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SQLServer数据库查询与优化第一章：SQLServer数据库查询基础SQLServer是一种关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用系统中。
数据库查询是其中最核心的功能之一，通过查询可以从数据库中获取所需的数据。
本章将介绍SQLServer数据库查询的基础知识。
1.1 查询语句结构SQLServer的查询语句通常由SELECT、FROM和WHERE子句组成。
SELECT子句用于指定要查询的字段，FROM子句用于指定要查询的表格，WHERE子句用于指定查询条件。
1.2 常见的查询操作SQLServer提供了多种查询操作符，如等于(=)、不等于(<>)、大于(>)、小于(<)、大于等于(>=)、小于等于(<=)等。
通过这些操作符可以实现复杂的查询逻辑。
1.3 使用聚合函数进行查询SQLServer提供了一系列聚合函数，如SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN等，可以对查询结果进行统计汇总。
这些函数通常与GROUP BY子句配合使用，用于按照指定的字段进行分组统计。
第二章：SQLServer数据库查询性能优化SQLServer数据库查询的性能对于应用系统的稳定性和响应速度至关重要。
本章将介绍一些常见的SQLServer数据库查询性能优化技巧。
2.1 创建适当的索引索引是提高查询性能的重要手段之一，可以加快查询的速度。
在设计数据库表时，需要根据实际查询需求创建适当的索引。
常用的索引类型有聚簇索引和非聚簇索引。
2.2 避免使用SELECT *语句SELECT *语句会查询所有字段，包括不需要的字段，这样会增加数据库的负载，降低查询效率。
最好明确指定需要的字段，避免不必要的数据传输和处理。
2.3 减少子查询的使用子查询是一种嵌套在主查询中的查询，它通常会导致查询性能下降。
可以考虑使用联接查询或者临时表来替代子查询，从而提高查询效率。
2.4 合理使用索引提示和查询优化器SQLServer的查询优化器可以根据查询语句和数据库的统计信息选择最佳的执行计划。
sqlsqerver语句优化方法SQL Server是一种关系型数据库管理系统，可以使用SQL语句对数据进行操作和管理。
优化SQL Server语句可以提高查询和操作数据的效率，使得系统更加高效稳定。
下面列举了10个优化SQL Server语句的方法：1. 使用索引：在查询频繁的列上创建索引，可以加快查询速度。
但是要注意不要过度索引，否则会影响插入和更新操作的性能。
2. 避免使用SELECT *：只选择需要的列，避免不必要的数据传输和处理，提高查询效率。
3. 使用JOIN替代子查询：在进行关联查询时，使用JOIN操作比子查询更高效。
尽量避免在WHERE子句中使用子查询。
4. 使用EXISTS替代IN：在查询中使用EXISTS操作比IN操作更高效。
因为EXISTS只需要找到一个匹配的行就停止了，而IN需要对所有的值进行匹配。
5. 使用UNION替代UNION ALL：如果对多个表进行合并查询时，如果不需要去重，则使用UNION ALL操作比UNION操作更高效。
6. 使用TRUNCATE TABLE替代DELETE：如果要删除表中的所有数据，使用TRUNCATE TABLE操作比DELETE操作更高效。
因为TRUNCATE TABLE不会像DELETE一样逐行删除，而是直接删除整个表的数据。
7. 使用分页查询：在需要分页显示查询结果时，使用OFFSET和FETCH NEXT操作代替传统的使用ROW_NUMBER进行分页查询。
这样可以减少查询的数据量，提高效率。
8. 避免使用CURSOR：使用游标(CURSOR)会增加数据库的负载，降低查询效率。
如果可能的话，应该尽量避免使用游标。
9. 使用参数化查询：使用参数化查询可以减少SQL注入的风险，同时也可以提高查询的效率。
因为参数化查询会对SQL语句进行预编译，可以复用执行计划。
10. 定期维护数据库：定期清理过期数据、重建索引、更新统计信息等维护操作可以提高数据库的性能。
关于SQLSERVER高并发解决方案在现代数据驱动的应用程序中，高并发性是一个常见的挑战。
高并发指的是系统同时有许多用户在相同或类似的时间下对数据库进行读写操作。
高并发性可能导致许多问题，包括响应时间延迟、死锁、死活锁以及数据不一致等。
为了解决这些问题，我们需要采取一些措施来提高SQLSERVER的性能和并发能力。
下面是一些SQLSERVER高并发解决方案：1.优化数据库设计：一个优化的数据库结构可以帮助减少锁资源的争夺。
确保表之间的关系和主键/外键约束正确并且合理。
避免使用不必要的联接，尽量使用简单的查询。
2.索引优化：在适当的列上创建索引，可以大大提高查询效率。
然而，太多的索引也会导致性能下降，因此需要权衡创建索引的数量和每个表上索引的列数。
3.正确使用事务：事务可以保证数据库的一致性，但是要正确使用事务。
尽量减少事务的长度和范围，避免长时间占用锁资源。
4.合理的并发控制机制：SQLSERVER提供了多种并发控制机制，如锁、事务隔离级别等。
根据应用场景选择适当的并发控制机制，提高系统并发性能。
