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 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，大部分达到第三范式，系统会产生较少的列和较多的表，因而减少了数据冗余，也利于性能的提高。
2、合理的冗余
完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的，除非系统特别的小，在规范化设计后，有计划地加入冗余是必要的。
冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段，不同粒度的冗余可以起到不同的作用。
冗余可以是为了编程方便而增加，也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说，冗余数据库可以分散数据库压力，冗余表可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接，提高效率。
3、主键的设计
主键是必要的，SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引，而且在实际应用中，我们往往选择最小的键组合作为主键，所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的，这个在下面索引的叙述。
在有多个键的表，主键的选择也比较重要，一般选择总的长度小的键，小的键的比较速度快，同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。
主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。
4、外键的设计
外键作为数据库对象，很多人认为麻烦而不用，实际上，外键在大部分情况下是很有用的，理由是：
外键是最高效的一致性维护方法，数据库的一致性要求，依次可以用外键、CHECK约束、规则约束、触发器、客户端程序，一般认为，离数据越近的方法效率越高。
谨慎使用级联删除和级联更新，级联删除和级联更新作为SQL SERVER 2000当年的新功能，在2005作了保留，应该有其可用之处。我这里说的谨慎，是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义，功能有点太过强大，使用前必须确定自己已经把握好其功能范围，否则，级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙的被修改或者丢失。从性能看级联删除和级联更新是比其他方法更高效的方法。
5、字段的设计
字段是数据库最基本的单位，其设计对性能的影响是很大的。需要注意如下：
A、数据类型尽量用数字型，数字型的比较比字符型的快很多。
B、数据类型尽量小，这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。
C、尽量不要允许NULL，除非必要，可以用NOT NULL+DEFAULT代替。
D、少用TEXT和IMAGE，二进制字段的读写是比较慢的，而且，读取的方法也不多，大部分情况下最好不用。
E、自增字段要慎用，不利于数据迁移。
6、数据库物理存储和环境的设计
在设计阶段，可以对数据库的物理存储、操作系统环境、网络环境进行必要的设计，使得我们的系统在将来能适应比较多的用户并发和比较大的数据量。
这里需要注意文件组的作用，适用文件组可以有效把I/O操作分散到不同的物理硬盘，提高并发能力。
7、系统设计
整个系统的设计特别是系统结构设计对性能是有很大影响的，对于一般的OLTP系统，可以选择C/S结构、三层的C/S结构等，不同的系统结构其性能的关键也有所不同。
系统设计阶段应该归纳一些业务逻辑放在数据库编程实现，数据库编程包括数据库存储过程、触发器和函数。用数据库编程实现业务逻辑的好处是减少网络流量并可更充分利用数据库的预编译和缓存功能。
8、索引的设计
在设计阶段，可以根据功能和性能的需求进行初步的索引设计，这里需要根据预计的数据量和查询来设计索引，可能与将来实际使用的时候会有所区别。
关于索引的选择，应改主意：
A、根据数据量决定哪些表需要增加索引，数据量小的可以只有主键。
B、根据使用频率决定哪些字段需要建立索引，选择经常作为连接条件、筛选条件、聚合查询、排序的字段作为索引的候选字段。
C、把经常一起出现的字段组合在一起，组成组合索引，组合索引的字段顺序与主键一样，也需要把最常用的字段放在前面，把重复率低的字段放在前面。
D、一个表不要加太多索引，因为索引影响插入和更新的速度。
三、编码阶段
编码阶段是本文的重点，因为在设计确定的情况下，编码的质量几乎决定了整个系统的质量。
编码阶段首先是需要所有程序员有性能意识，也就是在实现功能同时有考虑性能的思想，数据库是能进行集合运算的工具，我们应该尽量的利用这个工具，所谓集合运算实际是批量运算，就是尽量减少在客户端进行大数据量的循环操作，而用SQL语句或者存储过程代替。关于思想和意识，很难说得很清楚，需要在编程过程中来体会。
下面罗列一些编程阶段需要注意的事项：
1、只返回需要的数据
返回数据到客户端至少需要数据库提取数据、网络传输数据、客户端接收数据以及客户端处理数据等环节，如果返回不需要的数据，就会增加服务器、网络和客户端的无效劳动，其害处是显而易见的，避免这类事件需要注意：
A、横向来看，不要写SELECT *的语句，而是选择你需要的字段。
B、纵向来看，合理写WHERE子句，不要写没有WHERE的SQL语句。
C、注意SELECT INTO后的WHERE子句，因为SELECT INTO把数据插入到临时表，这个过程会锁定一些系统表，如果这个WHERE子句返回的数据过多或者速度太慢，会造成系统表长期锁定，诸塞其他进程。
D、对于聚合查询，可以用HAVING子句进一步限定返回的行。
2、尽量少做重复的工作
这一点和上一点的目的是一样的，就是尽量减少无效工作，但是这一点的侧重点在客户端程序，需要注意的如下：
A、控制同一语句的多次执行，特别是一些基础数据的多次执行是很多程序员很少注意的。
B、减少多次的数据转换，也许需要数据转换是设计的问题，但是减少次数是程序员可以做到的。
C、杜绝不必要的子查询和连接表，子查询在执行计划一般解释成外连接，多余的连接表带来额外的开销。
