数据库系统性能调优系列(1)_原理
oracle数据库性能调优
oracle数据库性能调优⼀：注意WHERE⼦句中的连接顺序：ORACLE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.尤其是“主键ID=？”这样的条件。
⼆： SELECT⼦句中避免使⽤ ‘ * ‘：ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个⼯作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。
简单地讲，语句执⾏的时间越短越好（尤其对于系统的终端⽤户来说）。
⽽对于查询语句，由于全表扫描读取的数据多，尤其是对于⼤型表不仅查询速度慢，⽽且对磁盘IO造成⼤的压⼒，通常都要避免，⽽避免的⽅式通常是使⽤索引Index。
三：使⽤索引的优势与代价。
优势：1）索引是表的⼀个概念部分,⽤来提⾼检索数据的效率，ORACLE使⽤了⼀个复杂的⾃平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据⽐全表扫描要快. 当ORACLE找出执⾏查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使⽤索引. 同样在联结多个表时使⽤索引也可以提⾼效率. 2）另⼀个使⽤索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯⼀性验证.。
那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引⼏乎所有的列. 通常, 在⼤型表中使⽤索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描⼩表时,使⽤索引同样能提⾼效率.代价：虽然使⽤索引能得到查询效率的提⾼,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本⾝也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反⽽会使查询反应时间变慢.。
⽽且表越⼤，影响越严重。
使⽤索引需要注意的地⽅：1、避免在索引列上使⽤NOT ， 我们要避免在索引列上使⽤NOT, NOT会产⽣在和在索引列上使⽤函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停⽌使⽤索引转⽽执⾏全表扫描.2、避免在索引列上使⽤计算．WHERE⼦句中，如果索引列是函数的⼀部分．优化器将不使⽤索引⽽使⽤全表扫描．举例:代码如下:低效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;⾼效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;3、避免在索引列上使⽤IS NULL和IS NOT NULL避免在索引中使⽤任何可以为空的列，ORACLE性能上将⽆法使⽤该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录. 如果⾄少有⼀个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯⼀性索引建⽴在表的A列和B列上, 并且表中存在⼀条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下⼀条具有相同A,B值（123,null）的记录(插⼊). 然⽽如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空⽽空不等于空. 因此你可以插⼊1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE⼦句中对索引列进⾏空值⽐较将使ORACLE停⽤该索引.代码如下:低效:(索引失效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;⾼效:(索引有效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;4、注意通配符%的影响使⽤通配符的情况下Oracle可能会停⽤该索引。
数据库性能分析与调优方法
数据库性能分析与调优方法数据库是现代应用程序中关键的组成部分，对于保证应用程序的高性能和可靠性至关重要。
在企业和组织中，数据库通常存储着大量的数据，并且需要同时支持多个用户的并发访问。
因此，数据库的性能成为了一个重要的问题。
为了提高数据库的性能，我们需要进行性能分析，并根据分析结果实施相应的调优方法。
