❶ sql优化的几种方法 如何优化
sql优化的方法是：设计数据库表结构时，物枝岁要对表做数量级和性能影响预测和评估，表的字段尽量都设置default值; sql条件中允许出现库函数和左模糊查询;单个事务的sql语句数量要有上限要求，不能前台一个提交操作，后台要去插入几十张表的数据等。
sql优化的几种方法
1、设计数据库表结构时，要对表做数量级和性能影响预测和评估，表的字段尽量都设置default值，尽量避免default为null，主要防止在执行sql查询时直接将查询条件设置为null或者not null而导致数据库放弃索引，直接全表扫描;
2、sql条件中允许出现库函数和左模糊查询，sql条件中库函搭念数会导致数据库执行时放弃索引，直接全表扫描，而左模糊也是，直接就全表扫描了;
3、原则上，sql条件中避免出现<>，in，not in，exists，not exists等操作符;
4、子查询中的实际查询结果要设置上限要求，且子查询必须要有索引支持，否则子查询也去扫描全表就悲剧了;
5、单个事务的sql语句数量要有上限要求，不能前台一个提交操作，后台要去插入几十张表的数据，那如果是千万级用户数，基本上就光去插入数据了;
6、同上一条类似，单条sql语句的数据影响量也要有上限要求，不能一个update操作更新了上千条数据;
7、尽量减少多表关联的sql，如果必须使用多表关联，也尽量减少关联的表数量，且多表关联时，关联字段必须包含在查询索引中。多表关联sql中尽量不要使用视图和代理表;
8、充分利用索引，严禁出现表扫描。同时，创建表时也注意索引的字段顺序。
sql语言具有什么功能
1、sql数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在sql中，外模式有叫做视图(View)，全局模式简称模式( Schema)，内模式由系统根据数据库模式罩睁自动实现，一般无需用户过问。
2、sql数据操纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。
3、sql的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。
❷ 怎样进行sql数据库的优化
1、数据库空间是个概述，在sqlserver里，使用语句 exec sp_spaceused 'TableName' 这个语句来查。
❸ 高手详解SQL性能优化十条经验
查询的模糊匹配
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE %parm % —— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用 最好不要用
解决办法:
其实只需要对该脚本略做改进 查询速度便会提高近百倍 改进方法如下
a 修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表 用户模糊输入供拿禅旁应商名称时 直接在前台就帮忙定位到具体的供应商 这样在调用后台程序时 这列就可以直接用等于来关联了
b 直接修改后台——根据输入条件 先查出符合条件的供应商 并把相关记录保存在一个临时表里头 然后再用临时表去做复杂关联
索引问题
在做性能跟踪分析过程中 经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的 有些表甚至一个索引都没有 这种情况往往都是因为在设计表时 没去定义索引 而开发初期 由于表记录很少 索引创建与否 可能对性能没啥影响 开发人员因此也未多加重视 然一旦程序发布到生产环境 随着时间的推移 表记录越来越多
这时缺少索引 对性能的影响便会越来越大了
这个问题需要数据库设计人员和开发人员共消橡同关注
法则 不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:
◆避免对索引字段进行计算操作◆避免在索引字段上使用not <> !=◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL ◆避免在索引列上出现数据类型转换◆避免在索引字段上使用函数 ◆避免建立索引的列中使用空值
复杂操作
部分UPDATE SELECT 语句 写得很复杂（经常嵌套多级子查询）——可以考虑适当拆成几步 先生成一些临时数据表 再进行关联操作
update
同一个表的修改在一个过程里出现好几十次 如
update table set col = where col = ;update table set col = where col =象这类脚本其实可以很简单就整合在一个UPDATE语句来完成（前些时候在协助xxx项目做性能问题分析时就发现存在这种情况）
在可以使用UNION ALL的语句里 使用了UNION
UNION 因为会将各查询子集的记录做比较 故比起UNION ALL 通常速度都会慢上许多 一般来说 如果使用UNION ALL能满足要求的话 务必使用UNION ALL 还有一种情况大家可能会忽略掉 就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录 但由于脚本的特殊性 不可能存在重复记录 这时便应该使用UNION ALL 如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况 见 由于语句的特殊性 在这个脚本中几个子集的记录绝对不可能重复 故可以改用UNION ALL）
在WHERE 语句中 尽量避免对索引字段进行计算操作
这个常识相信绝大部分开发人员都应该知道 但仍有不少人这么使用 我想其中一个最主要的原因可能是为了编写写简单而损害了性能 那就不可取了
月份在对XX系统做性能分析时发现 有大量的后台程序存在类似用法 如
where trunc(create_date)=trunc(:date )虽然已对create_date 字段建了索引 但由于加了TRUNC 使得索引无法用上 此处正确的写法应该是
where create_date>=trunc(:date ) and create_date或者是
where create_date beeen trunc(:date ) and trunc(:date )+ /( * * )注意 因beeen 的范围是个闭区间（greater than or equal to low value and less than or equal to high value ） 故严格意义上应该再减去一个趋于 的小数 这里暂且设置成减去 秒（ /( * * )） 如果不要求这么精确的话 可以袭凳略掉这步
