为什么执行存储过程要比执行SQL语句快?
网上都说存储过程是与编译过的,到底与编译是个什么东西?
对于处理并发,非得用事务来做吗?不能用其他办法来解决?
提高性能都说要创建索引,到底索引要怎么创建才合理?
说用视图效率低,不也是SQL语句为什么会低呢?谢谢。。初学者很郁闷很费解啊!!!

解决方案 »

  1.   

    --1:
    1.存储过程只在创造时进行编译,以后每次执行存储过程都不需再重新编译,而一般SQL语句每执行一次就编译一次,所以使用存储过程可提高数据库执行速度。
    2.当对数据库进行复杂操作时(如对多个表进行Update,Insert,Query,Delete时),可将此复杂操作用存储过程封装起来与数据库提供的事务处理结合一起使用。
    3.存储过程可以重复使用,可减少数据库开发人员的工作量
    4.安全性高,可设定只有某此用户才具有对指定存储过程的使用权
      

  2.   

    怎样才能充分利用SQL索引 
         背景:目前WEB的普及太快,很多网站都会因为大流量的数据而发生服务器习惯性死机,一个查询语句只能适用于一定的网络环境.没有优化的查询当遇上大数据量时就不适用了.     本文主旨:讨论什么情况下能利用上索引.     索引:创建索引可以根据查询业务的不同分为两种:单一列的索引,联合索引. 顾名思义,单一列索引就是指在表的某一列上创建索引,联合索引是在多个列上联合创建索引.     优缺点比较: 
             1):索引所占用空间:单一列索引相对要小.         2):索引创建时间:单一列索引相对短. 
             3):索引对insert,update,delete的影响程序:单一列索引要相对低. 
             4):在多条件查询时,联合索引效率要高. 
        索引的使用范围:单一列索引可以出现在where 条件中的任何位置,而联合索引需要按一定的顺序来写. 
        本文所用测试软件环境如下:SQL05         DEMO:创建一个人员表,包含人员ID,姓名.在人员ID上创建一个聚集索引,在first_name和last_name上创建一个联合索引.  
    create table person (id int, last_name varchar(30), first_name varchar(30))
    create unique clustered index person_id on person (id)
    create index person_name on person (last_name, first_name)          在上例中,id上创建了聚集索引,下面的查询都会用了聚集索引. 
        where id=1
        where id>1
        where id<1
        where id between 1 and n
        where id like '1%'    where id in(1,2,3...)     说明:  id 列出现在条件中的位置并不一定要求第一列,不受位置影响.     不过下面的查询方式则不会用上聚集索引.
        where person_id +1=n
        where person_id like '%5'
        where person_id like '%5%'
        where person_id abs(15)    联合索引列比起单一列索引最大的好处在于,对于多条件的查询它比起单一列索引更加精确.拿上面的人员表来说吧,如果要查询一个人的全名,只知道first_name是很难马上找到这个人的全名的,如果知道first_name和last_name则会非常容易找到.下面根据不同的条件与输出列顺序说明索引的应用.     第一种情况:--条件和输出列和索引列顺序相同
    select last_name,first_name from person where last_name='1' and first_name='1'
    stmtText
    Index Seek(OBJECT:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[person_name]), 
    SEEK:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[last_name]=[@1] AND [bdg_web_vaction].[dbo].[person].[first_name]=[@2]) ORDERED FORWARD)      结果:利用person_name联合索引查找      第二种情况:--条件列与索引列顺序不同,但输出列相同
    select last_name,first_name from person where first_name='1' and last_name='1'
    stmtText
    Index Seek(OBJECT:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[person_name]), 
    SEEK:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[last_name]=[@2] AND [bdg_web_vaction].
    [dbo].[person].[first_name]=[@1]) ORDERED FORWARD)        结果:利用person_name联合索引查找
           第三种情况:--条件列与输出列与索引列的顺序都不相同
    select first_name,last_name from person where first_name='1' and last_name='1'
    Index Seek(OBJECT:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[person_name]), 
