----?人們?cè)谑褂肧QL時(shí)往往會(huì)陷入一個(gè)誤區(qū)，即太關(guān)注于所得的結(jié)果是否正確，而忽略
了不同的實(shí)現(xiàn)方法之間可能存在的性能差異，這種性能差異在大型的或是復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)
環(huán)境中（如聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP或決策支持系統(tǒng)DSS）中表現(xiàn)得尤為明顯。筆者在工作實(shí)踐
中發(fā)現(xiàn)，不良的SQL往往來(lái)自于不恰當(dāng)?shù)乃饕O(shè)計(jì)、不充份的連接條件和不可優(yōu)化的whe
re子句。在對(duì)它們進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化后，其運(yùn)行速度有了明顯地提高！下面我將從這三個(gè)
方面分別進(jìn)行總結(jié)：
----?為了更直觀地說(shuō)明問(wèn)題，所有實(shí)例中的SQL運(yùn)行時(shí)間均經(jīng)過(guò)測(cè)試，不超過(guò)１秒的均
表示為（<?1秒）。
----?測(cè)試環(huán)境--
----?主機(jī)：HP?LH?II
----?主頻：330MHZ
----?內(nèi)存：128兆
----?操作系統(tǒng)：Operserver5.0.4
----數(shù)據(jù)庫(kù)：Sybase11.0.3
一、不合理的索引設(shè)計(jì)
----例：表record有620000行，試看在不同的索引下，下面幾個(gè)?SQL的運(yùn)行情況：
----?1.在date上建有一非個(gè)群集索引
select?count(*)?from?record?where?date?>
'19991201'?and?date?<?'19991214'and?amount?>
2000?(25秒)
select?date,sum(amount)?from?record?group?by?date
(55秒)
select?count(*)?from?record?where?date?>
'19990901'?and?place?in?('BJ','SH')?(27秒)
----?分析：
----date上有大量的重復(fù)值，在非群集索引下，數(shù)據(jù)在物理上隨機(jī)存放在數(shù)據(jù)頁(yè)上，在
范圍查找時(shí)，必須執(zhí)行一次表掃描才能找到這一范圍內(nèi)的全部行。
----?2.在date上的一個(gè)群集索引
select?count(*)?from?record?where?date?>
'19991201'?and?date?<?'19991214'?and?amount?>
2000?（14秒）
select?date,sum(amount)?from?record?group?by?date
（28秒）
select?count(*)?from?record?where?date?>
'19990901'?and?place?in?('BJ','SH')（14秒）
----?分析：
----?在群集索引下，數(shù)據(jù)在物理上按順序在數(shù)據(jù)頁(yè)上，重復(fù)值也排列在一起，因而在范
圍查找時(shí)，可以先找到這個(gè)范圍的起末點(diǎn)，且只在這個(gè)范圍內(nèi)掃描數(shù)據(jù)頁(yè)，避免了大范
圍掃描，提高了查詢速度。
----?3.在place，date，amount上的組合索引
select?count(*)?from?record?where?date?>
'19991201'?and?date?<?'19991214'?and?amount?>
2000?（26秒）
select?date,sum(amount)?from?record?group?by?date
（27秒）
select?count(*)?from?record?where?date?>
'19990901'?and?place?in?('BJ',?'SH')（<?1秒）
----?分析：
----?這是一個(gè)不很合理的組合索引，因?yàn)樗那皩?dǎo)列是place，第一和第二條SQL沒(méi)有引
用place，因此也沒(méi)有利用上索引；第三個(gè)SQL使用了place，且引用的所有列都包含在組
合索引中，形成了索引覆蓋，所以它的速度是非常快的。
----?4.在date，place，amount上的組合索引
select?count(*)?from?record?where?date?>
'19991201'?and?date?<?'19991214'?and?amount?>
2000(<?1秒)
select?date,sum(amount)?from?record?group?by?date
（11秒）
select?count(*)?from?record?where?date?>
'19990901'?and?place?in?('BJ','SH')（<?1秒）
----?分析：
----?這是一個(gè)合理的組合索引。它將date作為前導(dǎo)列，使每個(gè)SQL都可以利用索引，并
且在第一和第三個(gè)SQL中形成了索引覆蓋，因而性能達(dá)到了最優(yōu)。
----?5.總結(jié)：
----?缺省情況下建立的索引是非群集索引，但有時(shí)它并不是最佳的；合理的索引設(shè)計(jì)要
建立在對(duì)各種查詢的分析和預(yù)測(cè)上。一般來(lái)說(shuō)：
----?①.有大量重復(fù)值、且經(jīng)常有范圍查詢
（between,?>,<?，>=,<?=）和order?by
、group?by發(fā)生的列，可考慮建立群集索引；
----?②.經(jīng)常同時(shí)存取多列，且每列都含有重復(fù)值可考慮建立組合索引；
----?③.組合索引要盡量使關(guān)鍵查詢形成索引覆蓋，其前導(dǎo)列一定是使用最頻繁的列。

