oracle百万数据优化
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千里之行,始于足下。
oracle优化方案Oracle优化方案Oracle数据库是当今企业界最受欢迎的关系型数据库管理系统之一。
但是,随着数据量的不断增加和业务需求的不断增长,数据库的性能问题也会逐渐变得突出。
因此,对Oracle数据库进行优化是提高系统性能和运行效率的关键。
本文将介绍几个常见的Oracle数据库优化方案,帮助您更好地管理和优化您的数据库环境。
1. 索引优化索引是提高查询性能的关键。
可以通过以下几个方面对索引进行优化:(1)合理选择索引类型:根据查询的特点和数据分布选择合适的索引类型,如B-tree索引、位图索引等。
(2)避免过多的索引:过多的索引会增加数据插入、更新和删除的成本,并降低查询性能。
只保留必要的索引,可以有效提高性能。
(3)定期重建和重新组织索引:定期重建和重新组织索引可以提高索引的查询效率,减少碎片和冗余。
2. SQL优化SQL语句是Oracle数据库的核心,对SQL进行优化可以显著提高数据库的性能。
以下是一些SQL优化的建议:第1页/共3页锲而不舍,金石可镂。
(1)优化查询语句:避免使用不必要的子查询,尽量使用连接查询代替子查询,减少查询次数。
同时,避免使用全表扫描,可以通过创建合适的索引来提高查询效率。
(2)避免使用不必要的OR运算符:OR运算符的查询效率较低,应尽量避免使用。
可以通过使用UNION或UNION ALL运算符代替OR运算符来提高性能。
(3)避免使用ORDER BY和GROUP BY子句:ORDER BY和GROUP BY子句会造成排序和分组操作,对于大数据集来说是非常耗时的。
如果可能,可以考虑使用其他方式来实现相同的功能。
3. 系统资源优化合理配置和管理系统资源是确保数据库运行稳定和高效的重要因素。
以下是一些建议:(1)合理分配内存:根据系统和数据库的实际需求,合理分配内存资源。
调整SGA(System Global Area)区域的大小,确保适当的内存分配给缓冲池和共享池。
千里之行,始于足下。
oracle优化方法总结Oracle优化是提高数据库性能和响应能力的重要步骤。
本文总结了一些常见的Oracle优化方法。
1. 使用索引:索引是提高查询性能的主要方法。
通过在表中创建适当的索引,可以加快查询速度,并减少数据访问的开销。
但是要注意不要过度使用索引,因为过多的索引会增加写操作的开销。
2. 优化查询语句:查询语句的效率直接影响数据库的性能。
可以通过合理地编写查询语句来提高性能。
例如,使用JOIN来替代子查询,尽量避免使用通配符查询,使用LIMIT来限制结果集的大小等。
3. 优化表结构:表的设计和结构对数据库的性能也有很大的影响。
合理的表设计可以减少数据冗余和不必要的数据存储,提高查询速度。
例如,适当地使用主键、外键和约束,避免过多的数据类型和字段等。
4. 优化数据库参数设置:Oracle有很多参数可以用来调整数据库的性能。
根据具体的应用场景和需求,可以根据情况调整参数的值。
例如,调整SGA和PGA的大小,设置合适的缓冲区大小,调整日志写入方式等。
5. 使用分区表:当表的数据量很大时,可以考虑将表分成多个分区。
分区表可以加速查询和维护操作,提高数据库的性能。
可以按照时间、地域、业务等来进行分区。
6. 优化存储管理:Oracle提供了多种存储管理选项,如表空间和数据文件管理。
合理地分配存储空间和管理数据文件可以提高数据库的性能。
例如,定期清理无用的数据文件,使用自动扩展表空间等。
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7. 数据压缩:对于大量重复数据或者冷数据,可以考虑使用Oracle的数据压缩功能。
数据压缩可以减少磁盘空间的使用,提高IO性能。
8. 使用并行处理:对于大型计算或者批处理任务,可以考虑使用Oracle的并行处理功能。
并行处理可以将任务分成多个子任务,并行执行,提高处理能力和效率。
9. 数据库分区:对于大型数据库,可以考虑将数据库分成多个独立的分区。
数据库分区可以提高数据的并行处理能力,减少锁竞争和冲突,提高数据库的性能。
Oracle数据库优化方案早上刚坐在办公桌前,一杯咖啡还没来得及品尝,大脑就已经开始飞速运转。
十年的方案写作经验告诉我,Oracle数据库优化方案要从哪儿开始着手。
得理清楚思路,把那些纷繁复杂的想法一股脑儿倒出来。
一、需求分析优化数据库,得明白业务需求。
这就像医生看病,不了解病情,怎能对症下药?咱们得先了解业务流程,找出瓶颈所在。
比如,有些业务操作频繁,但数据查询速度慢,这就需要优化查询语句和索引。
二、硬件检查硬件是数据库的基础,就像房子的地基。
如果地基不牢,房子怎能稳固?咱们得检查一下服务器硬件配置,看看CPU、内存、硬盘等是否满足数据库运行需求。
如果硬件不够强大,升级硬件是第一步。
三、数据库参数调整数据库参数就像一个人的基因,决定着数据库的性能。
有些参数可能默认设置并不适合实际业务需求。
这时候,咱们就得调整参数,让数据库发挥出最佳性能。
1.缓存参数缓存是数据库性能的关键。
合理设置缓存大小,可以让数据在内存中快速读取,减少磁盘I/O操作。
