MS+SQL+Server中大数据量表的查询优化

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。

SQLServer数据库优化实用技巧SQL Server数据库优化实用技巧随着互联网的飞速发展，海量数据的存储和处理变得越来越重要。

而SQL Server数据库就是其中之一。

随着数据库的规模增大，数据量也会随之增加，导致查询速度变得很慢。

所以，我们需要对SQL Server数据库进行优化来提高其处理速度和稳定性，本文将从以下几个方面来讲解SQL Server数据库的优化实用技巧。

一、数据库优化前的准备工作在进行SQL Server数据库优化之前，我们需要做好以下准备工作：1.备份数据库：在数据库优化之前需要备份数据库，以防因操作失误导致数据丢失。

2.生成关键字：根据数据库的运行情况，生成关键字来优化查询。

例如，数据倾斜、常用的表连接等。

3.性能监控：使用SQL Server Profiler来监控数据库运行的临时数据、活动情况等。

4.目录重建：重建索引，以提高查询速度。

5.删除不必要的表和视图：删除对整个数据库只起到负面影响的表和视图对象。

二、SQL Server数据库性能优化SQL Server数据库性能优化需要注意以下几点：1.数据类型：选择合适的数据类型可以提高数据库的性能。

数据类型包括大小、数据格式等。

尽量使用较小的数据类型，以减少I/O的负担。

2.索引：索引可以大大提高查询速度，但是索引也会占用大量的存储空间，因此需要根据实际情况来选择和创建索引。

为频繁查询的列或组合列创建索引是比较合适的。

3.使用视图：使用视图可以减少数据访问的复杂度，提高查询速度。

但过多的视图也会影响数据库的性能，因此需要注意选择使用视图的频率。

4.分区表：分区表将一个大表分成多个小表，可以提高查询速度，减少对整个表的访问开销。

5.使用存储过程：存储过程可以提高数据库的效率和稳定性。

通过存储过程，可以将多个SQL语句封装到一起，减少客户端和服务器之间的通信，大大提高数据库的性能。

6.升级硬件：在处理大量数据时，硬件性能的升级也是提高数据库性能的有效方法。

sql优化：数据量过⼤查询优化1.场景：有⼤数据的数据需要放到⾸页统计，⼀般就是聚合、分组之类的，按照年⽉⽇进⾏查询和统计。

如果数据量⽐较少，⼏⼗万数据没什么问题。

但是随着数据量的增多，查询速度越来越慢。

这个时候就需要去优化了~刚开始⾃⼰的想法是这样的：使⽤多线程的⽅式，因为查询每天的数据量很少，那么是不是可以使⽤多线程的⽅式，每个线程查询⼀天的，查询⼀个⽉30天，就⽤30个线程，这样速度会不会快些？于是，⽤多线程的⽅式实现了下。

