极端的数据库问题,数据库高手或delphi高手请进!

存储过程比程序里写SQL要快一点点，速度要提升5倍，我看只有提高机器的性能才可以了，
加CPU吧。

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把你的Sql语句贴出来看看能不能优化！
建几个索引，且在SQL语句中的WHERE条件要使用索引。
比如有一个表MTABLE，它有一个字段MFIELD，在MFIELD上建索引。
SQL语句如下：
  SELECT ＊ FROM MTABLE WHERE MFILED ...
给你的每个表加上索引是个不错的解决办法，可以使一般的QUERY
加索引和使用存储过程可以大幅度的提高速度，还有就是优化你的SQL了。
我觉得好像有难度，0.1秒是什么概念，并且数据那么多，你可以到oracle站点看看，得到他们的技术支持
你这个需求，用商用数据库似乎很难满足要求．我见过电力部门为了监控设备和进行实时处理．采用了特制的数据库，运行在小型机和unix下．
这个数据库似乎完全运行在内存中的，速度比流行的Oracle，Sqlserver什么的快好几个数量级．
接口也都是专门的ＡＰＩ．
to:w102272
你说的是哪个电力部门？？能详细点吗？我好象没见过。
To allex:
吉林省电力管理局，在它的ＥＭＳ里头用到了一个实时数据库．国外进口的，名字我也不知道．
你自己去问吧，我是问了华北电力学院的教授也就知道这么多．
如何让你的SQL运行得更快
　　人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个方面分别进行总结：　　为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（< 1秒）。　　测试环境--
　　主机：HP LH II
　　主频：330MHZ
　　内存：128兆
　　操作系统：Operserver5.0.4
　　数据库：Sybase11.0.3 一、不合理的索引设计
　　例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：
　　1.在date上建有一非个群集索引 select count(*) from record where date >
'19991201' and date <  '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)
　　分析：
　　date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。　　2.在date上的一个群集索引 select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）
　　分析：
　　在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。　　3.在place，date，amount上的组合索引 select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ, 'SH')（< 1秒）
　　分析：
　　这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。　　4.在date，place，amount上的组合索引 select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）
　　分析：
　　这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。　　5.总结：　　缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：　　①.有大量重复值、且经常有范围查询（between, >,< ，>=,< =）和order by
、group by发生的列，可考虑建立群集索引；
　　②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；　　③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。二、不充份的连接条件：
　　例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在 account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况： select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
　　将SQL改为：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no（< 1秒）
　　分析：
　　在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：　　外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次I/O 　　在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：　　外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页）= 33528次I/O 　　可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。　　总结：　　1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。　　2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。三、不可优化的where子句
　　1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢： select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where
amount/30< 1000（11秒）
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）
　　分析：
　　where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样： select * from record where card_no like
'5378%'（< 1秒）
select * from record where amount
< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'
（< 1秒）
　　你会发现SQL明显快起来！　　2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL： select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
（23秒）
　　分析：
　　where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上（根据showplan）,它却采用了"OR策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。　　实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时间竟达到220秒！还不如将or子句分开： select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'
　　得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d
　　直接算出结果，执行时间同上面一样快！
　　总结：　　可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。　　1.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。　　2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。　　3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。　　从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
电力系统里的是SCADA/DMS/EMS系统，对实时性要求极高。采取的技术是在内存中建立实时库，把数据库中常要检索或要求响应速度高的表建在内存中，这其中其实也牵涉到索引的问题，但完全可以在0.1秒内完成响应。
这种系统几乎所有的电力局里都有，我就是做这个的。
另，如果不想在内存中建库，就不要用BDE，用ADO或其他的访问数据库工具，这样也可以提高一点速度。BDE实在对速度有点影响。
  如果只是查询，你可以使用类似TOP之类的方法先返回一定数据量，给用户一个错觉，用户不可能以下子关心返回了多少数据！
今天看到这么多朋友关心这个问题，很高兴，不过有人说不可能，
我见过一个程序对数据库轮寻，10秒一次（3000万的数据量）
当然我的服务器配置不低（小型机，4个cpu(SPARK)主频很高,2G内存，20T的硬盘，好象是这样，不会相差太大），我想肯定可以实现，建个好的索引也许可以，我试试先。如果不行我就用
oracle专用数据库引擎，绕过bde。ado访问sqlserver可能会快点，但如果是oracle,估计
不见的比bde快，先感谢各位鼎力相助。