分布式数据库查询策略优化的研究_分布式数据库的查询优化

㈠分布式数据库的查询优化

指在执行分布式查询时选择查询执行计划的方法和关系运算符的实现算法。根据系统环境的不同，查询优化所使用的算法也有所不同，通常分为远程广域网环境和高速局域网环境，其区别主要在网络的带宽。对于一元运算符可以采用集中式数据库中的查询优化方法。而对于二元运算符，由于涉及场地间的数据传输，因此必须考虑通信代价。分布式查询中常见的连接运算执行策略包括：
（1）半连接方法：利用半连接运算的转换方法R∞S=（RµS）∞S。假设场地1和场地2上分别有关系R和关系S，首先在S上执行连接属性上的投影并将结果传输至场地1，在场地1上执行关系R与投影的连接操作，再将结果传输至场地2与关系S执行连接操作。这种方法能够降低执行连接运算时的网络通信代价，主要适用于带宽较低的远程广域网络。
（2）枚举法方法：指枚举关系运算符的物理执行计划，通过对比执行计划的代价选择执行算法的方法。其中，连接运算符的物理执行计划包括嵌套循环方法、哈希连接法和归并连接法。枚举法主要适用于以磁盘IO代价为主的高速局域网环境。

㈡数据库的多表大数据查询应如何优化

数据库的多表大数据查询应如何优化？

1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器简悉将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。
3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 beeen 就不要用 in 了：
select id from t where num beeen 1 and 3
5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。
见如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。
6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为sql只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未散罩知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
应改为:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
应改为:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
应改为:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
8.应尽量避免在where子句中对字段进行冲咐闹函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,񟭅-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>=񟭅-11-30' and createdate<񟭅-12-1'
9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
11.很多时候用 exists是一个好的选择：
elect num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

Java怎么把数据库的数据查询

Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
String query = "select 列名 from 表名 where id=11 and fname='xx' order by 列名 desc limit 1";
stmt = conn.createStatement();
rs = stmt.executeQuery(query);
if (rs.next()) {
result = rs.getInt("列名");
}

数据库表内数据查询

楼上的拼写错误，我来修正 ^^
select count(*) from 表名

如何查询大数据库数据存在

传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。
建议研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。
如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。
当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。

如何实现不同数据库的数据查询分页

有两种方法
方法1：
select 100 * from tbllendlist where fldserialNo not in ( select 300100 fldserialNo from tbllendlist order by fldserialNo ) order by fldserialNo
方法2：
SELECT TOP 100 * FROM tbllendlist WHERE (fldserialNo > (SELECT MAX(fldserialNo) FROM (SELECT TOP 300100 fldserialNo FROM tbllendlist ORDER BY fldserialNo) AS T)) ORDER BY fldserialNo

如何提高Oracle数据库数据查询的命中率

影响命中率的因素有四种：字典表活动、临时段活动、回滚段活动、表扫描，应用DBA可以对这四种因素进行分析，找出数据库命中率低的症结所在。 1)字典表活动当一个SQL语句第一次到达Oracle内核时数据库对SQL语句进行分析，包含在查询中的数据字典对象被分解，产生SQL执行路径。如果SQL语句指向一个不在SGA中的对象?表或视图，Oracle执行SQL语句到数据典中查询有关对象的信息。数据块从数据字典表被读取到SGA的数据缓存中。由于每个数据字典都很小，因此，我们可缓存这些表以提高对这些表的命中率。但是由于数据字典表的数据块在SGA中占据空间，当增加全部的命中率时，它们会降低表数据块的可用空间，所以若查询所需的时间字典信息已经在SGA缓存中，那么就没有必要递归调用。 2)临时段的活动当用户执行一个需要排序的查询时，Oracle设法对内存中排序区内的所有行进行排序，排序区的大小由数据库的init.ora文件的数确定。如果排序区域不够大，数据库就会在排序操作期间开辟临时段。临时段会人为地降低OLTP(online transaction processing）应用命中率,也会降低查询进行排序的性能。如果能在内存中完成全部排序操作，就可以消除向临时段写数据的开销。所以应将SORT_AREA_SIZE设置得足够大，以避免对临时段的需要。这个参数的具体调整方法是:查询相关数据，以确定这个参数的调整。 select * from v$sysstat where name='sorts(disk)'or name='sorts(memory); 大部分排序是在内存中进行的，但还有小部分发生在临时段，需要调整值，查看init.ora文件的 SORT_AREA_SIZE值，参数为：SORT_AREA_SIZE＝65536;将其调整到SORT_AREA_SIZE＝131072、这个值调整后，重启ORACLE数据库即可生效。 3)回滚段的活动回滚段活动分为回滚活动和回滚段头活动。对回滚段头块的访问会降低应用的命中率，对OLTP系统命中率的影响最大。为确认是否因为回滚段影响了命中率，可以查看监控输出报表中的“数据块相容性读一重写记录应用” 的统计值，这些统计值是用来确定用户从回滚段中访问数据的发生次数。 4)表扫描通过大扫描读得的块在数据块缓存中不会保持很长时间，因此表扫描会降低命中率。为了避免不必要的全表扫描，首先是根据需要建立索引，合理的索引设计要建立人对各种查询的分析和预测上，笔者会在SQL优化中详细谈及；其次是将经常用到的表放在内存中，以降低磁盘读写次数。

