数据库优化问题

Question

1、    用程序中，保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。不要在应用中使用数据库游标，游标是非常有用的工具，但比使用常规的、面向集的SQL语句需要更大的开销；按照特定顺序提取数据的查找。2、   避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: 
SELECT name FROM employee WHERE salary ＞ 60000 
在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。 3、   尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数或表达式操作，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*2SELECT * 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。4、   避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的操作符,因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如: 
SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%' 
优化器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。
 
5、      尽量使用数字型字段，一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信息的字段
设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。6、      合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：
1.SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
2.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。
如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
可以写成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：
1.SELECT a.hdr_key  FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用别名a代替
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) 2.SELECT a.hdr_key  FROM hdr_tbl a
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key  WHERE b.hdr_key IS NULL 3.SELECT hdr_key  FROM hdr_tbl
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl) 
      三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。7、      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。8、      分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这时在  WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。
例：
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO 
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO  AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句将比第一句执行快得多。9、       消除对大型表行数据的顺序存取
      尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句强迫优化器使用顺序存取。如：
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104  AND order_num>1001) OR 
order_num=1008
解决办法可以使用并集来避免顺序存取：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 
UNION 
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 
这样就能利用索引路径处理查询。10、    避免困难的正规表达式
      LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如
果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询
时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
11、    使用视图加速查询
把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序
操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如： 
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 
FROM cust，rcvbles 
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 
AND rcvblls.balance>0 
AND cust.postcode>“98000” 
ORDER BY cust.name 
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个
视图中，并按客户的名字进行排序： 
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES
AS 
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 
FROM cust，rcvbles 
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 
AND rcvblls.balance>0 
ORDER BY cust.name 然后以下面的方式在视图中查询： 
SELECT ＊ FROM  V_CUST_RCVLBES
WHERE postcode>“98000” 
视图中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘
I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。12、    能够用BETWEEN的就不要用IN
SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)
改成：
SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14
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。13、    DISTINCT的就不用GROUP BY
      SELECT OrderID  FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID
      可改为：
      SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
      14、      部分利用索引
      1.SELECT employeeID, firstname, lastname
FROM names
WHERE dept = 'prod' or city = 'Orlando' or division = 'food'      2.SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE dept = 'prod'
UNION ALL
SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE city = 'Orlando'
UNION ALL
SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE division = 'food'
如果dept 列建有索引则查询2可以部分利用索引，查询1则不能。
15、      能用UNION  ALL就不要用UNION
UNION  ALL不执行SELECT DISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源16、      不要写一些不做任何事的查询
如：SELECT COL1 FROM T1 WHERE 1=0
    SELECT COL1 FROM T1 WHERE COL1=1 AND COL1=2
这类死码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源。17、     尽量不要用SELECT INTO语句。
SELECT INOT 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。18、 必要时强制查询优化器使用某个索引
     SELECT * FROM T1 WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 
改成：
SELECT * FROM T1 (INDEX = IX_ProcessID) WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45)
则查询优化器将会强行利用索引IX_ProcessID 执行查询。
     
19、     虽然UPDATE、DELETE语句的写法基本固定，但是还是对UPDATE语句给点建议：
a)    尽量不要修改主键字段。
b)    当修改VARCHAR型字段时，尽量使用相同长度内容的值代替。
c)    尽量最小化对于含有UPDATE触发器的表的UPDATE操作。
d)    避免UPDATE将要复制到其他数据库的列。
e)    避免UPDATE建有很多索引的列。
f)    避免UPDATE在WHERE子句条件中的列。

Answer 1

上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往需要反复试验比较不同的语句以得到最佳方案。最好的方法当然是测试，看实现相同功能的SQL语句哪个执行时间最少，但是数据库中如果数据量很少，是比较不出来的，这时可以用查看执行计划，即：把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表扫描次数（这两个对性能影响最大），总体上看询成本百分比即可。 
简单的存储过程可以用向导自动生成：在企业管理器工具栏点击运行向导图标，点击”数据库”、”创建存储过程向导”。复杂存储过程的调试：在查询分析器左边的对象浏览器（没有？按F8）选择要调试的存储过程,点右键，点调试，输入参数执行，出现一个浮动工具条，上面有单步执行，断点设置等。 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(3604,310,30 
2)。 
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S 
QL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。 