比如,SGA、PGA等缓存参数,要根据业务需求和硬件配置进行调整。
2.线程参数线程是数据库的并行处理能力。
合理设置线程数,可以让数据库在多核CPU上发挥出更高的性能。
但线程数也不是越多越好,过多会导致上下文切换频繁,降低性能。
四、索引优化索引是数据库的加速器。
合理的索引可以让查询速度飞快,但过多或不当的索引反而会降低性能。
咱们得对索引进行优化:1.删除无效索引有时候,一些索引长时间没有使用,或者业务逻辑发生变化,这些索引就成了负担。
删除这些无效索引,可以减少数据库维护成本。
2.重建索引随着数据量的增加,索引会逐渐碎片化,影响查询性能。
定期重建索引,可以让索引保持高效。
五、查询优化查询优化是数据库优化的重头戏。
有时候,一个简单的查询语句,就能让数据库性能翻倍。
1.重写查询语句有些查询语句可能过于复杂,导致执行计划不佳。
我们可以通过重写查询语句,简化逻辑,提高查询效率。
千里之行,始于足下。
Oracle数据库参数优化Oracle数据库参数优化是指通过调整数据库的配置参数,提高数据库的性能和稳定性。
下面是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧:1. SGA参数优化:- 调整sga_target参数以控制SGA的大小。
SGA包括数据库缓冲区、共享池、重做日志缓冲区等,适当调整SGA的大小可以减少IO操作,提高数据库性能。
- 调整db_cache_size参数以增大数据库缓冲区的大小,提高数据块的访问速度。
- 调整shared_pool_size参数以增大共享池的大小,提高SQL语句的解析和执行效率。
2. PGA参数优化:- 调整pga_aggregate_target参数以控制PGA的大小。
PGA是用于处理SQL查询和排序的内存区域,适当调整PGA的大小可以减少磁盘IO操作,提高查询和排序的性能。
3. Redo日志参数优化:- 调整log_buffer参数以增大重做日志缓冲区的大小,减少频繁的重做日志刷新操作,提高数据库的写入性能。
- 调整log_checkpoint_timeout参数以控制重做日志刷新的频率,避免过于频繁的刷新。
4. 并行处理参数优化:- 调整parallel_max_servers参数以增大并行处理的资源限制,提高并行查询和并行DML操作的性能。
第1页/共2页锲而不舍,金石可镂。
- 调整parallel_min_servers参数以设置最小的并行处理资源数,避免并行操作的启动延迟。
5. SQL优化:- 使用合适的索引和优化的SQL语句,优化查询的执行计划。
- 使用绑定变量而不是直接将参数传递到SQL语句中,避免SQL重解析,提高性能。
6. 服务器参数优化:- 调整processes参数以增加数据库的并发连接数。
- 调整sessions参数以控制数据库的最大会话数。
- 调整open_cursors参数以增大打开游标的数量,避免游标溢出。
以上是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧,但具体的优化策略需要根据实际情况进行调整,可以参考Oracle官方文档和专业的DBA建议。
Oracle数据库优化思路在当今大数据时代,数据库优化不仅对于企业的运营重要,也对提升用户体验和系统性能至关重要。
Oracle数据库作为一款功能强大的关系型数据库管理系统,提供了多种优化手段和策略,以下是一些Oracle数据库优化的思路。
一、合理的物理设计1. 表和索引的设计:合理设计数据库表结构,使用恰当的数据类型和长度,将字段划分为彼此独立的表,避免数据冗余和重复。
同时,使用适当的索引来加快查询速度,避免全表扫描。
2. 磁盘和文件组织:通过合理配置数据文件和表空间,将热点数据分散在不同的磁盘上,并进行良好的分区设计,以提高数据的存取效率。
3. 存储参数的调整:根据实际需求和硬件资源,调整数据库的存储参数,包括块大小、缓冲区大小、日志文件大小等,以最大限度地减少I/O操作,提高数据库性能。
二、查询优化1. SQL语句的优化:优化复杂查询和连接查询,避免使用SELECT *,只选取需要的字段;使用合适的查询条件和索引,避免全表扫描;避免使用嵌套子查询,使用EXISTS或IN等更高效的方式。
2. 统计信息的收集:定期收集并更新表和索引的统计信息,让优化器能够生成更优化的执行计划,提高查询性能。
3. 使用HINT来指导优化器:当优化器的自动选择不符合实际情况时,可以使用HINT来指导优化器选择更优化的执行计划。
三、索引优化1. 合理创建和使用索引:根据查询的特点和频率,创建合适的索引,以加快查询速度。
但索引的创建也需要权衡考虑,过多或者不合理的索引可能会导致更新和插入操作变慢。
2. 对索引进行监控和调整:定期检查数据库的索引使用情况和性能,通过索引重建或删除来优化索引的使用效果。
四、内存管理与性能优化1. SGA和PGA的调整:对于大型数据库,适当调整共享内存区域(SGA)和私有内存区域(PGA)的大小,以提高内存使用效率,减少I/O操作。
2. 合理设置数据库缓存:合理设置数据库缓存区域,包括数据缓冲区、重做日志缓冲区和共享池等,以减少磁盘I/O操作,提高数据库的性能。
