SQL Server优化之SQL语句优化
sql server 语句优化题目
题目：SQL Server 语句优化随着数据量的增加和数据库应用的复杂化，SQL Server 数据库在使用过程中可能会出现性能下降的情况，而对于性能下降的根本原因通常可以追溯到 SQL 语句的性能不佳。
对 SQL Server 数据库中的 SQL 语句进行优化显得尤为重要。
本文将从 SQL 语句的优化方法、常见优化技巧和注意事项等方面展开探讨。
一、SQL 语句优化的方法1. 了解执行计划在进行 SQL 语句优化时，首先需要了解 SQL 语句的执行计划。
执行计划是 SQL Server 生成的一份详细的指导书，用于指导 SQL Server 如何执行查询。
通过查看执行计划，可以清晰地了解 SQL 语句的执行过程，找到执行效率低下的地方并进行相应的优化。
2. 使用索引索引是提高 SQL 查询效率的重要手段之一。
在 SQL 查询过程中，如果涉及到大量的数据表，没有索引的情况下，数据库引擎将对整个数据表进行扫描，导致查询性能低下。
正确使用索引可以大大提高 SQL 查询的效率。
但是，过多的索引也可能会导致性能下降，因此需要根据实际情况进行合理的索引设计和使用。
3. 优化 SQL 语句在编写 SQL 语句时，应尽量避免使用 SELECT *，而是明确指定需要查询的字段，减少不必要的数据传输和计算。
尽量将复杂的逻辑操作放到数据库层面完成，减少数据传输和网络开销，提高查询效率。
二、常见的 SQL 语句优化技巧1. 避免在 WHERE 子句中使用函数在 SQL 查询中，如果在 WHERE 子句中使用了函数，数据库引擎会对每一条记录都进行函数的计算，导致查询性能低下。
应尽量避免在WHERE 子句中使用函数，可以通过其他方法来达到相同的查询效果。
2. 使用 UNION ALL 替代 UNION在 SQL 查询中，如果使用 UNION 进行多个查询结果的合并，数据库引擎会进行重复数据的去重操作，导致性能下降。
而使用 UNION ALL 则可以避免重复数据的去重操作，提高查询效率。
sqlsqerver语句优化方法
sqlsqerver语句优化方法SQL Server是一种关系型数据库管理系统，可以使用SQL语句对数据进行操作和管理。
优化SQL Server语句可以提高查询和操作数据的效率，使得系统更加高效稳定。
下面列举了10个优化SQL Server语句的方法：1. 使用索引：在查询频繁的列上创建索引，可以加快查询速度。
但是要注意不要过度索引，否则会影响插入和更新操作的性能。
2. 避免使用SELECT *：只选择需要的列，避免不必要的数据传输和处理，提高查询效率。
3. 使用JOIN替代子查询：在进行关联查询时，使用JOIN操作比子查询更高效。
尽量避免在WHERE子句中使用子查询。
4. 使用EXISTS替代IN：在查询中使用EXISTS操作比IN操作更高效。
因为EXISTS只需要找到一个匹配的行就停止了，而IN需要对所有的值进行匹配。
5. 使用UNION替代UNION ALL：如果对多个表进行合并查询时，如果不需要去重，则使用UNION ALL操作比UNION操作更高效。
6. 使用TRUNCATE TABLE替代DELETE：如果要删除表中的所有数据，使用TRUNCATE TABLE操作比DELETE操作更高效。
因为TRUNCATE TABLE不会像DELETE一样逐行删除，而是直接删除整个表的数据。
7. 使用分页查询：在需要分页显示查询结果时，使用OFFSET和FETCH NEXT操作代替传统的使用ROW_NUMBER进行分页查询。
这样可以减少查询的数据量，提高效率。
8. 避免使用CURSOR：使用游标(CURSOR)会增加数据库的负载，降低查询效率。
如果可能的话，应该尽量避免使用游标。
9. 使用参数化查询：使用参数化查询可以减少SQL注入的风险，同时也可以提高查询的效率。
因为参数化查询会对SQL语句进行预编译，可以复用执行计划。
10. 定期维护数据库：定期清理过期数据、重建索引、更新统计信息等维护操作可以提高数据库的性能。
SQLSERVERSQL性能优化技巧
SQLSERVERSQL性能优化技巧1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM⼦句中的表名，因此FROM⼦句中写在最后的表（基础表driving table）将被最先处理，在FROM⼦句中包含多个表的情况下，必须选择记录条数最少的表作为基础表，当SQLSERVER处理多个表时，会运⽤排序及合并的⽅式连接它们，⾸先，扫描第⼀个表（FROM⼦句中最后的那个表)并对记录进⾏排序；然后扫描第⼆个表（FROM⼦句中最后第⼆个表)；最后将所有从第⼆个表中检索出的记录与第⼀个表中合适记录进⾏合并例如: 表 TAB1 16,384 条记录表 TAB2 5 条记录，选择TAB2作为基础表 (最好的⽅法) select count(*) from tab1,tab2 执⾏时间0.96秒，选择TAB2作为基础表 (不佳的⽅法) select count(*) from tab2,tab1 执⾏时间26.09秒；如果有3个以上的表连接查询，那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引⽤的表例如:EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集SELECT *FROM LOCATION L,CATEGORY C,EMP EWHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000AND E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCN将⽐下列SQL更有效率SELECT *FROM EMP E ,LOCATION L ,CATEGORY CWHERE E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCNAND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20002.WHERE⼦句中的连接顺序SQLSERVER采⽤⾃下⽽上的顺序解析WHERE⼦句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最⼤数量记录的条件必须写在WHERE⼦句的末尾例如：(低效,执⾏时间156.3秒)SELECT *FROM EMP EWHERE SAL > 50000AND JOB = 'MANAGER'AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO);(⾼效,执⾏时间10.6秒)SELECT *FROM EMP EWHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO)AND SAL > 50000AND JOB = 'MANAGER';3.SELECT⼦句中避免使⽤'*'。