D、合并对同一表同一条件的多次UPDATE，比如
EMPLOYEE SET FNAME=’HAIWER’ WHERE EMP_ID=’ VPA30890F’
EMPLOYEE SET LNAME=’YANG’ WHERE EMP_ID=’ VPA30890F’
.这两个语句应该合并成以下一个语句
EMPLOYEE SET FNAME=’HAIWER’,LNAME=’YANG’
EMP_ID=’ VPA30890F’
E、 UPDATE操作不要拆成DELETE操作+INSERT操作的形式，虽然功能相同，但是性能差别是很大的。
F、不要写一些没有意义的查询，比如
SELECT * FROM EMPLOYEE WHERE 1=2
3、注意事务和锁
事务是数据库应用中和重要的工具，它有原子性、一致性、隔离性、持久性这四个属性，很多操作我们都需要利用事务来保证数据的正确性。在使用事务中我们需要做到尽量避免死锁、尽量减少阻塞。具体以下方面需要特别注意：
A、事务操作过程要尽量小，能拆分的事务要拆分开来。
B、事务操作过程不应该有交互，因为交互等待的时候，事务并未结束，可能锁定了很多资源。
C、事务操作过程要按同一顺序访问对象。
D、提高事务中每个语句的效率，利用索引和其他方法提高每个语句的效率可以有效地减少整个事务的执行时间。
E、尽量不要指定锁类型和索引，SQL SERVER允许我们自己指定语句使用的锁类型和索引，但是一般情况下，SQL SERVER优化器选择的锁类型和索引是在当前数据量和查询条件下是最优的，我们指定的可能只是在目前情况下更有，但是数据量和数据分布在将来是会变化的。
F、查询时可以用较低的隔离级别，特别是报表查询的时候，可以选择最低的隔离级别（未提交读）。
4、注意临时表和表变量的用法
在复杂系统中，临时表和表变量很难避免，关于临时表和表变量的用法，需要注意：
A、如果语句很复杂，连接太多，可以考虑用临时表和表变量分步完成。
B、如果需要多次用到一个大表的同一部分数据，考虑用临时表和表变量暂存这部分数据。
C、如果需要综合多个表的数据，形成一个结果，可以考虑用临时表和表变量分步汇总这多个表的数据。
D、其他情况下，应该控制临时表和表变量的使用。
E、关于临时表和表变量的选择，很多说法是表变量在内存，速度快，应该首选表变量，但是在实际使用中发现，这个选择主要考虑需要放在临时表的数据量，在数据量较多的情况下，临时表的速度反而更快。
F、关于临时表产生使用SELECT INTO和CREATE TABLE + INSERT INTO的选择，我们做过测试，一般情况下，SELECT INTO会比CREATE TABLE + INSERT INTO的方法快很多，但是SELECT INTO会锁定TEMPDB的系统表SYSOBJECTS、SYSINDEXES、SYSCOLUMNS，在多用户并发环境下，容易阻塞其他进程，所以我的建议是，在并发系统中，尽量使用CREATE TABLE + INSERT INTO，而大数据量的单个语句使用中，使用SELECT INTO。
G、注意排序规则，用CREATE TABLE建立的临时表，如果不指定字段的排序规则，会选择TEMPDB的默认排序规则，而不是当前数据库的排序规则。如果当前数据库的排序规则和TEMPDB的排序规则不同，连接的时候就会出现排序规则的冲突错误。一般可以在CREATE TABLE建立临时表时指定字段的排序规则为DATABASE_DEFAULT来避免上述问题。
5、子查询的用法
子查询是一个 SELECT 查询，它嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 语句或其它子查询中。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
子查询可以使我们的编程灵活多样，可以用来实现一些特殊的功能。但是在性能上，往往一个不合适的子查询用法会形成一个性能瓶颈。
如果子查询的条件中使用了其外层的表的字段，这种子查询就叫作相关子查询。相关子查询可以用IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS引入。
关于相关子查询，应该注意：
A、NOT IN、NOT EXISTS的相关子查询可以改用LEFT JOIN代替写法。比如：
PUB_NAME
PUBLISHERS
PUB_ID NOT IN
4. (SELECT PUB_ID
5. FROM TITLES
可以改写成：
PUBLISHERS A LEFT JOIN TITLES B
= 'BUSINESS' AND
4. =B. PUB_ID
IS NULL
TITLE
TITLES
NOT EXISTS
4. (SELECT TITLE_ID
5. FROM SALES
6. WHERE TITLE_ID =
可以改写成：
TITLE
TITLES LEFT JOIN SALES
=
IS NULL
B、如果保证子查询没有重复，IN、EXISTS的相关子查询可以用INNER JOIN 代替。比如：
PUB_NAME
PUBLISHERS
PUB_ID IN
4. (SELECT PUB_ID
5. FROM TITLES
6. WHERE TYPE = 'BUSINESS')
可以改写成：
DISTINCT
PUBLISHERS A INNER JOIN TITLES B
= 'BUSINESS' AND
4. =B. PUB_ID
C、 IN的相关子查询用EXISTS代替，比如
PUB_NAME
PUBLISHERS
PUB_ID IN
4. (SELECT PUB_ID
5. FROM TITLES
可以用下面语句代替：
PUB_NAME
PUBLISHERS
EXISTS
4. (SELECT 1
5. FROM TITLES
6. WHERE TYPE = 'BUSINESS' AND
7. PUB_ID=
D、不要用COUNT(*)的子查询判断是否存在记录，最好用LEFT JOIN或者EXISTS，比如有人写这样的语句：
JOB_DESC FROM JOBS
(SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID==0
应该改成：
FROM JOBS LEFT JOIN EMPLOYEE
=
IS NULL