5.数据分区：将大表进行分区，可以减少表的锁资源争夺，提高查询性能。
分区可以根据时间、地理位置等进行划分。
6. 缓存查询结果：缓存常用查询结果，以避免频繁的查询数据库。
可以使用内存数据库如Redis进行结果缓存。
7.采用读写分离：将读写操作分离，主库负责写入操作，从库负责读取操作。
读写分离可以提高系统的并发能力。
8.利用SQLSERVER的内置性能优化工具：SQLSERVER提供了一些性能优化工具，如查询优化器、索引调整等。
通过使用这些工具，可以提高数据库的性能。
9.使用数据库连接池：数据库连接池可以管理和优化数据库连接，提高应用程序的性能。
连接池可以重用已经建立的连接，从而减少连接数据库的开销。
10.使用分布式数据库：对于高并发的情况，可以考虑使用分布式数据库架构。
分布式数据库可以将数据分布到多个节点上，提高系统的并发能力。
SQLServer数据库中的性能优化技巧随着企业信息化程度的不断提高，数据库已成为重要的企业数据存储和管理平台。
然而，随着数据库中数据量的增长和业务需求的不断变更，数据库性能优化愈发成为一个迫切的问题。
本文将通过探讨SQLServer数据库中的性能优化技巧，为读者解决这一问题提供一定参考价值。
一、透彻的SQLServer架构理解要想有效优化SQLServer数据库性能，首先需要充分理解其架构及其特点。
SQLServer 的架构由表、索引、存储过程、视图、触发器、函数、约束以及数据库模式（schema）等构成。
此外，SQLServer还有两个关键组件：SQLServer实例和SQLServer代理。
SQLServer实例是SQLServer运行环境的一部分，它具有独立的内存和处理能力。
而SQLServer代理则是自动执行作业的一种机制。
深入了解SQLServer架构是性能优化的基础。
二、优化查询语句对SQLServer数据库进行性能优化的第二步是优化查询语句。
查询语句是数据库操作的核心，也是导致性能问题的重要原因。
开发人员在编写查询语句时，应遵循以下几个优化点：1.减少Join的使用Join是SQLServer中最慢的一种查询方式，尽量用Where子句代替Join语句。
2.避免在查询中使用SELECT *SELECT *在数据库中是一种非常低效的查询方式，因为它会扫描所有表格，并提取出每一个列。
指定要查询的列格外重要，应尽量将查询中的选择列数目减至最小。
3.尽早的删选出不需要的记录查询语句中应该尽早地删选出不需要的记录，可以通过将这些条件放在Where子句中实现。
4.避免使用 costly functions在计算列（如使用SUM、AVG、COUNT）时应尽量避免使用高花费的函数，如自联接和复杂的计算等。
5.切勿在查询中使用模糊查询查询语句中尽量不要使用LIKE操作符，因为它会扫描所有的符合特定模式的记录。
SQL Server数据库的优化设计随着互联网的快速发展，大量数据的处理和管理已经成为各行各业必不可少的部分。
作为一种可靠的数据库管理系统，SQL Server在日常工作中发挥着至关重要的作用。
但是，为了更高效地使用数据库，我们需要进行优化设计。
本文将为大家介绍SQL Server数据库的优化设计方法和注意事项。
一、选择合适的存储引擎在SQL Server中，常用的存储引擎有InnoDB、MyISAM、BDB等。
不同的存储引擎适用于不同的场景和需求，因此在数据库的建立和维护过程中，需要选择适合自己的存储引擎。
1. InnoDB存储引擎InnoDB是MySQL最常用的存储引擎之一，也是SQL Server的默认存储引擎。
它支持ACID事务、行级锁定、外键约束、多版本并发控制等特性。
适用于需要高并发和事务支持的场景。
2. MyISAM存储引擎MyISAM存储引擎不支持事务和行级锁定，但是其具有快速的读取速度和高效的空间利用率。
适用于读频繁、写较少的场景。
3. BDB存储引擎BDB存储引擎支持事务、ACID和行级锁定，适用于高并发的OLTP场景。
但是，BDB的写入速度相对较慢，不适合大量的写入操作。
二、合理建立索引索引是提高数据库查询效率的重要手段。
但是，过多或者不合理的索引反而会降低查询效率和数据库性能。
因此，在数据库的优化设计中，必须合理建立索引。
1. 唯一索引唯一索引通常用于表中的主键列和唯一约束列。
每个索引值都必须是唯一的，可以加速数据查找和数据修改的速度。
2. 非唯一索引非唯一索引通常用于需要经常搜索和排序的列或者联合查询的列。
需要注意的是，如果索引的长度设置过长，可能会导致磁盘空间的浪费和查询效率的降低。
因此，在建立非唯一索引时，需要根据实际情况选择适当的长度。
3. 聚集索引聚集索引是对表中所有数据进行物理排序的索引，通常是主键索引。
因此，聚集索引的建立对于表的查询效率和性能有重要影响。
三、适当使用分区表当数据量过大时，为了加速数据的查询和处理，可以使用分区表。
SQLServer数据库性能调优技巧第一章：SQLServer数据库性能调优概述SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，在大型企业和云计算环境中广泛应用。
为了确保数据库的高性能和可靠性，进行数据库性能调优非常重要。
本章将介绍SQLServer数据库性能调优的概念和目标。
1.1 数据库性能调优的概念数据库性能调优是指通过分析和优化数据库的结构、查询、索引、存储和配置等方面的问题，以提高数据库系统的效率和性能。