SQLServer数据库性能调优技巧
SQLServer数据库性能调优技巧第一章：SQLServer数据库性能调优概述SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，在大型企业和云计算环境中广泛应用。
为了确保数据库的高性能和可靠性，进行数据库性能调优非常重要。
本章将介绍SQLServer数据库性能调优的概念和目标。
1.1 数据库性能调优的概念数据库性能调优是指通过分析和优化数据库的结构、查询、索引、存储和配置等方面的问题，以提高数据库系统的效率和性能。
优化数据库性能可以显著提升数据的访问速度、减少系统响应时间和提高数据库的处理能力。
1.2 数据库性能调优的目标数据库性能调优的主要目标是提高数据库的运行效率和用户的体验，具体目标包括：- 提高数据的访问速度：通过合理的查询优化和索引设计，加快数据的检索速度。
- 减少系统响应时间：通过调整数据库配置、优化SQL 查询和提高硬件性能等措施，缩短系统响应时间。
- 提高数据库的处理能力：通过合理的分区设计、并行处理和负载均衡等措施，提高数据库的并发处理能力。
第二章：SQLServer数据库性能调优基础在进行SQLServer数据库性能调优之前，有几个基础概念需要了解，包括数据库的结构、查询执行计划和索引等。
2.1 数据库的结构SQLServer数据库由多个表组成，每个表由多个行和列组成。
表有一定的关系，通过主键和外键来建立关联。
了解数据库的结构对于进行性能调优非常重要。
2.2 查询执行计划查询执行计划是SQLServer数据库执行查询语句时的执行路径和操作过程的详细描述。
通过分析查询执行计划，可以找到潜在的性能问题，并进行相应的优化。
2.3 索引索引是一种特殊的数据库对象，用于加快查询速度。
常见的索引类型包括聚集索引、非聚集索引和全文索引等。
合理设计索引可以提高查询的性能。
第三章：SQLServer数据库性能调优技巧本章将介绍一些常用的SQLServer数据库性能调优技巧，包括查询优化、索引优化、配置优化和硬件优化等。
SQL Server数据库性能优化之SQL语句篇
SQL Server数据库性能优化之SQL语句篇sqlserver数据库性能优化之sql语句篇sqlserver数据库性能优化之sql语句篇（转自重名鸟bolgjava）近期项目须要，搞了一段时间的sqlserver性能优化，碰到了一些问题，也累积了一些经验，现总结一下，与君共享资源。
sqlserver性能优化牵涉至许多方面，例如较好的系统和数据库设计，优质的sql撰写，最合适的数据表索引设计，甚至各种硬件因素：网络性能、服务器的性能、操作系统的性能，甚至网卡、交换机等。
这篇文章主要谈至如何提升sql语句，还将存有另一篇探讨如何提升索引。
如何改善sql语句的一些原则：1.按须要索要字段，跟“select*”说道拜拜字段的提取一定要按照“用多少提多少”的原则，避免使用“select*”这样的操作。
做了这样一个实验，表tbla有1000万数据：selecttop10000c1,c2,c3,c4fromtblaorderbyc1desc--用时：4673毫秒selecttop10000c1,c2,c3fromtblaorderbyc1desc--用时：1376毫秒selecttop10000c1,c2fromtblaorderbyc1desc--用时：80毫秒由此看来，我们每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。
但提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。
另外，关于“select*“的问题，可以参照这篇文章：2.字段名和表名要写规范，注意大小写这一点必须多特别注意，如果大小写弄错的话，虽然sql仍然能够正常继续执行，但数据库系统会花一定的开支和时间先要把您写下的规范成恰当的，然后再继续执行sql。
写下对的话，这个时间就省了。
正常的：selecttop10dtetransaction,txtsystem_idfromtbltransactionsystem不小心的：selecttop10dtetransaction,txtsystem_idfromtbltransactionsystem3.适度采用过渡阶段表中把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。
SQL Server语句优化
THANKS
谢谢观赏
很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
SQL Server语句优化
LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达 到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问 题。 like ‘a%’ 使用索引, like ‘%a’ 不使用索引, 尽量避免用select * from t where name like '%x%'类型的模糊 查询，因为%在前面的话是无法利用到索引，应该找寻替代方 式或用前置条件语句把like查找之前的行数减到最低。
SQL Server语句优化