代码如下：private ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(30,30,1, LISECONDS,new LinkedBlockingDeque<>());public List<Map> getCiServiceBadEvaNumStatistic(SAASIndexQuery saasIndexQuery) throws InvocationTargetException, IllegalAccessException {String startDate = saasIndexQuery.getStartDate();String endDate = saasIndexQuery.getEndDate();int days = DateUtil.getDatebetweenOfDayNum(DateUtil.parseDate(startDate,DateUtil.dateFormatPattern),DateUtil.parseDate(endDate,DateUtil.dateFormatPattern)); CompletionService<List<CiOrderStatisticSection>> completionService = new ExecutorCompletionService<List<CiOrderStatisticSection>>(executorService);List<CiOrderStatisticSection> allList = new ArrayList<>();long start = System.currentTimeMillis();("测试异步时间start:" + System.currentTimeMillis());//CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(days);SAASIndexQuery everyDaySaas = new SAASIndexQuery();BeanUtils.copyProperties(everyDaySaas,saasIndexQuery);for(int i = 0;i<days;i++){everyDaySaas.setStartDate(DateUtil.afterNDay(saasIndexQuery.getStartDate(),i,DateUtil.dateFormatPattern));everyDaySaas.setEndDate(DateUtil.afterNDay(everyDaySaas.getStartDate(),1,DateUtil.dateFormatPattern));//countDownLatch.countDown();int finalI = i;completionService.submit(new Callable<List<CiOrderStatisticSection>>() {@Overridepublic List<CiOrderStatisticSection> call() throws Exception {//allList.addAll(biSaasCiDeviceDayExMapper.getCiServiceNegativeRate(saasIndexQuery));//countDownLatch.countDown();System.out.println("====="+ finalI +"=====");return biSaasCiDeviceDayExMapper.getCiServiceNegativeRate(saasIndexQuery);}});}System.out.println("==============" + (System.currentTimeMillis()-start) + "毫秒");long t = System.currentTimeMillis();for (int i = 0;i<days;i++){System.out.println("for循环耗时==============+"+i + (System.currentTimeMillis()-t) + "毫秒");try {Future<List<CiOrderStatisticSection>> future = completionService.take();List<CiOrderStatisticSection> ciList = future.get();allList.addAll(ciList);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} catch (ExecutionException e) {e.printStackTrace();}}long end = System.currentTimeMillis();("测试异步时间end:" + (end-start) + "毫秒");System.out.println("测试异步时间end:" + (end-start) + "毫秒");}测试后发现不对，使⽤多线程的take⽅式每次都会有阻塞，这个阻塞⼀直没明⽩是哪⾥阻塞了？是线程池、LinkedBlockingDeque 还是for 循环 take时候阻塞了⼀直没明⽩，观察的结果就是每次for循环都要差不多200多毫秒，30个循环要6s多。