优化数据库性能可以显著提升数据的访问速度、减少系统响应时间和提高数据库的处理能力。
1.2 数据库性能调优的目标数据库性能调优的主要目标是提高数据库的运行效率和用户的体验，具体目标包括：- 提高数据的访问速度：通过合理的查询优化和索引设计，加快数据的检索速度。
- 减少系统响应时间：通过调整数据库配置、优化SQL 查询和提高硬件性能等措施，缩短系统响应时间。
- 提高数据库的处理能力：通过合理的分区设计、并行处理和负载均衡等措施，提高数据库的并发处理能力。
第二章：SQLServer数据库性能调优基础在进行SQLServer数据库性能调优之前，有几个基础概念需要了解，包括数据库的结构、查询执行计划和索引等。
2.1 数据库的结构SQLServer数据库由多个表组成，每个表由多个行和列组成。
表有一定的关系，通过主键和外键来建立关联。
了解数据库的结构对于进行性能调优非常重要。
2.2 查询执行计划查询执行计划是SQLServer数据库执行查询语句时的执行路径和操作过程的详细描述。
通过分析查询执行计划，可以找到潜在的性能问题，并进行相应的优化。
2.3 索引索引是一种特殊的数据库对象，用于加快查询速度。
常见的索引类型包括聚集索引、非聚集索引和全文索引等。
合理设计索引可以提高查询的性能。
第三章：SQLServer数据库性能调优技巧本章将介绍一些常用的SQLServer数据库性能调优技巧，包括查询优化、索引优化、配置优化和硬件优化等。
SQL Server数据库查询优化的常⽤⽅法总结: 本⽂中，abigale代表查询字符串，ada代表数据表名，alice代表字段名。
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 ada where alice like '%"&abigale&"%'" 改为 sql="select * from ada" rs.filter = "alice like '%"&abigale&"%'" 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(abigale," ") '//得到分割后的数量 sck=UBound(ck) sql="select * ada where" 在⼀个字段中查询 For i = 0 To sck SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _ "alice like '"&ck(i)&"%')" tempJoinWord = " and " Next 在⼆个字段中同时查询 For i = 0 To sck SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _ "alice like '"&ck(i)&"%' or " & _ "alice1 like '"&ck(i)&"%')" tempJoinabigale = " and " Next 技巧三：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。
SQL Server 数据库是一种常见的关系型数据库管理系统，它被广泛应用于企业级应用程序和数据管理系统中。
然而，随着数据库规模的增大和日常操作的复杂性增加，数据库的性能和效率往往成为关注的焦点。
提高SQL Server数据库的效率不仅可以显著改善系统的响应速度和稳定性，也可以节约资源和降低成本。
本文将介绍一些提高SQL Server 数据库效率的方法，帮助管理员和开发人员更好地管理和优化数据库系统。
1. 使用合适的索引索引是数据库中用来加快对表中数据的访问速度的结构，它可以通过创建索引来优化查询的性能。
在SQL Server中，通过对经常进行搜索，排序和过滤的数据列创建合适的索引，可以显著提高查询性能。
定期对索引进行维护和优化也是提高数据库效率的关键步骤。
2. 优化查询语句优化SQL查询语句对于提高数据库效率至关重要。
在编写查询语句时，应避免使用全表扫描，尽量减少数据量，避免使用不必要的连接和子查询，合理使用排序和分组等操作，以及避免使用模糊查询和通配符查询等低效操作。
3. 定期备份和恢复定期备份数据库是保障数据库安全的重要手段，同时备份还能够减少数据库维护的风险。
在备份时，管理员应该选择合适的备份策略，并对备份文件进行存储和管理，以确保数据库在出现故障或灾难时能够快速恢复。
4. 使用存储过程和触发器存储过程和触发器是SQL Server中重要的数据库对象，它们可以提高数据库的安全性和可维护性，同时还能减少网络流量和客户端执行开销，提高数据库的效率。
在编写存储过程和触发器时，应遵循一些最佳实践，如避免多次嵌套存储过程和触发器，减少对数据库的锁定和阻塞。
5. 使用物理分区技术SQL Server支持对数据表进行物理分区，这可以帮助管理员更好地管理数据，并根据需求对数据进行调优。
通过物理分区，可以提高查询和数据加载的性能，同时也方便了数据备份和恢复。
总结通过上述方法，可以显著提高SQL Server数据库的性能和效率，使其能够更好地满足企业应用程序和数据管理系统的需求。
SQLServer数据库性能优化的方法SQL Server数据库是在应用程序开发中广泛使用的一种数据库管理系统，它提供了可靠、安全、高效的数据存储和处理功能，因此在插入、更新和查询数据等操作中扮演着非常重要的角色。