对Where 语句的法则
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
可以使用表链接代替 exist Having可以用where代替 如果无法代替可以分两步处理
例子
SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER) 优化 SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)不要以字符格式声明数字 要以数字格式声明字符值 （日期同样）否则会使索引无效 产生全表扫描 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 =
对Select语句的法则
在应用程序 包和过程中限制使用select * from table这种方式 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
避免使用耗费资源的操作 带有DISTINCT UNION MINUS INTERSECT ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行 耗费资源的排序(SORT)功能 DISTINCT需要一次排序操作 而其他的至少需要执行两次排序
临时表
lishixin/Article/program/SQL/201311/16379
❹ 这些SQL优化技巧握在手，面试可以横着走……
一、SQL执行顺序
二、基础SQL优化
1、查询SQL尽量不要使用select *，而是具体字段
1）反例
2）正例
3）理由
2、避免在where子句中使用or来连接条件
查询id为1或者薪水为3000的用户：
1）反例
2）正例
使用union all：
分开两条SQL写：
3）理由
3、使用varchar代替char
1）反例
2）正例
3）理由
4、尽量使用数值替代字符串类型
5、查询尽量避免返回大量数据
如果查询返回数据量很大，就会造成查询时间过长，网络传输时间过长。同时，大量数据返回也可能没有实际意义。如返回上千条甚至更多，用户也看不过来。
通常采用分页，一页习惯10/20/50/100条。
6、使用explain分析你SQL执行计划
SQL很灵活，一个需求可以很多实现，那哪个最优呢？SQL提供了explain关键字，它可以分析你的SQL执行计划，看它是否最佳。Explain主要看SQL是否使用了索引。
返回结果：
7、是否使用了索引及其扫描类型
type：
性能排行：
System > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
possible_keys：
key：
8、创建name字段的索引
提高查询速度的最简单最佳的方式。
9、优化like语句
模糊查询，程序员最喜欢的就是使用like，但是like很可能让你的索引失效。
1）反例
2）正例
3）理由
未使用索引，故意使用sex非索引字段：
主键索引生效：
索引失效，type=ALL，全表扫描：
10、字符串怪现象
1）反例
2）正例
3）理由
为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为数值类型再做比较。
11、索引不宜太多，一般5个以内
12、索引不适合建在有大量重复数据的字段上
如性别字段。因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。
13、where限定查询的数据
数据中假定就一个男的记录。
1）反例
2）正例
3）理由
14、避免在索引列上使用内置函数
业务需求：查询最近七天内新生儿（用学生表替代下）
给birthday字段创建索引：
当前时间加7天：
1）反例
2）正例
3）理由
15、避免在where中对字段进行表达式操作
1）反例
2）正例
3）理由
16、避免在where子句中使用!=或>操作符
应尽量避免在where子句中使用!=或>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。记住实现业务优先，实在没办法，就只能使用，并不是不能使用。如果不能使用，SQL也就无需支持了。
1）反例
2）理由
17、去重distinct过滤字段要少
1）理由
18、where中使用默认值代替null
环境准备：
1）反例
2）正例
3）理由
三、高级SQL优化
1、批量插入性能提升
大量数据提交，上千，上万，批量性能非常快，mysql独有。
1）多条提交
2）批量提交
3）理由
2、批量删除优化
避免同时修改或删除过多数据，因为会造成cpu利用率过高，会造成锁表操作，从而影响别人对数据库的访问。
1）反例
2）正例
3）理由
3、伪删除设计
1）商品状态（state）
2）理由
4、提高group by语句的效率
可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉。
1）反例：先分组，再过滤
2）正例：先过滤，后分组
5、复合索引最左特性
创建复合索引，也就是多个字段。
满足复合索引的左侧顺序，哪怕只是部分，复合索引生效。
没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效。
复合索引全使用，按左侧顺序出现 name,salary，索引生效。
虽然违背了最左特性，但MYSQL执行SQL时会进行优化，底层进行颠倒优化。
1）理由
6、排序字段创建索引
什么样的字段才需要创建索引呢？原则就是where和order by中常出现的字段就创建索引。
7、删除冗余和重复的索引
8、不要有超过5个以上的表连接
9、inner join 、left join、right join，优先使用inner join
三种连接如果结果相同，优先使用inner join，如果使用left join左边表尽量小。
1）理由
10、in子查询的优化
日常开发实现业务需求可以有两种方式实现：
如需求：查询所有部门的所有员工：
假设表A表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下程序实现，可以抽象成这样的一个嵌套循环：