Answer 2

1、要合理使用索引 
索引是数据库一个重要的构成部分，很多人都会忽略它，其实索引的根本目的就是 
为了提高查询效率。 
使用原则如下： 
在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则 
由优化器自动生成索引。 在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。 在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要 
建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就 
无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度 
。 
如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。 在写sql语句时就必须注意有些写法是会使得数据库无法使用索引的，比如IS NULL 
IS NOT NULL，IN ，NOT IN 等 2．避免或简化排序 
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生 
输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素： 
●索引中不包括一个或几个待排序的列； 
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样； 
●排序的列来自不同的表。 
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可 
能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应 
当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。 3．消除对大型表行数据的顺序存取 
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存 
取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10 
亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学 
生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要 
做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。 
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的 
where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作 
： 
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR 
order_num=1008 
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使 
用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该 
改为如下语句： 
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 
UNION 
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 
这样就能利用索引路径处理查询。 4．避免相关子查询 
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中 
的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此 
应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的 
行。 5．避免困难的正规表达式 
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗 
费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如 
果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询 
时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。 
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE 
zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会 
使用索引。 6．使用临时表加速查询,SQL2000中还可以使用表变量来代替临时表 
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 
操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如： 
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 
FROM cust，rcvbles 
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 
AND rcvblls.balance>0 
AND cust.postcode>“98000” 
ORDER BY cust.name 
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个 
临时文件中，并按客户的名字进行排序： 
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 
FROM cust，rcvbles 
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 
AND rcvblls.balance>0 
ORDER BY cust.name 
INTO TEMP cust_with_balance 
然后以下面的方式在临时表中查询： 
SELECT ＊ FROM cust_with_balance 
WHERE postcode>“98000” 
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘 
I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。 
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意 
