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一、关于SQL查询效率，100w数据，查询只要1秒。 (2)
二、SQL提高查询效率注意事项 (4)
三、提高SQL查询效率（要点与技巧） (9)
四、建立索引与不建立索引的一个查询效率分析： (10)
五、如何提高SQL语言的查询效率 (11)
六、使用SQL语句时应注意以下几点 (13)
七、ORACAL中的应用案例分析 (14)
一、关于SQL查询效率，100w数据，查询只要1秒。
●机器情况：p4: 2.4
●内存：1 G
●Os：windows 2003
●数据库：ms sql server 2000
●目的：查询性能测试,比较两种查询的性能
SQL查询效率step by step：
step 1.
-- 建表
create table t_userinfo
(
userid int identity(1,1) primary key nonclustered,
nick varchar(50) not null default '',
classid int not null default 0,
writetime datetime not null default getdate()
)
go
-- 建索引
create clustered index ix_userinfo_classid on t_userinfo(classid)
go
step 2.
--插入数据，耗时08:27 ，需要耐心等待
declare @i int
declare @k int
declare @nick varchar(10)
set @i = 1
while @i<1000000
begin
set @k = @i % 10
set @nick = convert(varchar,@i)
insert into t_userinfo(nick,classid,writetime) values(@nick,@k,getdate())
set @i = @i + 1
end
step 3.
-- where查询，耗时8 秒,够长的
select top 20 userid,nick,classid,writetime from t_userinfo
where userid not in
(
select top 900000 userid from t_userinfo order by userid asc
)
step 4.
-- where查询，耗时1 秒，太快了吧，不可以思议
select https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid,b.nick,b.classid,b.writetime from
(
select top 20 https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid from
(
select top 900020 userid from t_userinfo order by userid asc
) a order by https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid desc
) a inner join t_userinfo b on https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid = https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid
order by https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid asc
step 5
--where 查询，耗时2 秒
select top 20 userid,nick,classid,writetime from t_userinfo
where classid = 1 and userid not in
(
select top 90000 userid from t_userinfo
where classid = 1
order by userid asc
)
step 6
--where 查询，分析器显示不到1 秒
select https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid,b.nick,b.classid,b.writetime from
(
select top 20 https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid from
(
select top 90000 userid from t_userinfo
where classid = 1
order by userid asc
) a order by https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid desc
) a inner join t_userinfo b on https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid = https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid
order by https://www.doczj.com/doc/706317968.html,erid asc
查询效率分析：
子查询为确保消除重复值，必须为外部查询的每个结果都处理嵌套查询。在这种情况下可以考虑用联接查询来取代。
如果要用子查询，那就用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行，效率较高。无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的。因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历。
建立合理的索引,避免扫描多余数据，避免表扫描！
几百万条数据，照样几十毫秒完成查询。
二、SQL提高查询效率注意事项
1)对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引。
2)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
3)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。
4)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
5)in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
--对于连续的数值，能用between 就不要用in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6)下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
--若要提高效率，可以考虑全文检索
7)如果在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
8)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 id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9)应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，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,'2005-11-30')=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>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10)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。