如何优化数据库提高数据库的效率

1. SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。
调整不良SQL通常可以从以下几点切入：
? 检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容
? 检查子查询考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写
? 检查优化索引的使用
? 考虑数据库的优化器
2. 避免出现SELECT * FROM table 语句，要明确查出的字段。
3. 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。
4. 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。
5. 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （*）和select 1 语句。
6. 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。
7. 应绝对避免在order by子句中使用表达式。
8. 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。
9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。
10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。
11. 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。
12. 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。
13. 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值条件)。
注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。
14. 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。
15. 在WHERE 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。
16. 如果在语句中有not in（in）操作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。
17. 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。
18. 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。
19. 用union all 代替 union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。
当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。
数据更新的效率
1. 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。
2. 在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。
数据库物理规划的效率
为了避免I/O的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例)：
?? table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。
?? Rollback Segment的分离：Rollback Segment应该放在独立的Tablespace中。
?? System Tablespace的分离：System Tablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object）
?? Temp Tablesace的分离：建立单独的Temp Tablespace，并为每个user指定default Temp Tablespace
??避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML操作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做DML操作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。
当我们遵循了以上原则后，仍然发现有I/O冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。
?? 连接Table的分离：在实际应用中经常做连接查询的Table，可以将其分离在不同的Taclespace中，以减少I/O冲突。
?? 使用分区：对数据量很大的Table和Index使用分区，放在不同的Tablespace中。
在实际的物理存储中，建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。

数据库的查询优化算法

给出你的查询，然后才可以对其进行优化

如何优化SQL Server数据库查询

如果你的查询比较固定，并且查询的条件区别度较高，可以建立相应的索引。
其他的一些规则，比如使用exists代替 in都可以试试

查询速度慢的原因很多，常见如下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好，没有优化
可以通过如下方法来优化查询 :
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要.
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升级硬件
4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段
5、提高网速;
6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器 CPU个数; 但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作Update,Insert， Delete还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件'分区视图'）
a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表
b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：
1、查询语句的词法、语法检查
2、将语句提交给DBMS的查询优化器
3、优化器做代数优化和存取路径的优化
4、由预编译模块生成查询规划
5、然后在合适的时间提交给系统处理执行
6、最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。
12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物. 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) mit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。
13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。
14、SQL的注释申明对执行没有任何影响
15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类：只进必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取操作,也是默认方式。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。选择这个并发选项OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 Select 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚操作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 Select 语句中的锁提示。锁提示只读乐观数值乐观行版本控制锁定无提示未锁定未锁定未锁定更新 NOLOCK 未锁定未锁定未锁定未锁定 HOLDLOCK 共享共享共享更新 UPDLOCK 错误更新更新更新 TABLOCKX 错误未锁定未锁定更新其它未锁定未锁定未锁定更新 *指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。
16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在; 用索引优化器优化索引
17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好
18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的
19、查询时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来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间
21、用select 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行
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'"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在Where字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代.还可以变通写法：Where SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改为Where firstname like 'm%'（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,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，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而"＜＞"等还是不能优化，用不到索引。
23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。
24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引： Select * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) Where processid IN ('男'，'女')
25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再Select。这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。
26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。
27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procere.这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。
28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌Insert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值.存储过程就没有这些动作: 方法：Create procere p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善

㈢大数据的分布式数据库的发展趋势如何(分布式数据库的优点)

现在大数据是一个十分火热的技术，这也使得很多人都开始关注大数据的任何动态，因为大数据在某种程度上来说能够影响我们的生活。在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据的分布式数据库的发展趋势，希望这篇文章能够帮助大家更好理解大数据的分布式数据库的发展趋势。

