SQLServer数据查询的优化方法
SQLServer获取表的行数(优化)
SQLServer获取表的⾏数(优化)
⼀般当你有需求读取⼀个表是否存在记录或者表的⾏数时,⼀般都是⽤count(*),但是数据量太⼤时,⽤这种⽅式往往不合适(1)为了获得表中的记录数,我们通常使⽤下⾯的SQL语句:
SELECT COUNT(*)
FROM[dbo].[QuestionLibraryAnswer]
这条语句会执⾏全表扫描才能获得⾏数。
(2)但下⾯的SQL语句不会执⾏全表扫描⼀样可以获得⾏数:
SELECT rows FROM sysindexes
WHERE id =OBJECT_ID('[dbo].[QuestionLibraryAnswer]') AND indid <2
测试数据(8000条):
count(*)读取次数42次
优化后的读取次数2次
sysindexs 是对数据库⾥的数据表、索引的⼀个对应表.id 即是给它们定义的编号.
这句话的意思是查找’table_name‘这个表的数据总⾏数.
⽽indid是指它的指索引ID的类型: 0:堆 1:聚集索引 >1: ⾮聚集索引,⼀般情况下表的indid是0,所以加了⼀个 indid < 2。
SQLserver查询优化分析
摘
要
随着应 用 系统 中数据 量的增大 , 高数据 库管理 系统 S L,re 的查询和访 问数据 功能极 为必要 。 提 Q  ̄ vr e
本文就提 高 S Lsre 的查询优化 问题进行 一些分析。 Q evr 关键词 索引 视 图 异 步查询 中图 分 类 号 :P 1 T31
索引 , 以下一些情况 比较适合创建簇索引 : ①用于范 围查询 的列 ; ② 用于 O d r y G opB 查询 的列 ; re 或 ru y B ③用于连接操作 的列 ; ④返 回大量结果集 的查询 ; ⑤ 不经常修 改 的列 ( 对经 常变 动 的列 , 列值 修改 后 , 数
立索 引之后 ,Q E V R将根 据索引 的指示 , 接定位 到 S LS R E 直 需要查询 的数据 行 , 从而 加快 S L S R E Q E V R的数 据检 索操 作。这样利用索引可 以避免 表扫描 , 并减少 因查询而造成 的
IO开 销 。 /
般而言 , 对于一个表拥 有一个簇 索引 和 2~ 6个非簇 索 引
1 引 言
文献 标 识 码 : A
缩小 了查询 范围 , 提高 了查询速度 。 由于每个表 只能建一 个簇 索引 , 因此必须 明智地选择簇
在应 用系统 中 , 对数据查询及处理速度 已成 为衡 量应 用 系统成败 的标 准。数据库 管理 系统 S LS R E Q E V R由于其 强
维普资讯
第 9卷 第 3期
2007年 9 月
辽 宁 省 交 通 高 等 科 学 校 学 报 专
J OURNAL OF L1 AON1 PR NG OVI Al COl : 0F COMMUN1 ATI NCI 上iGE C ONS
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。
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 2005 SQL查询优化
SQL Server 2005SQL 查询优化目录SQL Server 2005:SQL查询优化 .............................................................................................. 错误!未定义书签。
实验安装 (44)练习一:使用SQL Server Profiler工具解决死锁问题 (5)练习二:使用SQL Server Profiler工具隔离运行速度慢的查询语句 (9)练习三:检查执行计划 (11)练习四:使用数据库引擎优化顾问工具(Database Tuning Advisor) (12)SQL Server 2005 SQL查询优化目标注释:本实验侧重于这个模块中的概念,因此不必遵循微软的安全建议。
注释:SQL Server 2005的最新详细资料, 请访问/sql/.完成本实验之后, 你可以实现以下目标:▪使用SQL Server Profiler工具解决死锁问题▪为一个低性能查询制定一个查询计划,并将它以XML格式的文档保存。
▪使用数据库引擎优化顾问工具(Database Tuning Advisor)场景假设你是AdventureWorks数据库的数据库管理员.你的数据库用户经常遇到死锁问题而且你很关心死锁是不是导致系统性能低的一个原因。
你已经隔离了一个经常与死锁有关的查询。
你将使用SQL Server Profiler工具来跟踪导致死锁的事件并详细记录死锁的信息。
追踪到死锁的原因之后,你发现这个原因并不是导致系统性能下降的主要原因,所以你决定检查那些关键的查询。
通过检测为那些关键查询制定的查询计划来分析它们,然后你可以使用索引优化顾问工具来提出最适当的索引。
前提条件▪SQL Server 2000管理任务的基本经验▪熟悉T-SQL语言▪完成SQL Server Management Studio 的动手实验。