不要丢失数据。 7．用排序来取代非顺序存取 
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这 
一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。 
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。 如果你不太明白SQL语句的执行过的话. 记住这样的原则. 
1. 
对字段的计算会引起全表扫描. 
所以,能用: 
select * from 表 where 字段=1 
就不要用: 
select * from 表 where 字段-1=0 2. 
必要的索引对提高数据处理速度很重要.因此,对于经常要排序,进行条件比较的字段,要建立索引.(注意区分复合索引和单独索引) 
3. 
善于利用存储过程/视图,化繁为简 
4. 
对于不能确定效率的查询分析语句,将它复制到查询分析器中.按Ctrl+L进行分析. 
看看它的执行要经过那些步骤. 
每个步骤的执行时间大慨需要占用的时间百分比. 
在进行表扫描的步骤中,是否利用上了你创建的索引. 
如果还有其他查询方法,再分析其他查询方法,通过比较确定最优的查询方法. 查询优化建议 
有些查询天生就消耗大量资源。这与基本的数据库和索引问题有关。这些查询的效率并不低，因为查询优化器会以最有效的可能方式实现这些查询。然而，它们确实消耗大量资源，而且 Transact-SQL 面向集合的性质使这些查询看起来效率很低。查询优化器的智能水平无法消除这些构造的固有资源成本。与不复杂的查询相比，这些查询的固有成本十分昂贵。虽然 Microsoft? SQL Server? 2000 使用最佳的访问计划，但受到基础构造可能性的限制。例如，下列类型的查询可能占用大量资源： 
返回大结果集的查询 高度不唯一的 WHERE 子句 
不过有一些针对优化查询和提高查询性能的建议，其中包括： 
添加更多的内存（尤其是如果服务器运行许多复杂查询而且其中几个查询执行很慢） 在有多个处理器的计算机上运行 SQL Server。多个处理器使 SQL Server 得以利用并行查询。有关更多信息，请参见并行查询处理。 
考虑重新编写查询。 
如果查询使用游标，则确定如果使用效率更高的游标类型（如快速只进游标）或单纯查询能否更有效地编写游标查询。单纯查询的性能一般优于游标操作。一组游标语句通常是一个外循环操作，在此操作中，一旦使用内部语句便开始处理外循环内的每行，因此可考虑使用 GROUP BY 或 CASE 语句或改为使用子查询。 
如果应用程序使用循环，可考虑在查询内放入循环。应用程序常包含带参数化查询的循环，该循环执行许多次并要求运行应用程序的计算机与 SQL Server 之间有网络往返。可改为使用临时表创建一个更复杂的查询。只需提供一个网络往返，查询优化器即会更好地优化这个查询。 
不要对同一查询内的单个表使用多个别名以模拟索引交叉。模拟索引交叉已没有必要，因为 SQL Server 会自动考虑索引交叉并且可以在同一查询内的相同表上使用多个索引。 只在必要时才使用查询提示。若查询使用在 SQL Server 早期版本上执行的提示，则应在不指定提示的情况下对该查询进行测试。提示会防碍查询优化器选择更好的执行计划。有关更多信息，请参见 SELECT。 
利用 query governor 配置选项和设置。可以使用 query governor 配置选项阻止执行长时间运行的查询，从而防止消耗系统资源。默认情况下，query governor 配置选项允许执行所有查询，而不考虑查询所需的时间。然而，可以将查询调控器设置到最大秒数，以允许执行所有连接的所有查询或只允许执行特定连接的查询。查询调控器基于估计的查询成本而不是实际的已用时间，因此没有任何运行时开销。它还在长时间运行的查询开始前便将其停止，而不是先运行这些查询直到达到某些预定义的限制为止。 
SQL语句优化的原则： 
================== 
1、使用索引来更快地遍历表。 
  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。在非群集索引 
下，数据在物理上随机存放在数据页上。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。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好，恰好相反过多的索 
引会导致系统低效。用户在表中每加进一个索引，维护索引集 
合就要做相应的更新工作。 
2、IS NULL 与 IS NOT NULL 
  不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有 
多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从 
索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何 
在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允 
许使用索引的。 
3、IN和EXISTS 
  EXISTS要远比IN的效率高。里面关系到full table scan和range scan。几乎将所 
有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。 
4、在海量查询时尽量少用格式转换。 
5、当在SQL SERVER 2000中，如果存储过程只有一个参数，并且是OUTPUT类型的，必 
须在调用这个存储过程的时候给这个参数一个初始的值，否则 
会出现调用错误。 
6、ORDER BY和GROPU BY 
  使用ORDER BY和GROUP BY短语，任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。注意 
如果索引列里面有NULL值，Optimizer将无法优化。 
7、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、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。 
9、SET SHOWPLAN_ALL ON 查看执行方案。DBCC检查数据库数据完整性。 
DBCC(DataBase Consistency Checker）是一组用于验证 SQL Server 数据 
库完整性的程序。 
10、慎用游标 
  在某些必须使用游标的场合，可考虑将符合条件的数据行转入临时表中，再对临 
时表定义游标进行操作，这样可使性能得到明显提高。 SQL Server中有几个可以让你检测、调整和优化SQL Server性能的工具。在本文中，我将说明如何用SQL Server的工具来优化数据库索引的使用，本文还涉及到有关索引的一般性知识。 关于索引的常识 
  