11)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。
12)不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13)很多时候用exists 代替in 是一个好的选择：
select 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)
14)并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15)索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select 的效率，但同时也降低了insert 及update 的效率，因为insert 或update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16)应尽可能的避免更新clustered 索引数据列，因为clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered 索引。
17)尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，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时会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。
18)尽可能的使用varchar/nvarchar 代替char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19)任何地方都不要使用select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20)尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21)避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22)临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23)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，避免造成大量log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24)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。
25)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，那么就应该考虑改写。
26)使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的
解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27)与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28)在所有的存储过程和触发器的开始处设置SET NOCOUNT ON ，在结束时设置SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC 消息。
29)尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30)尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
●避免将字段设为“允许为空”
●数据表设计要规范
●深入分析数据操作所要对数据库进行的操作
●尽量不要使用临时表
●多多使用事务
●尽量不要使用游标
●避免死锁
●要注意读写锁的使用
●不要打开大的数据集
●不要使用服务器端游标
●在程序编码时使用大数据量的数据库
●不要给“性别”列创建索引
●注意超时问题
●不要使用Select *
●在细节表中插入纪录时，不要在主表执行Select MAX(ID)
●尽量不要使用TEXT数据类型
●使用参数查询
●不要使用Insert导入大批的数据
●学会分析查询
●使用参照完整性
●用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where
三、提高SQL查询效率（要点与技巧）
技巧一：
问题类型：ACCESS数据库字段中含有日文片假名或其它不明字符时查询会提示内存溢出。
解决方法：修改查询语句
sql="select * from tablename where column like '%"&word&"%'"
改为
sql="select * from tablename"
rs.filter = " column like '%"&word&"%'"
技巧二：
问题类型：如何用简易的办法实现类似百度的多关键词查询（多关键词用空格或其它符号间隔）。
解决方法：
'//用空格分割查询字符串
ck=split(word," ")
'//得到分割后的数量
sck=UBound(ck)
sql="select * tablename where"
在一个字段中查询
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
在二个字段中同时查询
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%' or " & _
"column1 like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
技巧三：大大提高查询效率的几种技巧
1)尽量不要使用or，使用or会引起全表扫描，将大大降低查询效率。
2)经过实践验证，charindex()并不比前面加%的like更能提高查询效率，并且charindex()会使索
引失去作用（指sqlserver数据库）
3)column like '%"&word&"%' 会使索引不起作用
4)column like '"&word&"%' 会使索引起作用（去掉前面的%符号）
5)（指sqlserver数据库）
6)'%"&word&"%' 与'"&word&"%' 在查询时的区别：
7)比如你的字段内容为一个容易受伤的女人
8)'%"&word&"%' ：会通配所有字符串，不论查“受伤”还是查“一个”，都会显示结果。
9)'"&word&"%' ：只通配前面的字符串，例如查“受伤”是没有结果的，只有查“一个”，才
会显示结果。
10)字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”，尽量使用“select 字段1,字
段2,字段3........”。实践证明：每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。
11)order by按聚集索引列排序效率最高。一个sqlserver数据表只能建立一个聚集索引，一般默
认为ID，也可以改为其它的字段。
12)为你的表建立适当的索引，建立索引可以使你的查询速度提高几十几百倍。（指sqlserver数
据库）
四、建立索引与不建立索引的一个查询效率分析：
环境：
●数据库：Sqlserver
●表：News
●字段
Id：自动编号
Title：文章标题
Author：作者
Content：内容
Star：优先级
Addtime：时间
记录：100万条
●测试机器：P4 2.8/1G内存/IDE硬盘
方案1：
--主键Id，默认为聚集索引，不建立其它非聚集索引
select * from News where Title like '%"&word&"%' or Author like '%"&word&"%' order by Id desc --从字段Title和Author中模糊检索，按Id排序
查询时间：50秒
方案2：