二、不充份的連接條件：
----?例：表card有7896行，在card_no上有一個(gè)非聚集索引，表account有191122行，在
account_no上有一個(gè)非聚集索引，試看在不同的表連接條件下，兩個(gè)SQL的執(zhí)行情況：

select?sum(a.amount)?from?account?a,
card?b?where?a.card_no?=?b.card_no（20秒）
----?將SQL改為：
select?sum(a.amount)?from?account?a,
card?b?where?a.card_no?=?b.card_no?and?a.
account_no=b.account_no（<?1秒）
----?分析：
----?在第一個(gè)連接條件下，最佳查詢方案是將account作外層表，card作內(nèi)層表，利用
card上的索引，其I/O次數(shù)可由以下公式估算為：
----?外層表account上的22541頁(yè)+（外層表account的191122行*內(nèi)層表card上對(duì)應(yīng)外層
表第一行所要查找的3頁(yè)）=595907次I/O
----?在第二個(gè)連接條件下，最佳查詢方案是將card作外層表，account作內(nèi)層表，利用
account上的索引，其I/O次數(shù)可由以下公式估算為：
----?外層表card上的1944頁(yè)+（外層表card的7896行*內(nèi)層表account上對(duì)應(yīng)外層表每一
行所要查找的4頁(yè)）=?33528次I/O
----?可見(jiàn)，只有充份的連接條件，真正的最佳方案才會(huì)被執(zhí)行。
----?總結(jié)：
----?1.多表操作在被實(shí)際執(zhí)行前，查詢優(yōu)化器會(huì)根據(jù)連接條件，列出幾組可能的連接方
案并從中找出系統(tǒng)開(kāi)銷最小的最佳方案。連接條件要充份考慮帶有索引的表、行數(shù)多的
表；內(nèi)外表的選擇可由公式：外層表中的匹配行數(shù)*內(nèi)層表中每一次查找的次數(shù)確定，乘
積最小為最佳方案。
----?2.查看執(zhí)行方案的方法--?用set?showplanon，打開(kāi)showplan選項(xiàng)，就可以看到連
接順序、使用何種索引的信息；想看更詳細(xì)的信息，需用sa角色執(zhí)行dbcc(3604,310,30
2)。
三、不可優(yōu)化的where子句
----?1.例：下列SQL條件語(yǔ)句中的列都建有恰當(dāng)?shù)乃饕?#xff0c;但執(zhí)行速度卻非常慢：
select?*?from?record?where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select?*?from?record?where
amount/30<?1000（11秒）
select?*?from?record?where
convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）
----?分析：
----?where子句中對(duì)列的任何操作結(jié)果都是在SQL運(yùn)行時(shí)逐列計(jì)算得到的，因此它不得不
進(jìn)行表搜索，而沒(méi)有使用該列上面的索引；如果這些結(jié)果在查詢編譯時(shí)就能得到，那么