影响到数据库性能的最大因素就是索引。由于该问题的复杂性，我只可能简单的谈谈这个问题，不过关于这方面的问题，目前有好几本不错的书籍可供你参阅。我在这里只讨论两种SQL Server索引，即clustered索引和nonclustered索引。当考察建立什么类型的索引时，你应当考虑数据类型和保存这些数据的column。同样，你也必须考虑数据库可能用到的查询类型以及使用的最为频繁的查询类型。 索引的类型 如果column保存了高度相关的数据，并且常常被顺序访问时，最好使用clustered索引，这是因为如果使用clustered索引，SQL Server会在物理上按升序（默认）或者降序重排数据列，这样就可以迅速的找到被查询的数据。同样，在搜寻控制在一定范围内的情况下，对这些column也最好使用clustered索引。这是因为由于物理上重排数据，每个表格上只有一个clustered索引。 与上面情况相反，如果columns包含的数据相关性较差，你可以使用nonculstered索引。你可以在一个表格中使用高达249个nonclustered索引——尽管我想象不出实际应用场合会用的上这么多索引。 当表格使用主关键字（primary keys），默认情况下SQL Server会自动对包含该关键字的column(s)建立一个独有的cluster索引。很显然，对这些column(s)建立独有索引意味着主关键字的唯一性。当建立外关键字（foreign key）关系时，如果你打算频繁使用它，那么在外关键字cloumn上建立nonclustered索引不失为一个好的方法。如果表格有clustered索引，那么它用一个链表来维护数据页之间的关系。相反，如果表格没有clustered索引，SQL Server将在一个堆栈中保存数据页。 数据页 当索引建立起来的时候，SQLServer就建立数据页（datapage），数据页是用以加速搜索的指针。当索引建立起来的时候，其对应的填充因子也即被设置。设置填充因子的目的是为了指示该索引中数据页的百分比。随着时间的推移，数据库的更新会消耗掉已有的空闲空间，这就会导致页被拆分。页拆分的后果是降低了索引的性能，因而使用该索引的查询会导致数据存储的支离破碎。当建立一个索引时，该索引的填充因子即被设置好了，因此填充因子不能动态维护。 为了更新数据页中的填充因子，我们可以停止旧有索引并重建索引，并重新设置填充因子（注意：这将影响到当前数据库的运行，在重要场合请谨慎使用）。DBCC INDEXDEFRAG和DBCC DBREINDEX是清除clustered和nonculstered索引碎片的两个命令。INDEXDEFRAG是一种在线操作（也就是说，它不会阻塞其它表格动作，如查询），而DBREINDEX则在物理上重建索引。在绝大多数情况下，重建索引可以更好的消除碎片，但是这个优点是以阻塞当前发生在该索引所在表格上其它动作为代价换取来得。当出现较大的碎片索引时，INDEXDEFRAG会花上一段比较长的时间，这是因为该命令的运行是基于小的交互块（transactional block）。 
填充因子 
当你执行上述措施中的任何一个，数据库引擎可以更有效的返回编入索引的数据。关于填充因子（fillfactor）话题已经超出了本文的范畴，不过我还是提醒你需要注意那些打算使用填充因子建立索引的表格。 
在执行查询时，SQL Server动态选择使用哪个索引。为此，SQL Server根据每个索引上分布在该关键字上的统计量来决定使用哪个索引。值得注意的是，经过日常的数据库活动（如插入、删除和更新表格），SQL Server用到的这些统计量可能已经“过期”了，需要更新。你可以通过执行DBCC SHOWCONTIG来查看统计量的状态。当你认为统计量已经“过期”时，你可以执行该表格的UPDATE STATISTICS命令，这样SQL Server就刷新了关于该索引的信息了。 建立数据库维护计划 SQL Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database Maintenance Plan Wizard ，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。如果你运行这个向导，你会看到关于数据库中关于索引的统计量，这些统计量作为日志工作并定时更新，这样就减轻了手工重建索引所带来的工作量。如果你不想自动定期刷新索引统计量，你还可以在DMPW中选择重新组织数据和数据页，这将停止旧有索引并按特定的填充因子重建索引。 速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。 
1、存储 
2、tempdb 
3、日志文件 
4、分区视图 
5、簇索引 
  你的表一定有个簇索引，在使用簇索引查询的时候，区块查询是最快的，如用between，应为他是物理连续的，你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。 6、非簇索引 
  非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。 7、索引视图 
  如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来，对与特定的查询性能可以提高很多，但同样对update语句时它也会严重减低性能，一般用在数据相对稳定的数据仓库中。 8、维护索引 
  你在将索引建好后，定期维护是很重要的，用dbcc showcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbcc indexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbcc dbreindex来重建索引可以受到良好的效果。