基于SQLServer数据库查询优化的探讨
1 、 引 言
生 活和 工作 越来越 离不 开计 算 机 .每天 都 和 大量 值 两方 面 的。 根 据索 引存 储 的位 置不 同 , 索引一 般 的数 据 打交 道 。数 据库技 术 的发 展 已经 成 为一 个 分 为 2类 . 聚集索 引 ( c l u s t e r e d i n d e x ) 和 非 聚集 索 国家综合 实 力 的指 标 . 目前 . 绝 大多 数 的数 据库 都 引f n o n c l u s t e r e d i n d e x ) m 。聚集 索引是使 基本 表 中数 是关 系数 据库 系统 .而查 询 操作 是 我们 每 天几乎 据按 照 索引 的顺序 存储 .一个 表 只能有 一个 聚 集 都要 用 到 .查 询速 度 的快 与 慢将 直 接影 响 我们 工 索 引 .比如我 们经 常使 用 的汉语 字典 正文 就是 一 作 的效率 .而且现今 数据 库 系统 的信 息 都是 海 量 个 聚集 索 引 . 它前 面 的 目录是 按 照字母 “ A” 到“ Z ” 查找一个“ 高” 字 就 翻到 拼 音 的“ G” 开 头 存储 的 , ( 比如 银 行 、 电信 ) , 对 这 些 信 息 的查 询要 排 列 的 . 求 我们 的速度 要实 时 。 于是如 何设 计 数据 库 . 采取 的部 分 .如果 在这 里没有 找 到就说 明字 典没 有这 什么 样 的查询 方法 , 提 高查 询 速度 , 这 就 是查 询优 个字 。 非聚 集索 引是 数据存储 在一 个地方 。 索引 存 化要 解决 的问题 在 另一个 地方 .索 引带 有指针 指 向数据 的存 储 位 2 、 查 询优 化 的准则【 1 】 置 同样 我们 查 找一个 字如果 我 们认识 它 就用 拼 ( 1 ) 选 择运算 尽量 先做 。这 是 最重 要 、 最 基本 音查 找 . 如果 不认 识 就用 “ 偏旁 部 首” 查找 . 然 后 根 的一 条 .因为 这样会 使执 行 的 时间缩 短 几个 数量 据这 个 字后 面 的页码查 找到该 字 级。 会使 中间 的结 果大 大变小 。 建立 索 引 的原 则是 : 1 )在 查 询频率 较 高或 经 ( 2 ) 在 执行 连接前 对关 系适 当的预处 理 。 比如 常 过滤 条 件 的字 段上 建 立 索 引 : 2 ) 在S O L语 句 中 对 关 系建 立索 引 , 它能快 速查 找 到需要 的数据 。 经 常进 行 G R O U P B Y、 O R D E R B Y 字 段 上 建 立 索 f 3 )如果 对 同一个关 系进 行 投影 和选 择 运算 引 ; 3 ) 在经 常 存储 的多个 字 段上 建立 索 引 ; 4 ) 在 外 时。 应将 他们 同时 进行避 免重 复 扫描 。 键上 建立 索引 , 因为外 键是 联系 两个 表 的纽带 ; 5 ) ( 4 ) 如果 有连 接和选 择 运算 时 . 尽 量 把他 们统 般 选择 数据 量大 的表 建立 索引 : 6 )不 应在 存储 起来 , 特别 是 等值连接 。 值很 少 的字段 建 立 索 引 . 如在 “ 性别 ” 字 段 不 应建 ( 5 ) 找 出公共 子表 达式 。 如 果 这 种 重 复 出 现 的 立索 引 : 7 ) 对 于经 常更 新 的字段 不应建立 索 引 。 表 达式 与结 果不 是很 大 的关 系 .并 且 从外 存 中读 合理 建立 索 引是能 提高检 索 速度 .但是 过 多 人 这 个关 系 比计 算 该子 表 达 式 的 时 间少 的多 . 则 的索 引会 导致 系统性 能 降低 。增加 一个 索 引系 统 先 计算 一 次公共 子表 达式 并把 结果 写 入 中 间文件 就要 来维 护它 . 过 多 的索引还 会产 生索 引碎 片 尤 是 合算 的 。 当查询视 图时 , 定 义视 图的表 达式 就是 其 对 于非 聚集 索 引 的建立 要特 别 注意 .既要 达 到
sqlserver数据库 提高效率方法
SQL Server 数据库是一种常见的关系型数据库管理系统,它被广泛应用于企业级应用程序和数据管理系统中。
然而,随着数据库规模的增大和日常操作的复杂性增加,数据库的性能和效率往往成为关注的焦点。
提高SQL Server数据库的效率不仅可以显著改善系统的响应速度和稳定性,也可以节约资源和降低成本。
本文将介绍一些提高SQL Server 数据库效率的方法,帮助管理员和开发人员更好地管理和优化数据库系统。
1. 使用合适的索引索引是数据库中用来加快对表中数据的访问速度的结构,它可以通过创建索引来优化查询的性能。
在SQL Server中,通过对经常进行搜索,排序和过滤的数据列创建合适的索引,可以显著提高查询性能。
定期对索引进行维护和优化也是提高数据库效率的关键步骤。
2. 优化查询语句优化SQL查询语句对于提高数据库效率至关重要。
在编写查询语句时,应避免使用全表扫描,尽量减少数据量,避免使用不必要的连接和子查询,合理使用排序和分组等操作,以及避免使用模糊查询和通配符查询等低效操作。