!"#$%&$#’()*+"&+,$+实践经验->""B ?"’-/’-中大数据量表的查询优化B M ’-;.,30+0N 012+’3&.9<03&5$-2’9$3M +/.5M +’%.19030.101>""B ?"’-/’-尹永顺!!中国科学院研究生院软件学院3$$$#c "摘要!在B ’’d 2’0>?0>中如何处理记录条数I $$$万以上且每日增加I $万条的数据表"相信是很多开发人员面临的难题#本文以实际案例描述了此问题的解决方法及其存在的问题#在’d 2’0>?0>I $$$中"可以通过分区视图的定义来支持大数据量表的水平拆分和查询时的数据合并"且查询引擎提供的优化机制"使得’d 2’0>?0>在大数据量条件下的查询性能得到了明显改进#最后"指出了本解决方法所带来的问题及其适用范围#3!问题提出基于二维关系表的数据库管理系统’R )B ’(是数据处理的核心#承担着是信息系统中业务数据的存储"管理的功能$目前#比较典型的数据库产品包括4.C .0==#B ’’d 2’0>?0>#+>-.80#R )I 等$本人最近参与开发的网管系统#就采用了微软的B ’’d 2’0>?0>I $$$数据库系统$应用系统现场运行%个月后#开始出现复杂条件查询取不回来结果的情况$经过检查发现#故障是由于复杂条件的’d 2语句查询超时#导致应用程序得不到数据引起的$继续检查’d 2语句为单表查询#但是该表记录数将近I$$$万#且每天增加I $万$很明显#问题是由于查询数据表中记录过多引起的$这是一个很典型的数据库问题#即采用何种方法才能实现大数据量’I$$$万以上(表的查询优化0I !解决方法大数据量表的查询属于数据库优化的一个方面#可以按照尽量减少N *+数量的原则进行$具体来说#就是采用水平分区的方法#将一个表分割成结构相同的多个表#每个表都只包括大表中的一部分数据行$这样#查询时就可以只查找包含查询结果数据行的一两个小表#而不用查找整个大表#从而使得N *+数量大幅降低#查询时响应速度得到很大提升$在B ’’d 2’0>?0>I $$$中#可以通过分区视图来实现表的水平分区#进而解决大数据量表的查询超时问题$下文将以本系统的数据表(Bo5+]\o’L ,1+\o 5N ’1+\m 为例进行介绍$主要的实现方法包括%’3(以月份为单位将数据表拆分为多张小表&’I (定义分区视图合并小表中的数据#应用程序通过视图访问所需的数据&’#(在小表中定义查询引擎所需的主键和./0.^约束&’%(调整应用程序中对数据的访问方式&接下来#将详细介绍具体的优化处理内容$I H 3原数据表结构原数据表D Go/9W >o=0.@9>o/;=@9>F #用来存放所有小区的性能指标的历史数据#共保存有a 个月的数据#每天新增加I $万条#半年数据量约#a $$万$表结构定义如下%,\L 41L 14)2L .Q 79/H .D G o/9W >o=0.@9>o/;=@9>F /’.=0.@9>o;Q /.?->./->/’I $(O ]22#.>0.9>Q oQ -@0/.?->./->/’"$(O +1O ]22#.=@->@o9Z o;E @0>?-8/.?->./->/’"$(O +1O ]22#.0E Q o9Z o;E @0>?-8/.?->./->/’"$(O +1O ]22#..;@F oE -G 0/.?->./->/’"$(O ]22#..;@F o;Q /../->/’3$(O ]22#.9G .oE -G 0/../->/’3$(O ]22#.7@=oE -G 0/.?->./->/’"$(O ]22#.9G .o;Q /.=G -88;E @/O +1O ]22#.G G o;Q /.=G -88;E @/O +1O ]22#.=W 7J o;Q o3/.=G -88;E @/O +1O ]22#.=W 7J o;Q oI /.=G -88;E @/O +1O ]22#.Z $$3/.Z 89-@/O ]22#.Z $$I /.Z 89-@/O ]22#.Z $$#/.Z 89-@/O ]22#--#.Z 3c c /.Z 89-@/O ]22#.Z I $$/.Z 89-@/O]22%#I $$"年第I 期计算机系统应用实践经验!"#$%&$#’()*+"&+,$+-(+O .(\N B 4\m /由于篇幅原因#中间省略了部分字段$该数据表主键定义如下%.>0.9>Q oQ -@0/#.=@->@o9Z o;E @0>?-8/#.0E Q o9Z o;E @0>?-8/#.9G .o;Q /#.G Go;Q /#.=W 7J o;Q o3/#.=W 7J o;Q oI /$I H I 数据表拆分对表进行水平分区#首先要确定数据拆分的原则$一般来说#可以采用按时间"区域"或其他业务分类标示来进行#应当使数据尽可能均匀分布到多张小表中#且查询引用的表尽可能少$否则#用于在查询时按逻辑合并表的]O N +O 操作就会过多#从而会影响性能$本文中数据按时间增加#可以采用按照时间进行分拆的方法$因此#考虑按月将(Bo5+]\o’L ,1+\o 5N ’1+\m 分拆成小表#每月一张#每个小表的数据结构和原表相同$拆分后的小表如下所示%D G o/9W >o=0.@9>oI $$%$3D G o/9W >o=0.@9>oI $$%$I D G o/9W >o=0.@9>oI $$%$#--I H #查询数据合并表分区减少了查询时N*+的数量#但是增加了查询时的表选择的负担$’d 2’0>?0>通过使用分区视图将数据合并#通过单一视图面对应用程序#这样在查询数据时可以不必手动引用相应的基础表$分区视图的定义如下%,\L 41L ?;06D G o/9W >o=0.