select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起 全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。用 count(1)代替count(*)
任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替 “*”，不要返回用不到的任何字段。
SQL Server语句优化
注意Union和Union all 的区别。 union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合 中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管 是不是重复。 Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同 时进行默认规则的排序； Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不 进行排序； 推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为 UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。
SQL Server语句优化
避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时 表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效， 例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但 是，对于一次性事件， 最好使用导出表。
SQLServer数据库sql语句性能优化
SQLServer数据库sql语句性能优化分析⽐较执⾏时间计划读取情况1. 查看执⾏时间和cpuset statistics time onselect * from Bus_DevHistoryDataset statistics time off执⾏后在消息⾥可以看到2. 查看查询对I/O的操作情况set statistics io onselect * from Bus_DevHistoryDataset statistics io off执⾏之后的结果：扫描计数：索引和表执⾏次数逻辑读取：数据缓存中读取的页数物理读取：从磁盘中读取的页数预读：查询过程中，从磁盘放⼊缓存的页数lob逻辑读取：从数据缓存中读取image、text、ntext或⼤型数据的页数lob物理读取：从磁盘中读取image、text、ntext或⼤型数据的页数lob预读：查询过程中，从磁盘放⼊缓存的image、text、ntext或⼤型数据的页数如果物理读取次数和预计次数⽐较多，可以使⽤索引进⾏优化。
上述两种信息的查看如果不想写sql，可以通过设置完成：⼯具->选项3. 查看执⾏计划选中查询语句，点击⼀、数据库设计优化1、不要使⽤游标。
使⽤游标不仅占⽤内存，⽽且还⽤不可思议的⽅式锁定表，它们可以使DBA所能做的⼀切性能优化等于没做。
游标⾥每执⾏⼀次fetch就等于执⾏⼀次select。
2、创建适当的索引每当为⼀个表添加⼀个索引，select会更快，可insert和delete却⼤⼤变慢，因为创建了维护索引需要许多额外的⼯作。
（1）采⽤函数处理的字段不能利⽤索引（2）条件内包括了多个本表的字段运算时不能进⾏索引3、使⽤事务对于⼀些耗时的操作，使⽤事务可以达到很好的优化效果。
4、⼩⼼死锁按照⼀定的次序来访问你的表。
如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。
如果某个存储过程先锁定表B，再锁定表A，这可能会导致⼀个死锁。
SQLServer数据库的性能优化
SQLServer数据库的性能优化随着企业数据量不断增长，数据库系统已经成为企业不可或缺的一部分。
随之而来的问题是，在应对海量数据的同时，如何保证数据库系统的高效运行，以满足业务需要。
而数据库性能优化就是为了解决这一问题而存在的。
但是，由于SQLServer数据库系统具有复杂性和高度的可配置性，使得数据库性能优化成为了非常复杂的工作。
如果我们没有足够的知识与技巧，很容易导致不经意间影响数据库系统的正常工作。
本文将介绍SQLServer数据库性能优化的关键点。
1. 容量规划在数据库性能优化的开始阶段，我们需要明确数据库的容量规划，该规划应该包含这些内容：- 确认数据库的大小和增长趋势；- 选择合适的服务器硬件配置；- 选择合适的存储设备和存储配置；- 确认数据库备份和还原方案。
当确认好这些规划后，我们可以愉快地开启数据库系统的优化之旅了。
2. 关注I/O操作I/O操作是数据库性能优化中最重要的因素之一。
在SQLServer 中，我们需要通过以下几点来关注IO操作：- 确认合适的RAID配置；- 选择合适的磁盘类型；- 确认合适的磁盘块大小。
对于I/O操作的优化，我们可以在两个方面进行，一个是硬件方面，另一个则是SQLServer配置。
硬件方面，我们需要考虑到一下几个方面：- 升级服务器硬件设备；- 将磁盘储存设备升级为SSD硬盘；- 增加内存的容量。
对于SQLServer的配置，则可以通过以下几点进行：- 合适的磁盘和RAID配置；- 合适的max degree of parallelism 配置；- 合适的max server memory配；3. 使用合适的索引在SQLServer中，索引的作用是加速数据查询和数据修改，从而提高整个数据库系统的运行效率。
而在使用索引时，我们需要特别注意这些要素：- 创建索引可以减少IO操作；- 索引优化的关键点是选择合适的包含数据条目最多的列；- 在大型多元素表中使用Clustered Index；- 对于包含大量重复元素的列，可以直接采用非聚集索引。
sql server 常见优化技巧
sql server 常见优化技巧SQL Server 是一种常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量结构化数据。
在使用SQL Server 进行开发和维护数据库时，优化技巧是非常重要的，可以提高数据库的性能和效率。