3. 定期备份和恢复定期备份数据库是保障数据库安全的重要手段,同时备份还能够减少数据库维护的风险。
在备份时,管理员应该选择合适的备份策略,并对备份文件进行存储和管理,以确保数据库在出现故障或灾难时能够快速恢复。
4. 使用存储过程和触发器存储过程和触发器是SQL Server中重要的数据库对象,它们可以提高数据库的安全性和可维护性,同时还能减少网络流量和客户端执行开销,提高数据库的效率。
在编写存储过程和触发器时,应遵循一些最佳实践,如避免多次嵌套存储过程和触发器,减少对数据库的锁定和阻塞。
5. 使用物理分区技术SQL Server支持对数据表进行物理分区,这可以帮助管理员更好地管理数据,并根据需求对数据进行调优。
通过物理分区,可以提高查询和数据加载的性能,同时也方便了数据备份和恢复。
总结通过上述方法,可以显著提高SQL Server数据库的性能和效率,使其能够更好地满足企业应用程序和数据管理系统的需求。
SqlServer中百万级数据的查询优化
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。
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。
SQLSERVER查询速度慢的原因收集以及优化建议
SQLSERVER查询速度慢的原因收集以及优化建议••SQLSERVER查询速度慢的原因收集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SQL Server数据库。
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。
•优化建议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SQL Server数据库访问方式,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)。
sqlserver 100w数据信息的查询语句
sqlserver 100w数据信息的查询语句
当涉及到查询大量数据时,SQL Server 提供了许多优化技术来提高查询性能。
以下是一些常用的查询语句和技巧,可以帮助您查询100 万条数据:
1.使用索引:确保查询中涉及的列都建立了索引,这样可以加快查询速度。
2.使用TOP 子句:如果只需要查询前几行结果,可以使用TOP 子句来限制
结果集的大小。
3.使用WHERE 子句:使用WHERE 子句来过滤不必要的数据,减少查询的
数据量。
4.使用JOIN:如果需要从多个表中获取数据,可以使用JOIN 来连接表,并
只获取相关的数据。
5.使用索引扫描:使用索引扫描来加快查询速度。
6.使用分区视图:如果数据量非常大,可以考虑使用分区视图来将数据分成
较小的部分,并分别查询。
以下是一个示例查询语句,假设要查询名为"Employees" 的表中的前1000 行数据:
sql复制代码
SELECT TOP 1000 *
FROM Employees
WHERE DepartmentID = 1;
上述查询使用了TOP 子句来限制结果集的大小,并使用WHERE 子句来过滤出DepartmentID 为1 的员工数据。
请注意,当处理大量数据时,查询性能可能会受到多种因素的影响,包括硬件性能、数据库设计、索引配置等。
因此,除了使用上述技巧外,还需要对数据库进行适当的优化和调优,以获得最佳的性能表现。
SQLServer多表查询优化方案总结
SQLServer多表查询优化⽅案总结SQL Server多表查询的优化⽅案是本⽂我们主要要介绍的内容,本⽂我们给出了优化⽅案和具体的优化实例,接下来就让我们⼀起来了解⼀下这部分内容。
1.执⾏路径ORACLE的这个功能⼤⼤地提⾼了SQL的执⾏性能并节省了内存的使⽤:我们发现,单表数据的统计⽐多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要⼏⼗秒了.这是因为ORACLE只对简单的表提供⾼速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适⽤于多表连接查询..数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越⼤,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越⼤了.2.选择最有效率的表名顺序(记录少的放在后⾯)ORACLE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,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.