一、性能分析性能分析是确定数据库存在性能问题的第一步。
通过性能分析，我们可以了解到数据库的工作情况，包括响应时间、吞吐量、并发访问等。
常见的数据库性能分析方法包括：1. 监测数据库的运行状态通过监测数据库的运行状态，可以收集到丰富的性能数据。
这些数据可以包括每个SQL语句的执行时间、数据读取和写入的速度、锁定和死锁的情况等。
通过分析这些数据，可以找出数据库中存在的性能问题的根源。
2. 执行性能测试通过模拟实际的工作负载，在不同的负载情况下对数据库进行性能测试。
根据测试结果，找出数据库的性能瓶颈，为后续的性能优化提供参考。
3. 分析执行计划执行计划是数据库系统在执行SQL语句时生成的一种执行策略。
通过分析SQL语句的执行计划，可以了解到SQL语句在数据库中的执行情况，并找出可能存在的性能问题。
二、调优方法当我们通过性能分析确定了数据库存在性能问题后，就需要针对具体问题采取相应的调优方法来提高数据库的性能。
常见的数据库性能调优方法包括：1. 优化查询语句查询语句是数据库常用的操作之一，也是常见的性能瓶颈所在。
通过优化查询语句，可以降低查询的时间复杂度，提高查询的效率。
常用的方法包括：- 使用索引：通过为数据库表建立合适的索引，可以加速查询操作。
- 优化连接条件：尽量避免在查询语句中使用“or”、“not”等复杂的连接条件，减少查询的复杂度。
- 避免全表扫描：全表扫描是一种低效的查询方法，应尽量避免使用。
2. 调整数据库参数数据库的性能也与其配置参数有关，通过调整数据库的相关参数，可以改善数据库的性能。
常见的调整方法包括：- 内存与磁盘配置：将数据库中常用的表和索引放置在内存中，可以提高查询和读写的速度。
(完整版)系统性能调优方案
第1章系统性能调优方案1.1系统的性能扩展模型介绍在进行性能指标设计工作前，必须从理论上对性能指标的可实现性进行分析。
理论上，系统的扩展模型可以分成两类，系统可扩展模型和不可扩展模型，如下图所示：两种性能扩展模型以上左图代表了系统随着并发用户量的增加系统响应时间呈现线性增长的趋势，是一种可扩展的情况;但对于系统右边的方式则是不可扩展的，它将随着用户数量的增大而响应时间大大急剧增加，这种模型是完全不可控制的。
通过系统压力实验，我们发现，即使是遵循可扩展模型设计的系统的响应性能和并发用户量并不能成永远的线性关系，在系统压力超过一定的值之后，如100并发，系统响应时间增加非常快，我们把这个点称为拐点.在拐点以下，系统性能呈现良好的线性特性,在拐点以上，则呈现出非线性的特征，同时CPU和内存出现相当大的增长，甚至100％占用。
这种现象的出现,说明系统的性能不仅仅取决于软件系统，而也同时取决于承载系统的硬件基础环境，如计算能力和内存大小.为此,系统性能设计的目的就是为系统设置合理的拐点并发值，而不可能无限制的追求无限大的并发下系统响应仍旧呈现线形特征。
1.2对响应时间的技术保障手段金税三期工程第二阶段河南地税建设项目财务管理子系统对系统的性能要求是比较高的，为了满足这个要求，在系统实现上必须要采用一系列的技术措施才能达到，具体来说将采用下面方式进行:1、预处理技术的应用预处理技术是一种在预定计划上由系统激发主动执行的计算模式,它对于一些处理内容固定，处理方式固定的功能非常有效,通过提前处理,实现数据生成时间和数据访问时间的隔离，在数据访问的时候不再需要为拿到结果而执行任何的计算，只需要简单的查询结果即可，这样可以大大增强系统的访问性能,有效的利用系统闲置时间.2、变动态内容查找为静态数据访问一些情况下，经过各种调优手段仍不能满足要求，就需要将一些动态的内容进行静态化处理，如可以将复杂的动态报表转化成HTML网页并发布在WEB服务器上，这种方式可以大大减轻应用服务器的访问压力,进一步减少用户等待的时间.例如,对一段历史时期的数据的汇总报表结果的查询，复杂报表结果等查询。
数据库调优的常用工具推荐(系列一)
数据库调优是保证数据库性能和稳定运行的重要步骤。
通过合理使用一些常用的数据库调优工具，可以帮助我们识别数据库中的瓶颈，并对其进行优化，从而提高系统的效率和响应速度。
本文将介绍几种常用的数据库调优工具，供读者参考。
一、性能分析工具1. SQL ProfilerSQL Profiler是微软提供的用于监视和调试SQL Server数据库的强大工具。
通过捕获和分析数据库产生的查询、存储过程和触发器等操作，我们可以深入了解SQL Server的性能问题，并进行相应的优化。
SQL Profiler可以帮助我们发现慢查询、长时间运行的操作以及频繁执行的查询等问题。
2. ExplainExplain是一种用于分析和优化MySQL查询语句的工具。
通过执行Explain命令，我们可以获取查询语句的执行计划。
该执行计划包含了查询涉及的表、索引的使用情况以及执行顺序等信息，帮助我们找出潜在的性能问题，并作出相应的调整。
