引欄位上使用not <> !=◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL ◆避免在索引列上出現數據類型轉換◆避免在索引欄位上使用函數 ◆避免建立索引的列中使用空值
復雜操作
部分UPDATE SELECT 語句 寫得很復雜（經常嵌套多級子查詢）——可以考慮適當拆成幾步 先生成一些臨時數據表 再進行關聯操作
update
同一個表的修改在一個過程里出現好幾十次 如
update table set col = where col = ;update table set col = where col =象這類腳本其實可以很簡單就整合在一個UPDATE語句來完成（前些時候在協助xxx項目做性能問題分析時就發現存在這種情況）
在可以使用UNION ALL的語句里 使用了UNION
UNION 因為會將各查詢子集的記錄做比較 故比起UNION ALL 通常速度都會慢上許多 一般來說 如果使用UNION ALL能滿足要求的話 務必使用UNION ALL 還有一種情況大家可能會忽略掉 就是雖然要求幾個子集的並集需要過濾掉重復記錄 但由於腳本的特殊性 不可能存在重復記錄 這時便應該使用UNION ALL 如xx模塊的某個查詢程序就曾經存在這種情況 見 由於語句的特殊性 在這個腳本中幾個子集的記錄絕對不可能重復 故可以改用UNION ALL）
在WHERE 語句中 盡量避免對索引欄位進行計算操作
這個常識相信絕大部分開發人員都應該知道 但仍有不少人這么使用 我想其中一個最主要的原因可能是為了編寫寫簡單而損害了性能 那就不可取了
月份在對XX系統做性能分析時發現 有大量的後台程序存在類似用法 如
where trunc(create_date)=trunc(:date )雖然已對create_date 欄位建了索引 但由於加了TRUNC 使得索引無法用上 此處正確的寫法應該是
where create_date>=trunc(:date ) and create_date或者是
where create_date beeen trunc(:date ) and trunc(:date )+ /( * * )注意 因beeen 的范圍是個閉區間（greater than or equal to low value and less than or equal to high value ） 故嚴格意義上應該再減去一個趨於 的小數 這里暫且設置成減去 秒（ /( * * )） 如果不要求這么精確的話 可以襲凳略掉這步
對Where 語句的法則
避免在WHERE子句中使用in not in or 或者having
可以使用 exist 和not exist代替 in和not in
可以使用表鏈接代替 exist Having可以用where代替 如果無法代替可以分兩步處理
例子
SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER) 優化 SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)不要以字元格式聲明數字 要以數字格式聲明字元值 （日期同樣）否則會使索引無效 產生全表掃描 例子使用 SELECT emp ename emp job FROM emp WHERE emp empno = ;不要使用 SELECT emp ename emp job FROM emp WHERE emp empno =
對Select語句的法則
在應用程序 包和過程中限制使用select * from table這種方式 看下面例子
使用SELECT empno ename category FROM emp WHERE empno = 而不要使用SELECT * FROM emp WHERE empno =
排序
避免使用耗費資源的操作 帶有DISTINCT UNION MINUS INTERSECT ORDER BY的SQL語句會啟動SQL引擎 執行 耗費資源的排序(SORT)功能 DISTINCT需要一次排序操作 而其他的至少需要執行兩次排序
臨時表
lishixin/Article/program/SQL/201311/16379
❹ 這些SQL優化技巧握在手，面試可以橫著走……
一、SQL執行順序
二、基礎SQL優化
1、查詢SQL盡量不要使用select *，而是具體欄位
1）反例
2）正例
3）理由
2、避免在where子句中使用or來連接條件
查詢id為1或者薪水為3000的用戶：
1）反例
2）正例
使用union all：
分開兩條SQL寫：
3）理由
3、使用varchar代替char
1）反例
2）正例
3）理由
4、盡量使用數值替代字元串類型
5、查詢盡量避免返回大量數據
如果查詢返回數據量很大，就會造成查詢時間過長，網路傳輸時間過長。同時，大量數據返回也可能沒有實際意義。如返回上千條甚至更多，用戶也看不過來。
通常採用分頁，一頁習慣10/20/50/100條。
6、使用explain分析你SQL執行計劃
SQL很靈活，一個需求可以很多實現，那哪個最優呢？SQL提供了explain關鍵字，它可以分析你的SQL執行計劃，看它是否最佳。Explain主要看SQL是否使用了索引。
返回結果：
7、是否使用了索引及其掃描類型
type：
性能排行：
System > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
possible_keys：
key：
8、創建name欄位的索引
提高查詢速度的最簡單最佳的方式。
9、優化like語句
模糊查詢，程序員最喜歡的就是使用like，但是like很可能讓你的索引失效。
1）反例
2）正例
3）理由
未使用索引，故意使用sex非索引欄位：
主鍵索引生效：
索引失效，type=ALL，全表掃描：
10、字元串怪現象
1）反例
2）正例
3）理由
