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當(dāng)然，有很多時(shí)候您需要執(zhí)行 LEFT JOIN 和使用 NULL 值。但是，它們并不適用于所有情況。改變 SQL 查詢的構(gòu)建方式可能會(huì)產(chǎn)生將一個(gè)花幾分鐘運(yùn)行的報(bào)告縮短到只花幾秒鐘這樣的天壤之別的效果。有時(shí)，必須在查詢中調(diào)整數(shù)據(jù)的形態(tài)，使之適應(yīng)應(yīng)用程序所要求的顯示方式。雖然 TABLE 數(shù)據(jù)類(lèi)型會(huì)減少大量占用資源的情況，但在查詢中還有許多區(qū)域可以進(jìn)行優(yōu)化。SQL 的一個(gè)有價(jià)值的常用功能是 LEFT JOIN。它可以用于檢索第一個(gè)表中的所有行、第二個(gè)表中所有匹配的行、以及第二個(gè)表中與第一個(gè)表不匹配的所有行。例如，如果希望返回每個(gè)客戶及其定單，使用 LEFT JOIN 則可以顯示有定單和沒(méi)有定單的客戶。

此工具可能會(huì)被過(guò)度使用。LEFT JOIN 消耗的資源非常之多，因?yàn)樗鼈儼c NULL（不存在）數(shù)據(jù)匹配的數(shù)據(jù)。在某些情況下，這是不可避免的，但是代價(jià)可能非常高。LEFT JOIN 比 INNER JOIN 消耗資源更多，所以如果您可以重新編寫(xiě)查詢以使得該查詢不使用任何 LEFT JOIN，則會(huì)得到非常可觀的回報(bào)（請(qǐng)參閱圖 1 中的圖）。

sql語(yǔ)句中join on和where用法的區(qū)別和聯(lián)系

對(duì)于要達(dá)到同一查詢結(jié)果而言，join和where的用法是語(yǔ)句格式不一樣，查詢的結(jié)果是一樣的。

先來(lái)看看join的語(yǔ)句分類(lèi)：

left join :左連接，返回左表中所有的記錄以及右表中連接字段相等的記錄。

right join :右連接，返回右表中所有的記錄以及左表中連接字段相等的記錄。

inner join: 內(nèi)連接，又叫等值連接，只返回兩個(gè)表中連接字段相等的行。

full join:外連接，返回兩個(gè)表中的行：left join + right join。

cross join:結(jié)果是笛卡爾積，就是第一個(gè)表的行數(shù)乘以第二個(gè)表的行數(shù)。

轉(zhuǎn)載自：：http://www.cnblogs.com/lcngu/p/6726537.html 下面這個(gè)是講解outer join 查詢 on篩選和where篩選的區(qū)別 個(gè)人認(rèn)為是正確的

在連接查詢語(yǔ)法中，另人迷惑首當(dāng)其沖的就要屬on篩選和where篩選的區(qū)別了， 在我們編寫(xiě)查詢的時(shí)候， 篩選條件的放置不管是在on后面還是where后面， 查出來(lái)的結(jié)果總是一樣的， 既然如此，那為什么還要多此一舉的讓sql查詢支持兩種篩選器呢？ 事實(shí)上， 這兩種篩選器是存在差別的，只是如果不深挖不容易發(fā)現(xiàn)而已。

sql中的連接查詢分為3種， cross join，inner join，和outer join ， 在 cross join和inner join中，篩選條件放在on后面還是where后面是沒(méi)區(qū)別的，極端一點(diǎn)，在編寫(xiě)這兩種連接查詢的時(shí)候，只用on不使用where也沒(méi)有什么問(wèn)題。因此，on篩選和where篩選的差別只是針對(duì)outer join，也就是平時(shí)最常使用的left join和right join。

來(lái)看一個(gè)示例，有兩張數(shù)據(jù)表，結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)如圖所示

表main

表ext

可以把這兩張表看作是用來(lái)存放用戶信息的， main放置主要信息，ext表放置附加信息，兩張表的關(guān)系是1對(duì)1的，以id字符作為對(duì)應(yīng)關(guān)系鍵。現(xiàn)在我們需要將地址不為杭州的所有用戶信息篩選出來(lái)，結(jié)果中需要包含main表和ext表的所有字段數(shù)據(jù)。

select * from main left JOIN exton main.id = ext.id and address <> '杭州'

閉上眼睛， 請(qǐng)用大腦人肉運(yùn)行一下這段SQL， 想象一下是什么結(jié)果。

當(dāng)把 address <> '杭州' 這個(gè)篩選條件放在on之后，查詢得到的結(jié)果似乎跟我們預(yù)料中的不同，從結(jié)果中能看出，這個(gè)篩選條件好像只過(guò)濾掉了ext表中對(duì)應(yīng)的記錄，而main表中的記錄并沒(méi)有被過(guò)濾掉，也就是上圖中標(biāo)記為紅色的那條記錄。outer join相對(duì)于inner join的一個(gè)主要特性就是以一側(cè)的表為基礎(chǔ)，但是在這里以左表為基這一點(diǎn)卻可以無(wú)視篩選條件，這未免也太霸道了一些。

把查詢語(yǔ)句稍微改動(dòng)一下，將地址的篩選條件從on轉(zhuǎn)移至where

select * from main left JOIN ext on main.id = ext.id where address <> '杭州'

結(jié)果就如我們預(yù)期的那樣了

造成這種結(jié)果上的差異要從outer join查詢的邏輯查詢的各個(gè)階段說(shuō)起。總的來(lái)說(shuō)，outer join 的執(zhí)行過(guò)程分為4步

1、先對(duì)兩個(gè)表執(zhí)行交叉連接(笛卡爾積)

2、應(yīng)用on篩選器

3、添加外部行

4、應(yīng)用where篩選器

就拿上面不使用where篩選器的sql來(lái)說(shuō)，執(zhí)行的整個(gè)詳細(xì)過(guò)程如下

第一步，對(duì)兩個(gè)表執(zhí)行交叉連接，結(jié)果如下，這一步會(huì)產(chǎn)生36條記錄（此圖顯示不全）

第二步，應(yīng)用on篩選器。篩選器中有兩個(gè)條件，main.id = ext.id and address<> '杭州'，符合要求的記錄如下

這似乎正是我們期望中查詢的結(jié)果，然而在接下來(lái)的步驟中這個(gè)結(jié)果會(huì)被打亂

第三步，添加外部行。outer join有一個(gè)特點(diǎn)就是以一側(cè)的表為基，假如另一側(cè)的表沒(méi)有符合on篩選條件的記錄，則以null替代。在這次的查詢中，這一步的作用就是將那條原本應(yīng)該被過(guò)濾掉的記錄給添加了回來(lái)