其实不论是Hadoop还是分布式数据库，技术体系上两者都已经向着计算存储层分离的方式演进。对于Hadoop来说这一趋势非常明显，HDFS存储与YARN调度计算的分离，使得计算与存储均可以按需横向扩展。而分布式数据库近年来也在遵循类似的趋势，很多数据库已经将底层存储与上层的SQL引擎进粗芹行剥离。传统的XML数据库、OO数据库、与pre-RDBMS正在消亡；新兴领域文档类数据库、图数据库、Table-Style数据库与Multi-Model数据库正在扩大自身影响；传统关系型数据库、列存储数据库、内存分析型数据库正在考虑转型。可以看到，从技术完整性与成熟度来看，Hadoop确实还处于相对早期的形态。直到今天，很多技术在很多企业应用中需要大量的手工调优才能够勉强运行。同时，Hadoop的主要应用场景一直以来面向批处理分析型业务，传统数据库在线联机处理部分不是其主要的发展方向。同时Hadoop技术由于开源生态体系过于庞大，同时参与改造的厂商太多，使得用户很难完全熟悉整个体系，这一方面大大增加了开发的复杂度，提升了用户使用的难度，另一方面则是各个厂商之间维护不同版本，使得产品的发展方向可能与开源版本差别逐渐加大。

而分布式数据库领域经历了几十年的磨练，传统RDBMS的MPP技术早已经炉火纯青，在分类众多的分布式数据库中，其主要发展方向基本可以分为“分布式联机数据库”与“分布式分析型数据库”两种。对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据戚枣库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。目前，从Hadoop行业的发展来看，很多厂商而是将其定位改变为数据科学与机器学习服务商。因此，从商业模式上看以Hadoop分销的商业模式基本已经宣告结束，用户已经体验到维护整个Hadoop平台的困难而不愿被强迫购买整个平台。大量用户更愿意把原来Hadoop的部件拆开灵活使用，为使用场景岩仔毕和结果买单，而非平台本身买单。另外一个细分市场——非结构化小文件存储，一直以来都是对象存储、块存储，与分布式文件系统的主战场。如今，一些新一代数据库也开始进入该领域，可以预见在未来的几年中，小型非结构化文件存储也可能成为具备多模数据处理能力的分布式数据库的战场之一。

我们在这篇文章中给大家介绍了很多有关大数据分布数据库的发展前景，通过这篇文章我们不难发现数据库的发展是一个极其重要的内容，只有搭建分布式数据库，大数据才能够更好地为我们服务。

㈣ 50种方法巧妙优化你的SQLServer数据库（一）

㈤ NewSQL分布式数据库发展策略讨论

作者石默研

本文对新一代NewSQL分布式数据库发展策略中的普遍困扰进行讨论，包括云原生（Cloud Native）与本地部署(On Premise)、HTAP进展方向、分布式与单机需求等分布式数据库商业与技术发展中难以决策的问题。

1. 困扰

分布式NewSQL数据库近年来蓬勃兴起，其原因显而易见：切中了业务与数据量不断增长的用户对关系型数据库RDBMS需求，这在传统RDBMS到大数据的发展阶段中，有相当一段时间是空白。同时，随着互联网技术的不断发展与普及，用云计算模式满足IT需求似乎已经成为未来社会产业互联网发展的明确趋势，也就是说，有一种共识：不久的将来，绝大多数产业的IT服务是从公共的、行业的或者私有的、混合的云计算中心提供的。这一共识又带来了云原生（Cloud Native）概念与技术的兴起，而分布式NewSQL数据库自然也应该是云原生的，这决定了其相当多的产品设计决策应以符合这一趋势为原则。然而，在当今的现实中，满足业务与数据量不断增长的RDBMS需求的用户，与云原生的用户，除了互联网企业外，大多数情况下，并不重合，需要On-Premise部署的用户仍然占有很大比重，这就带来了第一个困扰：云原生（Cloud Native）与本地部署(On Premise)对产品发展要求的矛盾。