為什麼第一條語句未加單引號就不走索引了呢？這是因為不加單引號時，是字元串跟數字的比較，它們類型不匹配，MySQL會做隱式的類型轉換，把它們轉換為數值類型再做比較。
11、索引不宜太多，一般5個以內
12、索引不適合建在有大量重復數據的欄位上
如性別欄位。因為SQL優化器是根據表中數據量來進行查詢優化的，如果索引列有大量重復數據，Mysql查詢優化器推算發現不走索引的成本更低，很可能就放棄索引了。
13、where限定查詢的數據
數據中假定就一個男的記錄。
1）反例
2）正例
3）理由
14、避免在索引列上使用內置函數
業務需求：查詢最近七天內新生兒（用學生表替代下）
給birthday欄位創建索引：
當前時間加7天：
1）反例
2）正例
3）理由
15、避免在where中對欄位進行表達式操作
1）反例
2）正例
3）理由
16、避免在where子句中使用!=或>操作符
應盡量避免在where子句中使用!=或>操作符，否則引擎將放棄使用索引而進行全表掃描。記住實現業務優先，實在沒辦法，就只能使用，並不是不能使用。如果不能使用，SQL也就無需支持了。
1）反例
2）理由
17、去重distinct過濾欄位要少
1）理由
18、where中使用默認值代替null
環境准備：
1）反例
2）正例
3）理由
三、高級SQL優化
1、批量插入性能提升
大量數據提交，上千，上萬，批量性能非常快，mysql獨有。
1）多條提交
2）批量提交
3）理由
2、批量刪除優化
避免同時修改或刪除過多數據，因為會造成cpu利用率過高，會造成鎖表操作，從而影響別人對資料庫的訪問。
1）反例
2）正例
3）理由
3、偽刪除設計
1）商品狀態（state）
2）理由
4、提高group by語句的效率
可以在執行到該語句前，把不需要的記錄過濾掉。
1）反例：先分組，再過濾
2）正例：先過濾，後分組
5、復合索引最左特性
創建復合索引，也就是多個欄位。
滿足復合索引的左側順序，哪怕只是部分，復合索引生效。
沒有出現左邊的欄位，則不滿足最左特性，索引失效。
復合索引全使用，按左側順序出現 name,salary，索引生效。
雖然違背了最左特性，但MYSQL執行SQL時會進行優化，底層進行顛倒優化。
1）理由
6、排序欄位創建索引
什麼樣的欄位才需要創建索引呢？原則就是where和order by中常出現的欄位就創建索引。
7、刪除冗餘和重復的索引
8、不要有超過5個以上的表連接
9、inner join 、left join、right join，優先使用inner join
三種連接如果結果相同，優先使用inner join，如果使用left join左邊表盡量小。
1）理由
10、in子查詢的優化
日常開發實現業務需求可以有兩種方式實現：
如需求：查詢所有部門的所有員工：
假設表A表示某企業的員工表，表B表示部門表，查詢所有部門的所有員工，很容易有以下程序實現，可以抽象成這樣的一個嵌套循環：
❺ MSSQL Server查詢優化方法
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世升州題，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、搜蔽網路速度慢
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)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（最好是使用默認值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最優的並行等級，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的寫法上有很笑稿大的講究，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。
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
15、盡可能不使用游標，它佔用大量的資源。如果需要row-by-row地執行，盡量採用非游標技術,如：在客戶端循環，用臨時表，Table變數，用子查詢，用Case語句等等。游標可以按照它所支持的提取選項進行分類：
只進
必須按照從第一行到最後一行的順序提取行。FETCH NEXT 是唯一允許的提取操作,也是默認方式。
可滾動性
可以在游標中任何地方隨機提取任意行。
游標的技術在SQL2000下變得功能很強大，他的目的是支持循環。
有四個並發選項
READ_ONLY：不允許通過游標定位更新(Update)，且在組成結果集的行中沒有鎖。
OPTIMISTIC WITH valueS:樂觀並發控制是事務控制理論的一個標准部分。樂觀並發控制用於這樣的情形，即在打開游標及更新行的間隔中，只有很小的機會讓第二個用戶更新某一行。當某個游標以此選項打開時，沒有鎖控制其中的行，這將有助於最大化其處理能力。如果用戶試圖修改某一行，則此行的當前值會與最後一次提取此行時獲取的值進行比較。如果任何值發生改變，則伺服器就會知道其他人已更新了此行，並會返回一個錯誤。如果值是一樣的，伺服器就執行修改。
選擇這個並發選項_仁褂沒Щ虺絛蛟背械T鶉危__砟切┍硎酒淥_沒б丫_雲浣_辛誦薷牡拇砦蟆Sτ貿絛蚴盞秸庵執砦笫輩扇〉牡湫痛朧┚褪撬⑿掠偽輳_竦悶湫輪擔_緩筧糜沒Ь齠ㄊ欠穸孕輪到_行薷摹?BROPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此樂觀並發控制選項基於行版本控制。使用行版本控制，其中的表必須具有某種版本標識符，伺服器可用它來確定該行在讀入游標後是否有所更改。在 SQL Server 中，這個性能由 timestamp 數據類型提供，它是一個二進制數字，表示資料庫中更改的相對順序。每個資料庫都有一個全局當前時間戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改帶有 timestamp 列的行時，SQL Server 先在時間戳列中存儲當前的 @@DBTS 值，然後增加 @@DBTS 的值。如果某