是不是不種畫(huà)蛇添足的感覺(jué), 結(jié)果就成了這樣

第四步，應(yīng)用where篩選器

在這條問(wèn)題sql中，因?yàn)闆](méi)有where篩選器，所以上一步的結(jié)果就是最終的結(jié)果了。

而對(duì)于那條地址篩選在where條件中的sql，這一步便起到了作用，將所有地址不屬于杭州的記錄篩選了出來(lái)

通過(guò)上面的講解，已經(jīng)能反應(yīng)出在outer join中的篩選條件在on中和where中的區(qū)別，開(kāi)發(fā)人員如能詳細(xì)了解之中差別，能規(guī)避很多在編寫(xiě)sql過(guò)程中出現(xiàn)的莫名其妙的錯(cuò)誤。

轉(zhuǎn)載自：：https://blog.csdn.net/wang1127248268/article/details/53413655

性能不理想的系統(tǒng)中除了一部分是因?yàn)閼?yīng)用程序的負(fù)載確實(shí)超過(guò)了服務(wù)器的實(shí)際處理能力外,更多的是因?yàn)橄到y(tǒng)存在大量的SQL語(yǔ)句需要優(yōu)化。

為了獲得穩(wěn)定的執(zhí)行性能，SQL語(yǔ)句越簡(jiǎn)單越好。對(duì)復(fù)雜的SQL語(yǔ)句，要設(shè)法對(duì)之進(jìn)行簡(jiǎn)化。

常見(jiàn)的簡(jiǎn)化規(guī)則如下：

1）不要有超過(guò)5個(gè)以上的表連接（JOIN）
2）考慮使用臨時(shí)表或表變量存放中間結(jié)果。
3）少用子查詢（可以使用 join）
4）視圖嵌套不要過(guò)深,一般視圖嵌套不要超過(guò)2個(gè)為宜。

連接的表越多，其編譯的時(shí)間和連接的開(kāi)銷(xiāo)也越大，性能越不好控制。

最好是把連接拆開(kāi)成較小的幾個(gè)部分逐個(gè)順序執(zhí)行。

優(yōu)先執(zhí)行那些能夠大量減少結(jié)果的連接。

拆分的好處不僅僅是減少SQL Server優(yōu)化的時(shí)間，更使得SQL語(yǔ)句能夠以你可以預(yù)測(cè)的方式和順序執(zhí)行。

如果一定需要連接很多表才能得到數(shù)據(jù)，那么很可能意味著設(shè)計(jì)上的缺陷。

連接是outer join，非常不好。因?yàn)閛uter join意味著必須對(duì)左表或右表查詢所有行。

如果表很大而沒(méi)有相應(yīng)的where語(yǔ)句，那么outer join很容易導(dǎo)致table scan或index scan。

要盡量使用inner join避免scan整個(gè)表。

優(yōu)化建議：

1）使用臨時(shí)表存放t1表的結(jié)果,能大大減少logical reads（或返回行數(shù)）的操作要優(yōu)先執(zhí)行。（個(gè)人感覺(jué)這個(gè)建議超級(jí)實(shí)用）

仔細(xì)分析語(yǔ)句，你會(huì)發(fā)現(xiàn)where中的條件全是針對(duì)表t1的，所以直接使用上面的where子句查詢表t1，然后把結(jié)果存放再臨時(shí)表＃t1中：

Select t1….. into #tt1 from t1 where…(和上面的where一樣)

2）再把＃tt1和其他表進(jìn)行連接:

Select #t1…
Left outer join …
Left outer join…


3）修改 like 程序，去掉前置百分號(hào)。like語(yǔ)句卻因?yàn)榍爸冒俜痔?hào)而無(wú)法使用索引
4）從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度修改語(yǔ)句，去掉outer join。
5）考慮組合索引或覆蓋索引消除clustered index scan。

上面1和2點(diǎn)建議立即消除了worktable，性能提高了幾倍以上，效果非常明顯。

1）限制結(jié)果集

要盡量減少返回的結(jié)果行，包括行數(shù)和字段列數(shù)。

返回的結(jié)果越大，意味著相應(yīng)的SQL語(yǔ)句的logical reads 就越大，對(duì)服務(wù)器的性能影響就越甚。

一個(gè)很不好的設(shè)計(jì)就是返回表的所有數(shù)據(jù)：

Select * from tablename

即使表很小也會(huì)導(dǎo)致并發(fā)問(wèn)題。更壞的情況是，如果表有上百萬(wàn)行的話，那后果將是災(zāi)難性的。

它不但可能帶來(lái)極重的磁盤(pán)IO，更有可能把數(shù)據(jù)庫(kù)緩沖區(qū)中的其他緩存數(shù)據(jù)擠出，使得這些數(shù)據(jù)下次必須再?gòu)拇疟P(pán)讀取。

必須設(shè)計(jì)良好的SQL語(yǔ)句，使得其有where語(yǔ)句或TOP語(yǔ)句來(lái)限制結(jié)果集大小。

2）合理的表設(shè)計(jì)

SQL Server 2005將支持表分區(qū)技術(shù)。利用表分區(qū)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)表的流動(dòng)窗口功能。

在流動(dòng)窗口中可以輕易的把歷史數(shù)據(jù)移出，把新的數(shù)據(jù)加入，從而使表的大小基本保持穩(wěn)定。

另外，表的設(shè)計(jì)未必需要非常范式化。有一定的字段冗余可以增加SQL語(yǔ)句的效率，減少JOIN的數(shù)目，提高語(yǔ)句的執(zhí)行速度。

3）OLAP和OLTP模塊要分開(kāi)

OLAP和OLTP類(lèi)型的語(yǔ)句是截然不同的。前者往往需要掃描整個(gè)表做統(tǒng)計(jì)分析，索引對(duì)這樣的語(yǔ)句幾乎沒(méi)有多少用處。

索引只能夠加快那些如sum，group by之類(lèi)的聚合運(yùn)算。因?yàn)檫@個(gè)原因，幾乎很難對(duì)OLAP類(lèi)型的SQL語(yǔ)句進(jìn)行優(yōu)化。

而OLTP語(yǔ)句則只需要訪問(wèn)表的很小一部分?jǐn)?shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)往往可以從內(nèi)存緩存中得到。

為了避免OLAP 和OLTP語(yǔ)句相互影響，這兩類(lèi)模塊需要分開(kāi)運(yùn)行在不同服務(wù)器上。

因?yàn)镺LAP語(yǔ)句幾乎都是讀取數(shù)據(jù)，沒(méi)有更新和寫(xiě)入操作，所以一個(gè)好的經(jīng)驗(yàn)是配置一臺(tái)standby 服務(wù)器，然后OLAP只訪問(wèn)standby服務(wù)器。