本文将介绍一些常见的SQL Server 优化技巧，帮助开发人员更好地利用和管理数据库。
1. 索引优化索引是提高 SQL 查询性能的重要手段之一。
在 SQL Server 中，可以使用聚集索引和非聚集索引来优化查询。
聚集索引定义了数据的物理排序顺序，而非聚集索引则提供了对聚集索引或表中数据的快速访问。
为频繁查询的列创建适当的索引，可以显著提高查询性能。
2. 查询优化在编写 SQL 查询语句时，可以采用一些技巧来优化查询性能。
例如，避免使用SELECT * 查询所有列，而是只查询需要的列。
此外，可以使用JOIN 语句来优化多表查询，避免使用子查询和临时表等复杂操作。
3. 分区表当数据库中的表数据量非常大时，可以考虑使用分区表来优化查询性能。
通过将表数据分散存储在不同的分区中，可以减少查询的数据量，提高查询速度。
4. 缓存优化SQL Server 会自动缓存查询的执行计划，以便下次查询时可以直接使用缓存中的执行计划。
可以通过监控缓存的命中率来评估缓存的效果，并使用适当的缓存清除策略来优化缓存性能。
5. 锁定优化在多用户并发访问数据库时，锁定机制是确保数据一致性的重要手段。
但是，过多的锁定操作可能导致性能下降。
可以通过使用合适的锁定级别、合理设置事务隔离级别和减少事务的持续时间等方式来优化锁定性能。
6. 存储过程和触发器优化存储过程和触发器是SQL Server 中常用的数据库对象，可以用于封装和执行复杂的业务逻辑。
在使用存储过程和触发器时，可以遵循一些优化原则，如避免使用动态SQL、减少过多的触发器嵌套等，以提高执行效率。
7. 适当使用数据库维护计划SQL Server 提供了一些数据库维护计划，如备份、索引重建、统计信息更新等。
sql语句优化之SQLServer（详细整理）
sql语句优化之SQLServer（详细整理）这篇⽂章主要介绍了sql语句优化之SQL Server篇，整理的⽐较详细，推荐收藏MS SQL Server查询优化⽅法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）。
sql语句优化的几种方法优秀
sql语句优化方法详细介绍 sql语句优化的几种方法优秀sql语句优化方法详细介绍 sql语句优化的几种方法篇一1. 选择最有效率的表名顺序, from子句中写在的表(根底表 driving table)将被最先处理，在from子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为根底表.汗颜！！以前以为dimensional table,都是多条记录呢，怪不得以前写的查询速度这么慢。
子句中的连接顺序．：数据库采用自下而上的顺序解析where子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他where条件之前, 。
这个貌似一直这么写的，不过那是在sqlserver里面的，前面都是用的join3.整合简单,无关联的数据库访问：假设你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)，这个我没有体会，貌似都是按照业务逻辑把它们分成了一小块一小块的呢4.尽量缩小子查询的结果。
5.用exists替代in、用not exists替代not in。
貌似我做工程的时候只在少数基于条件的表连接才会用exists，根本不用in 和not in。
6.防止在索引列上使用计算．where子句中，假设索引列是函数的一局部．优化器将不使用索引而使用全表扫描． 7，用》=替代》这个我也不是特别明白，》是is not？8，用union交换or (适用于索引列)通常情况下, 用union交换where子句中的or将会起到较好的效果. 对索引列使用or将造成全表扫描. 注意, 以上规那么只针对多个索引列有效. 假设有column没有被索引,查询效率可能会因为你没有选择or而降低. 在下面的'例子中, loc_id 和region上都建有索引.这个在工程中我是有遇到过的，我写了个临时表的函数，其他的sql需要和临时表连接起来，因为业务逻辑比拟复杂，连接的时候速度很慢，后来把or都改成了union all9，防止在索引列上使用is null和is not null10，防止改变索引列的类型11. 需要注意的where子句:某些select 语句中的where子句不使用索引. 这里有一些例子.(3) ‘+'是数学函数.就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)一样的索引列不能互相比拟,这将会启用全表扫描.12. 优化group by:进步group by 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在group by 之前过滤掉.13. 防止使用消耗资的操作:带有distinct,union,minus,intersect,order by的sql 语句会启动sql引擎执行消耗资的排序(sort)功能. distinct需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有union, minus , intersect的sql语句都可以用其他方式重写. 假设你的数据库的sort_area_size调配得好, 使用union , minus, intersect也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强.in ssms,if you want to see how much cpu time did one query consumed,you can use the following flow: set statistics io onset statistics time onexecute your queryset statistics time offand after this you have to look messages window not results window。
sqlserver优化思路
sqlserver优化思路SQL Server的优化思路主要涉及以下几个方面：1. 索引优化：通过创建适当的索引，可以显著提高查询性能。