JOB_DESC FROM JOBS
(SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=<>0
应该改成：
JOB_DESC FROM JOBS
EXISTS (SELECT 1 FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=
6、慎用游标
数据库一般的操作是集合操作，也就是对由WHERE子句和选择列确定的结果集作集合操作，游标是提供的一个非集合操作的途径。一般情况下，游标实现的功能往往相当于客户端的一个循环实现的功能，所以，大部分情况下，我们把游标功能搬到客户端。
游标是把结果集放在服务器内存，并通过循环一条一条处理记录，对数据库资源（特别是内存和锁资源）的消耗是非常大的，所以，我们应该只有在没有其他方法的情况下才使用游标。
另外，我们可以用SQL SERVER的一些特性来代替游标，达到提高速度的目的。
A、字符串连接的例子
这是论坛经常有的例子，就是把一个表符合条件的记录的某个字符串字段连接成一个变量。比如需要把JOB_ID=10的EMPLOYEE的FNAME连接在一起，用逗号连接，可能最容易想到的是用游标：
1. DECLARE @NAME VARCHAR(20)
2. DECLARE @NAME VARCHAR(1000)
3. DECLARE NAME_CURSOR CURSOR FOR
4. SELECT FNAME FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=10 ORDER BY EMP_ID
5. OPEN NAME_CURSOR
6. FETCH NEXT FROM RNAME_CURSOR INTO @NAME
7. WHILE @@FETCH_STATUS = 08. BEGIN
9. SET @NAMES = ISNULL(@NAMES+’,’,’’)+@NAME
10. FETCH NEXT FROM NAME_CURSOR INTO @NAME
11. END
12. CLOSE NAME_CURSOR
13. DEALLOCATE NAME_CURSOR
可以如下修改，功能相同：
1. DECLARE @NAME VARCHAR(1000)
2. SELECT @NAMES = ISNULL(@NAMES+’,’,’’)+FNAME
3. FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=10 ORDER BY EMP_ID
B、用CASE WHEN 实现转换的例子
很多使用游标的原因是因为有些处理需要根据记录的各种情况需要作不同的处理，实际上这种情况，我们可以用CASE WHEN语句进行必要的判断处理，而且CASE WHEN是可以嵌套的。比如:
表结构:
TABLE 料件表(
2.料号 VARCHAR(30),
3.名称 VARCHAR(100),
4.主单位 VARCHAR(20),
5.单位1 VARCHAR(20),
6.单位1参数 NUMERIC(18,4),
7.单位2 VARCHAR(20),
8.单位2参数 NUMERIC(18,4)
9.)
TABLE 入库表(
14.时间 DATETIME,
15.料号 VARCHAR(30),
16.单位 INT,
17.入库数量 NUMERIC(18,4),
18.损坏数量 NUMERIC(18,4)
19.)
其中，单位字段可以是0，1，2，分别代表主单位、单位1、单位2，很多计算需要统一单位，统一单位可以用游标实现：
@料号 VARCHAR(30),
2. @单位 INT,
3. @参数 NUMERIC(18,4),
CUR CURSOR FOR
6. SELECT 料号,单位 FROM 入库表 WHERE 单位 <> CUR
NEXT FROM CUR INTO @料号,@单位
@@FETCH_STATUS<>
11. IF @单位=112. BEGIN
13. SET @参数=(SELECT 单位1参数 FROM 料件表 WHERE 料号 =@料号)
14. UPDATE 入库表 SET 数量=数量*@参数,损坏数量=损坏数量*@参数,单位=1 WHERE CURRENT OF CUR
15. END
16. IF @单位=217. BEGIN
18. SET @参数=(SELECT 单位1参数 FROM 料件表 WHERE 料号 =@料号)
19. UPDATE 入库表 SET 数量=数量*@参数,损坏数量=损坏数量*@参数,单位=1 WHERE CURRENT OF CUR
20. END
21. FETCH NEXT FROM CUR INTO @料号,@单位
CUR
CUR
可以改写成：
A SET
2.数量=CASE A.单位 WHEN 1 THEN A.数量*B. 单位1参数
3. WHEN 2 THEN A.数量*B. 单位2参数
4. ELSE A.数量
,
6.损坏数量= CASE A.单位 WHEN 1 THEN A. 损坏数量*B. 单位1参数
7. WHEN 2 THEN A. 损坏数量*B. 单位2参数
8. ELSE A. 损坏数量
,
10.单位=1
入库表 A, 料件表 B
A.单位<>1 AND
13. A.料号=B.料号
C、变量参与的UPDATE语句的例子
SQL ERVER的语句比较灵活，变量参与的UPDATE语句可以实现一些游标一样的功能，比如：在
A,B,C,CAST(NULL AS INT) AS 序号
#T
表
BY A ,NEWID()
产生临时表后，已经按照A字段排序，但是在A相同的情况下是乱序的，这时如果需要更改序号字段为按照A字段分组的记录序号，就只有游标和变量参与的UPDATE语句可以实现了，这个变量参与的UPDATE语句如下：
@A INT
@序号 INT
#T SET
4. @序号=CASE WHEN A=@A THEN @序号+1 ELSE 1 END,
5. @A=A,
6. 序号=@序号
D、如果必须使用游标，注意选择游标的类型，如果只是循环取数据，那就应该用只进游标（选项FAST_FORWARD），一般只需要静态游标（选项STATIC）。
E、注意动态游标的不确定性，动态游标查询的记录集数据如果被修改，会自动刷新游标，这样使得动态游标有了不确定性，因为在多用户环境下，如果其他进程或者本身更改了纪录，就可能刷新游标的记录集。