4）使用存儲(chǔ)過(guò)程

可以考慮使用存儲(chǔ)過(guò)程封裝那些復(fù)雜的SQL語(yǔ)句或商業(yè)邏輯，這樣做有幾個(gè)好處。

一是存儲(chǔ)過(guò)程的執(zhí)行計(jì)劃可以被緩存在內(nèi)存中較長(zhǎng)時(shí)間，減少了重新編譯的時(shí)間。

二是存儲(chǔ)過(guò)程減少了客戶端和服務(wù)器的繁復(fù)交互。

三是如果程序發(fā)布后需要做某些改變你可以直接修改存儲(chǔ)過(guò)程而不用修改程序，避免需要重新安裝部署程序。

索引優(yōu)化

很多數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)性能不理想是因?yàn)橄到y(tǒng)沒(méi)有經(jīng)過(guò)整體優(yōu)化，存在大量性能低下的SQL 語(yǔ)句。

這類(lèi)SQL語(yǔ)句性能不好的首要原因是缺乏高效的索引。

沒(méi)有索引除了導(dǎo)致語(yǔ)句本身運(yùn)行速度慢外，更是導(dǎo)致大量的磁盤(pán)讀寫(xiě)操作，使得整個(gè)系統(tǒng)性能都受之影響而變差。

解決這類(lèi)系統(tǒng)的首要辦法是優(yōu)化這些沒(méi)有索引或索引不夠好的SQL語(yǔ)句。

創(chuàng)建索引的關(guān)鍵

優(yōu)化SQL語(yǔ)句的關(guān)鍵是盡可能減少語(yǔ)句的logical reads。

這里說(shuō)的logical reads是指語(yǔ)句執(zhí)行時(shí)需要訪問(wèn)的單位為8K的數(shù)據(jù)頁(yè)總數(shù)。

logical reads 越少，其需要的內(nèi)存和CPU時(shí)間也就越少，語(yǔ)句執(zhí)行速度就越快。

不言而喻，索引的最大好處是它可以極大減少SQL語(yǔ)句的logical reads數(shù)目，從而極大減少語(yǔ)句的執(zhí)行時(shí)間。

創(chuàng)建索引的關(guān)鍵是索引要能夠大大減少語(yǔ)句的logical reads。一個(gè)索引好不好，主要看它減少的logical reads多不多。

運(yùn)行set statistics io命令可以得到SQL語(yǔ)句的logical reads信息。

set statistics io on
select au_id,au_lname ,au_fname 
from pubs..authors where au_lname ='Green'
set statistics io on

登錄后復(fù)制

如果Logical reads很大，而返回的行數(shù)很少，也即兩者相差較大，那么往往意味者語(yǔ)句需要優(yōu)化。

Logical reads中包含該語(yǔ)句從內(nèi)存數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中訪問(wèn)的頁(yè)數(shù)和從物理磁盤(pán)讀取的頁(yè)數(shù)。

而physical reads表示那些沒(méi)有駐留在內(nèi)存緩沖區(qū)中需要從磁盤(pán)讀取的數(shù)據(jù)頁(yè)。

Read-ahead reads是SQL Server為了提高性能而產(chǎn)生的預(yù)讀。預(yù)讀可能會(huì)多讀取一些數(shù)據(jù)。

優(yōu)化的時(shí)候我們主要關(guān)注Logical Reads就可以了。

注意如果physical Reads或Read-ahead reads很大，那么往往意味著語(yǔ)句的執(zhí)行時(shí)間（duration）里面會(huì)有一部分耗費(fèi)在等待物理磁盤(pán)IO上。

二、單字段索引，組合索引和覆蓋索引

單字段索引是指只有一個(gè)字段的索引，而組合索引指有多個(gè)字段構(gòu)成的索引。

1． 對(duì)出現(xiàn)在where子句中的字段加索引

set statistics profile on
set statistics io on
go
select .... from tb where ...
go
set statistics profile off
set statistics io off

登錄后復(fù)制

set statistics profile命令將輸出語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃。

也許你會(huì)問(wèn)，為什么不用SET SHOWPLAN_ALL呢？使用SET SHOWPLAN_ALL也是可以的。

不過(guò)set statistics profile輸出的是SQL 語(yǔ)句的運(yùn)行時(shí)候真正使用的執(zhí)行計(jì)劃，

而SET SHOWPLAN_ALL輸出的是預(yù)計(jì)（Estimate）的執(zhí)行計(jì)劃。

使用SET SHOWPLAN_ALL是后面的語(yǔ)句并不會(huì)真正運(yùn)行。

用了Table Scan，也就是對(duì)整個(gè)表進(jìn)行了全表掃描。全表掃描的性能通常是很差的，要盡量避免。

如果上面的select語(yǔ)句是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)經(jīng)常運(yùn)行的關(guān)鍵語(yǔ)句， 那么應(yīng)該對(duì)它創(chuàng)建相應(yīng)的索引。

創(chuàng)建索引的技巧之一是對(duì)經(jīng)常出現(xiàn)在where條件中的字段創(chuàng)建索引

Table Scan也變成了Index Seek，性能極大提高

設(shè)法避免Table scan或Index scan是優(yōu)化SQL 語(yǔ)句使用的常用技巧。通常Index Seek需要的logical reads比前兩者要少得多。

2．組合索引

如果where語(yǔ)句中有多個(gè)字段，那么可以考慮創(chuàng)建組合索引。

組合索引中字段的順序是非常重要的，越是唯一的字段越是要靠前
。

另外，無(wú)論是組合索引還是單個(gè)列的索引，盡量不要選擇那些唯一性很低的字段。

比如說(shuō)，在只有兩個(gè)值0和1的字段上建立索引沒(méi)有多大意義。

所以如果對(duì)單字段進(jìn)行索引，建議使用set statistics profile來(lái)驗(yàn)證索引確實(shí)被充分使用。logical reads越少的索引越好。

3．覆蓋索引

覆蓋索引能夠使得語(yǔ)句不需要訪問(wèn)表僅僅訪問(wèn)索引就能夠得到所有需要的數(shù)據(jù)。

因?yàn)榫奂饕~子節(jié)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)所以無(wú)所謂覆蓋與否，所以覆蓋索引主要是針對(duì)非聚集索引而言。

執(zhí)行計(jì)劃中除了index seek外，還有一個(gè)Bookmark Lookup關(guān)鍵字。

Bookmark Lookup表示語(yǔ)句在訪問(wèn)索引后還需要對(duì)表進(jìn)行額外的Bookmark Lookup操作才能得到數(shù)據(jù)。

也就是說(shuō)為得到一行數(shù)據(jù)起碼有兩次IO，一次訪問(wèn)索引，一次訪問(wèn)基本表。

如果語(yǔ)句返回的行數(shù)很多，那么Bookmark Lookup操作的開(kāi)銷(xiāo)是很大的。

覆蓋索引能夠避免昂貴的Bookmark Lookup操作，減少I(mǎi)O的次數(shù)，提高語(yǔ)句的性能。

覆蓋索引需要包含select子句和WHERE子句中出現(xiàn)的所有字段。Where語(yǔ)句中的字段在前面，select中的在后面。

logical reads，是大大減少了。Bookmark Lookup操作也消失了。所以創(chuàng)建覆蓋索引是減少logical reads提升語(yǔ)句性能的非常有用的優(yōu)化技巧。