❺ MSSQL Server查询优化方法
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世升州题，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、搜蔽网络速度慢
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)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的写法上有很笑稿大的讲究，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。
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)
commit 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_仁褂没Щ虺绦蛟背械T鹑危__砟切┍硎酒渌_没б丫_云浣_辛诵薷牡拇砦蟆Sτ贸绦蚴盏秸庵执砦笫辈扇〉牡湫痛胧┚褪撬⑿掠伪辏_竦闷湫轮担_缓笕糜没Ь龆ㄊ欠穸孕轮到_行薷摹?BROPTIMISTIC 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 top 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。
29、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。
select * from chineseresume where title in ('男','女')
Select * from chineseresume where between '男' and '女'
是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。
30、在必要是对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提高速度，但不是一定会这样，因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。
31、不要建没有作用的事物例如产生报表时，浪费资源。只有在必要使用事物时使用它。
32、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索
引有关,如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。
33、尽量少用视图，它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用stored procere来代替她。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图，直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。
34、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION 和UNION ALL一样的道理。
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后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。
36、当用SELECT INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句，而不是select INTO.
drop table t_lxh
begin tran
select * into t_lxh from chineseresume where name = 'XYZ'
--commit
在另一个连接中SELECT * from sysobjects可以看到
SELECT INTO 会锁住系统表，Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。
37、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：select 的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快
41、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好
42、少用临时表，尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好
43、在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满足的条件如下：
a、计算字段的表达是确定的
b、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型
c、必须配制如下选项
ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, .
44、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的SQL 语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态SQL,可以使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在Tempdb中。
以前由于SQL SERVER对复杂的数学计算不支持，所以不得不将这个工作放在其他的层上而增加网络的开销。SQL2000支持UDFs,现在支持复杂的数学计算，函数的返回值不要太大，这样的开销很大。用户自定义函数象光标一样执行的消耗大量的资源，如果返回大的结果采用存储过程
45、不要在一句话里再三的使用相同的函数，浪费资源,将结果放在变量里再调用更快
46、SELECT COUNT(*)的效率教低，尽量变通他的写法，而EXISTS快.同时请注意区别：
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、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；