    SEEK:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].
    [last_name]=[@2] AND [bdg_web_vaction].[dbo].[person].[first_name]=[@1]) ORDERED FORWARD)          结果:利用person_name联合索引查找
            第四种情况:--条件列在first_name和last_name中间加入另外一个条件
    SELECT id, first_name,last_name from person where first_name='1' AND  id=1 and last_name='1'
         Clustered Index Seek(OBJECT:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[person_id]),
     SEEK:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[id]=CONVERT_IMPLICIT(int,[@2],0)),  
    WHERE:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[first_name]=[@1] AND [bdg_web_vaction].[dbo].[person].[las        结果:不能利用person_name联合索引查找       第五种情况:--在输出列中分开first_name和last_name
    SELECT  first_name,id,last_name from person where first_name='1' and last_name='1'
    Index Seek(OBJECT:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[person_name]),
     SEEK:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].
    [last_name]=[@2] AND [bdg_web_vaction].[dbo].[person].[first_name]=[@1])
     ORDERED FORWARD)         结果:利用person_name联合索引查找
           第六种情况:条件列没有出现联合索引的第一列
    SELECT  first_name,id,last_name from person where first_name='1'
    SELECT  first_name,last_name from person where first_name='1'
    SELECT  last_name ,first_name from person where first_name='1'Index Scan(OBJECT:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[person_name]),  WHERE:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[first_name]=[@1]))         结果:不能利用person_name联合索引.      第七种情况:--条件列出现联合索引的第一列
    SELECT  first_name,id,last_name from person where last_name='1'
    SELECT  first_name,last_name from person where last_name='1'
    SELECT  last_name ,first_name from person where last_name='1'
    Index Seek(OBJECT:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[person_name]),
     SEEK:([bdg_web_vaction].[dbo].[person].[last_name]=[@1]) ORDERED FORWARD)        结果:利用person_name联合索引查找      联合索引使用总结:         1):查询条件中出现联合索引第一列,或者全部,则能利用联合索引.
             2):条件列中只要条件相连在一起,以本文例子来说就是:              last_name='1' and first_name='1'              与              first_name='1' and last_name='1' 
                     ,无论前后,都会利用上联合索引.
             3):查询条件中没有出现联合索引的第一列,而出现联合索引的第二列,或者第三列,都不会利用联合索引查询. 
         单一列索引的应用总结:          1):只要条件列中出现索引列,无论在什么位置,都能利用索引查询.
          两者的共同点:          1):要想利用索引,都要符合SARG标准.          2) :都是为了提高查询速度.          3):都需要额外的系统开销,磁盘空间.
         补充说明: stmtText信息来产生,在查询语句前面加上:SET STATISTICS PROFILE on.可以通过运行它,来观察你的查询是否合理,这样才能真正做到优化.      总结:即使表上创建了索引,但如果查询语句写的不科学的话(不符合SARG标准),也于事无补,要根据表索引情况来优化查询语句,如没有合适的索引可用,则要创建相应索引.
      