就可以被SQL優(yōu)化器優(yōu)化，使用索引，避免表搜索，因此將SQL重寫(xiě)成下面這樣：
select?*?from?record?where?card_no?like
'5378%'（<?1秒）
select?*?from?record?where?amount
<?1000*30（<?1秒）
select?*?from?record?where?date=?'1999/12/01'
（<?1秒）
----?你會(huì)發(fā)現(xiàn)SQL明顯快起來(lái)！
----?2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，請(qǐng)看下面這個(gè)SQL：
select?count(*)?from?stuff?where?id_no?in('0','1')
（23秒）
----?分析：
----?where條件中的'in'在邏輯上相當(dāng)于'or'，所以語(yǔ)法分析器會(huì)將in?('0','1')轉(zhuǎn)化
為id_no?='0'?or?id_no='1'來(lái)執(zhí)行。我們期望它會(huì)根據(jù)每個(gè)or子句分別查找，再將結(jié)果
相加，這樣可以利用id_no上的索引；但實(shí)際上（根據(jù)showplan）,它卻采用了"OR策略"
，即先取出滿足每個(gè)or子句的行，存入臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的工作表中，再建立唯一索引以去掉
重復(fù)行，最后從這個(gè)臨時(shí)表中計(jì)算結(jié)果。因此，實(shí)際過(guò)程沒(méi)有利用id_no上索引，并且完
成時(shí)間還要受tempdb數(shù)據(jù)庫(kù)性能的影響。
----?實(shí)踐證明，表的行數(shù)越多，工作表的性能就越差，當(dāng)stuff有620000行時(shí)，執(zhí)行時(shí)
間竟達(dá)到220秒！還不如將or子句分開(kāi)：
select?count(*)?from?stuff?where?id_no='0'
select?count(*)?from?stuff?where?id_no='1'
----?得到兩個(gè)結(jié)果，再作一次加法合算。因?yàn)槊烤涠际褂昧怂饕?#xff0c;執(zhí)行時(shí)間只有3秒，
在620000行下，時(shí)間也只有4秒。或者，用更好的方法，寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的存儲(chǔ)過(guò)程：
create?proc?count_stuff?as
declare?@a?int
declare?@b?int
declare?@c?int
declare?@d?char(10)
begin
select?@a=count(*)?from?stuff?where?id_no='0'
select?@b=count(*)?from?stuff?where?id_no='1'
end
select?@c=@a+@b
select?@d=convert(char(10),@c)
print?@d
----?直接算出結(jié)果，執(zhí)行時(shí)間同上面一樣快！
----?總結(jié)：
----?可見(jiàn)，所謂優(yōu)化即where子句利用了索引，不可優(yōu)化即發(fā)生了表掃描或額外開(kāi)銷。