Answer 3

SQL Server数据库优化方案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) 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

Answer 4

数据库性能优化详解
 
性能调节的目的是通过将网络流通、磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小，使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量。为达到此目的，需要了解应用程序的需求和数据的逻辑和物理结构，并在相互冲突的数据库使用之间（如联机事务处理 (OLTP) 与决策支持）权衡。
对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程，不应只在最后实现系统时才考虑性能问题。许多使性能得到显著提高的性能事宜可通过开始时仔细设计得以实现。为最有效地优化 Microsoft® SQL Server™ 2000 的性能，必须在极为多样化的情形中识别出会使性能提升最多的区域，并对这些区域集中分析。
虽然其它系统级性能问题（如内存、硬件等）也是研究对象，但经验表明从这些方面获得的性能收益通常会增长。通常情况下，SQL Server 自动管理可用的硬件资源，从而减少对大量的系统级手动调节任务的需求（以及从中所得的收益）。
目录：
设计联合数据库服务器：描述如何通过将处理负荷分摊在多个服务器间而达到高性能级别（如大型 Web 站点等所需的性能级别）。
数据库设计：描述数据库设计如何成为提高总体性能的最有效途径。数据库设计包括逻辑数据库架构（如表和约束）和物理特性（如磁盘系统、对象位置和索引）。
查询优化：描述正确设计的查询（用于应用程序）如何显著提高性能。
应用程序设计：描述正确设计的用户应用程序如何显著提高性能。应用程序设计包括事务边界、锁定和批处理的使用。
优化实用工具和工具性能：述及 Microsoft SQL Server 2000 提供的实用工具和工具的一些可用选项，描述这些选项如何突出说明提高这些工具的性能的方法，以及同时运行这些工具和应用程序的效果。
优化服务器性能：描述如何更改操作系统（Microsoft Windows NT®、Microsoft Windows® 95、Microsoft Windows 98 或 Microsoft Windows 2000）和 SQL Server 的设置以提高总体性能。
操作系统相关优化:描述操作系统和数据库之间可改善的方面…………………………………………………7
 
 
设计联合数据库服务器
为达到大型 Web 站点所需的高性能级别，多层系统一般在多个服务器之间平衡每一层的处理负荷。Microsoft® SQL Server™ 2000 通过对 SQL Server 数据进行水平分区，在一组服务器之间分摊数据库处理负荷。这些服务器相互独立，但也可以相互协作以处理来自应用程序的数据库请求；这样的一组协作服务器称为联合体。
只有当应用程序将每个 SQL 语句发送到拥有该语句所需的大部分数据的成员服务器时，联合数据库层才可以达到非常高的性能级别。这称为使用语句所需的数据配置 SQL 语句。使用所需的数据配置 SQL 语句不是联合服务器所独有的要求；在群集系统中同样有此要求。
虽然服务器联合体与单个数据库服务器呈现给应用程序的图像相同，但在实现数据库服务层的方式上存在内部差异。
单个服务器层 联合服务器层
生产服务器上有一个 SQL Server 实例。 每个成员服务器上都有一个 SQL Server 实例。
生产数据存储在一个数据库中。 每个成员服务器都有一个成员数据库。数据分布在成员数据库之间。
一般每个表都是单个实体。 原始数据库中的表被水平分区为成员表。一个成员数据库有一个成员表，而且使用分布式分区视图使每个成员服务器上看起来似乎都有原始表的完整复本。
与单个服务器的所有连接和所有 SQL 语句都由 SQL Server 的同一个实例处理。 应用程序层必须能够在包含语句所引用的大部分数据的成员服务器上配置 SQL 语句。
 
虽然目的是设计数据库服务器联合体来处理全部的工作负荷，但是可通过设计一组在不同的服务器之间分布数据的分布式分区视图来达到此目的。
 
 
 