個表具有 timestamp 列，則時間戳會被記到行級。伺服器就可以比較某行的當前時間戳值和上次提取時所存儲的時間戳值，從而確定該行是否已更新。伺服器不必比較所有列的值，只需比較 timestamp 列即可。如果應用程序對沒有 timestamp 列的表要求基於行版本控制的樂觀並發，則游標默認為基於數值的樂觀並發控制。
SCROLL LOCKS
這個選項實現悲觀並發控制。在悲觀並發控制中，在把資料庫的行讀入游標結果集時，應用程序將試圖鎖定資料庫行。在使用伺服器游標時，將行讀入游標時會在其上放置一個更新鎖。如果在事務內打開游標，則該事務更新鎖將一直保持到事務被提交或回滾；當提取下一行時，將除去游標鎖。如果在事務外打開游標，則提取下一行時，鎖就被丟棄。因此，每當用戶需要完全的悲觀並發控制時，游標都應在事務內打開。更新鎖將阻止任何其它任務獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其它任務更新該行。然而，更新鎖並不阻止共享鎖，所以它不會阻止其它任務讀取行，除非第二個任務也在要求帶更新鎖的讀取。
滾動鎖
根據在游標定義的 SELECT 語句中指定的鎖提示，這些游標並發選項可以生成滾動鎖。滾動鎖在提取時在每行上獲取，並保持到下次提取或者游標關閉，以先發生者為准。下次提取時，伺服器為新提取中的行獲取滾動鎖，並釋放上次提取中行的滾動鎖。滾動鎖獨立於事務鎖，並可以保持到一個提交或回滾操作之後。如果提交時關閉游標的選項為關，則 COMMIT 語句並不關閉任何打開的游標，而且滾動鎖被保留到提交之後，以維護對所提取數據的隔離。
所獲取滾動鎖的類型取決於游標並發選項和游標 SELECT 語句中的鎖提示。
鎖提示 只讀 樂觀數值 樂觀行版本控制 鎖定
無提示 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新
NOLOCK 未鎖定 未鎖定 未鎖定 未鎖定
HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新
UPDLOCK 錯誤 更新 更新 更新
TABLOCKX 錯誤 未鎖定 未鎖定 更新
其它 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新
*指定 NOLOCK 提示將使指定了該提示的表在游標內是只讀的。
16、用Profiler來跟蹤查詢，得到查詢所需的時間，找出SQL的問題所在;用索引優化器優化索引
17、注意UNion和UNion all 的區別。UNION all好
18、注意使用DISTINCT，在沒有必要時不要用，它同UNION一樣會使查詢變慢。重復的記錄在查詢里是沒有問題的
19、查詢時不要返回不需要的行、列
20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT來限制查詢消耗的資源。當評估查詢消耗的資源超出限制時，伺服器自動取消查詢,在查詢之前就扼殺掉。 SET LOCKTIME設置鎖的時間
21、用select top 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "", "!=", "!", "!", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因為他們不走索引全是表掃描。也不要在WHere字句中的列名加函數，如Convert，substring等,如果必須用函數的時候，創建計算列再創建索引來替代.還可以變通寫法：WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改為WHERE firstname like 'm%'（索引掃描），一定要將函數和列名分開。並且索引不能建得太多和太大。NOT IN會多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 來替代，特別是左連接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，現在2000的優化器能夠處理了。相同的是IS NULL，「NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能優化她，而」」等還是不能優化，用不到索引。
23、使用Query Analyzer，查看SQL語句的查詢計劃和評估分析是否是優化的SQL。一般的20%的代碼占據了80%的資源，我們優化的重點是這些慢的地方。
24、如果使用了IN或者OR等時發現查詢沒有走索引，使用顯示申明指定索引：
SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (『男』，『女』)
25、將需要查詢的結果預先計算好放在表中，查詢的時候再SELECT。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫院的住院費計算。
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,數據類型的最大長度等等都是約束）,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最優：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
41、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
42、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
43、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, .