3. StatspackStatspack是Oracle数据库自带的性能分析工具。
通过定期收集系统的性能指标，Statspack可以生成详细的性能报告，包括数据库的各项指标、用户活动情况、SQL语句执行情况等。
借助Statspack的功能，我们可以发现数据库中存在的性能问题，并根据报告中的建议进行优化。
二、索引分析工具1. SQL Server索引优化向导（Index Tuning Wizard）Index Tuning Wizard是SQL Server中的一个强大的工具，用于帮助我们识别和优化数据库中的索引问题。
通过分析数据库的查询历史和查询计划，Index Tuning Wizard可以生成一个优化方案，包括新增、删除或修改索引的建议。
这样，我们可以根据工具的建议进行索引调整，提高数据库的查询性能。
2. MySQL优化工具（MySQL Tuner）MySQL Tuner是一款适用于MySQL数据库的优化工具，可以帮助我们评估和优化数据库的性能。
数据库性能评估与调优的指标和方法
数据库性能评估与调优的指标和方法数据库的性能是影响系统整体性能的重要因素之一。
在现代数字化环境中，大量的数据需要高效地存储、管理和检索。
因此，对数据库的性能进行评估和调优变得至关重要。
本文将介绍数据库性能评估的指标和调优的常用方法，帮助读者更好地理解和优化数据库性能。
一、数据库性能评估的指标在评估数据库性能时，需要考虑以下的指标。
这些指标可以帮助我们全面地了解数据库的性能状况。
1. 响应时间响应时间是指某个操作（如查询、插入或更新）从发起请求到返回结果所花费的时间。
较低的响应时间意味着系统速度快，用户可以在短时间内得到响应。
通常情况下，响应时间越快，数据库的性能越好。
2. 吞吐量吞吐量是指系统单位时间内可以处理的请求数量。
较高的吞吐量意味着系统可以更好地处理高负载情况下的请求，提高并发处理能力。
3. 并发性能并发性能是指系统能够同时处理多个请求的能力。
高并发性能可以保证系统在大规模用户同时操作下仍能保持高效运行。
4. 可靠性可靠性是指系统在长时间运行过程中的稳定性。
数据库需要具备良好的容错能力，能够预防和修复数据损坏或丢失的情况。
5. 可扩展性可扩展性是指系统能够在负载增加时进行水平或垂直扩展，以满足更多用户和数据的需求。
二、数据库性能调优的方法数据库性能调优是通过优化数据库的结构、查询语句和硬件设置等方式来提高数据库性能的过程。
下面介绍几种常用的数据库性能调优方法。
1. 优化数据库结构数据库结构的优化可以提高数据库查询、插入和更新的效率。
通过合理设计表的关系、索引和约束，可以减少数据存储和查询时的冗余和重复度，从而提高数据库的性能。
2. 优化查询语句查询语句的优化是提高数据库性能的关键。
通过优化查询语句的写法、选择适当的查询方式和充分利用索引可以减少数据库的查询时间和资源消耗。
a. 避免全表扫描：尽可能使用索引和覆盖索引来加快查询速度，避免全表扫描的低效操作。
b. 避免过多的连接查询：连接查询会增加系统的负载，应尽量避免使用过多的连接查询，或者通过合理的索引设计来优化连接操作。
数据库性能调优的整体流程与方法
数据库性能调优的整体流程与方法数据库性能调优是提高数据库系统性能的关键步骤之一。
当数据库系统出现性能问题时，通过调优可以帮助优化查询、提高响应速度、增加系统容量等，从而更好地满足业务需求和用户期望。
本文将介绍数据库性能调优的整体流程与方法，以帮助读者深入了解并掌握这一重要技能。
一、性能调优的整体流程数据库性能调优包含以下几个关键步骤：1. 收集性能指标：首先需要收集数据库系统的性能指标，如CPU利用率、内存利用率、磁盘I/O等。
这些指标反映了数据库系统的运行状况，帮助我们定位性能问题的根本原因。
2. 分析问题症结：根据收集到的性能指标，分析性能问题的症结所在。
可能会发现一些明显的性能瓶颈，如查询慢、连接数过高等。
这一步骤是深入了解问题所在的关键，可以采用数据库监控工具、性能剖析工具等来帮助分析。
3. 优化数据库设计：数据库设计是影响数据库性能的重要因素之一。
根据分析结果，考虑优化表结构、索引设计、数据模型等。
在表结构设计方面，可以进行分表、分区等优化；在索引设计方面，需要权衡索引的创建与维护成本。
4. 优化查询语句：查询语句是数据库性能调优的关键点之一。
通过检查查询语句是否合理、是否有优化空间，优化查询语句的执行计划、避免全表扫描等方式，提高查询效率和性能。
5. 调整系统参数：根据具体的数据库产品，调整相应的系统参数。
数据库产品通常提供了一些性能调优的参数，可以根据实际情况进行调整以达到最佳性能。
比如可以调整数据库缓存大小，设置并发连接数等。
6. 硬件升级与优化：当软件调优无法满足性能需求时，可以考虑进行硬件升级与优化。