創(chuàng)建原則：

實(shí)際上索引的創(chuàng)建原則是比較復(fù)雜的。有時(shí)候你無(wú)法在索引中包含了Where子句中所有的字段。

在考慮索引是否應(yīng)該包含一個(gè)字段時(shí)，應(yīng)考慮該字段在語(yǔ)句中的作用。

比如說(shuō)如果經(jīng)常以某個(gè)字段作為where條件作精確匹配返回很少的行，那么就絕對(duì)值得為這個(gè)字段建立索引。

再比如說(shuō)，對(duì)那些非常唯一的字段如主鍵和外鍵，經(jīng)常出現(xiàn)在group by，order by中的字段等等都值得創(chuàng)建索引。

問(wèn)題1，是否值得在identity字段上建立聚集索引。

答案取決于identity 字段如何在語(yǔ)句中使用。如果你經(jīng)常根據(jù)該字段搜索返回很少的行，那么在其上建立索引是值得的。

反之如果identity字段根本很少在語(yǔ)句中使用，那么就不應(yīng)該對(duì)其建立任何索引。

問(wèn)題2，一個(gè)表應(yīng)該建立多少索引合適。

如果表的80％以上的語(yǔ)句都是讀操作，那么索引可以多些。但是不要太多。

特別是不要對(duì)那些更新頻繁的表其建立很多的索引。很少表有超過(guò)5個(gè)以上的索引。

過(guò)多的索引不但增加其占用的磁盤(pán)空間，也增加了SQL Server 維護(hù)索引的開(kāi)銷(xiāo)。

問(wèn)題4：為什么SQL Server 在執(zhí)行計(jì)劃中沒(méi)有使用你認(rèn)為應(yīng)該使用的索引？原因是多樣的。

一種原因是該語(yǔ)句返回的結(jié)果超過(guò)了表的20％數(shù)據(jù)，使得SQL Server 認(rèn)為scan比seek更有效。

另一種原因可能是表字段的statistics過(guò)期了，不能準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)的分布情況。

你可以使用命令UPDATE STATISTICS tablename with FULLSCAN來(lái)更新它。

只有同步的準(zhǔn)確的statistics才能保證SQL Server 產(chǎn)生正確的執(zhí)行計(jì)劃。

過(guò)時(shí)的老的statistics常會(huì)導(dǎo)致SQL Server生成不夠優(yōu)化的甚至愚蠢的執(zhí)行計(jì)劃。

所以如果你的表頻繁更新，而你又覺(jué)得和之相關(guān)的SQL語(yǔ)句運(yùn)行緩慢，不妨試試UPDATE STATISTIC with FULLSCAN 語(yǔ)句。

問(wèn)題5、什么使用聚集索引，什么時(shí)候使用非聚集索引

在SQL Server 中索引有聚集索引和非聚集索引兩種。它們的主要差別是前者的索引葉子就是數(shù)據(jù)本身，而后者的葉子節(jié)點(diǎn)包含的是指向數(shù)據(jù)的書(shū)簽（即數(shù)據(jù)行號(hào)或聚集索引的key）。

對(duì)一個(gè)表而言聚集索引只能有一個(gè)，而非聚集索引可以有多個(gè)。

只是聚集索引沒(méi)有Bookmark Lookup操作。

什么時(shí)候應(yīng)該使用聚集索引? 什么時(shí)候使用非聚集索引? 取決于應(yīng)用程序的訪問(wèn)模式。

我的建議是在那些關(guān)鍵的字段上使用聚集索引。一個(gè)表一般都需要建立一個(gè)聚集索引。

對(duì)于什么時(shí)候使用聚集索引，SQL Server 2000聯(lián)機(jī)手冊(cè)中有如下描述：

在創(chuàng)建聚集索引之前，應(yīng)先了解您的數(shù)據(jù)是如何被訪問(wèn)的。 可考慮將聚集索引用于：

包含大量非重復(fù)值的列。

使用下列運(yùn)算符返回一個(gè)范圍值的查詢：BETWEEN、>、>=、< 和 <=。

被連續(xù)訪問(wèn)的列。

返回大型結(jié)果集的查詢。

經(jīng)常被使用聯(lián)接或 GROUP BY 子句的查詢?cè)L問(wèn)的列；一般來(lái)說(shuō)，這些是外鍵列。

對(duì) ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列進(jìn)行索引，可以使 SQL Server 不必對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，因?yàn)檫@些行已經(jīng)排序。這樣可以提高查詢性能。

OLTP 類(lèi)型的應(yīng)用程序，這些程序要求進(jìn)行非常快速的單行查找（一般通過(guò)主鍵）。應(yīng)在主鍵上創(chuàng)建聚集索引。

聚集索引不適用于：

頻繁更改的列

這將導(dǎo)致整行移動(dòng)（因?yàn)?SQL Server 必須按物理順序保留行中的數(shù)據(jù)值）。這一點(diǎn)要特別注意，因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)量事務(wù)處理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)是易失的。

寬鍵

來(lái)自聚集索引的鍵值由所有非聚集索引作為查找鍵使用，因此存儲(chǔ)在每個(gè)非聚集索引的葉條目?jī)?nèi)。

總結(jié)：

如何使一個(gè)性能緩慢的系統(tǒng)運(yùn)行更快更高效，不但需要整體分析數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，找出系統(tǒng)的性能瓶頸，更需要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)發(fā)出的SQL 語(yǔ)句。

一旦找出關(guān)鍵的SQL 語(yǔ)句并加與優(yōu)化，性能問(wèn)題就會(huì)迎刃而解。

《 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)內(nèi)幕 》

處理百萬(wàn)級(jí)以上的數(shù)據(jù)提高查詢速度的方法：

1.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

2.對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒(méi)有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：(不能前置百分號(hào))
select id from t where name like ‘%abc%’
若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6.in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

select xx,phone FROM send a JOIN (
select '
13891030091
' phone union select '
13992085916
' ………… UNION SELECT '
13619100234
' ) b
on a.Phone =b.phone
--
替代下面 很多數(shù)據(jù)隔開(kāi)的時(shí)候


in( '
13891030091
', '
13992085916
', '
13619100234
'…………)

7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問(wèn)計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時(shí)建立訪問(wèn)計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描：
select id from t where num=@num 可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應(yīng)改為:
select id from t where num=100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開(kāi)頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
應(yīng)改為:
select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

10.不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索引。

11.在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會(huì)被使 用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫(xiě)一些沒(méi)有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類(lèi)代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：
create table #t(…)