Oracle百万数据查询优化技巧三十则Oracle百万数据查询优化技巧三十则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=03.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=10union allselect id from t where num=205.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 36.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。
Oracle数据库优化与调优Oracle是目前市场上应用最广泛的数据库管理系统之一,而随着业务量的不断增长和数据量的持续膨胀,如何优化和调优Oracle数据库的性能已成为企业数据管理领域必须面对的问题。
本文将就Oracle数据库的优化调优进行详细阐述,帮助读者更好地了解Oracle数据库优化与调优的方法和技巧。
一、Oracle数据库优化1.硬件优化硬件优化是Oracle数据库优化的重要方面,可以通过增加机器内存、扩展硬盘空间、提高网络速度等方式来优化硬件资源。
Oracle数据库安装时需要设置多个参数,包括内存参数、网络参数和磁盘IO参数等。
根据具体的硬件配置和业务需求,可以适当调整这些参数。
2.数据库结构优化数据库结构优化可以提高Oracle数据库的查询效率。
常见的数据库结构优化包括创建索引、分区表、视图和物化视图等。
其中,索引可以加速查询,分区表可以减少查询时间,视图和物化视图可以避免重复计算,从而提高Oracle数据库的性能。
3.SQL语句优化SQL语句优化是优化Oracle数据库性能的关键。
在设计SQL语句时,应该尽量避免使用不必要的关联查询和子查询,同时要避免使用通配符查询。
可以使用SQL Trace和Explain Plan等工具来评估SQL语句的性能,并根据评估结果进行调整。
4.Oracle性能监测和故障诊断Oracle性能监测和故障诊断是保障Oracle数据库高性能运行的保障。
Oracle Enterprise Manager和Grid Control是监测、管理和诊断Oracle 数据库的常见工具,可以监测各种Oracle数据库的性能指标、诊断故障和进行自动管理。
5.数据库升级和迁移随着业务的不断扩展,数据量也会不断增加,因此数据库升级和迁移已成为Oracle数据库运维中不可或缺的环节。
在进行数据库升级和迁移时,需要先做好充分的准备工作,包括备份数据、检查硬件和网络环境等。
同时,也需要在升级和迁移过程中,严格遵循相关安全规范,确保数据的完整性和可靠性。
常见Oracle数据库优化策略与方法
Oracle数据库优化是提高数据库性能的关键步骤,可以采取多种策略。
以下是一些常见的Oracle数据库优化策略:
1.硬件优化:这是最基本的优化方式。
通过升级硬件,比如增加RAM、使用
更快的磁盘、使用更强大的CPU等,可以极大地提升Oracle数据库的性能。
2.网络优化:通过优化网络连接,减少网络延迟,可以提高远程查询的效率。
3.查询优化:对SQL查询进行优化,使其更快地执行。
这包括使用更有效的
查询计划,减少全表扫描,以及使用索引等。
4.表分区:对大表进行分区可以提高查询效率。
分区可以将一个大表分成多
个小表,每个小表可以单独存储和查询。
5.数据库参数优化:调整Oracle数据库的参数设置,使其适应工作负载,可
以提高性能。
例如,调整内存分配,可以提升缓存性能。
6.数据库设计优化:例如,规范化可以减少数据冗余,而反规范化则可以提
升查询性能。
7.索引优化:创建和维护索引是提高查询性能的重要手段。
但过多的索引可
能会降低写操作的性能,因此需要权衡。
8.并行处理:对于大型查询和批量操作,可以使用并行处理来提高性能。
9.日志文件优化:适当调整日志文件的配置,可以提高恢复速度和性能。
10.监控和调优:使用Oracle提供的工具和技术监控数据库性能,定期进行性
能检查和调优。
请注意,这些策略并非一成不变,需要根据实际情况进行调整。
在进行优化时,务必先备份数据和配置,以防万一。
千里之行,始于足下。
大型ORACLE数据库优化设计方案大型ORACLE数据库的优化设计方案可以包括以下几个方面:1. 硬件优化:选择高性能的服务器硬件,包括处理器、内存、硬盘等,以保证数据库有足够的计算和存储资源。
另外,可以考虑使用专用存储设备或RAID技术来提升存储性能。
2. 数据库结构优化:对数据库的表结构进行优化,包括对表的分区设计、索引优化、字段设计等。
分区可以提高查询性能,索引可以加速查询,字段设计可以减少存储空间和提升查询性能。
3. SQL语句优化:通过对查询语句的优化,提升数据库的查询性能。
可以使用explain plan和自动跟踪功能来分析查询语句的执行计划,并根据需要进行索引、表分区等方面的调整,以提升查询性能。
4. 内存管理优化:通过调整数据库的内存管理参数,如SGA和PGA大小,以及内存分配和缓存机制等,提升数据库的性能。
可以根据实际的负载进行调整,保证数据库能够充分利用内存资源,并减少磁盘IO操作。
5. 并发控制优化:通过设置并发控制参数,如数据库的事务隔离级别、锁机制等,提升数据库的并发性能。