  3.   

    锁的概述   一. 为什么要引入锁 
      多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题: 
      丢失更新
      A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统 
      脏读
      A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致 
      不可重复读
      A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致 
      并发控制的主要方法是封锁,锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致 
      二 锁的分类 
      锁的类别有两种分法: 
      1. 从数据库系统的角度来看:分为独占锁(即排它锁),共享锁和更新锁 
      MS SQL Server 使用以下资源锁模式。 
      锁模式 描述 
      共享 (S) 用于不更改或不更新数据的操作(只读操作),如 SELECT 语句。 
      更新 (U) 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。
      排它 (X) 用于数据修改操作,例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。 
      意向锁 用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为:意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。 
      架构锁 在执行依赖于表架构的操作时使用。架构锁的类型为:架构修改 (Sch-M) 和架构稳定性 (Sch-S)。 
      大容量更新 (BU) 向表中大容量复制数据并指定了 TABLOCK 提示时使用。 
      共享锁
      共享 (S) 锁允许并发事务读取 (SELECT) 一个资源。资源上存在共享 (S) 锁时,任何其它事务都不能修改数据。一旦已经读取数据,便立即释放资源上的共享 (S) 锁,除非将事务隔离级别设置为可重复读或更高级别,或者在事务生存周期内用锁定提示保留共享 (S) 锁。 
      更新锁
      更新 (U) 锁可以防止通常形式的死锁。一般更新模式由一个事务组成,此事务读取记录,获取资源(页或行)的共享 (S) 锁,然后修改行,此操作要求锁转换为排它 (X) 锁。如果两个事务获得了资源上的共享模式锁,然后试图同时更新数据,则一个事务尝试将锁转换为排它 (X) 锁。共享模式到排它锁的转换必须等待一段时间,因为一个事务的排它锁与其它事务的共享模式锁不兼容;发生锁等待。第二个事务试图获取排它 (X) 锁以进行更新。由于两个事务都要转换为排它 (X) 锁,并且每个事务都等待另一个事务释放共享模式锁,因此发生死锁。 
      若要避免这种潜在的死锁问题,请使用更新 (U) 锁。一次只有一个事务可以获得资源的更新 (U) 锁。如果事务修改资源,则更新 (U) 锁转换为排它 (X) 锁。否则,锁转换为共享锁。 
      排它锁
      排它 (X) 锁可以防止并发事务对资源进行访问。其它事务不能读取或修改排它 (X) 锁锁定的数据。 
      意向锁
      意向锁表示 SQL Server 需要在层次结构中的某些底层资源上获取共享 (S) 锁或排它 (X) 锁。例如,放置在表级的共享意向锁表示事务打算在表中的页或行上放置共享 (S) 锁。在表级设置意向锁可防止另一个事务随后在包含那一页的表上获取排它 (X) 锁。意向锁可以提高性能,因为 SQL Server 仅在表级检查意向锁来确定事务是否可以安全地获取该表上的锁。而无须检查表中的每行或每页上的锁以确定事务是否可以锁定整个表。 
      意向锁包括意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。 
      锁模式 
      描述
      意向共享 (IS) 通过在各资源上放置 S 锁,表明事务的意向是读取层次结构中的部分(而不是全部)底层资源。 
      意向排它 (IX) 通过在各资源上放置 X 锁,表明事务的意向是修改层次结构中的部分(而不是全部)底层资源。IX 是 IS 的超集。与意向排它共享 (SIX) 通过在各资源上放置 IX 锁,表明事务的意向是读取层次结构中的全部底层资源并修改部分(而不是全部)底层资源。允许顶层资源上的并发 IS 锁。例如,表的 SIX 锁在表上放置一个 SIX 锁(允许并发 IS 锁),在当前所修改页上放置 IX 锁(在已修改行上放置 X 锁)。虽然每个资源在一段时间内只能有一个 SIX 锁,以防止其它事务对资源进行更新,但是其它事务可以通过获取表级的 IS 锁来读取层次结构中的底层资源。 
      独占锁:只允许进行锁定操作的程序使用,其他任何对他的操作均不会被接受。执行数据更新命令时,SQL Server会自动使用独占锁。当对象上有其他锁存在时,无法对其加独占锁。
      共享锁:共享锁锁定的资源可以被其他用户读取,但其他用户无法修改它,在执行Select时,SQL Server会对对象加共享锁。
      更新锁:当SQL Server准备更新数据时,它首先对数据对象作更新锁锁定,这样数据将不能被修改,但可以读取。等到SQL Server确定要进行更新数据操作时,他会自动将更新锁换为独占锁,当对象上有其他锁存在时,无法对其加更新锁。 
      2. 从程序员的角度看:分为乐观锁和悲观锁。
      乐观锁:完全依靠数据库来管理锁的工作。
      悲观锁:程序员自己管理数据或对象上的锁处理。 
      MS SQL Server 使用锁在多个同时在数据库内执行修改的用户间实现悲观并发控制 
      三 锁的粒度
      锁粒度是被封锁目标的大小,封锁粒度小则并发性高,但开销大,封锁粒度大则并发性低但开销小 
      SQL Server支持的锁粒度可以分为为行、页、键、键范围、索引、表或数据库获取锁 