否则使用 配制线程数量最大连接数启用SQL SERVER的线程池来解决,如果还是数量 = 最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。
48、按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就
会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现
49、通过SQL Server Performance Monitor监视相应硬件的负载
Memory: Page Faults / sec计数器
如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。如果持续很高，则内存可能是瓶颈。
Process:
1、 % DPC Time 指在范例间隔期间处理器用在缓延程序调用(DPC)接收和提供服务的百分比。(DPC 正在运行的为比标准间隔优先权低的间隔)。 由于 DPC 是以特权模式执行的，DPC 时间的百分比为特权时间百分比的一部分。这些时间单独计算并且不属于间隔计算总数的一部 分。这个总数显示了作为实例时间百分比的平均忙时。
2、%Processor Time计数器
如果该参数值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。
3、% Privileged Time 指非闲置处理器时间用于特权模式的百分比。(特权模式是为操作系统组件和操纵硬件驱动程序而设计的一种处理模式。它允许直接访问硬件和所有内存。另一种模式为用户模式，它是一种为应用程序、环境分系统和整数分系统设计的一种有限处理模式。操作系统将应用程序线程转换成特权模式以访问操作系统服务)。 特权时间的 % 包括为间断和 DPC 提供服务的时间。特权时间比率高可能是由于失败设备产生的大数量的间隔而引起的。这个计数器将平均忙时作为样本时间的一部分显示。
4、% User Time表示耗费CPU的数据库操作，如排序，执行aggregate functions等。如果该值很高，可考虑增
加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值。
Physical Disk: Curretn Disk Queue Length计数器
该值应不超过磁盘数的1.5~2倍。要提高性能，可增加磁盘。
SQLServer:Cache Hit Ratio计数器
该值越高越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。 注意该参数值是从SQL Server启动后，就一直累加记数，所以运行经过一段时间后，该值将不能反映系统当前值。
40、分析select emp_name form employee where salary
3000 在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进行优化为Convert(float,3000)，因为3000是个整数，我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。同样字符和整型数据的转换。
41、查询的关联同写的顺序
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where
personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681'
（A = B ,B = ‘号码’）
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where
a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681'
and b.referenceid = 'JCNPRH39681'
（A = B ,B = ‘号码’， A = ‘
❻ 如何进行SQL性能优化
这里分享下mysql优化的几种方法。
1、首先在打开的软件中，需要分别为每一个表创建 InnoDB FILE的文件。
❼ SQL Server存储过程的编写和优化措施
在数据库的开发过程中，经常会遇到复杂的业务逻辑和对数据库的操作，这个时候就会用SP来封装数据库操作。如果项目的SP较多，书写又没有一定的规范，将会影响以后的系统维护困难和大SP逻辑的难以理解，另外如果数据库的数据量大或者项目对SP的性能要求很，就会遇到优化的问题，否则速度有可能很慢，经过亲身经验，一个经过优化过的SP要比一个性能差的SP的效率甚至高几百倍。
详细内容：
1、开发人员如果用到其他库的Table或View，务必在当前库中建立View来实现跨如昌库操作，最好不要直接使用“databse.dbo.table_name”，因为sp_depends不能显示出该SP所使用的跨库table或view，不方便校验。
2、开发人员在提交SP前，必须已经使用set showplan on分析过查询计划，做过自身的查询优化检查。
3、高程序运行效率，优化应用程序，在SP编写过程中应该注意以下几点：
(a)SQL的使用规范：
i.尽量避免大事务操作，慎用holdlock子句，提高系统并发能力。
ii.尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。
iii.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该改写;如果使用了游标，就要尽量避免在游标循环中再进行表连接的操作。
iv.注意where字句写法，必须考虑语句顺序，应该根据索引顺序、范围大小来确定条件子句的前后顺序，尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致，范围从大到小。
v.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。
vi.尽量使用exists代替select count(1)来判断是否存在记录，count函数只有在统计表中所有行数时使用，而且count(1)比count(*)更有效率。
vii.尽量使用“=”，不要使用“”。
viii.注意一些or子句和union子句之间的替换