但是，请注意，索引虽然提高了查询速度，但会降低插入、删除和更新操作的速度，因为数据库需要维护索引结构。
因此，索引应谨慎创建，只在必要和常用查询条件的字段上创建索引。
2. 查询优化：优化查询语句是提高SQL Server性能的重要手段。
应尽量避免在查询中使用复杂的函数和计算，这会导致查询优化器无法有效使用索引。
此外，应尽量减少查询中的数据量，只获取必要的字段，而不是使用SELECT 。
3. 数据库设计优化：良好的数据库设计对于性能至关重要。
这包括合理的数据表结构设计、规范化的数据、合适的数据类型和大小、以及合适的数据分区和归档方法。
4. 硬件和配置优化：硬件性能（如CPU、内存和磁盘I/O）对数据库性能有很大影响。
根据工作负载调整SQL Server的配置参数（如最大内存、自动增长设置等）也是必要的。
5. 并发和事务管理：合理地管理并发事务可以避免资源争用和死锁，从而提高系统吞吐量。
这包括使用适当的锁策略、合理地设计事务、以及在必要时使用乐观或悲观锁定。
6. 定期维护：定期进行数据库维护，如更新统计信息、重建索引、清理旧数据等，可以保持数据库的健康状态和最佳性能。
7. 使用适当的工具和技术：SQL Server提供了一些工具和技术，如SQL Server Profiler、Execution Plans、Table Valued Parameters等，可以帮助开发者诊断和优化性能问题。
请注意，优化是一个持续的过程，需要根据工作负载的变化和技术的进步定期进行。
SQLServer的性能优化技巧
SQLServer的性能优化技巧随着IT技术的快速发展，数据库作为系统的核心组成部分，在各行各业的信息化建设中扮演着至关重要的角色。
作为一种重要的关系型数据库管理系统，SQLServer的性能往往直接影响着系统的运行效率和稳定性。
本文将介绍一些SQLServer的性能优化技巧，供读者参考。
一、使用恰当的数据库引擎SQLServer支持多种不同的数据库引擎，如MyISAM、InnoDB 等。
每一种引擎都有自己的特点和适用范围。
在进行数据建模时，要根据应用场景的需要选择最适合的引擎。
一般来说，InnoDB引擎支持事务、外键以及行级锁等特性，适合于对数据完整性要求比较高的系统；而MyISAM引擎则适合于读写比例较低的系统。
选择恰当的数据库引擎可以提高SQLServer的性能。
二、适当调整缓存参数SQLServer有多种缓存，包括查询缓存、表缓存、索引缓存等等。
合理的调整这些缓存参数，可以提高系统的性能。
其中，查询缓存可以减少重复查询的时间，提高响应速度；表缓存可以满足多次使用同样的查询所需的表缓存需求；索引缓存则可以提供快速的查询性能。
在具体的应用中，需要根据场景和需求选择不同的缓存参数，以达到最优的性能表现。
三、使用合适的索引策略索引是SQLServer中非常重要的性能优化策略。
适当的索引可以提高系统的查询速度和效率。
但是，在使用索引时，需要考虑到索引对插入、修改、删除等操作的影响。
如果索引过多，会导致这些操作的性能下降。
因此，必须在保证查询速度和效率的基础上，综合考虑索引对系统整体运行的影响。
四、合理使用分区技术对于大型的数据库系统，分区技术可以将数据划分为多个小段，降低系统的压力和负载，提高系统的处理速度。
在SQLServer中，可以根据表大小或者数据时间等因素进行分区。
通过使用分区技术，可以实现数据存储和查询的快速响应，同时有效地缓解系统的负载压力。
五、使用恰当的查询语句查询语句在SQLServer中起着至关重要的作用。
SQLSERVER的SQL语句优化方式小结
SQLSERVER的SQL语句优化⽅式⼩结1、SQL SERVER 2005的性能⼯具中有SQL Server Profiler和数据库引擎优化顾问，极好的东东，必须熟练使⽤。
2、查询SQL语句时打开“显⽰估计的执⾏计划”，分析每个步骤的情况3、初级做法，在CPU占⽤率⾼的时候，打开SQL Server Profiler运⾏，将跑下来的数据存到⽂件中，然后打开数据库引擎优化顾问调⽤那个⽂件进⾏分析，由SQL SERVER提供索引优化建议。
采纳它的INDEX索引优化部分。
4、但上⾯的做法经常不会跑出你所需要的，在最近的优化过程中CPU占⽤率极⾼，但根本提不出我需要的优化建议，特别是有些语句是在存储过程中并且多表联⽴。
这时就需要⽤中级做法来定位占⽤CPU⾼的语句。
5、还是运⾏SQL Server Profiler，将运⾏结果保存到某个库的新表中（随便起个名字系统会⾃⼰建）。
让它运⾏⼀段时间，然后可以⽤select top 100 * from test where textdata is not null order by duration desc这个可以选出运⾏时间长的语句，在ORDER BY 中可以替换成CPU、READS，来选出CPU占⽤时间长和读数据过多的语句。
定位出问题的语句之后就可以具体分析了。
有些语句在执⾏计划中很明显可以看出问题所在。
常见的有没有建索引或索引建⽴不合理，会出现table scan或index scan，凡是看到SCAN，就意味着会做全表或全索引扫描，这是带来的必然是读次数过多。
我们期望看到的是seek或键查找。
6、怎么看SQL语句执⾏的计划很有讲究，初学者会过于关注⾥⾯显⽰的开销⽐例，⽽实际上这个有时会误导。
我在实际优化过程中就被发现，⼀个index scan的执⾏项开销只占25%，另⼀个键查找的开销占50%，⽽键查找部分根本没有可优化的，SEEK谓词就是ID=XXX这个建⽴在主键上的查找。
SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式
SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式优化SQLServer数据库的一些经验和注意事项，详细介绍了SQL 语句优化的基本原则，包括索引、查询和游标的使用等。
下面由店铺为大家整理的SQL数据库优化方式，希望大家喜欢!SQL数据库优化的方式1. 利用表分区分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。