当ORACLE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)并对记录进⾏派序,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 1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.1. SELECT *2. FROM LOCATION L ,3. CATEGORY C,4. EMP E5. WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20006. AND E.CAT_NO = C.CAT_NO7. AND E.LOCN = L.LOCN将⽐下列SQL更有效率1. SELECT *2. FROM EMP E ,3. LOCATION L ,4. CATEGORY C5. WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO6. AND E.LOCN = L.LOCN7. AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20003.WHERE⼦句中的连接顺序(条件细的放在后⾯)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.例如:(低效,执⾏时间156.3秒)1. SELECT …2. FROM EMP E3. WHERE SAL > 500004. AND JOB = ‘MANAGER’5. AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP6. WHERE MGR=E.EMPNO);7. (⾼效,执⾏时间10.6秒)8. SELECT …9. FROM EMP E10. WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP11. WHERE MGR=E.EMPNO)12. AND SAL > 5000013. AND JOB = ‘MANAGER’;4.SELECT⼦句中避免使⽤'* '当你想在SELECT⼦句中列出所有的COLUMN时,使⽤动态SQL列引⽤ '*' 是⼀个⽅便的⽅法.不幸的是,这是⼀个⾮常低效的⽅法. 实际上,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.5.减少访问数据库的次数当执⾏每条SQL语句时, ORACLE在内部执⾏了许多⼯作: 解析SQL语句, 估算索引的利⽤率, 绑定变量 , 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数 , 就能实际上减少ORACLE的⼯作量.⽅法1 (低效)1. SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE2. FROM EMP3. WHERE EMP_NO = 342;4. SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE5. FROM EMP6. WHERE EMP_NO = 291;⽅法2 (⾼效)1. SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,2. B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE3. FROM EMP A,EMP B4. WHERE A.EMP_NO = 3425. AND B.EMP_NO = 291;6.删除重复记录最⾼效的删除重复记录⽅法 ( 因为使⽤了ROWID)1. DELETE FROM EMP E2. WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)3. FROM EMP X4. WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);7.⽤TRUNCATE替代DELETE当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) ⽤来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执⾏删除命令之前的状况),⽽当运⽤TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运⾏后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调⽤,执⾏时间也会很短.8.尽量多使⽤COMMIT只要有可能,在程序中尽量多使⽤COMMIT, 这样程序的性能得到提⾼,需求也会因为COMMIT所释放的资源⽽减少:COMMIT所释放的资源:a. 回滚段上⽤于恢复数据的信息.b. 被程序语句获得的锁c. redo log buffer 中的空间d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费(在使⽤COMMIT时必须要注意到事务的完整性,现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼)9.