--主键Id，默认为聚集索引，在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Id desc
--从字段Title和Author中模糊检索，按Id排序
查询时间：2 - 2.5秒
方案3：
--主键Id，默认为聚集索引，在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Star desc
--从字段Title和Author中模糊检索，按Star排序
查询时间：2 秒
方案4：
--主键Id，默认为聚集索引，在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%'
--从字段Title和Author中模糊检索，不排序
查询时间：1.8 - 2 秒
方案5：
--主键Id，默认为聚集索引，在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%'
或
select * from News where Author like '"&word&"%'
--从字段Title 或Author中检索，不排序
查询时间：1秒
五、如何提高SQL语言的查询效率
由于SQL是面向结果而不是面向过程的查询语言，所以一般支持
SQL语言的大型关系型数据库都使用一个基于查询成本的优化器，为即时查询提供一个最佳的执行策略。对于优化器，输入是一条查询语句，输出是一个执行策略。
一条SQL查询语句可以有多种执行策略，优化器将估计出全部执行方法中所需时间最少的所谓成本最低的那一种方法。所有优化都是基于用记所使用的查询语句中的where子句，优化器对where子句中的优化主要用搜索参数(Serach Argument)。
搜索参数的核心思想就是数据库使用表中字段的索引来查询数据，而不必直接查询记录中的数据。
带有 =、<、<=、>、>= 等操作符的条件语句可以直接使用索引，如下列是搜索参数：
●emp_id = "10001"
●salary > 3000
● a =1 and c = 7
而下列则不是搜索参数：
●salary = emp_salary
●dep_id != 10
●salary * 12 >= 3000
●a=1 or c=7
应当尽可能提供一些冗余的搜索参数，使优化器有更多的选择余地。请看以下3种方法：
第一种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01") and (employee.dep_code="01");
它的搜索分析结果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第二种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01");
它的搜索分析结果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第一种方法与第二种运行效率相同，但第一种方法最好，因为它为优化器提供了更多的选择机会。
第三种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code="01");
这种方法最不好，因为它无法使用索引，也就是无法优化……
六、使用SQL语句时应注意以下几点
1、避免使用不兼容的数据类型。例如，Float和Integer，Char 和Varchar，Binary和Long Binary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可以进行的优化操作。例如：
select emp_name form employee where salary > 3000;
在此语句中若salary是Float类型的，则优化器很难对其进行优化，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。
2、尽量不要使用表达式，因它在编绎时是无法得到的，所以SQL 只能使用其平均密度来估计将要命中的记录数。
3、避免对搜索参数使用其他的数学操作符。如：
select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;
应改为：
select emp_name from employee where salary > 250;
4、避免使用 != 或 <> 等这样的操作符，因为它会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。
七、ORACAL中的应用案例分析
一个1600万数据表－－短信上行表TBL_SMS_MO结构：
CREATE TABLE TBL_SMS_MO
(
SMS_ID NUMBER,
MO_ID VARCHAR2(50),
MOBILE VARCHAR2(11),
SPNUMBER VARCHAR2(20),
MESSAGE VARCHAR2(150),
TRADE_CODE VARCHAR2(20),
LINK_ID VARCHAR2(50),
GATEWAY_ID NUMBER,
GATEWAY_PORT NUMBER,
MO_TIME DATE DEFAULT SYSDATE
);
CREATE INDEX IDX_MO_DATE ON TBL_SMS_MO (MO_TIME)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 1M
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
CREATE INDEX IDX_MO_MOBILE ON TBL_SMS_MO (MOBILE)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 64K
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
问题：从表中查询某时间段内某手机发送的短消息，如下SQL 语句：
SELECT MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
返回结果大约需要10分钟，应用于网页查询，简直难以忍受。
分析：
在PL/SQL Developer，点击“Explain Plan”按钮（或F5键），对SQL进行分析，发现缺省使用的索引是IDX_MO_DATE。问题可能出在这里，因为相对于总数量1600万数据来说，都mobile的数据是很少的，如果使用IDX_MO_MOBILE比较容易锁定数据。
如下优化：
SELECT /*+ index(TBL_SMS_MO IDX_MO_MOBILE) */ MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
返回结果 2.360s，这就是差别。
GreenPlumn的SQL语句查询优化 数据库查询预准备 1. VACUUM ?vacuum只是简单的回收空间且令其可以再次使用，没有请求排它锁，仍旧可以对表读写 ?vacuum full执行更广泛的处理，包括跨块移动行，以便把表压缩至使用最少的磁盘块数目存储。相对vacuum要慢，而且会请求排它锁。 ?定期执行：在日常维护中，需要对数据字典定期执行vacuum，可以每天在数据库空闲的时候进行。然后每隔一段较长时间（两三个月）对系统表执行一次vacuum full，这个操作需要停机，比较耗时，大表可能耗时几个小时。 ?reindex:执行vacuum之后,最好对表上的索引进行重建 2. ANALYZE ?命令：analyze [talbe [(column,..)]] ?收集表内容的统计信息，以优化执行计划。如创建索引后，执行此命令，对于随即查询将会利用索引。 ?自动统计信息收集 ?在postgresql.conf中有控制自动收集的参数gp_autostats_mode设置，gp_autostats_mode三个值：none、no_change、on_no_stats（默认） o none：禁止收集统计信息 o on change：当一条DML执行后影响的行数超过 gp_autostats_on_change_threshold参数指定的值时，会执行完这条DML后再 自动执行一个analyze 的操作来收集表的统计信息。 o no_no_stats：当使用create talbe as select 、insert 、copy时，如果在目标表中没有收集过统计信息，那么会自动执行analyze 来收集这张表的信息。gp 默认使用on_no_stats，对数据库的消耗比较小，但是对于不断变更的表，数 据库在第一次收集统计信息之后就不会再收集了。需要人为定时执行 analyze.