这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。
对数据量大的时时表可采取此方法。
可按月自动建表分区。
2. 别名的使用别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。
3. 索引Index的优化设计索引可以大大加快数据库的查询速度。
但是并不是所有的表都需要建立索引，只针对大数据量的表建立索引就好。
缺点：1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
索引需要维护：为了维护系统性能，索引在创建之后，由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页发生碎块，因此，必须对索引进行维护。
4. 物化视图(索引视图)一般的视图是虚拟的，而物化视图是实实在在的数据区域，是要占据存储空间的，另外系统刷新物化视图也需要耗费一定的资源，但是它却换来了效率和灵活性。
索引视图更适合在OLAP(读取较多，更新较少)的数据库中使用，不适合在OLTP(记录即时的增、删、改、查)的数据库中使用。
物化视图的注意事项：1.对于复杂而高消耗的查询，如果使用频繁，应建成物化视图。
SQLServer中的SQL语句优化与效率
SQLServer中的SQL语句优化与效率很多⼈不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执⾏的，他们担⼼⾃⼰所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。
⽐如：select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000和执⾏:select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan' ⼀些⼈不知道以上两条语句的执⾏效率是否⼀样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不⼀样，如果tID是⼀个聚合索引，那么后⼀句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就⾏了；⽽前⼀句则要先从全表中查找看有⼏个name='zhangsan'的，⽽后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
事实上，这样的担⼼是不必要的。
SQL SERVER中有⼀个“查询分析优化器”，它可以计算出where⼦句中的搜索条件并确定哪个索引能缩⼩表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现⾃动优化。
虽然查询优化器可以根据where⼦句⾃动的进⾏查询优化，但⼤家仍然有必要了解⼀下“查询优化器”的⼯作原理，如⾮这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进⾏快速查询。
在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有⽤。
如果⼀个阶段可以被⽤作⼀个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利⽤索引快速获得所需数据。
SARG的定义：⽤于限制搜索的⼀个操作，因为它通常是指⼀个特定的匹配，⼀个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。
形式如下：列名操作符 <常数或变量>或<常数或变量> 操作符列名列名可以出现在操作符的⼀边，⽽常数或变量出现在操作符的另⼀边。
如：Name='张三'价格>50005000<价格Name='张三' and 价格>5000 如果⼀个表达式不能满⾜SARG的形式，那它就⽆法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每⼀⾏都判断它是否满⾜WHERE ⼦句中的所有条件。
SQL语句常用的优化方法
SQL语句常用的优化方法
有：
1.正确使用索引：为涉及到查询条件的字段添加索引，索引应保证覆盖所有查询字段，而不是只索引一小部分查询字段；
2.优化查询语句：使用JOIN查询代替子查询，如果可能的话使用UNIONALL代替UNION查询；
3. 避免在 where 子句中使用 != 或 <>；
4.尽量减少查询中使用函数，甚至可以将表设计的字段类型改为字符串，以便于使用函数处理字符串；
5.注意SQL语句的顺序，将WHERE、JOIN和ORDERBY子句放在最后；
6. Server端：把涉及到大量数据的操作，如汇总运算等，尽量放在数据库端完成，而不是将数据查询出来然后在业务层进行运算；
7. 尽量使用批量操作，比如insert into select，使用replace into代替insert；
8. 限制查询结果数，比如使用limit子句；
9.避免使用*，尽量只查询需要的字段；
10. 尽量避免在表中插入大量数据，大量数据的插入可以采用前面提到的insert into select语句；
11.尽量避免使用子查询；
12.使用EXPLAIN关键字查看查询性能，熟悉MySQL查询分析器EXPLAIN的输出内容；
13.使用存储过程等相关技术来提高性能。
SQL Server数据库性能优化
SQL Server数据库性能优化SQL Server 数据库是许多组织和企业中最常用的关系型数据库之一。
它被广泛应用于数据存储和管理，但随着数据库规模和负载的增加，性能问题可能出现。
本文将探讨一些 SQL Server 数据库性能优化的策略，并提供一些建议和实践方法来提高数据库性能。
1. 使用适当的索引：索引是优化查询性能的重要因素之一。
通过为常用的查询添加适当的索引，可以提高查询的速度。
然而，索引的设计需要谨慎考虑。
过多或不必要的索引可能会导致额外的存储和维护开销。
在选择索引列时，经常使用用于过滤、排序和连接的列，并避免在频繁更新的列上创建索引。
2. 慎重使用数据库范围的约束：数据库的完整性约束如主键、外键和唯一约束是必要的，但过多或复杂的约束可能会影响性能。
当插入大量数据时，暂时禁用约束可以提高性能，之后再重新启用。