@9>o/;=@9>F o?;06-==080.@!Z >9G D G o/9W >o=0.@9>oI $$%$3W E ;9E-88=080.@!Z >9G D G o/9W >o=0.@9>oI $$%$I W E ;9E-88=080.@!Z >9G D G o/9W >o=0.@9>oI $$%$#W E ;9E-88=080.@!Z >9G D G o/9W >o=0.@9>oI $$%$%--I H %查询优化的条件分区视图使得开发人员不需要直接引用分拆后的基础表#但是最为关键的是’d 2’0>?0>查询引擎针对分区视图做的优化$即针对该视图执行的任何查询都被优化成只搜索查询结果所涉及的基础表#其余表自动忽略$这才是分区视图中最为核心的内容$分区视图创建后#分区视图的优化能否发挥作用还有着一些限制条件’具体内容请参考B ’’d 2’0>?0>联机帮助(#主要限制是通过每张表必须建立,/0.^约束#限制该表所能存放的数据范围#且彼此的范围不能重叠$这样#’d 2’0>?0>才能知道数据的分布状况#从而做出相应的优化选择$具体本数据表#需要作如下调整%’3(每张小表增加@;G 0o;Q 字段#E W G 0>;.类型#存放时间信息#格式F F F F G G Q Q //G G’I (每张小表建立主键#包括如下字段%@;G 0o;Q #9G .o;Q #G G o;Q #=W 7J o;Q o3#=W 7J o;Q oI $’@;G 0o;Q 需要设置为第一个字段(’#(每张小表建立约束’./0.^(#在@;G 0o;Q 字段建立约束#限制表中数据的范围#如D Go/9W >o=0.@9>o I $$%$3表上建立如下约束%@;G 0o ;Q 70@600E I $$%$3$3$$$$-E QI $$%$3#3I #"c #限制表中的只能是I $$%年3月份的数据$其他小表照此处理$’%(每张小表建立非聚簇索引’;E Q 0T (#包括如下字段%@;G 0o;Q #.;@F o;Q #9G .o;Q #G Go;Q #=W 7J o;Q o3#=W 7J o;Q oI #=0.@9>o;Q$在上面调整中%!增加@;G 0o;Q 字段不是分区视图优化所必需的#而是由于原数据表中时间分别存放在>0.9>Q oQ -@0’G G*Q Q *F F F F 格式(和=@->@o 9Z o ;E @0>?-8’//%G G 格式(字段中#使用不方便#且字段为?->./->类型#作为主键效率也不高#所以做的优化调整$"增加非聚簇索引不是分区视图优化所必需的#而是针对该表的常用查询语句所作的优化$至此#分区视图已经创建完毕#接下来需要对应用程序进行必要的调整$I H "分区视图的使用分区视图创建时#如果能够保持视图名称"结构和原来数据表的完全一致#应用程序就可以直接使用#不用做任何修改$满足某些特定条件#分区视图还可以更新数据$由于本次优化时没有使用原来数据表的名称#且表主键进行了调整#因此应用程序中查询语句的需要按如下方法进行修改%’3(原来查询语句的数据表更换为新创建的分区视图&’I (原来的时间范围条件务必使用为新创建的@;G 0o;Q $下面以一条实际使用的查询语句的修改为例进行说明%&$计算机系统应用I $$"年第I 期!"#$%&$#’()*+"&+,$+实践经验-!原来的=i 8语句’请注意黑体为需要修改的部分(%=080.@>0D 8-.0’>0.9>Q oQ -@0‘k k ‘=@->@o9Z o;E @0>?-8#k M k #k *k (-=开始时间#0E Q o9Z o;E @0>?-8-=结束时间#,;@F oN R-=城市#+B ,oN Q-=+B ,oN R #+B ,oO -G 0-=+B ,名称#G G o;Q-=,)’,oN R #=W 7J o;Q o3-=)1’oN R #Z $"$-=k 业务信道负载率k #Z $#a-=k 业务信道拥塞率k Z >9G D G o/9W >o=0.@9>o/;=@9>F6/0>03X 3-E Q.;@F o;Q;E ’k E -E J ;E :k (-E Q9G .o;Q;E ’k #$3k (-E QG G o;Q;E ’k #$33k #k #$3I k #k #$3#k (-E Q3X 3-E Q .;@F o ;Q;E ’k E -E J ;E :k #k 6W T ;k #k ./-E :f /9W k #k f /0E J ;-E :k #k =W f /9W k #k E -E @9E :k(-E Q.-=@’>0.9>Q oQ -@0‘k k ‘=@->@o9Z o;E @0>?-8-=Q -@0C @;G 0(70@600E .-=@’k I $$%M $3M 3I k ‘k k ‘k $3%$$%$$k -=Q -@0@;G 0(-E Q.-=@’k I $$%M 3M 3%k ‘k k ‘k 3I %$$%$$k -=Q -@0@;G 0(-E Q=W 7J o;Q o3;E ’k 3k #k 3$k #k 3$bk #k 33k #k 33"k #k 3I 3k #k 3#k #k 3bk #k 3c k #k I $k #k I $3k (-E Q=0.@9>o;Q;E ’k #$33M 3$M 3k #k #$33M 3$M I k #k #$33M 3$M #k #k #$33M 3$b M 3k #k #$33M 3$b M I k #k #$33M 3$b M #k (9>Q 0>7F >0.9>Q oQ -@0#=@->@o9Z o;E @0>?