44、盡量將數據的處理工作放在伺服器上，減少網路的開銷，如使用存儲過程。存儲過程是編譯好、優化過、並且被組織到一個執行規劃里、且存儲在資料庫中的SQL 語句，是控制流語言的集合，速度當然快。反復執行的動態SQL,可以使用臨時存儲過程，該過程（臨時表）被放在Tempdb中。
以前由於SQL SERVER對復雜的數學計算不支持，所以不得不將這個工作放在其他的層上而增加網路的開銷。SQL2000支持UDFs,現在支持復雜的數學計算，函數的返回值不要太大，這樣的開銷很大。用戶自定義函數象游標一樣執行的消耗大量的資源，如果返回大的結果採用存儲過程
45、不要在一句話里再三的使用相同的函數，浪費資源,將結果放在變數里再調用更快
46、SELECT COUNT(*)的效率教低，盡量變通他的寫法，而EXISTS快.同時請注意區別：
select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table
的返回值是不同的！！！
47、當伺服器的內存夠多時，配製線程數量 = 最大連接數+5，這樣能發揮最大的效率；
否則使用 配製線程數量最大連接數啟用SQL SERVER的線程池來解決,如果還是數量 = 最大連接數+5，嚴重的損害伺服器的性能。
48、按照一定的次序來訪問你的表。如果你先鎖住表A，再鎖住表B，那麼在所有的存儲過程中都要按照這個順序來鎖定它們。如果你（不經意的）某個存儲過程中先鎖定表B，再鎖定表A，這可能就
會導致一個死鎖。如果鎖定順序沒有被預先詳細的設計好，死鎖很難被發現
49、通過SQL Server Performance Monitor監視相應硬體的負載
Memory: Page Faults / sec計數器
如果該值偶爾走高，表明當時有線程競爭內存。如果持續很高，則內存可能是瓶頸。
Process:
1、 % DPC Time 指在範例間隔期間處理器用在緩延程序調用(DPC)接收和提供服務的百分比。(DPC 正在運行的為比標准間隔優先權低的間隔)。 由於 DPC 是以特權模式執行的，DPC 時間的百分比為特權時間百分比的一部分。這些時間單獨計算並且不屬於間隔計算總數的一部 分。這個總數顯示了作為實例時間百分比的平均忙時。
2、%Processor Time計數器
如果該參數值持續超過95%，表明瓶頸是CPU。可以考慮增加一個處理器或換一個更快的處理器。
3、% Privileged Time 指非閑置處理器時間用於特權模式的百分比。(特權模式是為操作系統組件和操縱硬體驅動程序而設計的一種處理模式。它允許直接訪問硬體和所有內存。另一種模式為用戶模式，它是一種為應用程序、環境分系統和整數分系統設計的一種有限處理模式。操作系統將應用程序線程轉換成特權模式以訪問操作系統服務)。 特權時間的 % 包括為間斷和 DPC 提供服務的時間。特權時間比率高可能是由於失敗設備產生的大數量的間隔而引起的。這個計數器將平均忙時作為樣本時間的一部分顯示。
4、% User Time表示耗費CPU的資料庫操作，如排序，執行aggregate functions等。如果該值很高，可考慮增
加索引，盡量使用簡單的表聯接，水平分割大表格等方法來降低該值。
Physical Disk: Curretn Disk Queue Length計數器
該值應不超過磁碟數的1.5~2倍。要提高性能，可增加磁碟。
SQLServer:Cache Hit Ratio計數器
該值越高越好。如果持續低於80%，應考慮增加內存。 注意該參數值是從SQL Server啟動後，就一直累加記數，所以運行經過一段時間後，該值將不能反映系統當前值。
40、分析select emp_name form employee where salary
3000 在此語句中若salary是Float類型的，則優化器對其進行優化為Convert(float,3000)，因為3000是個整數，我們應在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進行轉化。同樣字元和整型數據的轉換。
41、查詢的關聯同寫的順序
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where
personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681'
（A = B ,B = 『號碼』）
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where