ix.注意表之间连接的数据类型，避免不同类型数据之间的连接。
x.注意存储过程中参数和数据类型的关系。
xi.注意insert、update操作的数据量，防止与其他应用冲突。如果数据量超过200个数据页面(400k)，那么系统将会进行锁升级，页级锁会升级成表级锁。
(b)索引的使用规范：
i.索引的创建要与应用结合考虑，建议大的OLTP表不要超过6个索引。
ii.尽可能的使用索引字段作为查询条件，尤其是聚簇索引，必要时可以通过index index_name来强制指定索引
iii.避免对大表查询时进行table scan，必要时考虑新建索引。
iv.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是联合索引，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。
v.要注意索引的维护，周期性重建索引，重新编译存储过程。
(c)tempdb的使用规范：
i.尽量避免使用distinct、order by、group by、having、join、cumpute，因为这些语句会加重tempdb的负担。
ii.避免频繁创建和删除临时改亩表，减少系统表资源的消耗。
iii.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into代替create table，避免log，提高速度;如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，建议先create table，然后insert。
iv.如果临时表的数据量较大，需要建立索引，那么应该将创建临时表和建立索引的过程放在单独一个子存储过程中，这样才能保证系统能够很好的使用到该核橡森临时表的索引。
v.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncate table，然后drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
vi.慎用大的临时表与其他大表的连接查询和修改，减低系统表负担，因为这种操作会在一条语句中多次使用tempdb的系统表。
(d)合理的算法使用：
根据上面已提到的SQL优化技术和ASE Tuning手册中的SQL优化内容,结合实际应用,采用多种算法进行比较,以获得消耗资源最少、效率最高的方法。具体可用ASE调优命令：set statistics io on, set statistics time on , set showplan on 等。
❽ 浅谈如何优化SQL Server服务器
数据和日志文件分开存放在不同磁盘上
数据文件和日志文件的操作会产生大量的I/O 在可能的条件下 日志文件应该存放在一个与数据和索引所在的数据文件不同的硬盘上以分散I/O 同时还有利于数据库的灾难恢复
tempdb数据库单独存放在不同磁盘上
tempdb数据库是其他所有数据库都有可能使用的临时数据库 当使用select into 在没建立索引的列上执行Orderby时就会在tempdb数据库中产生临时表来存储中间数据 由于建立和填充临时表会严重降低系统性能 所以在尽可能的情况下应该为要排序的列建立索引 同时 tempdb数据库是为所有的用户和应用程序共享 所以如果一个用户占据了tempdb数据库的所有空间 则其他数据库将不能再使用 在可能的情况下 tempdb数据库应该单独放置在一个速度更快的硬盘或者RAID阵列上 分离tempdb数据库的I/O操作以加快性能 tempdb数据库应该有适当的容量 以满足用户的需要 应该允许tempdb数据库的空间自动增长 如果设置为不允许自动增长 当查询操作建立了超过tempdb数据库容量的临时表时 操作将无法完成
适当设置tempdb数据库的增长幅度 过小的增长幅度会产生更多的外部碎片 会占用更多的资源
避免热点数据的发生
在SQLServer 之前 对于没有聚集索引的表（堆集表） 新插入的数据行总是放置在磁盘中表的物理结尾处 如果并发的用户很多 同时在对表执行插入或者更新数据的操作 这将使得十分繁忙的表的末尾有可能产生数据热点 并发的I/O操作集中对少数页面进行操作 将导致数据库性能的下降
在SQLServer中 新的数据行的物理存储空间的分配是通过PFS页面来进行的 PFS页面的管理算法将插入操作进行分散来尽量避免产生数据热点
在设计应用系统和数据库时 要避免在自然增长的列上建立主键 这样有可能导致热点数据的发生
数据类型要少
在设计表时 尽可能少用数据类型 这样一个数据页面上可以保存最多的信息 数据页面就少 检索数据页面的I/O操作就少 所以效率会高
监控和整理空间碎片
文件空间的自动增长提高了自动管理性 但可能导致空间碎片 物理空间与数据的逻辑空间不再连续 定期的监控和空间碎片整理有利于提高I/O性能
使用主数据文件和次要数据文件
每个数据库的一个主数据文件属于主文件组 对于 GB左右规模的数据库 一个数据文件就够了 如果有次要数据文件 主数据文件中有管理次要数据文件的指针
采用多个数据文件时 主数据文件用于存储系统对象和表 次要数据文件用于存储用户数据和索引 在可能的情况下 主数据文件和次要数据文件可以单独存放在不同的磁盘上以分散I/O
如果采用多个数据文件 推荐主数据文件存储系统数据 次要数据文件存放用户数据和索引 这样会有助于提高I/O性能
利用文件组改善性能
在大型数据库系统中 可以考虑建立文件组来管理数据文件 将表和索引通过存放在不同的物理磁盘上进行性能监控比较 最后得出优化的存储方案
重视自动增长和自动收缩可能导致的性能问题
数据库文件的自动增长和自动收缩功能对于小型数据库的管理十分有用 但可能导致大型数据库的性能问题 因为文件的自然增长的同时会导致存储碎片的发生 当文件空间变大时 新分配的空间不一定和原来的空间连续 当文件空间收缩时 释放了部分空间 然而当文件又需要增长存储空间却不能利用原先释放的空间 也会导致碎片的发生
分离系统数据和用户数据
将系统数据库和用户数据库分开存放在不同的物理磁盘上有助于改善I/O性能 有助于数据库备份和恢复
优化索引设计
索引的设计对数据库的性能十分重要 具体不再阐述 可参见本博相关文章
定期更新统计信息
SQLServer默认使用基于代价的优化 所以统计信息的及时更新对于查询优化十分重要
定期的一致性检查
lishixin/Article/program/SQLServer/201311/22434