      资源描述 
      RID 行标识符。用于单独锁定表中的一行。 
      键 索引中的行锁。用于保护可串行事务中的键范围。 
      页 8 千字节 (KB) 的数据页或索引页。 
      扩展盘区 相邻的八个数据页或索引页构成的一组。 
      表 包括所有数据和索引在内的整个表。 
      DB 数据库。 
      四 锁定时间的长短 
      锁保持的时间长度为保护所请求级别上的资源所需的时间长度。 
      用于保护读取操作的共享锁的保持时间取决于事务隔离级别。采用 READ COMMITTED 的默认事务隔离级别时,只在读取页的期间内控制共享锁。在扫描中,直到在扫描内的下一页上获取锁时才释放锁。如果指定 HOLDLOCK 提示或者将事务隔离级别设置为 REPEATABLE READ 或 SERIALIZABLE,则直到事务结束才释放锁。 
      根据为游标设置的并发选项,游标可以获取共享模式的滚动锁以保护提取。当需要滚动锁时,直到下一次提取或关闭游标(以先发生者为准)时才释放滚动锁。但是,如果指定 HOLDLOCK,则直到事务结束才释放滚动锁。 
      用于保护更新的排它锁将直到事务结束才释放。 
      如果一个连接试图获取一个锁,而该锁与另一个连接所控制的锁冲突,则试图获取锁的连接将一直阻塞到: 
      将冲突锁释放而且连接获取了所请求的锁。 
      连接的超时间隔已到期。默认情况下没有超时间隔,但是一些应用程序设置超时间隔以防止无限期等待 
      五 SQL Server 中锁的自定义 
      1 处理死锁和设置死锁优先级 
      死锁就是多个用户申请不同封锁,由于申请者均拥有一部分封锁权而又等待其他用户拥有的部分封锁而引起的无休止的等待可以使用SET DEADLOCK_PRIORITY控制在发生死锁情况时会话的反应方式。如果两个进程都锁定数据,并且直到其它进程释放自己的锁时,每个进程才能释放自己的锁,即发生死锁情况。 
      2 处理超时和设置锁超时持续时间。 
      @@LOCK_TIMEOUT 返回当前会话的当前锁超时设置,单位为毫秒 
      SET LOCK_TIMEOUT 设置允许应用程序设置语句等待阻塞资源的最长时间。当语句等待的时间大于 LOCK_TIMEOUT 设置时,系统将自动取消阻塞的语句,并给应用程序返回"已超过了锁请求超时时段"的 1222 号错误信息 
      示例
      下例将锁超时期限设置为 1,800 毫秒。
    SET LOCK_TIMEOUT 1800
      3) 设置事务隔离级别。 
      4 ) 对 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句使用表级锁定提示。 
      5) 配置索引的锁定粒度
      可以使用 sp_indexoption 系统存储过程来设置用于索引的锁定粒度 
    六 查看锁的信息   1 执行 EXEC SP_LOCK 报告有关锁的信息
      2 查询分析器中按Ctrl+2可以看到锁的信息 
      七 使用注意事项 
      如何避免死锁
      1 使用事务时,尽量缩短事务的逻辑处理过程,及早提交或回滚事务;
      2 设置死锁超时参数为合理范围,如:3分钟-10分种;超过时间,自动放弃本次操作,避免进程悬挂;
      3 优化程序,检查并避免死锁现象出现;
      4 .对所有的脚本和SP都要仔细测试,在正是版本之前。
      5 所有的SP都要有错误处理(通过@error)
      6 一般不要修改SQL Server事务的默认级别。不推荐强行加锁  
      八 几个有关锁的问题 
      1 如何锁一个表的某一行 
    SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTEDSELECT * FROM table ROWLOCK WHERE id =
    1  2 锁定数据库的一个表 
    SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK)   加锁语句:
    sybase:update 表 set col1=col1 where 1=0 ;MS SQL:select col1 from 表 (tablockx) where 1=0 ;oracle:LOCK TABLE 表 IN EXCLUSIVE MODE ;  加锁后其它人不可操作,直到加锁用户解锁,用commit或rollback解锁   几个例子帮助大家加深印象,设table1(A,B,C)
    A  B C 
    a1 b1 c1 
    a2  b2 c2 
    a3  b3 c3 
      1)排它锁
      新建两个连接,在第一个连接中执行以下语句
    begin tranupdate table1set A='aa'where B='b2'waitfor delay '00:00:30'
    --等待30秒commit tran  在第二个连接中执行以下语句
    begin transelect * from table1where B='b2'commit tran   若同时执行上述两个语句,则select查询必须等待update执行完毕才能执行即要等待30秒 
      2)共享锁
      在第一个连接中执行以下语句
    begin transelect * from table1 holdlock -holdlock人为加锁where B='b2'waitfor delay '00:00:30'
    --等待30秒commit tran   在第二个连接中执行以下语句
    begin transelect A,C from table1where B='b2'update table1set A='aa'where B='b2'commit tran   若同时执行上述两个语句,则第二个连接中的select查询可以执行,而update必须等待第一个事务释放共享锁转为排它锁后才能执行 即要等待30秒 
      3)死锁
      增设table2(D,E)
    D E
     