7、尽量使用索引
建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。只要我们在查询语句中没有强制指定索引，索引的选择和使用方法是SQLSERVER的优化器自动作的选择，而它选择的根据是查询语句的条件以及相关表的统计信息，这就要求我们在写SQL语句的时候尽量使得优化器可以使用索引。
为了使得优化器能高效使用索引，写语句的时候应该注意：
A、不要对索引字段进行运算，而要想办法做变换，比如
SELECT ID FROM T WHERE NUM/2=100
应改为:
SELECT ID FROM T WHERE NUM=100*2
SELECT ID FROM T WHERE NUM/2=NUM1
如果NUM有索引应改为:
SELECT ID FROM T WHERE NUM=NUM1*2
如果NUM1有索引则不应该改。
发现过这样的语句：
年,月,金额 FROM 结余表
100*年+月=2007*100+10
应该改为：
年,月,金额 FROM 结余表
年=2007 AND
3. 月=10
B、不要对索引字段进行格式转换
日期字段的例子：
WHERE CONVERT(VARCHAR(10), 日期字段,120)=’2008-08-15’
应该改为
WHERE日期字段〉=’2008-08-15’ AND 日期字段<’2008-08-16’
ISNULL转换的例子：
WHERE ISNULL(字段,’’)<>’’应改为:WHERE字段<>’’
WHERE ISNULL(字段,’’)=’’不应修改
WHERE ISNULL(字段,’F’) =’T’应改为: WHERE字段=’T’
WHERE ISNULL(字段,’F’)<>’T’不应修改
C、不要对索引字段使用函数
WHERE LEFT(NAME, 3)='ABC' 或者WHERE SUBSTRING(NAME,1, 3)='ABC'
应改为:
WHERE NAME LIKE 'ABC%'
日期查询的例子：
WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2005-11-30')=0应改为:WHERE 日期 >='2005-11-30' AND 日期 <'2005-12-1‘
WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2005-11-30')>0应改为:WHERE 日期 <'2005-11-30‘WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2005-11-30')>=0应改为:WHERE 日期 <'2005-12-01‘WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2005-11-30')<0应改为:WHERE 日期>='2005-12-01‘WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2005-11-30')<=0应改为:WHERE 日期>='2005-11-30‘
D、不要对索引字段进行多字段连接
比如：
WHERE FAME+ ’.’+LNAME=‘’
应改为:
WHERE FNAME=‘HAIWEI’ AND LNAME=‘YANG’
8、注意连接条件的写法
多表连接的连接条件对索引的选择有着重要的意义，所以我们在写连接条件条件的时候需要特别的注意。
A、多表连接的时候，连接条件必须写全，宁可重复，不要缺漏。
B、连接条件尽量使用聚集索引
C、注意ON部分条件和WHERE部分条件的区别
9、其他需要注意的地方
经验表明，问题发现的越早解决的成本越低，很多性能问题可以在编码阶段就发现，为了提早发现性能问题，需要注意：
A、程序员注意、关心各表的数据量。
B、编码过程和单元测试过程尽量用数据量较大的数据库测试，最好能用实际数据测试。
C、每个SQL语句尽量简单
D、不要频繁更新有触发器的表的数据
E、注意数据库函数的限制以及其性能
10、学会分辩SQL语句的优劣
自己分辨SQL语句的优劣非常重要，只有自己能分辨优劣才能写出高效的语句。
A、查看SQL语句的执行计划，可以在查询分析其使用CTRL+L图形化的显示执行计划，一般应该注意百分比最大的几个图形的属性，把鼠标移动到其上面会显示这个图形的属性，需要注意预计成本的数据，也要注意其标题，一般都是CLUSTERED INDEX SEEK 、INDEX SEEK 、CLUSTERED INDEX SCAN 、INDEX SCAN 、TABLE SCAN等，其中出现SCAN说明语句有优化的余地。也可以用语句
SET SHOWPLAN_ALL ON
要执行的语句
SET SHOWPLAN_ALL OFF
查看执行计划的文本详细信息。
B、用事件探查器跟踪系统的运行，可疑跟踪到执行的语句，以及所用的时间，CPU用量以及I/O数据，从而分析语句的效率。
C、可以用WINDOWS的系统性能检测器，关注CPU、I/O参数
四、测试、试运行、维护阶段
测试的主要任务是发现并修改系统的问题，其中性能问题也是一个重要的方面。重点应该放在发现有性能问题的地方，并进行必要的优化。主要进行语句优化、索引优化等。
试运行和维护阶段是在实际的环境下运行系统，发现的问题范围更广，可能涉及操作系统、网络以及多用户并发环境出现的问题，其优化也扩展到操作系统、网络以及数据库物理存储的优化。
这个阶段的优花方法在这里不再展开，只说明下索引维护的方法：
A、可以用DBCC DBREINDEX语句或者SQL SERVER维护计划设定定时进行索引重建，索引重建的目的是提高索引的效能。
B、可以用语句UPDATE STATISTICS或者SQL SERVER维护计划设定定时进行索引统计信息的更新，其目的是使得统计信息更能反映实际情况，从而使得优化器选择更合适的索引。
C、可以用DBCC CHECKDB或者DBCC CHECKTABLE语句检查数据库表和索引是否有问题，这两个语句也能修复一般的问题。
D、
五、网上资料中一些说法的个人不同意见
1、“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”