随着数据量不断增加，数据库的性能也成为应用程序开发中必须考虑的重要问题，因此本文将介绍SQL Server数据库性能优化的方法，帮助大家更好地利用SQL Server数据库。
一、SQL Server数据库性能优化的重要性SQL Server数据库性能的优化是保证应用程序稳定性和可靠性的重要因素之一，好的数据库性能能够提升应用程序的响应速度，减少因数据库操作导致的错误和故障，从而缩短用户等待时间，增加用户体验。
当数据库出现性能瓶颈时，为了能更准确地定位问题，就需要对SQL Server数据库进行全面分析和优化，了解数据库的特点和使用习惯，从而制定合理、可行的优化方案，提升数据库性能。
二、SQL Server数据库性能优化的方法1. 创建索引索引是数据库中的一种重要数据结构，主要用于快速查找表中的数据。
对于经常进行查询和排序的表中的字段，应创建相应的索引，以减少查询时间和加快排序速度。
但是，索引过多也会导致性能下降，因此需要根据业务需求和实际情况合理创建索引。
2. 数据库分区分区是将一个大表按照指定的规则分割成多个独立的存储单元的过程，每个分区在存储上是独立的。
将数据库进行分区可以减少查询的数据量，提高查询速度。
对于数据量较大的表，使用分区可以有效提升数据库的性能。
3. 编写高效的SQL语句合理编写SQL语句是SQL Server数据库性能优化的非常重要的一环。
例如，应尽量避免在查询中使用“*”通配符，只查询必要的字段，因为查询的字段数越少，查询速度就越快；应尽量避免在查询语句中使用函数和子查询，因为这些操作会增加查询的时间。
同时，可以优化SQL语句执行计划，通过统计信息和执行计划进行性能优化。
SQLServer数据库的性能优化随着企业数据量不断增长，数据库系统已经成为企业不可或缺的一部分。
随之而来的问题是，在应对海量数据的同时，如何保证数据库系统的高效运行，以满足业务需要。
而数据库性能优化就是为了解决这一问题而存在的。
但是，由于SQLServer数据库系统具有复杂性和高度的可配置性，使得数据库性能优化成为了非常复杂的工作。
如果我们没有足够的知识与技巧，很容易导致不经意间影响数据库系统的正常工作。
本文将介绍SQLServer数据库性能优化的关键点。
1. 容量规划在数据库性能优化的开始阶段，我们需要明确数据库的容量规划，该规划应该包含这些内容：- 确认数据库的大小和增长趋势；- 选择合适的服务器硬件配置；- 选择合适的存储设备和存储配置；- 确认数据库备份和还原方案。
当确认好这些规划后，我们可以愉快地开启数据库系统的优化之旅了。
2. 关注I/O操作I/O操作是数据库性能优化中最重要的因素之一。
在SQLServer 中，我们需要通过以下几点来关注IO操作：- 确认合适的RAID配置；- 选择合适的磁盘类型；- 确认合适的磁盘块大小。
对于I/O操作的优化，我们可以在两个方面进行，一个是硬件方面，另一个则是SQLServer配置。
硬件方面，我们需要考虑到一下几个方面：- 升级服务器硬件设备；- 将磁盘储存设备升级为SSD硬盘；- 增加内存的容量。
对于SQLServer的配置，则可以通过以下几点进行：- 合适的磁盘和RAID配置；- 合适的max degree of parallelism 配置；- 合适的max server memory配；3. 使用合适的索引在SQLServer中，索引的作用是加速数据查询和数据修改，从而提高整个数据库系统的运行效率。
而在使用索引时，我们需要特别注意这些要素：- 创建索引可以减少IO操作；- 索引优化的关键点是选择合适的包含数据条目最多的列；- 在大型多元素表中使用Clustered Index；- 对于包含大量重复元素的列，可以直接采用非聚集索引。
SQLServer多表查询优化⽅案总结SQL Server多表查询的优化⽅案是本⽂我们主要要介绍的内容，本⽂我们给出了优化⽅案和具体的优化实例，接下来就让我们⼀起来了解⼀下这部分内容。
1.执⾏路径ORACLE的这个功能⼤⼤地提⾼了SQL的执⾏性能并节省了内存的使⽤:我们发现,单表数据的统计⽐多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要⼏⼗秒了.这是因为ORACLE只对简单的表提供⾼速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适⽤于多表连接查询..数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越⼤,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越⼤了.2.选择最有效率的表名顺序(记录少的放在后⾯)ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM⼦句中的表名,因此FROM⼦句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理. 在FROM⼦句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.当ORACLE处理多个表时, 会运⽤排序及合并的⽅式连接它们.