3. 使用合理的数据类型：选择正确的数据类型对于提高数据库的存储效率和查询性能至关重要。
使用合理的数据类型可以节省存储空间，并减少磁盘 I/O 操作的次数。
4. 对查询语句进行优化：优化查询语句是提高数据库性能的重点。
确保使用正确的查询语法，避免在WHERE 子句中进行非索引列的计算，避免重复计算和不必要的 JOIN 操作。
使用EXPLAIN 等工具来分析和调试查询计划，并根据需要更改查询策略。
5. 定期进行数据库维护：进行定期的数据库维护活动可以帮助提高性能。
这包括索引重建、数据库压缩、统计信息更新和日志清理等操作。
定期的数据库备份和恢复测试也是数据库性能优化的重要组成部分。
6. 有效管理数据库日志文件：SQL Server 使用事务日志（或事务日志文件）来记录数据库中发生的更改。
大型事务日志文件可能导致性能下降。
通过定期备份、压缩和定期清理事务日志文件，可以最大程度地减少数据库维护操作对性能的影响。
7. 并行处理和资源管理：将适当的操作并发处理可以提高查询性能。
有效管理系统资源，如 CPU、内存和磁盘 I/O，可以防止资源竞争和瓶颈。
SQLServer语句优化
SQLServer语句优化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)我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。
我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：动作描述使用聚集索引使用非聚集索引列经常被分组排序应应返回某范围内的数据应不应一个或极少不同值不应不应小数目的不同值应不应大数目的不同值不应应频繁更新的列不应应外键列应应主键列应应频繁修改索引列不应应事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。
如：返回某范围内的数据一项。
比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
结合实际，谈索引使用的误区理论的目的是应用。
虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。
下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。
1、主键就是聚集索引这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。
虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。
我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。
此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。
这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
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一切都是为了性能，一切都是为了业务 (2)二、执行顺序 (3)三、只返回需要的数据 (4)四、尽量少做重复的工作 (5)五、注意临时表和表变量的用 (6)六、子查询的用法 (7)七：尽量使用索引 (10)八：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注意。
(15)一切都是为了性能，一切都是为了业务一、查询的逻辑执行顺序(1) FROM left_table(3) join_type JOIN right_table (2) ON join_condition(4) WHERE where_condition(5) GROUP BY group_by_list(6) WITH {cube | rollup}(7) HAVING having_condition(8) SELECT (9) DISTINCT (11) top_specification select_list(9) ORDER BY order_by_list标准的SQL 的解析顺序为:(1) FROM 子句组装来自不同数据源的数据(2) WHERE 子句基于指定的条件对记录进行筛选(3) GROUP BY 子句将数据划分为多个分组(4) 使用聚合函数进行计算(5) 使用HAVING子句筛选分组(6) 计算所有的表达式(7) 使用ORDER BY对结果集进行排序二、执行顺序1. FROM：对FROM子句中前两个表执行笛卡尔积生成虚拟表vt12. ON: 对vt1表应用ON筛选器只有满足join_condition 为真的行才被插入vt23. OUTER(join)：如果指定了OUTER JOIN保留表(preserved table)中未找到的行将行作为外部行添加到vt2，生成t3，如果from包含两个以上表，则对上一个联结生成的结果表和下一个表重复执行步骤和步骤直接结束。
4. WHERE：对vt3应用WHERE 筛选器只有使where_condition 为true的行才被插入vt45. GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对vt4中的行分组生成vt56. CUBE|ROLLUP：把超组(supergroups)插入vt6，生成vt67. HAVING：对vt6应用HAVING筛选器只有使having_condition 为true的组才插入vt78. SELECT：处理select列表产生vt89. DISTINCT：将重复的行从vt8中去除产生vt910. ORDER BY：将vt9的行按order by子句中的列列表排序生成一个游标vc1011. TOP：从vc10的开始处选择指定数量或比例的行生成vt11 并返回调用者看到这里，那么用过Linq to SQL的语法有点相似啊？如果我们我们了解了SQL Server执行顺序，那么我们就接下来进一步养成日常SQL的好习惯，也就是在实现功能的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，所谓集合运算实际就是批量运算，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。