sql语句（mysql优化）绝对经典 误区1：count(1)和count(primary_key) 优于count(*) 很多人为了统计记录条数，就使用count(1) 和count(primary_key) 而不是count(*) ，他们认为这样性能更好，其实这是一个误区。对于有些场景，这样做可能性能会更差，应为数据库对count(*) 计数操作做了一些特别的优化。 误区2：count(column) 和count(*) 是一样的 这个误区甚至在很多的资深工程师或者是DBA 中都普遍存在，很多人都会认为这是理所当然的。实际上，count(column) 和count(*) 是一个完全不一样的操作，所代表的意义也完全不一样。count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录，count(*) 是表示整个结果集有多少条记录 误区3：select a,b from … 比select a,b,c from …可以让数据库访问更少的数据量 这个误区主要存在于大量的开发人员中，主要原因是对数据库的存储原理不是太了解。实际上，大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储，而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作block 或者page)为单位，一般为4KB，8KB… 大多数时候，每个IO单元中存储了多行，每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。 所以，我们是取一个字段还是多个字段，实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。当然，也有例外情况，那就是我们的这个查询在索引中就可以完成，也就是说当只取a,b两个字段的时候，不需要回表，而c这个字段不在使用的索引中，需要回表取得其数据。在这样的情况下，二者的IO量会有较大差异。(覆盖索引) 误区4：order by 一定需要排序操作 我们知道索引数据实际上是有序的，如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致，而且我们的查询又通过这个索引来执行，那么数据库一般会省略排序操作，而直接将数据返回，因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。实际上，利用索引来优化有排序需求的SQL，是一个非常重要的优化手段。延伸阅读：MySQL ORDER BY 的实现分析，MySQL 中GROUP BY 基本实现原理以及MySQL DISTINCT 的基本实现原理。（order by null）
1.1、数据库及SQL代码优化方案 （1）每周检查统计信息是否及时更新。 （2）每周检查各索引是否有效。 （3）每周检查分区是否正确。 （4）每周检查执行计划是否正确。 （5）每天检查RAC和ASM是否正常运行。 （6）每天检查相关日志是否正常备份。 （7）每天检查相关文件系统和表空间的占用率是否在国家税务总局规定的阀值以下。 （8）在每月申报高峰等业务繁忙期采样并找出消耗I/O资源和CPU资源较多的SQL语句。 （9）分析上述SQL语句，与软件服务商充分沟通后，提出优化建议。 （10）在每月申报高峰期每隔15分钟检查一次数据库连接数，发现异常及时处理。 1.1.1、系统数据库索引、表分区和对象优化方案 数据库对象的优化主要包括：表、索引和sequence等对象，通过优化对象参数、调整对象属性（例如分区表、分区索引、反转索引等等）等方法来实现对数据库对象的优化改造。 1.1.1.1表和索引并行参数优化 数据库的表和索引的并行参数值的设置对相关的sql语句的执行计划会造成影响，表和索引的degree值大于1，执行计划就偏向于使用全表和全索引扫描，另外如果并行参数值过大，短时间内也会对主机和数据库的资源造成很大的压力，因此在oltp的数据库下建议将表和索引的degree值设为1。 1.1.1.2热点大表的分区改造 对访问量很大、表的记录数很多、存在热块争用的表，可以考虑对表和索引进行适当的分区改造，分散访问压力，提高数据访问的性能。 对以下表的记录数超过1000万并且记录数持续增长的大表，建议进行分区
改造（地区+时间）： 1.1.1.3分区索引的清理 对最近30天数据库分区索引访问情况进行统计，对访问次数为0的分区索引和应用部门进行确认，若确认为多余的索引，建议进行删除清理。 1.1.1.4Sequence序列优化 加大sequence 的 cache，并使用noorder选项。在RAC中经常会遇到SQ 锁等待，这是因为在RAC环境下，sequence也成为全局性的了，不同节点要生成序列号，就会产生对sequence资源的争用。而目前大多数系统中，sequence 大多数被作为主键发生器来使用，使用的频率十分高，在RAC环境中，需要设置较大的 sequence cache，否则会造成较为严重的争用，从而影响业务。 1.1.2、SQL硬解析优化方案 1.1. 2.1相关知识点介绍 1.1. 2.1.1Oracle的硬解析和软解析 Oracle对sql的处理过程：当发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程： 1、语法检查(syntax check) 检查此sql的拼写是否语法。 2、语义检查(semantic check) 诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。 3、对sql语句进行解析(prase) 利用内部算法对sql进行解析，生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。 4、执行sql，返回结果(execute and return) 其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。 Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache
SQL 性能监控及SQL 语句优化 性能监控 作为SQL的数据库服务器，我们可以将其比作一个人，而SQL则是他的心脏，管理员就是他的大脑。要监控心脏是否健康首先要看他这个人是否健康。这两者是相辅相成的，少了一方都是不健康的。 数据库服务器的性能监视器 性能监视器 性能工具的介绍 性能监视器是一种简单而功能强大的可视化工具，用于实时收集系统状态并从日志文件中查看性能数据。 使用性能监视器可以: 获得对诊断系统问题和规划系统资源增长有用的性能数据、了解工作负载及其对系统资源的影响、观察工作负载和资源使用情况的变化和趋势，以便计划未来的升级、通过监视结果来测试配置变化、诊断问题并确定需要优化的组件或进程。 现在，可以开始选择这些对象和要监视的计数器了。 https://www.doczj.com/doc/706317968.html, 应用程序性能计数器有关https://www.doczj.com/doc/706317968.html, 应用程序性能计数器的大部分信息最近已被合并到一个题为“改善 .NET 应用程序的性能和伸缩性”的综合文档中。下表描述了一些可用于监视和优化 https://www.doczj.com/doc/706317968.html, 应用程序（包括 Reporting Services）性能的重要计数器。
除了上表中介绍的这些核心监视要素之外，在您试图诊断 https://www.doczj.com/doc/706317968.html, 应用程序具有的特定性能问题时，下表中的性能计数器也可对您有所帮助。