减少对表的查询在含有⼦查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例如:低效:1. SELECT TAB_NAME2. FROM TABLES3. WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME4. FROM TAB_COLUMNS5. WHERE VERSION = 604)6. AND DB_VER= ( SELECT DB_VER7. FROM TAB_COLUMNS8. WHERE VERSION = 604⾼效:1. SELECT TAB_NAME2. FROM TABLES3. WHERE (TAB_NAME,DB_VER)4. = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)5. FROM TAB_COLUMNS6. WHERE VERSION = 604)Update 多个Column 例⼦:低效:1. UPDATE EMP2. SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),3. SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)4. WHERE EMP_DEPT = 0020;⾼效:1. UPDATE EMP2. SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)3. = (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)4. FROM EMP_CATEGORIES)5. WHERE EMP_DEPT = 0020;10.⽤EXISTS替代IN,⽤NOT EXISTS替代NOT IN在许多基于基础表的查询中,为了满⾜⼀个条件,往往需要对另⼀个表进⾏联接.在这种情况下, 使⽤EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提⾼查询的效率.低效:1. SELECT *2. FROM EMP (基础表)3. WHERE EMPNO > 04. AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO5. FROM DEPT6. WHERE LOC = ‘MELB’)⾼效:1. SELECT *2. FROM EMP (基础表)3. WHERE EMPNO > 04. AND EXISTS (SELECT ‘X’5. FROM DEPT6. WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO7. AND LOC = ‘MELB’)(相对来说,⽤NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提⾼效率)在⼦查询中,NOT IN⼦句将执⾏⼀个内部的排序和合并. ⽆论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对⼦查询中的表执⾏了⼀个全表遍历). 为了避免使⽤NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.例如:1. SELECT …2. FROM EMP3. WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO4. FROM DEPT5. WHERE DEPT_CAT='A');为了提⾼效率.改写为:(⽅法⼀: ⾼效)1. SELECT ….2. FROM EMP A,DEPT B3. WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)4. AND B.DEPT_NO IS NULL5. AND B.DEPT_CAT(+) = 'A'(⽅法⼆: 最⾼效)1. SELECT ….2. FROM EMP E3. WHERE NOT EXISTS (SELECT 'X'4. FROM DEPT D5. WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO6. AND DEPT_CAT = 'A');当然,最⾼效率的⽅法是有表关联.直接两表关系对联的速度是最快的!11.识别'低效执⾏'的SQL语句⽤下列SQL⼯具找出低效SQL:1. SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,2. ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,3. ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,4. SQL_TEXT5. FROM V$SQLAREA6. WHERE EXECUTIONS>07. AND BUFFER_GETS > 08. AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.89. ORDER BY 4 DESC;(虽然⽬前各种关于SQL优化的图形化⼯具层出不穷,但是写出⾃⼰的SQL⼯具来解决问题始终是⼀个最好的⽅法)关于SQL Server多表查询优化⽅案的相关知识就介绍到这⾥了,希望本次的介绍能够对您有所收获!。