另一个困扰，是关于HTAP，即交易与分析混合负载。HTAP是当今非常火的一个概念与技术，在交易库上直接进行分析，而不再是将“数据从交易库搬下来，挪到另一个数据库中去”这样的繁琐过程。可以毫不夸张的说：历史上规模性企业IT复杂度的相当一部分，都来自于“搬数据”，这导致了数据采集、实时采集、全增量合并、数据传输、数据加载、数据建模、数据质量、数据标准、企业级元数据管理等繁杂多样的技术环节的产生，导致了企业数据分布、数据流向、数据模型、主数据、基础数据平台、ODS/数据仓库/数据集市、数据治理等复杂的数据架构设计优化领域，导致了由于多系统大规模数据搬迁而带来的如数据交换平台之类的复杂调度工程......。咋眼一看，感觉该企业的数据技术好厉害，相关各领域的技术产品好丰富，技术人员的相关技能也好受欢迎。但如果在交易库就能直接满足分析需求而不影响生产效能的话，这些复杂高级的技术环节不都成了“自己给自己造了一座山，还说自己爬的好辛苦”？然而，现实却是，问题并不这么简单，除了在交易库中进行分析会影响业务效能外，还有很多原因导致这一现象产生：交易库并不需要存储那么长的历史数据，而分析往往是需要建立在大量历史数据之上的；交易库的模型往往并不适合分析需求，多数情况下需要重要建模，如非常流行且价值不菲的各行业数仓主题模型；用于交易的OLTP数据库与用于分析的OLAP数据库，其技术体系完全不同；以及大型企业已固化的内部业务结构并没有留给交易/分析整合可实施的可行空间......等等。由于，历史积累的企业级数据体系相当复杂，HTAP的发明者迄今为止都没有系统表达完全替代数据分析需求、自顶而下重构企业数据体系的架构级策略，而是将产品重点定位在技术优化层面：在交易库上直接完成实时统计分析，满足高并发需求且不影响业务效能；或者是为实时分析统计/查询而建设的数据服务中间平台。然而，即使是暂时没有这种策略性的意向，在面向AP的产品具体研发中，又会发现明确的界限确实不好把握，随着一个个具体功能的不断完善，似乎假以时日，技术上也不是没有完全替代纯OLAP平台的可能性。那么，HTAP究竟如何定位呢？

再者就是规模化的分布式需求，与小规模的单机数据库需求（这里指逻辑上的单机）之间的矛盾：分布式数据库，自然而然是要应对规模化的数据管理需求的，长尾的小规模需求当然不应在产品设计考虑之列，同时，大炮轰苍蝇经常还打不好；然而，分布式NewSQL数据库又应该是云原生的，如果把云原生的业务含义理解为“全自助”，它应该以支持什么样的需求为主呢？现实看来，小规模长尾业务对云原生数据库的需求最起码应该是占据相当大的比重的。显而易见，如果是大规模的数据管理需求，即使是部署在云上，DBPaaS的“全自助”是其核心需求吗？这种规模化的业务，如果是云上的On-Premise又需要做出哪些方面的改变？从互联网与云计算发展的历史来看，“云自助”，其最核心的商业动机当然包括给用户侧的运维带来了方便，但更重要的可能是给云服务运营商应对海量长尾客户的安装与运维带来了极大的成本优势。这正如银行的小微及个人消费贷款都要走互联网线上模式，而重客、大客甚至中小企业信贷仍然是以线下为主的策略一样，本质是成本问题，而不是客户方便性问题。于是，矛盾显而易见：分布式是面向规模客户的，起码是中、大型客户，而云原生却有可能、最起码相当一段时间内是要以长尾客户为主要服务对象的。

以上困扰实质上，都涉及到了NewSQL分布式数据库的产品发展策略问题。

2. 讨论

问题是客观而又普遍的，但分析与应对策略往往包含主观因素：人们的一个决定与决策，很多情况下并不由严格推理而来，而是心中已经有一个答案，再来找理由支持它。这里的讨论或许也并不能例外。

首先，来看看Cloud Native与On Premise。云原生本应是数据库即服务，然而目前真正有规模化数据增长需求的NewSQL应用相当多的情况下却是付费On Premise与免费On Premise区别，很多互联网企业的应用也可能只是部署在云基础设施上而已，真正的云原生更多是一些实验性、尝试性的需求。但云原生数据库在公有云、行业云以及大型私有云上已经逐渐在形成一种意识上的共识，其商业前景不可限量。也就是说，未来的数字化转型进程中，产业互联网的数据库部署，会逐渐向云基础设施迁移，长在云上。它可能是公有云，也可能是行业云，也可能是私有云，它们都是被定义为云原生NewSQL数据库的市场范围。当然，肯定还会有相当一部分数据库长在云下，这也不用纠结，将其排除在云原生市场战略目标之外即可，就是说，不需要考虑这部分客户需求对产品规划的影响，因为前一部分的份额已经足够大了。这样看来，以云原生为目标进行产品规划的逻辑没有问题，不过，还是要明确一点：长在云上的数据库是不是一定符合我们对“云原生”的既有理解？这里认为，即使未来，在云上形成了产业互联网数据库市场的主体，需要“全自助”的数据库即服务可能也是以面向长尾客户最为迫切、必不可少并且是核心本质，而对中大型以上的需求，“全自助”的意义相对有限，同时比较而言商业模式的转变或者更关键些。那么，如果是以“长在云上”为市场目标，似乎可以将其定义为“广义的云原生”，同时，只要是“长在云上”，那么“云原生”概念中高弹性、高可用、低成本、快速迭代、存算分离等技术优势也都能方便获得。而对“云原生”策略中“云原生”一词的理解不同，对产品规划决策的影响也应该有所不同：一是目前被认为是On Premise的客户需求，或许也就是未来“云原生”主体市场的需求；二是NewSQL数据库关于云原生服务的产品策划，对用户侧“自助”水平的决策或许可以更灵活实用。高水平自助确实可以减轻客户对IT的依赖程度，但这里认为，云原生与用户自行在云上购买资源进行On-Premise部署相比，最关键的价值在于商业模式的改变，能自助多少，不一定是最重要的，因为成为云服务商后，运营运维的工作只会更多，责任可能会更大，甚至有时连IaaS的运维也需要PaaS服务商兜底。但从一个个客户的本地服务，变成集中化云服务，就已经是本质性的模式转变了。总之，需要就事论事，回到原点，仔细分析后决策，而不是用概念教条的判断，因为概念本身的定义并不见得准确对应实际的业务需求。