个人意见：经过测试，IS NULL也是可以用INDEX SEEK查找的，0和NULL是不同概念的，以上说法的两个查询的意义和记录数是不同的。
2、“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。”
个人意见：经过测试，<>也是可以用INDEX SEEK查找的。
3、“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”
个人意见：主要对全表扫描的说法不赞同。
4、“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”
个人意见：主要对全表扫描的说法不赞同。
5、“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”
个人意见：关于局部变量的解释比较奇怪，使用参数如果会影响性能，那存储过程就该校除了，我坚持我上面对于强制索引的看法。
6、“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。”
个人意见：“在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些”显然是对的，但是字段的长短似乎不是由变不变长决定，而是业务本身决定。在或者之前版本，不定长字符串字段的比较速度比定长的字符串字段的比较速度慢很多，所以对于那些版本，我们都是推荐使用定长字段存储一些关键字段。而在2000版本，修改了不定长字符串字段的比较方法，与定长字段的比较速度差别不大了，这样为了方便，我们大量使用不定长字段。
7、关于连接表的顺序或者条件的顺序的说法，经过测试，在SQL SERVER，这些顺序都是不影响性能的，这些说法可能是对ORACLE有效。
本文来自CSDN博客，转载请标明出处：2008/08/25
数据库的查询优化方法分析 i=r 随着计算机应用的深入 ,计算机技术的成熟 , 各种应用软件 的普及,应用数据也随着日常工作而迅速增长 , 作为数据仓库的 数据库的重要性也日益显著。 数据库系统作为管理信息系统的核心 , 各种基于数据库的联 机事务处理以及联机分析处理正慢慢的转变成为计算机应用的 最为重要的部分 ,根据以往大量的应用实例来看 , 在数据库的各 种操作中 ,查询操作所占的比重最大 , 而在查询操作中基于 SELECT 吾句在SQL 语句中又是代价最大的语句。如果在使用中 采用了优秀的查询策略 ,往往可以降低查询的时间 , 提高查询的 效率,由此可见查询优化在数据库中的重要性。本文就数据库查 询优化中的策略进行介绍及探索。 1 基于索引的优化 数据库的优化方法多种多样 , 不同的方法对提高数据库查询 效率也不相同。 索引作为数据库中的重要数据结构 , 它的根本目的就是为 了提高查询的效率。而优化查询的重要方法就是建立索引 因为查询而造成的输入输出开销 , 有效提高数据库数据的查 询速 度, 优化了数据库性能。然而在创建索引时也增加了系统时间和 空间的开销。所以创建索引时应该与实际查询需求相结合 , 这样 才能实现真正的优化查询。 1.1 判断并建立必要的索引 对所要创建的索引进行正确的 判断 ,使所创建的索引对数据库的工作效率提高有所帮助。为了 实现这一点 , 我们应做到以下要求 : 在熟记数据库程序中的相关 适合关系数据库系统的索引 , 这样就可以避免表扫描 , 并减少了 , 建立
SQL语句的前提下，统计出常用且对性能有影响的语句;判断数据库系统中哪些表的哪些字段要建立索引。其次 , 对数据库中操作频繁的表 , 数据流量较大的表 , 经常需要与其他表进行连接的表等，要进行重点关注。这些表上的索引将对 SQL语句的性能产生重要的影响。 1.2对索引使用的一些规则索引的使用在一些大型数据库系统中会经常使用到 , 这样可以有效的提高数据库性能 , 使数据库的访问速度得到提高。但索引的使用要恰倒好处 , 所以我们在使用索引时应遵守使用原则 : 建立索引可以提高数据库的查询速度, 但索引过多 ,不但不能实现优化查询 ,反而会影响到数据库的整体性能。索引作为数据库中实际存在的对象 , 每个索引都要占用一定的物理空间。所以对于索引的建立要考虑到物理空间容量以及所建立索引的必要性和实用性。 1.3合理的索引对SQL语句的意义索引建立之后，还要确保其得到了真正的使用 , 发挥了其应有的作用。首先 , 可以通过 SQL语句查询来确定所建立的索引是否得到了使用，找出没有使用到的索引。分析索引建立但没有使用的原因 , 使其真正发挥作
大型ORACLE数据库优化设计方案 本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 对于ORACLE数据库的数据存取，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ORACLE 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ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。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OFA,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SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) SGA是oracle数据库的心脏。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
SQL Server 2008数据查询的优化方法研究摘要 随着数据存储需求的日益增长，对关系数据的管理和访问就成为数据库技术必须解决的问题。本文主要论述关系数据库查询优化技术，并从它的优化技术进行深入探讨，对系统实现做了一定的论述，并进行了部分的程序实现。 关键词：数据库查询系统优化 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。 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。 SQLServer数据查询优化方法 1、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