Reporting Services 性能计数器 Reporting Services 包括一组它自己的性能计数器，用于收集有关报告处理和资源消耗方面的信息。可通过 Windows 性能监视器工具中出现的两个对象来监视实例和组件的状态和活动：MSRS 2005 Web Service 和 MSRS 2005 Windows Service 对象。 MSRS 2005 Web Service 性能对象包括一组用来跟踪 Report Server 处理过程的计数器，这些处理过程通常通过在线交互式报告浏览操作而引发。这些计数器在https://www.doczj.com/doc/706317968.html, 停止该 Web 服务后被重设。下表列出了可用于监视 Report Server 性能的计数器，并描述了它们的目的。 性能对象：RS Web Service
SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要，希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项，在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现，有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息，只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为，一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务，也不单单是开发阶段的事情，而是在整个软件生命周期都需要注意，进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说，在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方，系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力，但是，我们必须注意，性能是很重要的非功能 性需求，必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面，在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型，大的方面，区分是OLTP（联机事务处理系统）和OLAP（联机分析处理系统）。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段，在这个阶段，有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后，可以进行初步的索引设计，好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码，为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的： 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式： 第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三
SQL Server 系统性能调优解决方案 前言 近几年,医药流通市场经历了激烈的震荡,导致行业逐步成熟和企业的快速变革,差异化经营成为众多医药流通的竞争选择。时空产品在中国医药流通企业的发展过程中得到了广泛且深入应用,大量的客户化开发和定制支撑了企业管理中横向和纵向的变化，很好的适应了企业在发展过程中不断变化的需求。 对于数据库管理系统的使用，很多用户都面临着一个很棘手的问题：系统效率下降。产生效率下降的因素是多方面： 1.硬件问题 2.软件问题 3.实施问题 正因为产生效率下降的因素很多，所以如何去查找原因成为我们首要关注的问题，时空公司也处在积极探索过程中。时空公司在解决一些客户问题的过程中积累了一些方法和思路，归纳总结后呈现给体系内的技术人员，本方案就系统效率调整所必需的基础知识、方法、技巧等几个方面进行阐述，从而让技术人员能够快速定位问题，解决问题，为合作伙伴提供优质，快捷的服务。 索引简介 索引是根据数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似，通过搜索索引找到特定的值，然后跟随指针到达包含该值的行。 索引键：用于创建索引的列。 索引类型 ?聚集索引： 聚集索引基于数据行的键值在表内排序和存储这些数据行。由于数据行按基于聚集索引键的排序次序存储，因此聚集索引对查找行很有效。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序存储。数据行本身构成聚集索引的最低级别（叶子节点）。只有当表包含聚集索引时，表内的数据行才按排序次序存储。如果表没有聚集索引，则其数据行按堆集方式存储。 聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如：如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。 ?非聚集索引 非聚集索引具有完全独立于数据行的结构。非聚集索引的最低行包含非聚集索引的键值，并且每个键值项都有指针指向包含该键值的数据行。数据行不按基于非聚集键的次序存储。如
SQL数据库优化方法
目录 1 系统优化介绍 (1) 2 外围优化 (1) 3 SQL优化 (2) 3.1 注释使用 (2) 3.2 对于事务的使用 (2) 3.3 对于与数据库的交互 (2) 3.4 对于SELECT *这样的语句， (2) 3.5 尽量避免使用游标 (2) 3.6 尽量使用count(1) (3) 3.7 IN和EXISTS (3) 3.8 注意表之间连接的数据类型 (3) 3.9 尽量少用视图 (3) 3.10 没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY (3) 3.11 避免相关子查询 (3) 3.12 代码离数据越近越好 (3) 3.13 插入大的二进制值到Image列 (4) 3.14 Between在某些时候比IN 速度更快 (4) 3.15 对Where条件字段修饰字段移到右边 (4) 3.16 在海量查询时尽量少用格式转换。 (4) 3.17 IS NULL 与IS NOT NULL (4) 3.18 建立临时表， (4) 3.19 Where中索引的使用 (5) 3.20 外键关联的列应该建立索引 (5) 3.21 注意UNion和`UNion all 的区别 (5) 3.22 Insert (5) 3.23 order by语句 (5) 3.24 技巧用例 (6) 3.24.1 Sql语句执行时间测试 (6)
1系统优化介绍 在我们的项目中，由于客户的使用时间较长或客户的数据量大，造成系统运行速度慢，系统性能下降就容易造成数据库阻塞。这是个非常痛苦的事情，用户的查询、新增、修改等需要花很多时间，甚至造成系统死机的现象。速度慢的原因主要是来自于资源不足。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来最多只占数据库系统性能提升的40%左右(我将此暂时称之为外围优化)；其余大部分系统性能提升来自对应用程序的优化，对于应用程序的优化可以分为对源代码的优化及数据库SQL语句的优化。在本文档只介绍外围优化及SQL语句的优化，对于源代码的优化需要相关方面的专家，形成统一的规范。 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。规范的代码和高性能的语句，功在平时，利在千秋。 2外围优化 1、将操作系统与SQL数据库的补丁打到最高版本，WIN2003最高补丁是SP4， SQL SERVER2000最高补丁是SP4(版本号：2039)。 2、在服务器上不要安装与VA程序任何无相关的软件，甚至一些与VA运行 无关的服务都可以停掉。一般只安装SQL数据库、VA服务端服务及杀毒 软件。 3、杀毒软件避免对大文件进行扫描，特别是数据库（MDF和LDF）文件，一 定要从杀毒软件的范围内排除掉。 4、在进行服务器分区时，分区不要太多，两三个分区就可以了。分区最好 都使用NTFS格式。