-8#9G .o;Q #G Go ;Q #=W 7J o;Q o3"修改后的=i 8语句’请注意黑体为修改后的部分(%=080.@>0D 8-.0’>0.9>Q oQ -@0‘k k ‘=@->@o9Z o;E @0>?-8#k M k #k *k (-=开始时间#0E Q o9Z o;E @0>?-8-=结束时间#,;@F oN R -=城市#+B ,oN Q-=+B ,oN R #+B ,oO -G 0-=+B ,名称#G G o;Q-=,)’,oN R #=W 7J o;Q o3-=)1’oN R #Z $"$-=k 业务信道负载率k #Z $#a-=k 业务信道拥塞率k Z >9G D G o/9W >o=0.@9>o/;=@9>F o?;066/0>03X 3-E Q.;@F o;Q;E ’k E -E J ;E :k (-E Q9G .o;Q;E ’k #$3k (-E QG G o;Q;E ’k #$33k #k #$3I k #k #$3#k (-E Q3X 3-E Q .;@F o ;Q;E ’k E -E J ;E :k #k 6W T ;k #k ./-E :f /9W k #k f /0E J ;-E :k #k =W f /9W k #k E -E @9E :k(-E Q@;G 0o;Q70@600E I $$%$33I $3$$-E Q I $$%$33%3I $$-E Q=W 7J o;Q o3;E ’k 3k #k 3$k #k 3$bk #k 33k #k 33"k #k 3I 3k #k 3#k #k 3bk #k 3c k #k I $k #k I $3k (-E Q=0.@9>o;Q;E ’k #$33M 3$M 3k #k #$33M 3$M I k #k #$33M 3$M #k #k #$33M 3$b M 3k #k #$33M 3$b M I k #k #$33M 3$b M #k (9>Q 0>7F >0.9>Q oQ -@0#=@->@o9Z o;E @0>?-8#9G .o;Q #G Go ;Q #=W 7J o;Q o3I H a 查询语句执行分析在’d 2’0>?0>的查询分析器中分别执行以上两条查询语句#同时显示其查询计划$两者的查询计划有明显的差异%前者对整个大数据表进行主键扫描#而后者只对查询结果所在的D Go/9W >o=0.@9>oI $$%$3表进行了非聚簇索引扫描$大数据表中存放有%个月的数据#而在D Go/9W >o =0.@9>oI $$%$3表仅存放有一个月的数据#且索引项目已经覆盖了查询条件中所有条件#因此可以预计其执行速度会有明显提升$从实际的执行结果来看#前者执行时间约I$秒#而后者仅为I 秒$上述情况表明在B ’’d 2’0>?0>I $$$中的分区视图#不仅实现了数据表的水平分区#而且通过视图合并拆分后的小表#这样’d 2查询尤为简单$系统内嵌的优化机制#使得系统大数据量条件下的查询性能得到了明显改进$#存在问题和适用范围分区视图虽然有着很强的功能#但是它的使用并不是没有代价的$有如下问题需要开发人员仔细考虑%’3(按照时间存储数据的小表谁来创建#手工提前建好还是程序自动创建0’I (小数据表增加以后#分布视图谁来负责更新0’#(小数据表和分区视图变动后#应用程序中用户的访问权限是否受到影响0’%(数据以何种方式存储到数据小表中#是使用可更新的分区视图还是单独编写程序进行数据的存储0由于分区视图使用的复杂性#在决定哪些数据表需要进行水平拆分时#需要慎重考虑$一般而言#如果数据表中的数据大于I $$$万#建议考虑使用本解决方法$如果不想采用本方法#可以参考本方法中’3("’%(建立非聚簇索引的方式进行优化$%!结束语微软的’d 2’0>?0>数据库在很多开发人员眼里#只是二流的产品#开发小型系统还可以#处理海量数据则根本不行$其实#’d 2’0>?0>从bH $版本开始#性能已经大幅提升#有其到I$$$版本后#更是增强了许多功能#如4E 8F =;=’0>?;.0服务"数据复制"[B 2集成"索引视图"分布式分区视图等等$据我所知#在实际业务系统中也有使用’d 2’0>?0>管理<$$e 以上数据的案例$%下转第a%页&’$I $$"年第I 期计算机系统应用实用案例!""#$%&’$()*&+,-$上接第$#页%!!使用J E =J *+R *+来管理海量数据!一方面受硬件环境的限制!另一方面和数据库系统的配置&应用程序对数据库的使用方式有着很大的关系’稍不注意!就会使数据库成为系统的瓶颈’而数据库性能的优化!往往可以收到意想不到的效果!将系统的处理能力提高几倍’在本文中介绍了大数据量表的查询优化内容!只是数据库优化的一个方面’完整的数据库优化涉及到内存使用&提高磁盘’?I &创建和管理索引&数据分区&查询优化等诸多方面!内容繁杂而重要!希望能与各位专家&同行探讨!也希望本文能起到抛砖引玉之功效’参考文献#;8G +040Y )70+50+3)80(著&郭东青等译&数据库创建"数据仓库与优化&清华大学出版社&%,,#.$#%;8G +040Y )70+50+3)80(&;JJ E =J *+R 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SqlServer中百万级数据的查询优化万级别的数据真的算不上什么⼤数据，但是这个档的数据确实考核了普通的查询语句的性能，不同的书写⽅法有着千差万别的性能，都在这个级别中显现出来了，它不仅考核着你sql语句的性能，也考核着程序员的思想。