⾸先,扫描第⼀个表(FROM⼦句中最后的那个表)并对记录进⾏派序,然后扫描第⼆个表(FROM⼦句中最后第⼆个表),最后将所有从第⼆个表中检索出的记录与第⼀个表中合适记录进⾏合并.例如:表 TAB1 16,384 条记录表 TAB2 1条记录选择TAB2作为基础表 (最好的⽅法)select count(*) from tab1,tab2 执⾏时间0.96秒选择TAB2作为基础表 (不佳的⽅法)select count(*) from tab2,tab1 执⾏时间26.09秒如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引⽤的表.例如: EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集.1. SELECT *2. FROM LOCATION L ,3. CATEGORY C,4. EMP E5. WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20006. AND E.CAT_NO = C.CAT_NO7. AND E.LOCN = L.LOCN将⽐下列SQL更有效率1. SELECT *2. FROM EMP E ,3. LOCATION L ,4. CATEGORY C5. WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO6. AND E.LOCN = L.LOCN7. AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20003.WHERE⼦句中的连接顺序(条件细的放在后⾯)ORACLE采⽤⾃下⽽上的顺序解析WHERE⼦句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最⼤数量记录的条件必须写在WHERE⼦句的末尾.例如:(低效,执⾏时间156.3秒)1. SELECT …2. FROM EMP E3. WHERE SAL > 500004. AND JOB = ‘MANAGER’5. AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP6. WHERE MGR=E.EMPNO);7. (⾼效,执⾏时间10.6秒)8. SELECT …9. FROM EMP E10. WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP11. WHERE MGR=E.EMPNO)12. AND SAL > 5000013. AND JOB = ‘MANAGER’;4.SELECT⼦句中避免使⽤'* '当你想在SELECT⼦句中列出所有的COLUMN时,使⽤动态SQL列引⽤ '*' 是⼀个⽅便的⽅法.不幸的是,这是⼀个⾮常低效的⽅法. 实际上,ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个⼯作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间.5.减少访问数据库的次数当执⾏每条SQL语句时, ORACLE在内部执⾏了许多⼯作: 解析SQL语句, 估算索引的利⽤率, 绑定变量 , 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数 , 就能实际上减少ORACLE的⼯作量.⽅法1 (低效)1. SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE2. FROM EMP3. WHERE EMP_NO = 342;4. SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE5. FROM EMP6. WHERE EMP_NO = 291;⽅法2 (⾼效)1. SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,2. B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE3. FROM EMP A,EMP B4. WHERE A.EMP_NO = 3425. AND B.EMP_NO = 291;6.删除重复记录最⾼效的删除重复记录⽅法 ( 因为使⽤了ROWID)1. DELETE FROM EMP E2. WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)3. FROM EMP X4. WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);7.⽤TRUNCATE替代DELETE当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) ⽤来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执⾏删除命令之前的状况)，⽽当运⽤TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运⾏后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调⽤,执⾏时间也会很短.8.