Oracle SQL性能优化方法探讨 Oracle性能优化方法(SQL篇) (1) 1综述 (2) 2表分区的应用 (2) 3访问Table的方式 (3) 4共享SQL语句 (3) 5选择最有效率的表名顺序 (5) 6WHERE子句中的连接顺序． (6) 7SELECT子句中幸免使用’*’ (6) 8减少访问数据库的次数 (6) 9使用DECODE函数来减少处理时刻 (7) 10整合简单,无关联的数据库访问 (8) 11删除重复记录 (8) 12用TRUNCATE替代DELETE (9) 13尽量多使用COMMIT (9) 14计算记录条数 (9) 15用Where子句替换HAVING子句 (9) 16减少对表的查询 (10) 17通过内部函数提高SQL效率 (11)
18使用表的不名(Alias) (12) 19用EXISTS替代IN (12) 20用NOT EXISTS替代NOT IN (13) 21识不低效执行的SQL语句 (13) 22使用TKPROF 工具来查询SQL性能状态 (14) 23用EXPLAIN PLAN 分析SQL语句 (14) 24实时批量的处理 (16)
1综述 ORACLE数据库的性能调整是个重要，却又有难度的话题，如何有效地进行调整，需要通过反反复复的过程。在数据库建立时，就能依照顾用的需要合理设计分配表空间以及存储参数、内存使用初始化参数，对以后的数据库性能有专门大的益处，建立好后，又需要在应用中不断进行应用程序的优化和调整，这需要在大量的实践工作中不断地积存经验，从而更好地进行数据库的调优。 数据库性能调优的方法 ●调整内存 ●调整I/O ●调整资源的争用问题 ●调整操作系统参数 ●调整数据库的设计 ●调整应用程序 本文针对应用程序的调整，来讲明对数据库性能如何进行优化。 2表分区的应用 关于海量数据的表，能够考虑建立分区以提高操作效率。建
Sql优化方案 一．数据库优化技术 1.索引（强烈建议使用） 1.1优点 创建索引可以大大提高系统的性能。 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 1.2 缺点 第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。 1.3 使用准则 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。 一般来说，应该在这些列上创建索引。 第一，在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
第二，在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 第三，在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；第四，在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 第五，在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 第六，在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。 同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点： 第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。 1.4 总结 1）索引提高了数据库的检索性能，但一定程度上牺牲了修改性能。因此适用于“多查询少修改”（insert，update，delete）的表。 2）对此类表中的外键，需要分组，排序或作为检索条件的字段建立索引 3）对此类表中查询使用少，字段取值少，字段数据量大的不应创建索引
数据库优化方案设计 XX信息管理平台从大型数据库环境四个不同级别的调整分析入手，分析数据库平台的系统结构和工作机理，从九个不同方面设计数据库的优化方案。 对于数据库的数据优化，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级包括硬件平台，第二级调整是RDBMS级的调整，第三级是数据库设计级的调整，最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同方面介绍数据库优化设计方案。 一、数据库优化自由结构 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响。为此，数据库平台一般对表空间设计提出有相应的优化结构，如ORACLE公司的OFA(Optimal flexible Architecture)，使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构，简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象，因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类，这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。 数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则： （1）把以同样方式使用的段类型存储在一起； （2）按照标准使用来设计系统； （3）存在用于例外的分离区域； （4）最小化表空间冲突； （5）将数据字典分离。 二、充分利用系统全局区域 系统全局区域是数据库平台的心脏，如Oracle数据库的SGA（SYSTEM GLOBAL AREA) 。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区（data block buffer cache）是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块（表、索引、簇等），因此采用least recently used (LRU，最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU 算法管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置，可以大大加快数据查询速度，一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中，只有那些不怎么频繁使用的数据，才从磁盘读取，这样就可以大大提高内存区的命中率。 三、规范与反规范设计数据库
SQL语句调优 1. SQL语句中IN包含的值不应过多 MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用between 就不要用in 了；再或者使用连接来替换。 2. SELECT语句务必指明字段名称 SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io、内存、网络带宽）；增加了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。 3. 当只需要一条数据的时候，使用limit 1 这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型 4. 如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序 5. 如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果