a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681'
and b.referenceid = 'JCNPRH39681'
（A = B ,B = 『號碼』， A = 『
❻ 如何進行SQL性能優化
這里分享下mysql優化的幾種方法。
1、首先在打開的軟體中，需要分別為每一個表創建 InnoDB FILE的文件。
❼ SQL Server存儲過程的編寫和優化措施
在資料庫的開發過程中，經常會遇到復雜的業務邏輯和對資料庫的操作，這個時候就會用SP來封裝資料庫操作。如果項目的SP較多，書寫又沒有一定的規范，將會影響以後的系統維護困難和大SP邏輯的難以理解，另外如果資料庫的數據量大或者項目對SP的性能要求很，就會遇到優化的問題，否則速度有可能很慢，經過親身經驗，一個經過優化過的SP要比一個性能差的SP的效率甚至高幾百倍。
詳細內容：
1、開發人員如果用到其他庫的Table或View，務必在當前庫中建立View來實現跨如昌庫操作，最好不要直接使用「databse.dbo.table_name」，因為sp_depends不能顯示出該SP所使用的跨庫table或view，不方便校驗。
2、開發人員在提交SP前，必須已經使用set showplan on分析過查詢計劃，做過自身的查詢優化檢查。
3、高程序運行效率，優化應用程序，在SP編寫過程中應該注意以下幾點：
(a)SQL的使用規范：
i.盡量避免大事務操作，慎用holdlock子句，提高系統並發能力。
ii.盡量避免反復訪問同一張或幾張表，尤其是數據量較大的表，可以考慮先根據條件提取數據到臨時表中，然後再做連接。
iii.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該改寫;如果使用了游標，就要盡量避免在游標循環中再進行表連接的操作。
iv.注意where字句寫法，必須考慮語句順序，應該根據索引順序、范圍大小來確定條件子句的前後順序，盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致，范圍從大到小。
v.不要在where子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
vi.盡量使用exists代替select count(1)來判斷是否存在記錄，count函數只有在統計表中所有行數時使用，而且count(1)比count(*)更有效率。
vii.盡量使用「=」，不要使用「」。
viii.注意一些or子句和union子句之間的替換
ix.注意表之間連接的數據類型，避免不同類型數據之間的連接。
x.注意存儲過程中參數和數據類型的關系。
xi.注意insert、update操作的數據量，防止與其他應用沖突。如果數據量超過200個數據頁面(400k)，那麼系統將會進行鎖升級，頁級鎖會升級成表級鎖。
(b)索引的使用規范：
i.索引的創建要與應用結合考慮，建議大的OLTP表不要超過6個索引。
ii.盡可能的使用索引欄位作為查詢條件，尤其是聚簇索引，必要時可以通過index index_name來強制指定索引
iii.避免對大表查詢時進行table scan，必要時考慮新建索引。
iv.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是聯合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用。
v.要注意索引的維護，周期性重建索引，重新編譯存儲過程。
(c)tempdb的使用規范：
i.盡量避免使用distinct、order by、group by、having、join、cumpute，因為這些語句會加重tempdb的負擔。
ii.避免頻繁創建和刪除臨時改畝表，減少系統表資源的消耗。
iii.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用select into代替create table，避免log，提高速度;如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，建議先create table，然後insert。
iv.如果臨時表的數據量較大，需要建立索引，那麼應該將創建臨時表和建立索引的過程放在單獨一個子存儲過程中，這樣才能保證系統能夠很好的使用到該核橡森臨時表的索引。