可以根据实际的并发负载进行调整,减少锁竞争和死锁等问题,提升数据库的并发性能。
6. 数据备份和恢复优化:建立合理的备份和恢复策略,包括全量备份、增量备份、日志备份等,并进行定期的验证和测试,以保证数据的可靠性和恢复性。
可以使用RMAN等工具来简化备份和恢复过程,并提升性能。
第1页/共2页锲而不舍,金石可镂。
7. 系统监控和性能调优:建立完善的系统监控机制,包括对数据库的性能指标、查询执行情况、资源利用情况等进行实时监控,并及时进行性能调优。
可以使用AWR和ADDM等工具来进行性能分析和优化建议。
总之,针对大型ORACLE数据库的优化设计方案需要综合考虑硬件、数据库结构、SQL语句、内存管理、并发控制、备份和恢复以及系统监控等方面的优化措施,以提升数据库的性能和可靠性。
千里之行,始于足下。
oracle优化原则和方法以下是 Oracle 数据库优化的一些常用原则和方法:1. 设计良好的数据模型:良好的数据模型可以提高查询效率和数据存储的优化。
正确地选择适当的数据类型和大小,避免数据冗余和重复,尽量避免使用过多的空值和复杂的关联查询。
2. 优化 SQL 查询语句:编写高效的 SQL 查询语句可以提高数据库的性能。
使用合适的索引,避免全表扫描和排序操作,减少连接和子查询的使用。
3. 使用合适的索引:索引是提高查询效率的重要手段。
根据查询频率和查询条件,选择合适的列作为索引,并进行适当的索引优化,例如使用覆盖索引,避免过多的索引维护等。
4. 适当分区和分表:对于大型数据库,可以考虑使用分区表或分表来提高查询和维护的效率。
根据查询频率和数据访问模式,合理划分分区和分表的范围,并使用合适的分区键或分表方式。
5. 避免过度归档:归档是 Oracle 数据库的重要特性,但过度归档会增加数据库的存储需求和维护成本。
根据实际需求和存储能力,合理设置归档策略,避免无谓的归档操作。
6. 配置适当的内存和磁盘资源:合理配置数据库的内存和磁盘资源对于提高性能非常重要。
增加 SGA(System Global Area)和 PGA(Program Global Area)的大小,以减少物理 IO 的次数;使用高速磁盘和 RAID 阵列来提高数据的存取速度。
第1页/共2页锲而不舍,金石可镂。
7. 使用合适的数据库连接方式:合理选择数据库连接方式可以提高数据库的并发性和可用性。
使用连接池和并发控制手段,避免过多的连接和死锁等问题。
8. 定期维护和监控数据库:定期进行数据库的维护和监控非常重要,包括执行备份和恢复、清理过期数据、数据库优化等操作。
监控数据库的性能和健康状况,及时发现和解决问题,保证数据库的稳定和可靠运行。
9. 使用适当的数据库调优工具:Oracle 提供了一系列的数据库调优工具和性能监控工具,可以辅助进行数据库的优化工作。
Oracle 百万数据查询优化技巧三十则
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nul 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 wh ere num=20
5. in 和not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:s elect 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 '%a bc%' 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 <mailto:num=@num> 可以改为强制查询使用索引:select id from t with(index(索引名)) where nu m=@num <mailto: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 f rom t where substring(name,1,3)='abc'--name 以abc 开头的id sel ect 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%' sel ect 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 fr om 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cluste red
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ch ar/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。
2 2. 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creat e 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_FORW ARD 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。