这可能涉及增加内存、扩容磁盘空间、更换更高性能的存储设备等方面。
此外，优化网络架构、负载均衡等也可以改善数据库系统的性能。
7. 执行测试与监控：在完成调优后，需要进行系统测试和性能监控，以确保调优效果达到预期。
可以使用模拟负载、压力测试工具进行测试，同时监控性能指标来评估系统的性能状况。
数据库性能调优与SQL调整方案
数据库性能调优与SQL调整方案在今天的信息时代中，数据库是许多企业关键的数据存储和处理工具。
为了确保数据库系统的高效运行和响应时间，数据库性能调优是至关重要的。
本文将介绍数据库性能调优的基本概念，并提供一些建议的SQL调整方案，帮助优化数据库系统的性能。
一、数据库性能调优的概念数据库性能调优是指对数据库系统的硬件、软件以及相关应用程序进行综合优化，以提高数据库系统的响应和处理能力，提升数据库系统的性能。
数据库性能调优的目标是通过优化数据库的结构、查询语句和系统参数等来提高数据库的效率，减少系统的资源消耗，提升用户的体验。
二、数据库性能调优的原则1.合理设计数据库结构：合理的数据库设计是数据库性能调优的基础。
需要关注表的大小、索引的使用、数据模型的规范化和冗余等，以确保数据库结构的高效性和易维护性。
2.优化SQL查询语句：提高SQL查询语句的效率可以极大地改善数据库系统的性能。
使用索引、避免全表扫描、避免使用复杂的子查询和联合查询，以及减少SQL查询语句的执行次数等，都是优化SQL查询语句的常用方法。
3.优化系统参数设置：根据数据库的性能需求，合理设置数据库系统的参数。
例如，调整内存分配、缓存设置、并发连接数、日志文件大小等，以提高数据库系统的性能和稳定性。
三、SQL调整方案1.使用合适的索引：索引在数据库查询中起着重要的作用，可以快速定位数据。
正确选择索引类型、建立合适的复合索引以及定期更新索引等，都是优化SQL查询的有效手段。
2.避免全表扫描：全表扫描是一种效率较低的数据检索方法，应尽量避免使用。
可以利用索引和适当的查询条件，增加筛选条件，提高查询效率。
3.尽量减少数据库访问次数：通过合并多个查询语句、使用批量操作等方式，减少数据库系统的访问次数，可以有效地提高数据库的处理能力和响应时间。
4.避免使用过多的函数：在查询语句中使用函数会增加数据库的负担和计算成本。
可以尝试将一些函数的计算操作移至应用程序层面进行处理，减轻数据库的负担。
数据库性能优化中的磁盘IO调优策略(一)
数据库性能优化中的磁盘IO调优策略在数据库系统中，磁盘I/O是一个关键的性能瓶颈，对于提高数据库的响应速度和吞吐量具有重要意义。
为了克服磁盘I/O的瓶颈，需要采取一些有效的调优策略。
本文将从磁盘性能的重要性、磁盘I/O 调优的原则和技术以及常用的磁盘I/O调优策略三个方面进行探讨。
1. 磁盘性能的重要性磁盘是数据库系统的主要存储介质，直接影响着数据库的运行速度。
磁盘的性能包括传输速率和访问时间两个方面。
传输速率主要指数据在磁盘和内存之间的传输速度，而访问时间则是指数据从磁盘上读取到内存中的时间。
传输速率和访问时间都是影响磁盘I/O性能的重要指标，磁盘I/O性能的提升可以大大改善数据库的响应速度和吞吐量。
2. 磁盘I/O调优的原则和技术在进行磁盘I/O调优时，可以遵循以下原则和采取相应的技术手段：（1）合理规划磁盘系统的结构：可以采用RAID技术，通过硬件或软件实现磁盘的冗余和并行访问，提高磁盘系统的可靠性和性能。
（2）优化磁盘的使用方式：可以采用分区、格式化、文件组织等方式，将数据和索引等逻辑相关的文件放置在相邻的物理位置上，减少寻道时间，提高数据访问效率。
（3）合理设置操作系统和文件系统的参数：操作系统和文件系统的参数设置会影响到磁盘I/O的性能，如可以调整磁盘缓存、读写缓冲区等参数，提高数据的读写速度。
（4）合理分布数据和索引：可以根据数据的访问模式和读写比例，将数据和索引分布在多个磁盘上，通过并行访问提高磁盘I/O的吞吐量。
（5）优化SQL查询语句和连接方式：可以通过优化SQL查询语句，减少不必要的数据访问和磁盘I/O操作，同时选择合适的连接方式，如内连接、外连接等，减少数据的传输和排序操作，提高查询性能。
3. 常用的磁盘I/O调优策略为了进一步优化磁盘I/O性能，以下是一些常用的磁盘I/O调优策略：（1）使用异步IO：数据库可以采用异步IO的方式进行磁盘读写操作，通过并发的方式提高数据的读写速度，减少磁盘I/O的等待时间。
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Table Join
1 Loop join 驱动表(outer table)较小而内部表较大(inner table)且内部表需要有效的访 问方法（Index）；轻量级 等值和非等值联接 Merge join 驱动表(outer table)和内部表(inner table)都已经在合并(on)列上排序且存 在索引，避免对结果集再排序；中量级 等值联接 Hash join 驱动表(outer table)和内部表(inner table)数据相差明显，未排序，无索引 的等值联结形式；重量级 视图 等值联接