三、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(1) 不要写SELECT * 的语句，而是选择你需要的字段。
(2) 当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。
这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
如有表table1(ID,col1)和table2(ID,col2)Select A.ID, A.col1, B.col2-- Select A.ID, col1, col2 –不要这么写，不利于将来程序扩展from table1 A inner join table2 B on A.ID=B.ID Where …B、纵向来看(1) 合理写WHERE子句，不要写没有WHERE的SQL语句。
(2) SELECT TOP N * –没有WHERE条件的用此替代。
四、尽量少做重复的工作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UPDATE EMPLOYEE SET FNAME='HAIWER'WHERE EMP_ID=' VPA30890F'UPDATE EMPLOYEE SET LNAME='YANG'WHERE EMP_ID=' VPA30890F'这两个语句应该合并成以下一个语句UPDATE EMPLOYEE SET FNAME='HAIWER',LNAME='YANG'WHERE 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。
五、注意临时表和表变量的用在复杂系统中，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：(1) 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。
(2) 执行时间段与预计执行时间(多长)F、关于临时表产生使用SELECT INTO和CREATE TABLE + INSERT INTO的选择，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。
六、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：(1) NOT IN、NOT EXISTS的相关子查询可以改用LEFT JOIN代替写法。
比如：SELECT PUB_NAME FROM PUBLISHERS WHERE PUB_ID NOTIN (SELECT PUB_ID FROM TITL ES WHERE TYPE ='BUSINESS')可以改写成：SELECT A.PUB_NAME FROM PUBLISHERS A LEFTJOIN TITLES B ON B.TYPE ='BUSINESS' AND A.PUB_ID=B. PUB_ID WHERE B.PUB_ID IS NULL比如NOT EXISTS：SELECT TITLE FROM TITLESWHERE NOT EXISTS(SELECT TITLE_ID FROM SALES WHERE TITLE_ID = TITLES.TITLE_ID)可以改写成：SELECT TITLEFROM TITLES LEFTJOIN SALESON SALES.TITLE_ID = TITLES.TITLE_IDWHERE SALES.TITLE_ID ISNULL2）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：SELECT PUB_NAMEFROM PUBLISHERSWHERE PUB_ID IN(SELECT PUB_IDFROM TITLESWHERE TYPE ='BUSINESS')可以改写成：SELECT A.PUB_NAME --SELECT DISTINCT A.PUB_NAME FROM PUBLISHERS A INNERJOIN TITLES BON B.TYPE ='BUSINESS'ANDA.PUB_ID=B. PUB_ID(3) IN的相关子查询用EXISTS代替，比如：SELECT PUB_NAME FROM PUBLISHERSWHERE PUB_ID IN(SELECT PUB_ID FROM TITLES WHERE TYPE ='BUSINESS')可以用下面语句代替：SELECT PUB_NAME FROM PUBLISHERS WHERE EXISTS (SELECT1FROM TITLES WHERE TYPE ='BUSINESS'ANDPUB_ID= PUBLISHERS.PUB_ID)4）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：SELECT JOB_DESC FROM JOBSWHERE (SELECTCOUNT(*) FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)=0应该改成：SELECT JOBS.JOB_DESC FROM JOBS LEFTJOIN EMPLOYEEON EMPLOYEE.JOB_ID=JOBS.JOB_IDWHERE EMPLOYEE.EMP_ID ISNULLSELECT JOB_DESC FROM JOBSWHERE (SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)应该改成：SELECT JOB_DESC FROM JOBSWHEREEXISTS (SELECT 1 FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)七：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。