公司系统的⼀个查询界⾯最近⾮常慢，界⾯的响应时间在6-8秒钟时间，甚⾄更长。

检查发现问题出现在数据库端，查询⽐较耗时。

该界⾯涉及到多个表中的数据，基本表有150万数据，关联⼦表的最多的⼀个700多万数据，其它表数据也在⼏⼗万到⼏百万之间。

其实按这样的数据级别查询响应时间应该在毫秒级内，不应该有这么长时间。

那么接下来就该进⾏问题排查了。

由于这个这界⾯的功能主要是信息检索，查询⽐较复杂，太多的条件组合，使⽤存储过程太多的局限性，因此查询使⽤的是动态拼接的sql 语句。

查询⽅式是最常⽤的1、获取数据总数2、数据分页。

直接上代码（部分条件）。

select numb=count(distinct t1.tlntcode)from ZWOMMAINM0 t1 inner join ZWOMMLIBM0 t2 on t1.tlntcode=t2.tlntcodejoin ZWOMEXPRM0 cp on t1.tlntcode=cp.tlntcodejoin ZWOMILBSM0 i on i.tlntcode=t1.tlntcodejoin ZWOMILBSM0 p on p.tlntcode=i.tlntcodejoin ZWOMILBSM0 l on l.tlntcode=i.tlntcodewhere isnull(t2.deletefg,'0')='0' and panyn like '%IBM%' and cp.sequence=0and i. mlbscode in('i0100','i0101','i0102','i0103','i0104','i0105','i0106') and i.locatype='10'and p.mlbscode in('p0100','p0102','p0104','p0200','p0600') and p.locatype='10'and l.mlbscode in('l030') and l.locatype='10'查看执⾏时间根据提⽰得知，整个查询耗时花费在了分析和编译为4秒，执⾏为0.7秒。

当SqlServer数据量很大时，如何优化表格能加快处理速度表设计和查询的一些参考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，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。

比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。

如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。

●使用系统工具。

如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。

在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。

另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。

当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。

以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。

如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。

3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。

比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。

表设计和查‎询的一些参‎考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I‎B M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‎如下：●在经常进行‎连接，但是没有指‎定为外键的‎列上建立索‎引，而不经常连‎接的字段则‎由优化器自‎动生成索引‎。