    d1  e1 
    d2 e2
     
      在第一个连接中执行以下语句
    begin tranupdate table1set A='aa'where B='b2'waitfor delay '00:00:30'update table2set D='d5'where E='e1'commit tran  在第二个连接中执行以下语句
    begin tranupdate table2set D='d5'where E='e1'waitfor delay '00:00:10'update table1set A='aa'where B='b2'commit tran   同时执行,系统会检测出死锁,并中止进程 
      补充一点:
      SQL Server 2000支持的表级锁定提示 
      HOLDLOCK 持有共享锁,直到整个事务完成,应该在被锁对象不需要时立即释放,等于SERIALIZABLE事务隔离级别 
      NOLOCK 语句执行时不发出共享锁,允许脏读 ,等于 READ UNCOMMITTED事务隔离级别 
      PAGLOCK 在使用一个表锁的地方用多个页锁 
      READPAST 让SQL Server跳过任何锁定行,执行事务,适用于READ UNCOMMITTED事务隔离级别只跳过RID锁,不跳过页,区域和表锁 
      ROWLOCK 强制使用行锁 
      TABLOCKX 强制使用独占表级锁,这个锁在事务期间阻止任何其他事务使用这个表 
      UPLOCK 强制在读表时使用更新而不用共享锁 
      应用程序锁:
      应用程序锁就是客户端代码生成的锁,而不是SQL Server本身生成的锁 
      处理应用程序锁的两个过程 
      sp_getapplock 锁定应用程序资源 
      sp_releaseapplock 为应用程序资源解锁 
      注意: 锁定数据库的一个表的区别 
      SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK) 其他事务可以读取表,但不能更新删除 
      SELECT * FROM table WITH (TABLOCKX) 其他事务不能读取表,更新和删除
      

  4.   

    网上都说存储过程是与编译过的,到底与编译是个什么东西? 
    说用视图效率低,不也是SQL语句为什么会低呢? 
    ====================================
    这个2个问题能不能也告知下原由
    其实最让我郁闷的还是与编译这个词。
      

  5.   

    命令解析->优化(规范化,基于成本的最优化等)->生成执行计划参存储引擎 P32
      

  6.   

    存储引擎P32是个什么东西?在SQL里面可以看到吗?
      

  7.   

    我已经订了。谢谢happyflystone 
      

  8.   

    为什么执行存储过程要比执行SQL语句快?
    因为存储过程是数据库的一部分,近水楼台先得月,何况它预编译的(事先做了优化处理,再执行时自然会快)
    对于处理并发,非得用事务来做吗?不能用其他办法来解决?
    可以加锁控制冲突提高性能都说要创建索引,到底索引要怎么创建才合理?
    对主键、外键及经常查询的字段加索引说用视图效率低,不也是SQL语句为什么会低呢?
    视图就是表的数据的一部分的快照,效率不会低
      

  9.   

    为什么执行存储过程要比执行SQL语句快? 
    答:这就是好比楼主第一次去一个陌生的地方要花一定的时间,第二次去就能省下不少时间。存储过程就好比是已经事前知道路线,而单纯的SQL语句则是每次都失去一个陌生的地方。网上都说存储过程是与编译过的,到底与编译是个什么东西? 
    答:如同第一问的回答,预编译就是系统提前告诉你数据流怎么走了,该怎么做了。所以可以节省不少时间,相对于普通的非预编译程序。对于处理并发,非得用事务来做吗?不能用其他办法来解决?
    答:用事务来处理处理并发操作,目的是为了当处理并发某一环节出现问题时能及时把数据恢复到处理并发开始之前的状态,保护数据以及数据库。提高性能都说要创建索引,到底索引要怎么创建才合理? 
    答:索引可以创建在查询比较频繁,数据量比较大的表中某些字段上,可以最大可能的提高查询效率。说用视图效率低,不也是SQL语句为什么会低呢? 
    答:视图数据几乎来自于多个数据表,而对视图的操作实际上就是对这多个表进行的操作,所以效率比较低。
      

  10.   

    你可以这样与你的组员说:在真实的项目开发过程中,sql语句都是写在存储过程中的。这样做的目的不仅仅是执行速度和网络流量的优势,更重要的是当代码繁多的时候,存储过程可以让
    sql语句的结构清晰,也大大减小了管理代码的复杂度,这一点是当sql语句不断增多时你自然知道。