13.很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語(yǔ)句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引對(duì)查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會(huì)去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過(guò)6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17.盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì) 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來(lái)說(shuō)，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.盡量使用表變量來(lái)代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請(qǐng)注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22.臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В纾?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對(duì)于一次性事件，最好使 用導(dǎo)出表。

23.在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)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；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24.如果使用到了臨時(shí)表，在存儲(chǔ)過(guò)程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。

25.盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過(guò)1萬(wàn)行，那么就應(yīng)該考慮改寫(xiě)。

26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來(lái)解決問(wèn)題，基于集的方法通常更有效。

27.與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開(kāi)發(fā)時(shí) 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的開(kāi)始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無(wú)需在執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過(guò)大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

30.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

查詢速度慢的原因：

1、沒(méi)有索引或者沒(méi)有用到索引(這是查詢慢最常見(jiàn)的問(wèn)題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷)

2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應(yīng)。

3、沒(méi)有創(chuàng)建計(jì)算列導(dǎo)致查詢不優(yōu)化。

4、內(nèi)存不足

5、網(wǎng)絡(luò)速度慢

6、查詢出的數(shù)據(jù)量過(guò)大（可以采用多次查詢，其他的方法降低數(shù)據(jù)量）

7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見(jiàn)的問(wèn)題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷)

8、sp_lock,sp_who,活動(dòng)的用戶查看,原因是讀寫(xiě)競(jìng)爭(zhēng)資源。

9、返回了不必要的行和列

10、查詢語(yǔ)句不好，沒(méi)有優(yōu)化

可以通過(guò)如下方法來(lái)優(yōu)化查詢

1、把數(shù)據(jù)、日志、索引放到不同的I/O設(shè)備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應(yīng)放在RAID0上，SQL2000不在支持。數(shù)據(jù)量（尺寸）越大，提高I/O越重要.

2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升級(jí)硬件

4、根據(jù)查詢條件,建立索引,優(yōu)化索引、優(yōu)化訪問(wèn)方式，限制結(jié)果集的數(shù)據(jù)量。注意填充因子要適當(dāng)（最好是使用默認(rèn)值0）。索引應(yīng)該盡量小，使用字節(jié)數(shù)小的列建索引好（參照索引的創(chuàng)建）,不要對(duì)有限的幾個(gè)值的字段建單一索引如性別字段

5、提高網(wǎng)速;

6、擴(kuò)大服務(wù)器的內(nèi)存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內(nèi)存。配置虛擬內(nèi)存：虛擬內(nèi)存大小應(yīng)基于計(jì)算機(jī)上并發(fā)運(yùn)行的服務(wù)進(jìn)行配置。運(yùn)行 Microsoft SQL Server? 2000 時(shí)，可考慮將虛擬內(nèi)存大小設(shè)置為計(jì)算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的 1.5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能，并打算運(yùn)行 Microsoft 搜索服務(wù)以便執(zhí)行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內(nèi)存大小配置為至少是計(jì)算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 服務(wù)器配置選項(xiàng)配置為物理內(nèi)存的 1.5 倍（虛擬內(nèi)存大小設(shè)置的一半）。

7、增加服務(wù)器CPU個(gè)數(shù);但是必須明白并行處理串行處理更需要資源例如內(nèi)存。使用并行還是串行程是MsSQL自動(dòng)評(píng)估選擇的。單個(gè)任務(wù)分解成多個(gè)任務(wù)，就可以在處理器上運(yùn)行。例如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時(shí)執(zhí)行，SQL SERVER根據(jù)系統(tǒng)的負(fù)載情況決定最優(yōu)的并行等級(jí)，復(fù)雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合并行處理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE還不能并行處理。

8、如果是使用like進(jìn)行查詢的話，簡(jiǎn)單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查詢時(shí)，查詢耗時(shí)和字段值總長(zhǎng)度成正比,所以不能用CHAR類(lèi)型，而是VARCHAR。對(duì)于字段的值很長(zhǎng)的建全文索引。

9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離

10、分布式分區(qū)視圖可用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器聯(lián)合體。聯(lián)合體是一組分開(kāi)管理的服務(wù)器，但它們相互協(xié)作分擔(dān)系統(tǒng)的處理負(fù)荷。這種通過(guò)分區(qū)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器聯(lián)合體的機(jī)制能夠擴(kuò)大一組服務(wù)器，以支持大型的多層 Web 站點(diǎn)的處理需要。有關(guān)更多信息，參見(jiàn)設(shè)計(jì)聯(lián)合數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。（參照SQL幫助文件'分區(qū)視圖'）
a、在實(shí)現(xiàn)分區(qū)視圖之前，必須先水平分區(qū)表
b、在創(chuàng)建成員表后，在每個(gè)成員服務(wù)器上定義一個(gè)分布式分區(qū)視圖，并且每個(gè)視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區(qū)視圖名的查詢可以在任何一個(gè)成員服務(wù)器上運(yùn)行。系統(tǒng)操作如同每個(gè)成員服務(wù)器上都有一個(gè)原始表的復(fù)本一樣，但其實(shí)每個(gè)服務(wù)器上只有一個(gè)成員表和一個(gè)分布式分區(qū)視圖。數(shù)據(jù)的位置對(duì)應(yīng)用程序是透明的。

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數(shù)據(jù)和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設(shè)置自動(dòng)收縮日志.對(duì)于大的數(shù)據(jù)庫(kù)不要設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)增長(zhǎng)，它會(huì)降低服務(wù)器的性能。 在T-sql的寫(xiě)法上有很大的講究，下面列出常見(jiàn)的要點(diǎn)：首先，DBMS處理查詢計(jì)劃的過(guò)程是這樣的：
1、 查詢語(yǔ)句的詞法、語(yǔ)法檢查
2、 將語(yǔ)句提交給DBMS的查詢優(yōu)化器
3、 優(yōu)化器做代數(shù)優(yōu)化和存取路徑的優(yōu)化
4、 由預(yù)編譯模塊生成查詢規(guī)劃
5、 然后在合適的時(shí)間提交給系統(tǒng)處理執(zhí)行
6、 最后將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶其次，看一下SQL SERVER的數(shù)據(jù)存放的結(jié)構(gòu)：一個(gè)頁(yè)面的大小為8K(8060)字節(jié)，8個(gè)頁(yè)面為一個(gè)盤(pán)區(qū)，按照B樹(shù)存放。

12、Commit和rollback的區(qū)別 Rollback:回滾所有的事物。 Commit:提交當(dāng)前的事物. 沒(méi)有必要在動(dòng)態(tài)SQL里寫(xiě)事物，如果要寫(xiě)請(qǐng)寫(xiě)在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者將動(dòng)態(tài)SQL 寫(xiě)成函數(shù)或者存儲(chǔ)過(guò)程。