6. 区分in和exists，not in和not exists ?select * from表A where id in (select id from表B) 上面sql语句相当于： ?select * from表A where exists(select * from表B where表B.id=表A.id)区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以IN 适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。 关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的sql语句？ 原sql语句： ?select colname … from A表where a.id not in (select b.id from B表) 高效的sql语句： ?select colname … from A表Left join B表on where a.id = b.id where b.id is null 7. 分段查询
1、一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ？ (1)如果表的类型是MyISAM，那么是18 因为MyISAM表会把自增主键的最大ID记录到数据文件里，重启MySQL自增主键的最大ID也不会丢失 （2）如果表的类型是InnoDB，那么是15 InnoDB表只是把自增主键的最大ID记录到内存中，所以重启数据库或者是对表进行OPTIMIZE操作，都会导致最大ID丢失 2、Mysql的技术特点是什么？ Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。 3、Heap表是什么？ HEAP表存在于内存中，用于临时高速存储。 BLOB或TEXT字段是不允许的 只能使用比较运算符=，<，>，=>，= < HEAP表不支持AUTO_INCREMENT 索引不可为NULL 4、Mysql服务器默认端口是什么？ Mysql服务器的默认端口是3306。 5、与Oracle相比，Mysql有什么优势？ Mysql是开源软件，随时可用，无需付费。 Mysql是便携式的 带有命令提示符的GUI。 使用Mysql查询浏览器支持管理 6、如何区分FLOAT和DOUBLE？ 以下是FLOAT和DOUBLE的区别： 浮点数以8位精度存储在FLOAT中，并且有四个字节。 浮点数存储在DOUBLE中，精度为18位，有八个字节。 7、区分CHAR_LENGTH和LENGTH？ CHAR_LENGTH是字符数，而LENGTH是字节数。Latin字符的这两个数据是相同的，但是对于Unicode和其他编码，它们是不同的。 8、请简洁描述Mysql中InnoDB支持的四种事务隔离级别名称，以及逐级之间的区别？
SELECT语句的性能调优有时是一个非常耗时的任务，在我看来它遵循帕累托原则。20%的努力很可能会给你带来80%的性能提升，而为了获得另外20%的性能提升你可能需要花费80%的时间。除非你在金星工作，那里的每一天都等于地球上的243天，否则交付期限很有可能使你没有足够的时间来调优SQL查询。 根据我多年编写和运行SQL语句的经验，我开始开发一个检查列表，当我试图提高查询性能时供我参考。在进行查询计划和阅读我使用的数据库文档之前，我会参考其中的内容，数据库文档有时会很复杂。我的检查列表绝对说不上全面或科学，它更像是一个保守计算，但我可以说，遵循这些简单的步骤大部分时间我确实能得到性能提升。检查列表如下。 检查索引 在SQL语句的WHERE和JOIN部分中用到的所有字段上，都应该加上索引。进行这个3分钟SQL性能测试。不管你的成绩如何，一定要阅读那些带有信息的结果。 限制工作数据集的大小 检查那些SELECT语句中用到的表，看看你是否可以应用WHERE子句进行过滤。一个典型的例子是，当表中只有几千行记录时，一个查询能够很好地执行。但随着应用程序的成长，查询慢了下来。解决方案或许非常简单，限制查询来查看当前月的数据即可。 当你的查询语句带有子查询时，注意在子查询的内部语句上使用过滤，而不是在外部语句上。 只选择你需要的字段 额外的字段通常会增加返回数据的纹理，从而导致更多的数据被返回到SQL客户端。另外： •使用带有报告和分析功能的应用程序时，有时报告性能低是因为报告工具必须对收到的、带有详细形式的数据做聚合操作。 •偶尔查询也可能运行地足够快，但你的问题可能是一个网络相关的问题，因为大量的详细数据通过网络发送到报告服务器。 •当使用一个面向列的DBMS时，只有你选择的列会从磁盘读取。在你的查询中包含的列越少，IO开销就越小。 移除不必要的表 移除不必要的表的原因，和移除查询语句中不需要的字段的原因一致。 编写SQL语句是一个过程，通常需要大量编写和测试SQL语句的迭代过程。在开发过程中，你可能将表添加到查询中，而这对于SQL代码返回的数据可能不会有任何影响。一旦SQL运行正确，我发现许多人不会回顾他们的脚本，不会删除那些对最终的返回数据没有任何影响和作用的表。通过移除与那些不必要表的JOINS操作，你减少了大量数据库必须执行的流程。有时，就像移除列一样，你会发现你减少的数据又通过数据库返回来了。 移除外部连接查询 这说起来容易做起来难，它取决于改变表的内容有多大的影响。一个解决办法是通过在两个表的行中放置占位符来删除OUTER JOINS操作。假设你有以下的表，它们通过定义OUTER JOINS来确保返回所有的数据： customer_idcustomer_name 1John Doe 2Mary Jane 3Peter Pan 4Joe Soap
一、实验目的 1.熟悉查询查询处理的过程； 2.掌握查询优化的概念，理解查询优化的必要性； 3.了解数据库的查询计划； 4.掌握查询代价的分析方法，并且能通过配置参数或者修改SQL语句来降低 查询代价。 二、实验环境 SQL Server 三、实验学时 2学时 四、实验要求 1）求选修了00002号课程的学生姓名。用SQL表达： SELECT Student.Sname FROM Student，SC WHERE Student.Sno=SC.Sno AND https://www.doczj.com/doc/706317968.html,o=‘00002’ 2）三种实现方法： Q1=πSname(σStudent.Sno=SC.Sno∧https://www.doczj.com/doc/706317968.html,o='2' (Student×SC)) Q2=πSname(σhttps://www.doczj.com/doc/706317968.html,o='2' (Student SC)) Q3=πSname(Student σhttps://www.doczj.com/doc/706317968.html,o='2'(SC)) 3）要求：本实验旨在说明查询优化的必要性，只要求把法一Q1与法二Q2和法三 Q3比较，从而说明查询优化的重要性 五、实验内容及步骤 （一）实验数据的准备 -- 1.创建数据库 create database stu_optimization ON ( NAME = stu_opti, FILENAME = 'E:\stu_opti\stu_opti.mdf', SIZE = 100, MAXSIZE = 500, FILEGROWTH = 10 ) LOG ON ( NAME = 'stu_opti_log', FILENAME = 'E:\stu_opti\stu_opti_log.ldf', SIZE = 50MB,
SQLServer性能优化工具 数据和工作负荷示例 使用下例说明 SQL Server 性能工具的使用。首先创建下表。 create table testtable (nkey1 int identity, col2 char(300) default 'abc', ckey1 char(1)) 接下来，在这个表中填充 10,000 行测试数据。可以为列 nkey1 中所填充的数据创建非聚集索引。可以为列 ckey1 中的数据创建聚集索引，col2 中的数据仅仅是填充内容，将每一行增加 300 字节。 declare @counter int set @counter = 1 while (@counter <= 2000) begin insert testtable (ckey1) values ('a') insert testtable (ckey1) values ('b') insert testtable (ckey1) values ('c')