尽量多使⽤COMMIT只要有可能,在程序中尽量多使⽤COMMIT, 这样程序的性能得到提⾼,需求也会因为COMMIT所释放的资源⽽减少:COMMIT所释放的资源:a. 回滚段上⽤于恢复数据的信息.b. 被程序语句获得的锁c. redo log buffer 中的空间d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费(在使⽤COMMIT时必须要注意到事务的完整性,现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼)9.减少对表的查询在含有⼦查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例如：低效：1. SELECT TAB_NAME2. FROM TABLES3. WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME4. FROM TAB_COLUMNS5. WHERE VERSION = 604)6. AND DB_VER= ( SELECT DB_VER7. FROM TAB_COLUMNS8. WHERE VERSION = 604⾼效：1. SELECT TAB_NAME2. FROM TABLES3. WHERE (TAB_NAME,DB_VER)4. = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)5. FROM TAB_COLUMNS6. WHERE VERSION = 604)Update 多个Column 例⼦:低效：1. UPDATE EMP2. SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),3. SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)4. WHERE EMP_DEPT = 0020;⾼效:1. UPDATE EMP2. SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)3. = (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)4. FROM EMP_CATEGORIES)5. WHERE EMP_DEPT = 0020;10.⽤EXISTS替代IN,⽤NOT EXISTS替代NOT IN在许多基于基础表的查询中,为了满⾜⼀个条件,往往需要对另⼀个表进⾏联接.在这种情况下, 使⽤EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提⾼查询的效率.低效:1. SELECT *2. FROM EMP (基础表)3. WHERE EMPNO > 04. AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO5. FROM DEPT6. WHERE LOC = ‘MELB’)⾼效:1. SELECT *2. FROM EMP (基础表)3. WHERE EMPNO > 04. AND EXISTS (SELECT ‘X’5. FROM DEPT6. WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO7. AND LOC = ‘MELB’)(相对来说,⽤NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提⾼效率)在⼦查询中,NOT IN⼦句将执⾏⼀个内部的排序和合并. 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). 为了避免使⽤NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.例如:1. SELECT …2. FROM EMP3. WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO4. FROM DEPT5. WHERE DEPT_CAT='A');为了提⾼效率.改写为:(⽅法⼀: ⾼效)1. SELECT ….2. FROM EMP A,DEPT B3. WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)4. AND B.DEPT_NO IS NULL5. AND B.DEPT_CAT(+) = 'A'(⽅法⼆: 最⾼效)1. SELECT ….2. FROM EMP E3. WHERE NOT EXISTS (SELECT 'X'4. FROM DEPT D5. WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO6. AND DEPT_CAT = 'A');当然,最⾼效率的⽅法是有表关联.直接两表关系对联的速度是最快的!11.识别'低效执⾏'的SQL语句⽤下列SQL⼯具找出低效SQL:1. SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,2. ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,3. ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,4. SQL_TEXT5. FROM V$SQLAREA6. WHERE EXECUTIONS>07. AND BUFFER_GETS > 08. AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.89. ORDER BY 4 DESC;(虽然⽬前各种关于SQL优化的图形化⼯具层出不穷,但是写出⾃⼰的SQL⼯具来解决问题始终是⼀个最好的⽅法)关于SQL Server多表查询优化⽅案的相关知识就介绍到这⾥了，希望本次的介绍能够对您有所收获！。
sql server 常见优化技巧SQL Server 是一种常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量结构化数据。
在使用SQL Server 进行开发和维护数据库时，优化技巧是非常重要的，可以提高数据库的性能和效率。
本文将介绍一些常见的SQL Server 优化技巧，帮助开发人员更好地利用和管理数据库。
1. 索引优化索引是提高 SQL 查询性能的重要手段之一。
在 SQL Server 中，可以使用聚集索引和非聚集索引来优化查询。
聚集索引定义了数据的物理排序顺序，而非聚集索引则提供了对聚集索引或表中数据的快速访问。
为频繁查询的列创建适当的索引，可以显著提高查询性能。
2. 查询优化在编写 SQL 查询语句时，可以采用一些技巧来优化查询性能。
例如，避免使用SELECT * 查询所有列，而是只查询需要的列。
此外，可以使用JOIN 语句来优化多表查询，避免使用子查询和临时表等复杂操作。
3. 分区表当数据库中的表数据量非常大时，可以考虑使用分区表来优化查询性能。
通过将表数据分散存储在不同的分区中，可以减少查询的数据量，提高查询速度。
4. 缓存优化SQL Server 会自动缓存查询的执行计划，以便下次查询时可以直接使用缓存中的执行计划。
可以通过监控缓存的命中率来评估缓存的效果，并使用适当的缓存清除策略来优化缓存性能。
5. 锁定优化在多用户并发访问数据库时，锁定机制是确保数据一致性的重要手段。
但是，过多的锁定操作可能导致性能下降。
可以通过使用合适的锁定级别、合理设置事务隔离级别和减少事务的持续时间等方式来优化锁定性能。
6. 存储过程和触发器优化存储过程和触发器是SQL Server 中常用的数据库对象，可以用于封装和执行复杂的业务逻辑。
在使用存储过程和触发器时，可以遵循一些优化原则，如避免使用动态SQL、减少过多的触发器嵌套等，以提高执行效率。
7. 适当使用数据库维护计划SQL Server 提供了一些数据库维护计划，如备份、索引重建、统计信息更新等。
SQLSerVer优化⼤总结-百万级数据库优化1.对查询进⾏优化，要尽量避免全表扫描，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最好不要给数据库留NULL，尽可能的使⽤ NOT NULL填充数据库.备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使⽤NULL。
不要以为 NULL 不需要空间，⽐如：char(100) 型，在字段建⽴时，空间就固定了，不管是否插⼊值（NULL也包含在内），都是占⽤ 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占⽤空间。
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，如果⼀个字段有索引，⼀个字段没有索引，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 Name = 'admin'可以这样查询：select id from t where num = 10union allselect id from t where Name = 'admin'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)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。
SQLServer的性能优化技巧随着IT技术的快速发展，数据库作为系统的核心组成部分，在各行各业的信息化建设中扮演着至关重要的角色。
作为一种重要的关系型数据库管理系统，SQLServer的性能往往直接影响着系统的运行效率和稳定性。
本文将介绍一些SQLServer的性能优化技巧，供读者参考。
一、使用恰当的数据库引擎SQLServer支持多种不同的数据库引擎，如MyISAM、InnoDB 等。
每一种引擎都有自己的特点和适用范围。
在进行数据建模时，要根据应用场景的需要选择最适合的引擎。
一般来说，InnoDB引擎支持事务、外键以及行级锁等特性，适合于对数据完整性要求比较高的系统；而MyISAM引擎则适合于读写比例较低的系统。
选择恰当的数据库引擎可以提高SQLServer的性能。