----?1.任何對(duì)列的操作都將導(dǎo)致表掃描，它包括數(shù)據(jù)庫(kù)函數(shù)、計(jì)算表達(dá)式等等，查詢時(shí)
要盡可能將操作移至等號(hào)右邊。
----?2.in、or子句常會(huì)使用工作表，使索引失效；如果不產(chǎn)生大量重復(fù)值，可以考慮把
子句拆開(kāi)；拆開(kāi)的子句中應(yīng)該包含索引。
----?3.要善于使用存儲(chǔ)過(guò)程，它使SQL變得更加靈活和高效。
----?從以上這些例子可以看出，SQL優(yōu)化的實(shí)質(zhì)就是在結(jié)果正確的前提下，用優(yōu)化器可
以識(shí)別的語(yǔ)句，充份利用索引，減少表掃描的I/O次數(shù)，盡量避免表搜索的發(fā)生。其實(shí)S
QL的性能優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，上述這些只是在應(yīng)用層次的一種體現(xiàn)，深入研究還會(huì)
涉及數(shù)據(jù)庫(kù)層的資源配置、網(wǎng)絡(luò)層的流量控制以及操作系統(tǒng)層的總體設(shè)計(jì)。

1．合理使用索引?
索引是數(shù)據(jù)庫(kù)中重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現(xiàn)在大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品都采用IBM最先提出的ISAM索引結(jié)構(gòu)。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：?
●在經(jīng)常進(jìn)行連接，但是沒(méi)有指定為外鍵的列上建立索引，而不經(jīng)常連接的字段則由優(yōu)化器自動(dòng)生成索引。?
●在頻繁進(jìn)行排序或分組（即進(jìn)行g(shù)roup?by或order?by操作）的列上建立索引。?
●在條件表達(dá)式中經(jīng)常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的“性別”列上只有“男”與“女”兩個(gè)不同值，因此就無(wú)必要建立索引。如果建立索引不但不會(huì)提高查詢效率，反而會(huì)嚴(yán)重降低更新速度。?
●如果待排序的列有多個(gè)，可以在這些列上建立復(fù)合索引（compound?index）。?
● 使用系統(tǒng)工具。如Informix數(shù)據(jù)庫(kù)有一個(gè)tbcheck工具，可以在可疑的索引上進(jìn)行檢查。在一些數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上，索引可能失效或者因?yàn)轭l繁操作而使得讀取效率降低，如果一個(gè)使用索引的查詢不明不白地慢下來(lái)，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時(shí)進(jìn)行修復(fù)。另外，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)表更新大量數(shù)據(jù)后，刪除并重建索引可以提高查詢速度。?

2．避免或簡(jiǎn)化排序?
應(yīng)當(dāng)簡(jiǎn)化或避免對(duì)大型表進(jìn)行重復(fù)的排序。當(dāng)能夠利用索引自動(dòng)以適當(dāng)?shù)拇涡虍a(chǎn)生輸出時(shí)，優(yōu)化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：?
●索引中不包括一個(gè)或幾個(gè)待排序的列；?
●group?by或order?by子句中列的次序與索引的次序不一樣；?
●排序的列來(lái)自不同的表。?
為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合并數(shù)據(jù)庫(kù)表（盡管有時(shí)可能影響表的規(guī)范化，但相對(duì)于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么應(yīng)當(dāng)試圖簡(jiǎn)化它，如縮小排序的列的范圍等。?

3．消除對(duì)大型表行數(shù)據(jù)的順序存取?
在嵌套查詢中，對(duì)表的順序存取對(duì)查詢效率可能產(chǎn)生致命的影響。比如采用順序存取策略，一個(gè)嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那么這個(gè)查詢就要查詢 10億行數(shù)據(jù)。避免這種情況的主要方法就是對(duì)連接的列進(jìn)行索引。例如，兩個(gè)表：學(xué)生表（學(xué)號(hào)、姓名、年齡……）和選課表（學(xué)號(hào)、課程號(hào)、成績(jī)）。如果兩個(gè)表要做連接，就要在“學(xué)號(hào)”這個(gè)連接字段上建立索引。?
還可以使用并集來(lái)避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強(qiáng)迫優(yōu)化器使用順序存取。下面的查詢將強(qiáng)迫對(duì)orders表執(zhí)行順序操作：?
SELECT?＊?FROM?orders?WHERE?(customer_num=104?AND?order_num>1001)?OR?order_num=1008?
雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語(yǔ)句中優(yōu)化器還是使用順序存取路徑掃描整個(gè)表。因?yàn)檫@個(gè)語(yǔ)句要檢索的是分離的行的集合，所以應(yīng)該改為如下語(yǔ)句：?
SELECT?＊?FROM?orders?WHERE?customer_num=104?AND?order_num>1001?
UNION?
SELECT?＊?FROM?orders?WHERE?order_num=1008?
這樣就能利用索引路徑處理查詢。?

4．避免相關(guān)子查詢?
一個(gè)列的標(biāo)簽同時(shí)在主查詢和where子句中的查詢中出現(xiàn)，那么很可能當(dāng)主查詢中的列值改變之后，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應(yīng)當(dāng)盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那么要在子查詢中過(guò)濾掉盡可能多的行。?