[client] port=3306 [mysql] no-beep default-character-set=utf8 [mysqld] datadir=D:/Data port=3306 server-id=1 log-output=FILE general-log=0 general_log_file="ADMIN-PC.log" slow-query-log=1 slow_query_log_file="ADMIN-PC-slow.log" long_query_time=10 lower_case_table_names=1 log-error="ADMIN-PC.err" secure-file-priv="c:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads" user=mysql innodb_buffer_pool_size=2G innodb_log_file_size=1G innodb_log_buffer_size=8M innodb_flush_log_at_trx_commit=2 innodb_file_per_table=1 innodb_io_capacity=2000 innodb_io_capacity_max=6000 innodb_lru_scan_depth=2000 innodb_thread_concurrency=0 innodb_autoinc_lock_mode=2 ################################################## # Binary log/replication(这里主要是复制功能，也就是主从,提前配置好，后面讲主从配置) #二进制日志 log-bin #为了在最大程序上保证复制的InnoDB事务持久性和一致性 sync_binlog=1 sync_relay_log=1 #启用此两项,可用于实现在崩溃时保证二进制及从服务器安全的功能 relay-log-info-repository=TABLE master-info-repository=TABLE
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
分布式数据库查询优化技术 摘要在分布式数据库中，由于高可靠性和高速度性是其重要特点，所以对查询执行的要求也就更高。而查询执行中查询优化是执行的关键环节，查询优化在很大程度上决定查询的效率或快慢。本文讨论的重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化，尽可能避免通信代价的开销，并着眼于查询执行的实际代价，从分布式系统中选出一个最优的执行节点。从查询执行的效果出发，通过统计的方式，不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价，为查询的全局处理提供参考，以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。 1 分布式数据库概述 1.1 分布式数据库的定义 所谓分布式数据库系统就是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成, 每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。简单的说，分布式数据库系统是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的[1]。 1.2 分布式数据库系统的组成 如图1-1所示，分布式数据库系统由以下述成分组成: (1)多台计算机设备，并由计算机网络连接。 (2)计算机网络设备，网络通讯的一组软件。 (3)分布式数据库管理系统，它包括GDBMS、LDBMS、CM,除了具有全局用户接口由GDBMS连接外，还可以具有自治场地用户接口，由场地DBMS，并持有独立的场地目录。 (4)分布式数据库管理者（DDB），包括全局数据库(GDB)和局部数据库(LDB)以及自制场地的自治场地数据库。 (5)分布式数据库管理者(DDBA)，它可分为二级，一级为全局数据库管理者(GDBA),另一级问局部或自治场地数据库管理者，统称为局部数据库管理者(LDBA)。 (6)分布式数据库系统软件文档，这是一组与软件相匹配的软件文档及系统各种使用说明和文件。 图1-1 分布式数据库系统的结构 1.3 分布式数据库系统的功能 通常的集中式数据库管理系统应具备以下几个基本的功能[2]: (1)数据库定义功能; (2)数据存取功能; (3)数据库运行管理; (4)数据库的建立和维护功能。 分布式数据库除了须具备以上集中式数据库的功能外，一般还须具有以下几个方面的功能: (1)分布在网络中的各节点的数据库，其物理位置对用户透明; 在用户眼里见到的只是整个系统中有哪些数据库，无论是本地还是远程数据库，用户操纵某一数据库就像操纵本地数据库一样。 (2)处于网络中的各数据库共享的数据应保证一致性:
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
大型数据库的优化方法及实例 尹德明杨富玉杨莹时鹏泉 中国金融电子化公司 E_mail: dm_mis@https://www.doczj.com/doc/562330757.html, 1.引言 随着银行业数据集中，作为整个系统核心的数据库，其存放、管理的数据越来越庞大，已经超越GB而到达TB数据量层次，数据库的性能成为整个系统性能的关键。 国库会计核算系统是国库部门用以进行国库业务的会计核算，并通过支付系统、国库内部往来、同城票据交换系统进行资金清算的计算机网络系统。国家金库会计核算系统每天处理的税票数据多达10万笔，税收高峰可能会到100万笔，这样一年累计下来其中历史登记簿中的数据达到2000万条以上，给检索和数据处理带来非常大的困难。 如何对于一个已经上线运行的重要业务系统，通过对数据库的优化和简单的系统流程调整，实现系统性能的大幅提升具有现实、迫切、重要的意义。 2.优化策略 根据Sybase的数据存储机制，在进行一段时期的数据删除、插入和更新等操作后，数据库往往会产生大量的碎片。