insert testtable (ckey1) values ('d') insert testtable (ckey1) values ('e') set @counter = @counter + 1 end 数据库服务器将进行下面的两个查询： select ckey1,col2 from testtable where ckey1 = 'a' select nkey1,col2 from testtable where nkey1 = 5000 Profiler SQL Server Profiler 记录数据库服务器中所发生活动的详细信息。可以配置 Profiler 以便用大量的可配置性能信息监视并记录在 SQL Server 中执行查询的一个或多个用户。可在 Profiler 中记录的性能信息有：I/O 统计信息、CPU 统计信息、锁定请求、T-SQL 和 RPC 统计信息、索引和表扫描、警告和引发的错误、数据库对象的创建/除去、连接/断开、存储过程操作、游标操作等等。有关 SQL Profiler 可记录的全部信息，请在SQL Server Books Online 中搜索字符串“Profiler”。 将 Profiler 信息装载到 .trc 文件中以便用于 Index Tuning Wizard 中 Profiler 和 Index Tuning Wizard 是强大的工具组合，以帮助数
ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ数据查询的优化方法聂文燕 摘要：SQLServer是一种功能强大的数据库管理系统，许多数据库应用系统都是以它作为后台数据库。本文在分析影响SQLSERVER数据查询效率的因素的基础上，提出了几种优化数据查询的方法。 关键词：SQLServer，数据，查询，优化 一、引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统，它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案，为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前，许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难，但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践，由于初期的数据库中表的记录数比较少，性能不会有太大问题，但数据积累到一定程度，达到数百万甚至上千万条，全面扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。如果用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟。而且我们知道，目前数据库系统应用中，查询操作占了绝大多数，查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 二、影响查询效率的因素 SQLServer处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给SQLServer的查询优化器，查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接，并生成若干执行计划，然后通过分析执行开销来评估每个执行计划，从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。所以，SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种：1．没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构，使用索引的目的是避免全表扫描，减少磁盘I/O，以加快查询速度。 2．没有创建计算列导致查询不优化。 3．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）。 4．返回了不必要的行和列。 5．查询语句不好，没有优化。其中包括：查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 三、SQLServer数据查询优化方法 3.1建立合适的索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快速访问。事实上，没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。索引的使用要恰到好处，其使用原则有： (1)对于基本表，不宜建立过多的索引； (2)对于那些查询频度高，实时性要求高的数据一定要建立索引，而对于其他的数据不考虑建立索引； (3)在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引； (4)在频繁进行排序或分组（即进行groupby或orderby操作）的列上建立索引；
数据库常用的SQL语句及应用实例 一、数据库常用命令 Select ——从数据库对象中检索行 update ——修改现有数据 delete ——删除表中的行 drop ——删除数据库中的表 sp_who ——获取数据库当前活动用户的连接信息 sp_help ——获取当前数据库中的数据库对象信息 sp_helpdb ——获取数据库的相关信息（数据库名、总空间、剩余空间、设备使用情况、数据库选项等） sp_helpdevice ——获取数据库设备信息（设备名、物理路径、大小等） kill ——杀数据库连接 sp_monitor ——获取数据库服务器从上次运行sp_monitor以来的CPU、IO等统计信息 sp_dboption ——查看或设置数据选型 sp_configure ——查看或设置数据库配置信息 sp_spaceused ——查看数据库中某个表的记录数和占用的存储空间 select name from sysobjects where type="U" order by name ——可以查出当前数据库中的所有表名，条件中的"U"表示用户表，其它的"P"表示存储过程，"TR"表示触发器，"V"表示视图，"R"表示规则 select @@version ——从数据库中获取当前使用数据库的版本号 sp_configure "memory Use" ——观察数据库内内存的分配情况 select * from ManaClerk ——查询密码 truncate table HisData1 ——清除数据空间 二、数据库参数调整语句 use master go sp_configure "disable character set conversion",1 go sp_configure 'max memory',320000 go sp_configure 'number of locks',30000 go sp_configure 'number of user connections',200 go sp_configure 'number of devices',50 go sp_configure 'procedure cache size',25000 go sp_configure 'max online engines', 1 go sp_cacheconfig 'default data cache','200M' go
数据库优化查询计划的方法 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。 在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。 分析问题 许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。
一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化 处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优 化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此所写语句的优劣至关重要。下面重点说明改善查询计划的解决方案。 解决问题 下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如