5．避免困難的正規(guī)表達(dá)式?
MATCHES和LIKE關(guān)鍵字支持通配符匹配，技術(shù)上叫正規(guī)表達(dá)式。但這種匹配特別耗費(fèi)時(shí)間。例如：SELECT?＊?FROM?customer?WHERE?zipcode?LIKE?“98_?_?_”?
即使在zipcode字段上建立了索引，在這種情況下也還是采用順序掃描的方式。如果把語(yǔ)句改為SELECT?＊?FROM?customer?WHERE?zipcode?>“98000”，在執(zhí)行查詢時(shí)就會(huì)利用索引來(lái)查詢，顯然會(huì)大大提高速度。?
另外，還要避免非開(kāi)始的子串。例如語(yǔ)句：SELECT?＊?FROM?customer?WHERE?zipcode[2，3]?>“80”，在where子句中采用了非開(kāi)始子串，因而這個(gè)語(yǔ)句也不會(huì)使用索引。

6．使用臨時(shí)表加速查詢?
把表的一個(gè)子集進(jìn)行排序并創(chuàng)建臨時(shí)表，有時(shí)能加速查詢。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡(jiǎn)化優(yōu)化器的工作。例如：?
SELECT?cust.name，rcvbles.balance，……other?columns?
FROM?cust，rcvbles?
WHERE?cust.customer_id?=?rcvlbes.customer_id?
AND?rcvblls.balance>0?
AND?cust.postcode>“98000”?
ORDER?BY?cust.name?
如果這個(gè)查詢要被執(zhí)行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來(lái)放在一個(gè)臨時(shí)文件中，并按客戶的名字進(jìn)行排序：?
SELECT?cust.name，rcvbles.balance，……other?columns?
FROM?cust，rcvbles?
WHERE?cust.customer_id?=?rcvlbes.customer_id?
AND?rcvblls.balance>0?
ORDER?BY?cust.name?
INTO?TEMP?cust_with_balance?
然后以下面的方式在臨時(shí)表中查詢：?
SELECT?＊?FROM?cust_with_balance?
WHERE?postcode>“98000”?
臨時(shí)表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁盤(pán)I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。?
注意：臨時(shí)表創(chuàng)建后不會(huì)反映主表的修改。在主表中數(shù)據(jù)頻繁修改的情況下，注意不要丟失數(shù)據(jù)。?

7．用排序來(lái)取代非順序存取?
非順序磁盤(pán)存取是最慢的操作，表現(xiàn)在磁盤(pán)存取臂的來(lái)回移動(dòng)。SQL語(yǔ)句隱藏了這一情況，使得我們?cè)趯?xiě)應(yīng)用程序時(shí)很容易寫(xiě)出要求存取大量非順序頁(yè)的查詢。?
有些時(shí)候，用數(shù)據(jù)庫(kù)的排序能力來(lái)替代非順序的存取能改進(jìn)查詢。?

3.優(yōu)化?tempdb?性能


對(duì)?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)的物理位置和數(shù)據(jù)庫(kù)選項(xiàng)設(shè)置的一般建議包括：?
使?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)得以按需自動(dòng)擴(kuò)展。這確保在執(zhí)行完成前不終止查詢，該查詢所生成的存儲(chǔ)在?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的中間結(jié)果集比預(yù)期大得多。

將?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)文件的初始大小設(shè)置為合理的大小，以避免當(dāng)需要更多空間時(shí)文件自動(dòng)擴(kuò)展。如果?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展得過(guò)于頻繁，性能會(huì)受不良影響。

將文件增長(zhǎng)增量百分比設(shè)置為合理的大小，以避免?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)文件按太小的值增長(zhǎng)。如果文件增長(zhǎng)幅度與寫(xiě)入?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)量相比太小，則?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)可能需要始終擴(kuò)展，因而將妨害性能。

將?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)放在快速?I/O?子系統(tǒng)上以確保好的性能。在多個(gè)磁盤(pán)上條帶化?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)以獲得更好的性能。將?tempdb?數(shù)據(jù)庫(kù)放在除用戶數(shù)據(jù)庫(kù)所使用的磁盤(pán)之外的磁盤(pán)上。有關(guān)更多信息，請(qǐng)參見(jiàn)擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫(kù)。

4.優(yōu)化服務(wù)器:

使用內(nèi)存配置選項(xiàng)優(yōu)化服務(wù)器性能
Microsoft&reg;?SQL?Server&#8482;?2000?的內(nèi)存管理組件消除了對(duì)?SQL?Server?可用的內(nèi)存進(jìn)行手工管理的需要。SQL?Server?在啟動(dòng)時(shí)根據(jù)操作系統(tǒng)和其它應(yīng)用程序當(dāng)前正在使用的內(nèi)存量，動(dòng)態(tài)確定應(yīng)分配的內(nèi)存量。當(dāng)計(jì)算機(jī)和SQL?Server?上的負(fù)荷更改時(shí)，分配的內(nèi)存也隨之更改。有關(guān)更多信息，請(qǐng)參見(jiàn)內(nèi)存構(gòu)架。

下列服務(wù)器配置選項(xiàng)可用于配置內(nèi)存使用并影響服務(wù)器性能：?
min?server?memory
max?server?memory
max?worker?threads
index?create?memory

min?memory?per?query?
min?server?memory?服務(wù)器配置選項(xiàng)可用于確保?SQL?Server?在達(dá)到該值后不會(huì)釋放內(nèi)存。可以基于?SQL?Server?的大小及活動(dòng)將該配置選項(xiàng)設(shè)置為特定的值。如果選擇設(shè)置此選項(xiàng)，必須為操作系統(tǒng)和其他程序留出足夠的內(nèi)存。如果操作系統(tǒng)沒(méi)有足夠的內(nèi)存，會(huì)向?SQL?Server?請(qǐng)求內(nèi)存，從而導(dǎo)致影響?SQL?Server?性能。

max?server?memory?服務(wù)器配置選項(xiàng)可用于：在?SQL?Server?啟動(dòng)及運(yùn)行時(shí)，指定?SQL?Server?可以分配的最大內(nèi)存量。如果知道有多個(gè)應(yīng)用程序與?SQL?Server?同時(shí)運(yùn)行，而且想保障這些應(yīng)用程序有足夠的內(nèi)存運(yùn)行，可以將該配置選項(xiàng)設(shè)置為特定的值。如果這些其它應(yīng)用程序（如?Web?服務(wù)器或電子郵件服務(wù)器）只根據(jù)需要請(qǐng)求內(nèi)存，則?SQL?Server?將根據(jù)需要給它們釋放內(nèi)存，因此不要設(shè)置?max?server?memory?服務(wù)器配置選項(xiàng)。然而，應(yīng)用程序通常在啟動(dòng)時(shí)不假選擇地使用可用內(nèi)存，而如果需要更多內(nèi)存也不請(qǐng)求。如果有這種行為方式的應(yīng)用程序與?SQL?Server?同時(shí)運(yùn)行在相同的計(jì)算機(jī)上，則將?max?server?memory?服務(wù)器配置選項(xiàng)設(shè)置為特定的值，以保障應(yīng)用程序所需的內(nèi)存不由?SQL?Server?分配出。
不要將?min?server?memory?和?max?server?memory?服務(wù)器配置選項(xiàng)設(shè)置為相同的值，這樣做會(huì)使分配給?SQL?Server?的內(nèi)存量固定。動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配可以隨時(shí)間提供最佳的總體性能。有關(guān)更多信息，請(qǐng)參見(jiàn)服務(wù)器內(nèi)存選項(xiàng)。

max?worker?threads?服務(wù)器配置選項(xiàng)可用于指定為用戶連接到?SQL?Server?提供支持的線程數(shù)。255?這一默認(rèn)設(shè)置對(duì)一些配置可能稍微偏高，這要具體取決于并發(fā)用戶數(shù)。由于每個(gè)工作線程都已分配，因此即使線程沒(méi)有正在使用（因?yàn)椴l(fā)連接比分配的工作線程少），可由其它操作（如高速緩沖存儲(chǔ)器）更好地利用的內(nèi)存資源也可能是未使用的。一般情況下，應(yīng)將該配置值設(shè)置為并發(fā)連接數(shù)，但不能超過(guò)?32727。并發(fā)連接與用戶登錄連接不同。SQL?Server?實(shí)例的工作線程池只需要足夠大，以便為同時(shí)正在該實(shí)例中執(zhí)行批處理的用戶連接提供服務(wù)。如果增加工作線程的數(shù)量超過(guò)默認(rèn)值，會(huì)降低服務(wù)器性能。有關(guān)更多信息，請(qǐng)參見(jiàn) max?worker?threads?選項(xiàng)。
說(shuō)明??當(dāng)?SQL?Server?運(yùn)行在?Microsoft?Windows&reg;?98?上時(shí)，最大工作線程服務(wù)器配置選項(xiàng)不起作用。