大量碎片的存在，会严重影响数据库的I/O性能，如果在使用数据库一段时间后，整理碎片，可以提高数据库的性能。由于国家金库会计核算系统在预处理、日间报解、日初始化等步骤，会大批量进行数据删除、插入和更新等操作，因此会产生大量的数据碎片。碎片整理对于国家金库会计核算系统性能优化将会有重要效果。 Sybase Adaptive Server对于按顺序存储和访问的页，在单个I/O中最多读取八个数据页。由于大部分I/O时间都花在磁盘上的物理定位和搜寻上，因此大I/O可极大地减少磁盘访问时间。在大多数情况下，希望在缺省数据高速缓存中配置一个16K缓冲池。为事务日志创建4K缓冲池可极大地减少数据库系统日志写操作的数量。 好的性能同优良的数据库设计及优秀的程序写法关系极大，可以这样说，如果一个数据库没有好的设计及对程序未进行优化的话即使对参数进行调整也不可能有好的性能。 3.数据库碎片整理 由于Sybase是通过OAM页、分配单元和扩展页来管理数据的，所以对OLTP应用的Database Server会十分频繁地进行数据删除、插入和更新等操作，时间一长就会出现以下几种情况： (1)页碎片 即本来可以存放在一个页上的数据却分散地存储在多个页上。如果这些页存储在不同的扩展单元上，Database Server就要访问多个扩展单元，因此降低了系统性能。 (2)扩展单元碎片 在堆表中，当删除数据链中间的记录行时，会出现空页。随着空页的累积，扩展单元的利用率也会下降，从而出现扩展单元碎片。带cluster index的table也有可能出现扩展单元碎片。当有扩展单元碎片存在，会出现以下问题： 对表进行处理时，常常出现死锁；利用较大的I/O操作或增加I/O缓冲区的大小也无法改变较慢的I/O速度；行操作的争用。 （3）扩展单元遍历 带有cluster index的table会由于插入记录而导致页分裂，但当删除记录后，页会获得释放，从而形成跨几个扩展单元和分配单元的数据，而要访问该数据就必须遍历几个扩展单元和分配单元。这将导致访问/查询记录的时间大大延长，开始时数据库的性能虽然较高，
吉林化工学院理学院 毕业论文外文翻译 阿德里恩.甘卡，伊莫.盖格尔罗马尼亚布加勒斯特迪杜奥列斯库大学德国派尔博登施泰特威廉学校 数据库优化服务Database Optimizing Services 学生学号：******** 学生姓名：*** 专业班级：信息与计算科学0801 指导教师：*** 职称：教授 起止日期：2012.2.27～2012.3.14 吉林化工学院 Jilin Institute of Chemical Technology
数据库优化服务 摘要 几乎每一个组织都存在它的中心数据库。数据库为不同的活动提供支持，无论是生产，销售和市场营销或内部运作。为了获得战略决策的帮助，一个数据库每天都在被访问。要满足这种需求，因此需要与高品质的安全性和可用性。 为实现一些需求所使用的DBMS（数据库管理系统），事实上，是一个数据库软件。从技术上讲，它是软件，它采用了标准的编目，恢复和运行不同的数据查询方法。DBMS 管理输入数据，组织安排这些数据，并提供它的用户或其他程序修改或提取数据的方法。数据库管理就是一种需要定期更新，优化和监测的操作。 关键词 数据库，数据库管理系统（DBMS），索引，优化，成本，优化数据库。
1 引言 该文件的目的是介绍有关数据库的基本优化代表的观念，在不同类型的查询中使用数学估计成本，可以达到性能水平的审查，以及分析在特定查询的例子中不同的物理访问结构的影响。目标群体应该熟悉SQL在关系数据库的基本概念。 通过这种方式，可以执行复杂的查询策略，允许以较低的成本获得信息的使用知识。一个数据库经过一系列转换，直到其最终用途，以数据建模，数据库设计和开发为开始，以维护和优化为结束。 2 数据库建模 2.1 数据建模 数据模型更侧重于数据是必要的，而做出数据的方式应该是一种有组织的和少操作的方式。数据建模阶段涉及结构的完整性，操作和查询。这有多个这方面的事项，如：1。数据定义方式应该是有组织的（分层网络，关系和重点对象）。这需要提供一个规则，来约束实例的定义结构的允许/限制。 2。提供了数据更新协议。 3。提供了数据查询的方法。 一个结构简单的数据通信，能够使得最终用户很容易的理解，是数据建模想要的的实际结果。 2.2 自定义数据库/数据库发展 数据库的开发和自定义答复了顾客的需求。自定义数据库的重要性主要体现在通过它，使向目标客户直接提供服务的产品的商业化成为可能。一个数据库的质量通过定期更新来维护。 2.3 数据库设计 如果数据库有以下任何问题，如故障，不安全或不准确的数据或数据库退化，失去了其灵活性，那么是时候换新数据库了。因此，必须定义具体的数据类型和存储机制以便通过规则和正确地运用操作机制，确保数据的完整性。所有数据库应构建一个客户方面的规范，包括它的用户界面和功能。通过这些可以使运用数据进入一个网站成为可能。
SQL Server数据库优化方案汇总 50种方法优化SQL Server 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
2010年4月第6卷第2期 系统仿真技术 Syste m S i m u l ation Tec hno l ogy A pr.,2010 V o.l6,N o.2 中图分类号:TP39 文献标识码:A Creator三维模型数据库优化技术 张 建 (91404部队93分队,河北秦皇岛 066001) 摘 要:从提高视景仿真系统的运行效率角度出发,首先简要介绍了著名的三维建模软件M ulti G en Creator,然后针对用于视景仿真系统的三维模型数据库的特点,详细阐述了Creator模型数据库的优化技术。通过对模型数据库进行减少多边形数量、优化层次结构、使用布告板等方法,能显著提高视景仿真系统的运行效率。 