v.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先truncate table，然後drop table，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
vi.慎用大的臨時表與其他大表的連接查詢和修改，減低系統表負擔，因為這種操作會在一條語句中多次使用tempdb的系統表。
(d)合理的演算法使用：
根據上面已提到的SQL優化技術和ASE Tuning手冊中的SQL優化內容,結合實際應用,採用多種演算法進行比較,以獲得消耗資源最少、效率最高的方法。具體可用ASE調優命令：set statistics io on, set statistics time on , set showplan on 等。
❽ 淺談如何優化SQL Server伺服器
數據和日誌文件分開存放在不同磁碟上
數據文件和日誌文件的操作會產生大量的I/O 在可能的條件下 日誌文件應該存放在一個與數據和索引所在的數據文件不同的硬碟上以分散I/O 同時還有利於資料庫的災難恢復
tempdb資料庫單獨存放在不同磁碟上
tempdb資料庫是其他所有資料庫都有可能使用的臨時資料庫 當使用select into 在沒建立索引的列上執行Orderby時就會在tempdb資料庫中產生臨時表來存儲中間數據 由於建立和填充臨時表會嚴重降低系統性能 所以在盡可能的情況下應該為要排序的列建立索引 同時 tempdb資料庫是為所有的用戶和應用程序共享 所以如果一個用戶占據了tempdb資料庫的所有空間 則其他資料庫將不能再使用 在可能的情況下 tempdb資料庫應該單獨放置在一個速度更快的硬碟或者RAID陣列上 分離tempdb資料庫的I/O操作以加快性能 tempdb資料庫應該有適當的容量 以滿足用戶的需要 應該允許tempdb資料庫的空間自動增長 如果設置為不允許自動增長 當查詢操作建立了超過tempdb資料庫容量的臨時表時 操作將無法完成
適當設置tempdb資料庫的增長幅度 過小的增長幅度會產生更多的外部碎片 會佔用更多的資源
避免熱點數據的發生
在SQLServer 之前 對於沒有聚集索引的表（堆集表） 新插入的數據行總是放置在磁碟中表的物理結尾處 如果並發的用戶很多 同時在對表執行插入或者更新數據的操作 這將使得十分繁忙的表的末尾有可能產生數據熱點 並發的I/O操作集中對少數頁面進行操作 將導致資料庫性能的下降
在SQLServer中 新的數據行的物理存儲空間的分配是通過PFS頁面來進行的 PFS頁面的管理演算法將插入操作進行分散來盡量避免產生數據熱點
在設計應用系統和資料庫時 要避免在自然增長的列上建立主鍵 這樣有可能導致熱點數據的發生
數據類型要少
在設計表時 盡可能少用數據類型 這樣一個數據頁面上可以保存最多的信息 數據頁面就少 檢索數據頁面的I/O操作就少 所以效率會高
監控和整理空間碎片
文件空間的自動增長提高了自動管理性 但可能導致空間碎片 物理空間與數據的邏輯空間不再連續 定期的監控和空間碎片整理有利於提高I/O性能
使用主數據文件和次要數據文件
每個資料庫的一個主數據文件屬於主文件組 對於 GB左右規模的資料庫 一個數據文件就夠了 如果有次要數據文件 主數據文件中有管理次要數據文件的指針
採用多個數據文件時 主數據文件用於存儲系統對象和表 次要數據文件用於存儲用戶數據和索引 在可能的情況下 主數據文件和次要數據文件可以單獨存放在不同的磁碟上以分散I/O
如果採用多個數據文件 推薦主數據文件存儲系統數據 次要數據文件存放用戶數據和索引 這樣會有助於提高I/O性能
利用文件組改善性能
在大型資料庫系統中 可以考慮建立文件組來管理數據文件 將表和索引通過存放在不同的物理磁碟上進行性能監控比較 最後得出優化的存儲方案
重視自動增長和自動收縮可能導致的性能問題
資料庫文件的自動增長和自動收縮功能對於小型資料庫的管理十分有用 但可能導致大型資料庫的性能問題 因為文件的自然增長的同時會導致存儲碎片的發生 當文件空間變大時 新分配的空間不一定和原來的空間連續 當文件空間收縮時 釋放了部分空間 然而當文件又需要增長存儲空間卻不能利用原先釋放的空間 也會導致碎片的發生
分離系統數據和用戶數據
將系統資料庫和用戶資料庫分開存放在不同的物理磁碟上有助於改善I/O性能 有助於資料庫備份和恢復
優化索引設計
索引的設計對資料庫的性能十分重要 具體不再闡述 可參見本博相關文章
定期更新統計信息
SQLServer默認使用基於代價的優化 所以統計信息的及時更新對於查詢優化十分重要
定期的一致性檢查
lishixin/Article/program/SQLServer/201311/22434