数据库设计
数 据库的设计包括两个组成部分：逻辑设计和物理设计。逻辑数据库设计包括使用数据库组件（如表和约束）为业务需求和数据建模，而无须考虑如何或在哪里物理存 储这些数据。物理数据库设计包括将逻辑设计映射到物理媒体上、利用可用的硬件和软件功能使得尽可能快地对数据进行物理访问和维护，还包括生成索引。要在设 计后更改这些组件很困难，因此在数据库应用程序开发的早期阶段正确设计数据库、使其为业务需求建模并利用硬件和软件功能很重要。
实现SQL Server数据库的优化，首先要有一个好的数据库设计方案。在实际工作中，许多SQL Server方案往往是由于数据库设计得不好导致性能很差。实现良好的数据库设计必须考虑这些问题: 
1.1　逻辑库规范化问题
一般来说，逻辑数据库设计会满足规范化的前3级标准:
1.第1规范:没有重复的组或多值的列。
2.第2规范:每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于1个组合式主关键字的某些组成部分。
3.第3规范:1个非关键字段不能依赖于另1个非关键字段。
　 　遵守这些规则的设计会产生较少的列和更多的表，因而也就减少了数据冗余，也减少了用于存储数据的页。但表关系也许需要通过复杂的合并来处理，这样会降低 系统的性能。某种程度上的非规范化可以改善系统的性能，非规范化过程可以根据性能方面不同的考虑用多种不同的方法进行，但以下方法经实践验证往往能提高性 能。
1.如果规范化设计产生了许多4路或更多路合并关系，就可以考虑在数据库实体(表)中加入重复属性(列)
2.常用的计算字段(如总计、最大值等)可以考虑存储到数据库实体中。
　　比如某一个项目的计划管理系统中有计划表，其字段为:项目编号、年初计划、二次计划、调整计划、补列计划…，而计划总数(年初计划+二次计划+调整计划+补列计划)是用户经常需要在查询和报表中用到的，在表的记录量很大时，有必要把计划总数作为1个独立的字段加入到表中。这里可以采用触发器以在客户端保持数据的一致性。
3.重新定义实体以减少外部属性数据或行数据的开支。相应的非规范化类型是:
　　(1)把1个实体(表)分割成2个表(把所有的属性分成2组)。这样就把频繁被访问的数据同较少被访问的数据分开了。这种方法要求在每个表中复制首要关键字。这样产生的设计有利于并行处理，并将产生列数较少的表。
　　(2)把1个实体(表)分割成2个表(把所有的行分成2组)。这种方法适用于那些将包含大量数据的实体(表)。在应用中常要保留历史记录，但是历史记录很少用到。因此可以把频繁被访问的数据同较少被访问的历史数据分开。而且如果数据行是作为子集被逻辑工作组(部门、销售分区、地理区域等)访问的，那么这种方法也是很有好处的。
　1.2　生成物理数据库
　　要想正确选择基本物理实现策略，必须懂得数据库访问格式和硬件资源的操作特点，主要是内存和磁盘子系统I/O。这是一个范围广泛的话题，但以下的准则可能会有所帮助。
　　1.与每个表列相关的数据类型应该反映数据所需的最小存储空间，特别是对于被索引的列更是如此。比如能使用smallint类型就不要用integer类型，这样索引字段可以被更快地读取，而且可以在1个数据页上放置更多的数据行，因而也就减少了I/O操作。
　　2.把1个表放在某个物理设备上，再通过SQL Server段把它的不分簇索引放在1个不同的物理设备上，这样能提高性能。尤其是系统采用了多个智能型磁盘控制器和数据分离技术的情况下，这样做的好处更加明显。
　　3.用SQL Server段把一个频繁使用的大表分割开，并放在2个单独的智能型磁盘控制器的数据库设备上，这样也可以提高性能。因为有多个磁头在查找，所以数据分离也能提高性能。
　　4.用SQL Server段把文本或图像列的数据存放在1个单独的物理设备上可以提高性能。1个专用的智能型的控制器能进一步提高性能。
 
 
查询优化
 
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
 
 

Answer 5

 
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) 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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 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）,Procedure.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 procedure 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 procedure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。　　　
　　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　　
　　38、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　　
　　39、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　　
　　40、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, …….　　
　　41、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　　
　　42、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　　
　　43、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！！！　　
　　44、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。　　
　　45、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