关键词:可视化仿真;三维模型;数据库;优化 Optim i zati on Technique of Cr eat or Thr ee dimensi onalModel Database Z HANG J ian (Th e93Un it of91404PLA,Q i nhuangdao066001,Ch i na) Abstract:Taking i m prove the r un efficiency o f v isua l si m ulation syste m as purpo se,the author i n troduce t h e M ulti G en C reato r,then,base on the characteristics o f t h ree di m ensi o nal m ode l da taba se,ill u m i n a te t h e opti m ization techn i q ue o f C reato r three d i m ensiona l m o de l database.The run effic i e ncy o f v isua l si m u l a ti o n sy ste m can be i m prov e through reduce the nu m bers o f po lygon,opti m ize arrange m ent structure and B ill b oard,etc. Key words:scene si m u lation;t h ree di m ensi o nalm ode;l database;opti m izati o n 1 引 言 视景仿真技术(V isual S i m u lation Technology)是计算机技术、图形处理与图像生成技术、立体影像和音响技术、信息合成技术、显示技术等高新技术的综合运用。它分为仿真环境制作和仿真运行驱动2个环节,仿真环境制作主要包括:模型设计、场景构造、纹理设计制作、特效设计等,它要求构造出逼真的三维模型和制作逼真的纹理与特效。仿真驱动主要包括:场景驱动、模型调动处理、分布交互等,它要求高速逼真的再现仿真环境,实时响应交互操作等。 随着三维场景数据量的日益增大以及专为图形渲染设计的图形处理器(graph ic processing un i,t GPU)的普及,在不明显降低图形质量和复杂程度的前提下,解决大数据量仿真场景在速度、质量及场景复杂度之间越来越突出的矛盾,成为一个值得研究的问题。对于可视化仿真系统而言,重要的是仿真系统运行时的速度和流畅性,要在保证系统运行速度的前提下适当提高模型逼真度,在模型逼真度和运行速度之间找到1个平衡点。 2 M ulti G en Creator简介 著名的三维图形建模软件,如M aya,3DMAX, 3Dstud i o等,都以视觉效果为第一建模目标,能生成逼真的三维模型。但是这些软件不考虑模型的
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。
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
MySQL数据库查询优化技术 MySQL是高效能高稳定的开源数据库产品，由于其超低成本和操作简易便利，在互联网等行业被广泛使用，几乎99%以上的网站都乐于采用mysql作为后台数据库，自从被Oracle收购后，Mysql更是从站长们的宠儿一举成为企业级应用的红人。在当今灸手可热的BAT，Mysql被大量使用。对于想进入互联网行业发展的数据库工程师和DBA们，熟练的Mysql技术无疑是一块很好的敲门砖。炼数成金在过去已经成功举办多种数据库课程，覆盖Oracle，DB2和多种NoSQL数据库，现在再推出MySQL系列，更加丰富了课程线路，也希望可以为大家带来更多学习知识提升价值的机会。 公益性培训课程: 《MySQL数据库查询优化技术》课程概述： 该课程通过15次课程，系统地讲解MySQL数据库的查询优化技术 课程语言：SQL 课程大纲： 第1课数据库与关系代数 综述数据库、关系代数、查询优化技术 综述数据库调优技术 预计时间1小时 第2课数据库查询优化技术总揽 综述查询优化技术范围，包括查询重用、查询重写规则、查询算法优化、并行查询优化等 综述逻辑查询优化，包括子查询的优化、视图重写、等价谓词重写、条件化简、连接消除、非SPJ的优化等 综述逻辑物理优化，包括单表扫描算法、两表连接算法、多表连接算法、基于代价的算法等 初步理解MySQL的查询执行计划。 预计时间1小时
第3课查询优化技术理论与MySQL实践（一）------子查询的优化（一） 第4课查询优化技术理论与MySQL实践（二）------子查询的优化（二） 从理论看，子查询包括的内容和范围，建立清晰的概念 从实践看，MySQL的子查询优化技术的内容和范围，明确掌握子查询优化手段预计时间2小时，每小时一个课程段（子查询是SQL查询优化的重点内容，务必掌握好） 第5课查询优化技术理论与MySQL实践（三）------视图重写与等价谓词重写什么是视图重写？哪些类型的视图可以被优化？MySQL是怎么优化视图的？从而明白在MySQL中怎么写与视图相关的查询语句才能有好的效果？ 什么是等价谓词重写？MySQL中怎么写WHERE子句有利于提高查询效率？ 预计时间1小时 第6课查询优化技术理论与MySQL实践（四）------条件化简 什么是条件化简？MySQL中对什么样的条件自动进行优化？如何写出可利用索引的条件语句？ 预计时间1小时 第7课查询优化技术理论与MySQL实践（五）------外连接消除、嵌套连接消除与连接消除 连接方式有些什么类型？不同类型的连接又是怎么优化的？外连接优化的条件是什么？MySQL中怎么写出可优化的连接语句？MySQL是否支持嵌套连接消除？MySQL是否支持连接消除？MySQL中书写SQL连接查询语句时的优化技巧。 预计时间1小时 第8课查询优化技术理论与MySQL实践（六）------数据库的约束规则与语义优化 数据库的参照完整性（CHECK t NULL等）。什么是语义优化？MySQL是否支持语义优化？怎么利用语义优化的思路人工进行SQL语句的优化？ 预计时间1小时 第9课查询优化技术理论与MySQL实践（七）------非SPJ的优化
SQLserver数据库优化 在使用索引字段作为条件时，如果该索引是联合索引，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。iv. 如果临时表的数据量较大，需要建立索引，那么应该将创建 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V ARCHAR。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