●在频繁进行‎排序或分组‎（即进行gr‎o up by或or‎d er by操作）的列上建立‎索引。

●在条件表达‎式中经常用‎到的不同值‎较多的列上‎建立检索，在不同值少‎的列上不要‎建立索引。

比如在雇员‎表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值‎，因此就无必‎要建立索引‎。

如果建立索‎引不但不会‎提高查询效‎率，反而会严重‎降低更新速‎度。

●如果待排序‎的列有多个‎，可以在这些‎列上建立复‎合索引（compo‎u nd index‎）。

● 使用系统工‎具。

如Info‎r mix数‎据库有一个‎t bche‎c k工具，可以在可疑‎的索引上进‎行检查。

在一些数据‎库服务器上‎，索引可能失‎效或者因为‎频繁操作而‎使得读取效‎率降低，如果一个使‎用索引的查‎询不明不白‎地慢下来，可以试着用‎t bche‎c k 工具检‎查索引的完‎整性，必要时进行‎修复。

另外，当数据库表‎更新大量数据后，删除并重建‎索引可以提‎高查询速度‎。

2．避免或简化‎排序应当简化或‎避免对大型‎表进行重复‎的排序。

当能够利用‎索引自动以‎适当的次序‎产生输出时‎，优化器就避‎免了排序的‎步骤。

以下是一些‎影响因素：●索引中不包‎括一个或几‎个待排序的‎列；●group‎by或or‎d er by子句中‎列的次序与‎索引的次序‎不一样；●排序的列来‎自不同的表‎。

为了避免不‎必要的排序‎，就要正确地‎增建索引，合理地合并‎数据库表（尽管有时可‎能影响表的‎规范化，但相对于效‎率的提高是‎值得的）。

SqlServer数据库的查询优化建⽴⼀个web 应⽤，分页浏览功能必不可少。

这个问题是数据库处理中⼗分常见的问题。

经典的数据分页⽅法是:ADO 纪录集分页法，也就是利⽤ADO⾃带的分页功能（利⽤游标）来实现分页。

但这种分页⽅法仅适⽤于较⼩数据量的情形，因为游标本⾝有缺点：游标是存放在内存中，很费内存。

游标⼀建⽴，就将相关的记录锁住，直到取消游标。

游标提供了对特定集合中逐⾏扫描的⼿段，⼀般使⽤游标来逐⾏遍历数据，根据取出数据条件的不同进⾏不同的操作。

⽽对于多表和⼤表中定义的游标（⼤的数据集合）循环很容易使程序进⼊⼀个漫长的等待甚⾄死机。

更重要的是，对于⾮常⼤的数据模型⽽⾔，分页检索时，如果按照传统的每次都加载整个数据源的⽅法是⾮常浪费资源的。

现在流⾏的分页⽅法⼀般是检索页⾯⼤⼩的块区的数据，⽽⾮检索所有的数据，然后单步执⾏当前⾏。

最早较好地实现这种根据页⾯⼤⼩和页码来提取数据的⽅法⼤概就是“俄罗斯存储过程”。

这个存储过程⽤了游标，由于游标的局限性，所以这个⽅法并没有得到⼤家的普遍认可。

后来，⽹上有⼈改造了此存储过程，下⾯的存储过程就是结合我们的办公⾃动化实例写的分页存储过程：1CREATE procedure pagination123 (@pagesize int, --页⾯⼤⼩，如每页存储20条记录45@pageindex int--当前页码67 )89as1011set nocount on1213begin1415declare@indextable table(id int identity(1,1),nid int) --定义表变量1617declare@PageLowerBound int--定义此页的底码1819declare@PageUpperBound int--定义此页的顶码2021set@PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize2223set@PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize2425set rowcount@PageUpperBound2627insert into@indextable(nid) select gid from TGongwen where fariqi >dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi desc2829select O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t where O.gid=t.nid3031and t.id>@PageLowerBound and t.id<=@PageUpperBound order by t.id3233end3435set nocount off以上存储过程运⽤了SQL SERVER的表变量。

（6条消息）sqlserver大批量数据查询的优化方式一、查询语句书写要点：1.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。

2.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。

3.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=04.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.下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)select id from t where name like '%abc%’若要提高效率，可以考虑全文检索。

6.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 38.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=10029.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。