index?create?memory?服務(wù)器配置選項(xiàng)控制創(chuàng)建索引時(shí)排序操作所使用的內(nèi)存量。在生產(chǎn)系統(tǒng)上創(chuàng)建索引通常是不常執(zhí)行的任務(wù)，通常調(diào)度為在非峰值時(shí)間執(zhí)行的作業(yè)。因此，不常創(chuàng)建索引且在非峰值時(shí)間時(shí)，增加該值可提高索引創(chuàng)建的性能。不過(guò)，最好將?min?memory?per?query?配置選項(xiàng)保持在一個(gè)較低的值，這樣即使所有請(qǐng)求的內(nèi)存都不可用，索引創(chuàng)建作業(yè)仍能開(kāi)始。有關(guān)更多信息，請(qǐng)參見(jiàn)?index?create?memory?選項(xiàng)。
min?memory?per?query?服務(wù)器配置選項(xiàng)可用于指定分配給查詢執(zhí)行的最小內(nèi)存量。當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)有許多查詢并發(fā)執(zhí)行時(shí)，增大?min?memory?per?query?的值有助于提高消耗大量?jī)?nèi)存的查詢（如大型排序和哈希操作）的性能。不過(guò)，不要將?min?memory?per?query?服務(wù)器配置選項(xiàng)設(shè)置得太高，尤其是在很忙的系統(tǒng)上，因?yàn)椴樵儗⒉坏貌坏鹊侥艽_保占有請(qǐng)求的最小內(nèi)存、或等到超過(guò)?query?wait?服務(wù)器配置選項(xiàng)內(nèi)所指定的值。如果可用內(nèi)存比執(zhí)行查詢所需的指定最小內(nèi)存多，則只要查詢能對(duì)多出的內(nèi)存加以有效的利用，就可以使用多出的內(nèi)存。有關(guān)更多信息，請(qǐng)參見(jiàn)?min?memory?per?query?選項(xiàng)和?query?wait?選項(xiàng)。

使用?I/O?配置選項(xiàng)優(yōu)化服務(wù)器性能
下列服務(wù)器配置選項(xiàng)可用于配置?I/O?的使用并影響服務(wù)器性能：?

recovery?interval?
recovery?interval?服務(wù)器配置選項(xiàng)控制?Microsoft&reg;?SQL?Server&#8482;?2000?在每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)發(fā)出檢查點(diǎn)的時(shí)間。默認(rèn)情況下，SQL?Server?確定執(zhí)行檢查點(diǎn)操作的最佳時(shí)間。然而，若要確定這是否為適當(dāng)?shù)脑O(shè)置，需要使用?Windows?NT?性能監(jiān)視器監(jiān)視數(shù)據(jù)庫(kù)文件上的磁盤(pán)寫(xiě)入活動(dòng)。導(dǎo)致磁盤(pán)利用率達(dá)到?100%?的活動(dòng)尖峰值會(huì)妨害性能。若更改該參數(shù)以使檢查點(diǎn)進(jìn)程較少出現(xiàn)，通常可以提高這種情況下的總體性能。但仍須繼續(xù)監(jiān)視性能以確定新值是否已對(duì)性能產(chǎn)生正面影響。有關(guān)更多信息，請(qǐng)參見(jiàn)recovery?interval?選項(xiàng)。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的提高SQL执行性能方案：如何让你的SQL运行得更快的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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