SQL Tuning and Optimization Cycle
Capture
Workload
Analyze
Change
Optimiza tion
Tuning and Optimization Order
数据库架构 SQL编码 存储设计
硬件配置
Suggestion
常规情况下
磁盘负载过重 内存负载过重 处理器负载过重 网络负载过重 架构不良 代码不良 代码不良 客户端代码不良 调整架构 调整代码 调整存储 调整客户端设计
SQL语句的监控与分析
1 Query Analyze Execution Plan 2 SQL SERVER Profiler 3 4 5 6 7 8 9 10 Activity Monitor RML Utilities SYS.DM_ Views SET SHOWPLAN_ALL/XML ON/OFF SET STATISTICS IO/TIME ON/OFF SQL Best Practices Analyzer The Database Engine Tuning Advisor EXPLAIN (MySql)
Variable
1 避免将嵌套的条件字句，替换为通过单独语句赋值的变量，缓存计划! 2 在存储过程中 传入单一变量值很多(如股票代码)，会出现“参数嗅探”， 可通过查询提示，使存储过程重新编译RECOMPILE，提高性能！ 3 变量@A的传入值中，X所占的权重最高，可以通过OPTION (OPTIMIZE FOR (@A = ‘X’))，来节省编译时间，提高查询性能！ 4 SQL语句中，动态的库名，表名，字段名。必须使用变量，动态SQl语句！ 5 变量类型和长度的选择，比较 和 相等 运算！ 6 @Table VS #Table VS ##Table！
通过形式多样的优化转换，达到 限制IO，利用索引，提高性能的目的 没有where基本上就是要做表扫描
INDEX
1 避免无法利用索引的写法，如列计算，类型转换，函数，null，<>等操作! 2 聚簇索引，非聚簇索引，覆盖索引，组合索引，唯一索引与非唯一索引的 差异，索引视图的具体应用！ 3 统计索引使用的具体数据，查找缺失索引，掌握成本和性能比率！ 4 索引管理和维护的方法和周期！索引大小的限制（最大键列数为 16，最大 索引键大小为 900 字节）。 5 合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和统计数据上的，只有正确地 使索引与SQL语句结合起来,才能产生最佳的优化方案！ 6 不同的应用环境，制定不同的索引策略！OLTP 和 OLAP 7 Like 查询耗时和字段值总长度成正比 VARCHAR 索引对性能的提升和维护成本的增加 是把双刃剑！ 空间换时间，避免表扫描！ B数结构 全文索引
数据库系统性能调优系列
SQL语句原理篇 SQL语句原理篇
研发一部
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Sir.Q
SQL结构化查询语言（Structured Query Language） 结构化查询语言（
1 2 3 4 1970年，IBM公司San Jose,California研究实验室的E.J. Codd（埃德加·科德）发表将资料组 成表格的应 用原则（Codd‘s Relational Algebra） 。 1974年，同实验室的D.D.Chamberlin和R.F. Boyce在Codd‘s Relational Algebra基础上，研制 出一套规范语言SEQUEL(Structured English QUEry Language)。 1979年 Oracle 发布了商业版SQL；随后IBM公司在DB2 数据库系统中也实现了SQL商业应用。 1986年，美国ANSI采用SQL作为关系数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986）， 后为国际标准化组织（ISO）也采纳SQL为国际标准。到目前为止共发展经历了： SQL/86（第一个标准）； SQL/89(增加了引用完整性(referential integrity)) ； SQL/92(被数据库管理系统（DBMS）生产商广发接受) ； SQL/99 SQL/2003(包含了XML相关内容) ； SQL/2006：(包含XQuery的关联应用) SQL/2008 5 因为主流的各种数据库系统在其实践过程中都对 SQL 规范作了某些编改和扩充。所以，不同 数据库系统之间的SQL语言不能完全相互通用。目前主要分为以下几种形式： T-SQL(Transact-SQL) PL/SQL（Procedural Language/SQL） SQL PL[1] 支持 支持 支持 Sybase ASE、MS-SQL Server、MySql Oracle IBM DB2