13、在查詢Select語(yǔ)句中用Where字句限制返回的行數(shù),避免表掃描,如果返回不必要的數(shù)據(jù)，浪費(fèi)了服務(wù)器的I/O資源，加重了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯(lián)接訪問(wèn)表,后果嚴(yán)重。

14、SQL的注釋申明對(duì)執(zhí)行沒(méi)有任何影響

15、盡可能不使用游標(biāo)，它占用大量的資源。如果需要row-by-row地執(zhí)行，盡量采用非光標(biāo)技術(shù),如：在客戶端循環(huán)，用臨時(shí)表，Table變量，用子查詢，用Case語(yǔ)句等等。游標(biāo)可以按照它所支持的提取選項(xiàng)進(jìn)行分類(lèi)： 只進(jìn) 必須按照從第一行到最后一行的順序提取行。FETCH NEXT 是唯一允許的提取操作,也是默認(rèn)方式。可滾動(dòng)性 可以在游標(biāo)中任何地方隨機(jī)提取任意行。游標(biāo)的技術(shù)在SQL2000下變得功能很強(qiáng)大，他的目的是支持循環(huán)。
有四個(gè)并發(fā)選項(xiàng)
READ_ONLY：不允許通過(guò)游標(biāo)定位更新(Update)，且在組成結(jié)果集的行中沒(méi)有鎖。
OPTIMISTIC WITH valueS:樂(lè)觀并發(fā)控制是事務(wù)控制理論的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)部分。樂(lè)觀并發(fā)控制用于這樣的情形，即在打開(kāi)游標(biāo)及更新行的間隔中，只有很小的機(jī)會(huì)讓第二個(gè)用戶更新某一行。當(dāng)某個(gè)游標(biāo)以此選項(xiàng)打開(kāi)時(shí)，沒(méi)有鎖控制其中的行，這將有助于最大化其處理能力。如果用戶試圖修改某一行，則此行的當(dāng)前值會(huì)與最后一次提取此行時(shí)獲取的值進(jìn)行比較。如果任何值發(fā)生改變，則服務(wù)器就會(huì)知道其他人已更新了此行，并會(huì)返回一個(gè)錯(cuò)誤。如果值是一樣的，服務(wù)器就執(zhí)行修改。 選擇這個(gè)并發(fā)選項(xiàng)OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此樂(lè)觀并發(fā)控制選項(xiàng)基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必須具有某種版本標(biāo)識(shí)符，服務(wù)器可用它來(lái)確定該行在讀入游標(biāo)后是否有所更改。
在 SQL Server 中，這個(gè)性能由 timestamp 數(shù)據(jù)類(lèi)型提供，它是一個(gè)二進(jìn)制數(shù)字，表示數(shù)據(jù)庫(kù)中更改的相對(duì)順序。每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)都有一個(gè)全局當(dāng)前時(shí)間戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改帶有 timestamp 列的行時(shí)，SQL Server 先在時(shí)間戳列中存儲(chǔ)當(dāng)前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 個(gè)表具有 timestamp 列，則時(shí)間戳?xí)挥浀叫屑?jí)。服務(wù)器就可以比較某行的當(dāng)前時(shí)間戳值和上次提取時(shí)所存儲(chǔ)的時(shí)間戳值，從而確定該行是否已更新。服務(wù)器不必比較所有列的值，只需比較 timestamp 列即可。如果應(yīng)用程序?qū)](méi)有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的樂(lè)觀并發(fā)，則游標(biāo)默認(rèn)為基于數(shù)值的樂(lè)觀并發(fā)控制。
SCROLL LOCKS 這個(gè)選項(xiàng)實(shí)現(xiàn)悲觀并發(fā)控制。在悲觀并發(fā)控制中，在把數(shù)據(jù)庫(kù)的行讀入游標(biāo)結(jié)果集時(shí)，應(yīng)用程序?qū)⒃噲D鎖定數(shù)據(jù)庫(kù)行。在使用服務(wù)器游標(biāo)時(shí)，將行讀入游標(biāo)時(shí)會(huì)在其上放置一個(gè)更新鎖。如果在事務(wù)內(nèi)打開(kāi)游標(biāo)，則該事務(wù)更新鎖將一直保持到事務(wù)被提交或回滾；當(dāng)提取下一行時(shí)，將除去游標(biāo)鎖。如果在事務(wù)外打開(kāi)游標(biāo)，則提取下一行時(shí)，鎖就被丟棄。因此，每當(dāng)用戶需要完全的悲觀并發(fā)控制時(shí)，游標(biāo)都應(yīng)在事務(wù)內(nèi)打開(kāi)。更新鎖將阻止任何其它任務(wù)獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其它任務(wù)更新該行。
然而，更新鎖并不阻止共享鎖，所以它不會(huì)阻止其它任務(wù)讀取行，除非第二個(gè)任務(wù)也在要求帶更新鎖的讀取。滾動(dòng)鎖根據(jù)在游標(biāo)定義的 SELECT 語(yǔ)句中指定的鎖提示，這些游標(biāo)并發(fā)選項(xiàng)可以生成滾動(dòng)鎖。滾動(dòng)鎖在提取時(shí)在每行上獲取，并保持到下次提取或者游標(biāo)關(guān)閉，以先發(fā)生者為準(zhǔn)。下次提取時(shí)，服務(wù)器為新提取中的行獲取滾動(dòng)鎖，并釋放上次提取中行的滾動(dòng)鎖。滾動(dòng)鎖獨(dú)立于事務(wù)鎖，并可以保持到一個(gè)提交或回滾操作之后。如果提交時(shí)關(guān)閉游標(biāo)的選項(xiàng)為關(guān)，則 COMMIT 語(yǔ)句并不關(guān)閉任何打開(kāi)的游標(biāo)，而且滾動(dòng)鎖被保留到提交之后，以維護(hù)對(duì)所提取數(shù)據(jù)的隔離。所獲取滾動(dòng)鎖的類(lèi)型取決于游標(biāo)并發(fā)選項(xiàng)和游標(biāo) SELECT 語(yǔ)句中的鎖提示。
鎖提示 只讀 樂(lè)觀數(shù)值 樂(lè)觀行版本控制 鎖定無(wú)提示 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 NOLOCK 未鎖定 未鎖定 未鎖定 未鎖定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 錯(cuò)誤 更新 更新 更新 TABLOCKX 錯(cuò)誤 未鎖定 未鎖定 更新其它 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 *指定 NOLOCK 提示將使指定了該提示的表在游標(biāo)內(nèi)是只讀的。

16、用Profiler來(lái)跟蹤查詢，得到查詢所需的時(shí)間，找出SQL的問(wèn)題所在;用索引優(yōu)化器優(yōu)化索引

17、注意UNion和UNion all 的區(qū)別。UNION all好

18、注意使用DISTINCT，在沒(méi)有必要時(shí)不要用，它同UNION一樣會(huì)使查詢變慢。重復(fù)的記錄在查詢里是沒(méi)有問(wèn)題的