再来看看HTAP，对这个问题，正如在其它文章中表达过的一样，本文的观点较为明确。一是随着计算能力与架构的升级，从技术上讲，AP与TP的界限会越来越模糊；另外特别是在云原生的新世界里，数据库的这一特性又犹为重要，因为云原生的重要作用之一就是要让客户尽量摆脱对IT运维的依赖，将越来越多的精力集中到自己的业务发展上来；同时端到端的能力提升对云原生商业模式的贯彻也至关重要（需要仔细分析下目前DBPaaS的技术要求是否完全符合这一原点的、本质性的动力），过去与纯OLAP数据库的优势比较纠结在这里也可以得到正面支持；再者，既然架构上已经走向了AP，就很难做到在产品规划上时刻厘清纯AP与混合负载的需求后，再将前者排除在外。于是，以“混合负载满足部分AP需求”应该是由于投入与阶段性市场策略导致的阶段性产品规划，而长远来讲，以一套技术架构满足大多数需求，应该是云原生NewSQL数据库的追求。

接下来，就是关于规模化分布式与小规模单机需求的矛盾了。现在看来，经过上面的讨论，这一点已经不是什么问题了：因为“长在云上”、从分散服务向集中服务的商业模式转变就是指广义的云原生，而不一定要以小微的、迫切需要全自助的长尾为主流，那么，云原生NewSQL数据库仍然应以规模化分布式为其主体的需求方向，而小规模单机则暂时可以不做为重点来考虑。

最后指出一点，希望也能引发进一步的思考：我们所批判的主机，也声称自己是分布式架构，暂且不论其是否客观，但在现实中主机需要被替代的核心问题并不是有没有分布式，而是：一、扩展不灵活带来成本问题：“我只需要扩展一个节点，你却让我再买一台主机”；二、不自主可控；三、往往是软硬件结合的设计策略，包括内存、网络、存储与IO上的软硬融合设计，而这一点，是否需要云原生数据库从广义的定义出发进行学习参考，也是需要进一步讨论的。

㈥分布式数据库查询优化写这个论文的话有推荐的书吗

Distributed Algorithms An Intuitive Approach.
一个小节的内容就一篇论文至少。作者概括了下算法细节和给了相关举例。有人评价很高，我评价一般，结合具体论文看会效果好，不过略吃力，然而直接看也略吃力，因为作者太高度概括，不好理解，没有大部分原文教材那种怕你不懂的啰嗦的特点。所以书也就挺薄的，才200多页而已。

Distributed Systems concepts and design.
基本上分布式系统的各基本细节都涵盖了。系统级别书籍，略硬，算厚。这本我也还在磕。

Introction to Distributed Algorithms second edition.
这本是祖师爷级别的经典教材。不过我还没读过，评价略高，某些美帝高校课堂参考教材就是这本。没有读是因为网上的pdf都没有索引，所以先读上一本了。

Distributed Computing Principle, Algorithms, and Systems.
第一本算师父带入门，对分布式算法有大致框架和了解的话。这本可以有助于理解得更深。所以建议先读第一本，再这本。

Principles of Distributed Database Systems.
这本是我唯一在America Amazon找到的关于分布式数据库并且评价较高的教材。不过这本还没排上让我读的行程，不知内容如何。

分布式数据库查询策略优化的研究