推荐参考书籍
Learning SQL on SQL Server 2005 Microsoft.SQL.Server.2005.T-SQL.Querying Microsoft SQL Server 2005 Query Tuning and Optimization
SQL for MySQL Developers
2 3 4
5
6 SQL语句的优化环境，根据数据库系统应用类型可分为：OLTP 和OLAP两种 7 SQL语句优化类型，根据优化途径可分为：基于业务 和 基于技术两种 8 SQL语句优化标准，正确 时间 负载（IO） 局部或整体
SQL语句编译过程 SQL语句编译过程
SQL语句
计Leabharlann 语法分析编译关系代数表达式 统计信息 RBO CBO 句 调 优 的 关 键 SQL语 句 计 段 阶 语
ORDER
1 避免使用排序，尤其是对大结果集进行排序，与TOP一起出现! 2 排序字段要选择有效的索引字段，与索引排序一致，但排序必然造成索引 扫描！ 3 排序字段避免使用表达式，性能非常之差！ 4 避免排序（计算）列有NULL值！
在建立主键索引(自增列或时间列) 的时候，默认DESC。在SELECT语句 执行时默认为降序排列，避免 了再次 order by
Join Monitor Where Index Analysis Order Variable Tips
数
Key Word Order
(8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (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> (10) ORDER BY <order_by_list>
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The Art of SQL
谢谢观赏 ！
避免动态SQL语句，性能和安全 自动参数化查询 静态SQL语句
TIPS
1 避免将复杂的操作使用一条语句完成，多使用短事务! 2 SQL语句编写简洁，可读性强，备注信息明确！别名，大写！ 3 CLR定义的函数和过程，在大数据量环境下，处理字符串和计算的性能比 T_SQL函数倍数提升！ 4 必须不断学习掌握新的数据库技术，利用新版本关键字，函数，工具等， 达到事半功倍！ 5 随着SOA的推广，多层架构，各种框架的普及。必须学习了解编程语言， 站在开发人员的角度来分析优化语句，不简单的割裂程序和数据库，整体 优化！ 6 人工优化 VS 智能优化！LECCO SQL Expert QUEST TOAD ON 减少游标使用 WHERE HAVING 减少函数的使用 Create PROC
SQL语句优化和数据库性能调优的关系
1 SQL语句是应用程序访问数据的唯一途径，应用程序的任何数据库操作最终归结为SQL 语 句的执行，所以SQL语句的效率对数据库的性能起了决定性的作用！ SQL语句消耗了70-90%的数据库资源，必须高度重视，严格审核！ SQL语句独立与应用程序的逻辑，相对与优化程序，在时间成本和风险上都很低！ SQL语句的优化,是数据库可编程对象优化的前提和基础;是数据库对象结构和数 据库系统 架构调整优化的强有利支撑! 同样结果的SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。
2
3
4 OPTION(FORCE ORDER) 选择好驱动表 SQL SERVER 中表的连接顺序由查询分析器智能决定，ORACLE 中表的 连接顺序从右到左 避免 LEFT/RIGHT JOIN Not Over 5 Table Join ABCDEF BEDCFA
WHERE
1 不可缺少，重点分析，深度挖掘潜能，直接影响IO大小和Index使用效率! 2 条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响！ 3 在符合业务规则的前提下，尽可能多的增加限制条件(时间段)！ 4 通过声明变量，改变表联结等形式，避免出现条件字句嵌套！静态 动态 5 任何对列的操作都将导致表扫描无法利用索引(如计算，转换，正则，函数 等)，尽可能通过优化转换将操作移至等号右边，利用索引！ 6 避免性能低下的操作符和关键字，使用高效的替代方法；如 a is not null 改为 a>0！