19、查詢時(shí)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來(lái)限制查詢消耗的資源。當(dāng)評(píng)估查詢消耗的資源超出限制時(shí)，服務(wù)器自動(dòng)取消查詢,在查詢之前就扼殺掉。 SET LOCKTIME設(shè)置鎖的時(shí)間

21、用select top 100 / 10 Percent 來(lái)限制用戶返回的行數(shù)或者SET ROWCOUNT來(lái)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?yàn)樗麄儾蛔咚饕潜頀呙琛?br />也不要在WHere字句中的列名加函數(shù)，如Convert，substring等,如果必須用函數(shù)的時(shí)候，創(chuàng)建計(jì)算列再創(chuàng)建索引來(lái)替代.還可以變通寫(xiě)法：WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改為WHERE firstname like 'm%'（索引掃描），一定要將函數(shù)和列名分開(kāi)。并且索引不能建得太多和太大。
NOT IN會(huì)多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 來(lái)替代，特別是左連接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，現(xiàn)在2000的優(yōu)化器能夠處理了。相同的是IS NULL，“NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能優(yōu)化她，而” <> ”等還是不能優(yōu)化，用不到索引。

23、使用Query Analyzer，查看SQL語(yǔ)句的查詢計(jì)劃和評(píng)估分析是否是優(yōu)化的SQL。一般的20%的代碼占據(jù)了80%的資源，我們優(yōu)化的重點(diǎn)是這些慢的地方。

24、如果使用了IN或者OR等時(shí)發(fā)現(xiàn)查詢沒(méi)有走索引，使用顯示申明指定索引： SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (‘男’，‘女’)

25、將需要查詢的結(jié)果預(yù)先計(jì)算好放在表中，查詢的時(shí)候再SELECT。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫(yī)院的住院費(fèi)計(jì)算。

26、MIN() 和 MAX()能使用到合適的索引

27、數(shù)據(jù)庫(kù)有一個(gè)原則是代碼離數(shù)據(jù)越近越好，所以優(yōu)先選擇Default,依次為Rules,Triggers, Constraint（約束如外健主健CheckUNIQUE……,數(shù)據(jù)類(lèi)型的最大長(zhǎng)度等等都是約束）,Procedure.這樣不僅維護(hù)工作小，編寫(xiě)程序質(zhì)量高，并且執(zhí)行的速度快。

28、如果要插入大的二進(jìn)制值到Image列，使用存儲(chǔ)過(guò)程，千萬(wàn)不要用內(nèi)嵌INsert來(lái)插入(不知Java是否)。因?yàn)檫@樣應(yīng)用程序首先將二進(jìn)制值轉(zhuǎn)換成字符串（尺寸是它的兩倍），服務(wù)器受到字符后又將他轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制值.存儲(chǔ)過(guò)程就沒(méi)有這些動(dòng)作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前臺(tái)調(diào)用這個(gè)存儲(chǔ)過(guò)程傳入二進(jìn)制參數(shù)，這樣處理速度明顯改善。

29、Between在某些時(shí)候比IN速度更快,Between能夠更快地根據(jù)索引找到范圍。用查詢優(yōu)化器可見(jiàn)到差別。 select * from chineseresume where title in ('男','女') Select * from chineseresume where between '男' and '女' 是一樣的。由于in會(huì)在比較多次，所以有時(shí)會(huì)慢些。

30、在必要是對(duì)全局或者局部臨時(shí)表創(chuàng)建索引，有時(shí)能夠提高速度，但不是一定會(huì)這樣，因?yàn)樗饕埠馁M(fèi)大量的資源。他的創(chuàng)建同是實(shí)際表一樣。

31、不要建沒(méi)有作用的事物例如產(chǎn)生報(bào)表時(shí)，浪費(fèi)資源。只有在必要使用事物時(shí)使用它。

32、用OR的字句可以分解成多個(gè)查詢，并且通過(guò)UNION 連接多個(gè)查詢。他們的速度只同是否使用索引有關(guān),如果查詢需要用到聯(lián)合索引，用UNION all執(zhí)行的效率更高.多個(gè)OR的字句沒(méi)有用到索引，改寫(xiě)成UNION的形式再試圖與索引匹配。一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題是否用到索引。

33、盡量少用視圖，它的效率低。對(duì)視圖操作比直接對(duì)表操作慢,可以用stored procedure來(lái)代替她。特別的是不要用視圖嵌套,嵌套視圖增加了尋找原始資料的難度。我們看視圖的本質(zhì)：它是存放在服務(wù)器上的被優(yōu)化好了的已經(jīng)產(chǎn)生了查詢規(guī)劃的SQL。對(duì)單個(gè)表檢索數(shù)據(jù)時(shí)，不要使用指向多個(gè)表的視圖，直接從表檢索或者僅僅包含這個(gè)表的視圖上讀，否則增加了不必要的開(kāi)銷(xiāo),查詢受到干擾.為了加快視圖的查詢，MsSQL增加了視圖索引的功能。

34、沒(méi)有必要時(shí)不要用DISTINCT和ORDER BY，這些動(dòng)作可以改在客戶端執(zhí)行。它們?cè)黾恿祟~外的開(kāi)銷(xiāo)。這同UNION 和UNION ALL一樣的道理。 SELECT top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation, convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748','JCNAD00338345','JCNAD00333138','JCNAD00303570', 'JCNAD00303569','JCNAD00303568','JCNAD00306698','JCNAD00231935','JCNAD00231933','JCNAD00254567', 'JCNAD00254585','JCNAD00254608','JCNAD00254607','JCNAD00258524','JCNAD00332133','JCNAD00268618', 'JCNAD00279196','JCNAD00268613') order by postdate desc

35、在IN后面值的列表中，將出現(xiàn)最頻繁的值放在最前面，出現(xiàn)得最少的放在最后面，減少判斷的次數(shù)

36、當(dāng)用SELECT INTO時(shí)，它會(huì)鎖住系統(tǒng)表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的連接的存取。創(chuàng)建臨時(shí)表時(shí)用顯示申明語(yǔ)句，而不是 select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume where name = 'XYZ' --commit 在另一個(gè)連接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 會(huì)鎖住系統(tǒng)表，Create table 也會(huì)鎖系統(tǒng)表(不管是臨時(shí)表還是系統(tǒng)表)。所以千萬(wàn)不要在事物內(nèi)使用它！！！這樣的話如果是經(jīng)常要用的臨時(shí)表請(qǐng)使用實(shí)表，或者臨時(shí)表變量。

37、一般在GROUP BY 個(gè)HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以盡量不要用它們來(lái)做剔除行的工作。他們的執(zhí)行順序應(yīng)該如下最優(yōu)：select 的Where字句選擇所有合適的行，Group By用來(lái)分組個(gè)統(tǒng)計(jì)行，Having字句用來(lái)剔除多余的分組。這樣Group By 個(gè)Having的開(kāi)銷(xiāo)小，查詢快.對(duì)于大的數(shù)據(jù)行進(jìn)行分組和Having十分消耗資源。如果Group BY的目的不包括計(jì)算，只是分組，那么用Distinct更快

38、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說(shuō)批處理好

39、少用臨時(shí)表，盡量用結(jié)果集和Table類(lèi)性的變量來(lái)代替它,Table 類(lèi)型的變量比臨時(shí)表好

40、在SQL2000下，計(jì)算字段是可以索引的，需要滿足的條件如下：

a、計(jì)算字段的表達(dá)是確定的
b、不能用在TEXT,Ntext，Image數(shù)據(jù)類(lèi)型
c、必須配制如下選項(xiàng) ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, …….