二、适当调整缓存参数SQLServer有多种缓存，包括查询缓存、表缓存、索引缓存等等。
合理的调整这些缓存参数，可以提高系统的性能。
其中，查询缓存可以减少重复查询的时间，提高响应速度；表缓存可以满足多次使用同样的查询所需的表缓存需求；索引缓存则可以提供快速的查询性能。
在具体的应用中，需要根据场景和需求选择不同的缓存参数，以达到最优的性能表现。
三、使用合适的索引策略索引是SQLServer中非常重要的性能优化策略。
适当的索引可以提高系统的查询速度和效率。
但是，在使用索引时，需要考虑到索引对插入、修改、删除等操作的影响。
如果索引过多，会导致这些操作的性能下降。
因此，必须在保证查询速度和效率的基础上，综合考虑索引对系统整体运行的影响。
四、合理使用分区技术对于大型的数据库系统，分区技术可以将数据划分为多个小段，降低系统的压力和负载，提高系统的处理速度。
在SQLServer中，可以根据表大小或者数据时间等因素进行分区。
通过使用分区技术，可以实现数据存储和查询的快速响应，同时有效地缓解系统的负载压力。
五、使用恰当的查询语句查询语句在SQLServer中起着至关重要的作用。
SQLServer查询分析及优化方法1.使用正确的索引索引是提高查询性能的关键。
在执行查询之前，需要分析查询语句并确定哪些列需要索引。
一般来说，主键和外键列是首选的索引列。
还可以考虑对经常用于过滤和排序的列创建索引，以加快查询速度。
使用正确的索引可以大大减少查询的成本和响应时间。
2.避免全表扫描全表扫描是指查询没有使用索引，而是扫描整个表进行匹配。
这种操作会消耗大量的资源，尤其是在大型表上。
要避免全表扫描，需要确保查询语句中的列与索引列相匹配，并且使用适当的条件进行过滤。
3.使用适当的JOIN语句在处理多表查询时，使用适当的JOIN语句可以提高查询性能。
INNERJOIN、LEFTJOIN和RIGHTJOIN是常用的JOIN操作，可以根据查询需求选择合适的JOIN类型。
另外，还要确保连接列上有适当的索引。
4.调整数据库的配置参数SQL Server提供了许多配置参数，通过调整这些参数可以优化数据库的性能。
例如，可以增加适当的缓冲区大小，调整最大连接数，增加最大并发查询数等。
通过监视数据库的工作负载和性能需求，并将配置参数调整到合理的范围内，可以提高数据库的性能。
5.使用分区表当处理大型表时，可以考虑将表进行分区，以提高查询性能。
分区表将表数据划分为多个分区，可以根据查询条件只访问特定的分区，从而减少查询的数据量和提高查询速度。
6.避免使用过多的子查询虽然子查询可以帮助实现复杂的查询逻辑，但在一些情况下使用过多的子查询会导致查询性能下降。
尽量使用连接操作替代子查询，并确保查询语句的逻辑简单明了。
7.使用合适的数据类型在设计数据库时，使用合适的数据类型可以提高查询的性能。
例如，对于存储高频率更新的列，可以使用整型数据类型而不是字符类型，因为整型比字符类型更适合用于索引和比较。
8.定期进行数据库维护数据库维护是保证数据库性能的重要步骤。
定期进行数据库备份、日志清理、索引重建和统计信息更新等维护工作，可以提高数据库的性能和稳定性。
SQL Server数据库性能优化SQL Server 数据库是许多组织和企业中最常用的关系型数据库之一。
它被广泛应用于数据存储和管理，但随着数据库规模和负载的增加，性能问题可能出现。
本文将探讨一些 SQL Server 数据库性能优化的策略，并提供一些建议和实践方法来提高数据库性能。
1. 使用适当的索引：索引是优化查询性能的重要因素之一。
通过为常用的查询添加适当的索引，可以提高查询的速度。
然而，索引的设计需要谨慎考虑。
过多或不必要的索引可能会导致额外的存储和维护开销。
在选择索引列时，经常使用用于过滤、排序和连接的列，并避免在频繁更新的列上创建索引。
2. 慎重使用数据库范围的约束：数据库的完整性约束如主键、外键和唯一约束是必要的，但过多或复杂的约束可能会影响性能。
当插入大量数据时，暂时禁用约束可以提高性能，之后再重新启用。
3. 使用合理的数据类型：选择正确的数据类型对于提高数据库的存储效率和查询性能至关重要。
使用合理的数据类型可以节省存储空间，并减少磁盘 I/O 操作的次数。
4. 对查询语句进行优化：优化查询语句是提高数据库性能的重点。
确保使用正确的查询语法，避免在WHERE 子句中进行非索引列的计算，避免重复计算和不必要的 JOIN 操作。
使用EXPLAIN 等工具来分析和调试查询计划，并根据需要更改查询策略。
5. 定期进行数据库维护：进行定期的数据库维护活动可以帮助提高性能。
这包括索引重建、数据库压缩、统计信息更新和日志清理等操作。
定期的数据库备份和恢复测试也是数据库性能优化的重要组成部分。
6. 有效管理数据库日志文件：SQL Server 使用事务日志（或事务日志文件）来记录数据库中发生的更改。
大型事务日志文件可能导致性能下降。
通过定期备份、压缩和定期清理事务日志文件，可以最大程度地减少数据库维护操作对性能的影响。
7. 并行处理和资源管理：将适当的操作并发处理可以提高查询性能。
有效管理系统资源，如 CPU、内存和磁盘 I/O，可以防止资源竞争和瓶颈。
SQL Server数据库优化方案汇总50种方法优化SQL Server1、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。