41、盡量將數(shù)據(jù)的處理工作放在服務(wù)器上，減少網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)銷(xiāo)，如使用存儲(chǔ)過(guò)程。存儲(chǔ)過(guò)程是編譯好、優(yōu)化過(guò)、并且被組織到一個(gè)執(zhí)行規(guī)劃里、且存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的 SQL語(yǔ)句，是控制流語(yǔ)言的集合，速度當(dāng)然快。反復(fù)執(zhí)行的動(dòng)態(tài)SQL,可以使用臨時(shí)存儲(chǔ)過(guò)程，該過(guò)程（臨時(shí)表）被放在Tempdb中。以前由于SQL SERVER對(duì)復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算不支持，所以不得不將這個(gè)工作放在其他的層上而增加網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)銷(xiāo)。SQL2000支持UDFs,現(xiàn)在支持復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，函數(shù)的返回值不要太大，這樣的開(kāi)銷(xiāo)很大。用戶自定義函數(shù)象光標(biāo)一樣執(zhí)行的消耗大量的資源，如果返回大的結(jié)果采用存儲(chǔ)過(guò)程

42、不要在一句話里再三的使用相同的函數(shù)，浪費(fèi)資源,將結(jié)果放在變量里再調(diào)用更快

43、SELECT COUNT(*)的效率教低，盡量變通他的寫(xiě)法，而EXISTS快.同時(shí)請(qǐng)注意區(qū)別： select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的。

44、當(dāng)服務(wù)器的內(nèi)存夠多時(shí)，配制線程數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5，這樣能發(fā)揮最大的效率；否則使用 配制線程數(shù)量 <最大連接數(shù)啟用SQL SERVER的線程池來(lái)解決,如果還是數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5，嚴(yán)重的損害服務(wù)器的性能。

45、按照一定的次序來(lái)訪問(wèn)你的表。如果你先鎖住表A，再鎖住表B，那么在所有的存儲(chǔ)過(guò)程中都要按照這個(gè)順序來(lái)鎖定它們。如果你（不經(jīng)意的）某個(gè)存儲(chǔ)過(guò)程中先鎖定表B，再鎖定表A，這可能就會(huì)導(dǎo)致一個(gè)死鎖。如果鎖定順序沒(méi)有被預(yù)先詳細(xì)的設(shè)計(jì)好，死鎖很難被發(fā)現(xiàn)

46、通過(guò)SQL Server Performance Monitor監(jiān)視相應(yīng)硬件的負(fù)載 Memory: Page Faults / sec計(jì)數(shù)器如果該值偶爾走高，表明當(dāng)時(shí)有線程競(jìng)爭(zhēng)內(nèi)存。如果持續(xù)很高，則內(nèi)存可能是瓶頸。 Process:

1、% DPC Time 指在范例間隔期間處理器用在緩延程序調(diào)用(DPC)接收和提供服務(wù)的百分比。(DPC 正在運(yùn)行的為比標(biāo)準(zhǔn)間隔優(yōu)先權(quán)低的間隔)。 由于 DPC 是以特權(quán)模式執(zhí)行的，DPC 時(shí)間的百分比為特權(quán)時(shí)間 百分比的一部分。這些時(shí)間單獨(dú)計(jì)算并且不屬于間隔計(jì)算總數(shù)的一部 分。這個(gè)總數(shù)顯示了作為實(shí)例時(shí)間百分比的平均忙時(shí)。
2、%Processor Time計(jì)數(shù)器　如果該參數(shù)值持續(xù)超過(guò)95%，表明瓶頸是CPU。可以考慮增加一個(gè)處理器或換一個(gè)更快的處理器。
3、% Privileged Time 指非閑置處理器時(shí)間用于特權(quán)模式的百分比。(特權(quán)模式是為操作系統(tǒng)組件和操縱硬件驅(qū)動(dòng)程序而設(shè)計(jì)的一種處理模式。它允許直接訪問(wèn)硬件和所有內(nèi)存。另一種模式為用戶模式，它是一種為應(yīng)用程序、環(huán)境分系統(tǒng)和整數(shù)分系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一種有限處理模式。操作系統(tǒng)將應(yīng)用程序線程轉(zhuǎn)換成特權(quán)模式以訪問(wèn)操作系統(tǒng)服務(wù))。 特權(quán)時(shí)間的 % 包括為間斷和 DPC 提供服務(wù)的時(shí)間。特權(quán)時(shí)間比率高可能是由于失敗設(shè)備產(chǎn)生的大數(shù)量的間隔而引起的。這個(gè)計(jì)數(shù)器將平均忙時(shí)作為樣本時(shí)間的一部分顯示。
4、% User Time表示耗費(fèi)CPU的數(shù)據(jù)庫(kù)操作，如排序，執(zhí)行aggregate functions等。如果該值很高，可考慮增加索引，盡量使用簡(jiǎn)單的表聯(lián)接，水平分割大表格等方法來(lái)降低該值。 Physical Disk: Curretn Disk Queue Length計(jì)數(shù)器該值應(yīng)不超過(guò)磁盤(pán)數(shù)的1.5~2倍。要提高性能，可增加磁盤(pán)。 SQLServer:Cache Hit Ratio計(jì)數(shù)器該值越高越好。如果持續(xù)低于80%，應(yīng)考慮增加內(nèi)存。 注意該參數(shù)值是從SQL Server啟動(dòng)后，就一直累加記數(shù)，所以運(yùn)行經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，該值將不能反映系統(tǒng)當(dāng)前值。

47、分析select emp_name form employee where salary > 3000 在此語(yǔ)句中若salary是Float類(lèi)型的，則優(yōu)化器對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化為Convert(float,3000)，因?yàn)?000是個(gè)整數(shù)，我們應(yīng)在編程時(shí)使用3000.0而不要等運(yùn)行時(shí)讓DBMS進(jìn)行轉(zhuǎn)化。同樣字符和整型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。

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總結(jié)

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