SQLServer数据库的查询优化技巧
SQLServer数据库的查询优化技巧在数据库应用的过程中,查询是最常被执行的操作之一。
因此,优化查询是提高应用性能和效率的一种有效手段。
下面将介绍几种SQLServer数据库查询优化的技巧,帮助您更好地开发和设计SQLServer数据库。
一、创建索引索引是一种数据结构,主要用于快速查找和定位数据。
在SQLServer数据库中,通过为表和视图创建索引,可以提高查询的效率和性能。
对于经常进行查询的表和视图,应该将其关键列进行索引。
同时,还应该注意索引的数量和方案,避免过多或者重复的索引对系统性能的影响。
二、避免使用SELECT *使用SELECT *查询会使系统不必要地返回所有列的数据,对服务器的负载造成很大的开销。
因此,在实际应用中,应该仅返回需要查询的列,以减少系统的负载和查询的时间。
在设计表结构的时候,还可以考虑将常用的列存储在一张表中,而将不常用或者大数据类型的列存储在另外一张表中,以优化查询的效率。
三、减少使用子查询子查询是SQL查询中常见的一种操作,但是其效率通常较低。
在实际应用中,应该尽量避免使用子查询。
对于需要使用子查询的情况,可以通过JOIN等其他方式进行优化。
四、避免使用NOT IN和<>运算符在实际应用中,应该尽量避免使用NOT IN和<>运算符,因为它们会增加查询的开销和时间。
可以使用LEFT OUTER JOIN等其他方式替换这些运算符,以减少查询的时间和负载。
五、使用临时表在SQLServer数据库中,临时表是一种临时存储数据的表,通常用于存储中间结果和临时查询结果。
使用临时表可以减少查询的时间和负载,同时还可以提高查询的效率和性能。
在使用临时表的时候,应该注意清理和释放临时表,以避免对系统性能的影响。
六、使用物化视图物化视图是一种预计算的数据结果集,可以提高查询的效率和性能。
在SQLServer数据库中,可以通过使用物化视图来优化查询,尤其是对于复杂和耗时的查询操作。
查询语句对SQLServer数据库查询性能优化分析
( ) 免 使 用 不 合 理 的关 系运 算 符 2 避
在 S LS r r 0 0中, 索参数的合法操 作符包括= >, , Q v 0 e e2 搜 , <
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即便 是 按 ” 号” 立 了 索 引 . 述 查 询 语 句使 用 了关 键 字 学 建 上 IE LK 导 致 了顺 序 读 写 。 低 了执 行 效 率 。 降 如果 将 上 面 的 查 询 语 句 改 为 如下 的形 式 , 可 以使 查 询 效率 提 高 很 多 。 则 S L C F O 学 生 WHE E ( 号 > ” 0 3 N 学 E ET R M R 学 : 2 0 ”A D
3 查 询 表 达式 对 查 询 性 能 优 化 分 析
在 S LS re 数 据 库 系 统 中 。 询 操 作 是 最 基 本 、 常 用 、 并 将其 查询 计 划 缓 存 。语 句 2 使 用与 语句 l同一 样 的 查 询 计 O evr 查 最 将
也 是最 复 杂 的操 作 .查 询 语 句 的 优 劣 直接 影 响 S LS re 数 据 Q evr 库 的查 询性 能 ,查 询 效 率 是 S re 数 据库 性 能 的 主 要 性 能 QLSv r e 指标。 如何 写 出执 行 效 率 高 的 查 询语 句 , 每 个 数 据 库 程 序 员 都 是 必 须 面 对 和 思 考 的 问题 本 文 为 了 编 写 出 执行 效 率较 优 的 查 询 语 句 . 过 程 缓 存 、 询 条 件 及 其 多 条 件 组 合 查 询 对 S LS ne 从 查 Q e r r 数据库性能优化进行分析 .总结 出多种提高 S LSre 数据库 Q vr e 性能优化方法 .希望对数 据库 程序员进行 S LSre 数据库编 Q vr e 程 时 . 写 出性 能较 优 的应 用 程 序 提供 方 法 的指 导 。 编 2 S LSne 数 据 库 使 用被 自动 缓 存 的查 询 计 划提 高查 询 性 能 . O e r r 在 S LSre 数 据 库 系统 中 ,查 询 是 用 S L C Q vr e E E T语 句 来 表 示 , 查 询 语 句 执 行计 划 提 交 到 输 出查 询数 据结 果 集 。 经 过 以 从 要
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。
SqlServer慢查询分析优化
SqlServer慢查询分析优化分三步:记录慢查询的语句到⽇志⽂件1、⾸先在SSMS,⼯具菜单下打开Profiler。
2、输⼊你⽤户名密码登陆。
3、常规,勾选保存到⽂件,选择⼀个⽂件路径,设置⽂件⼤⼩,这样可以分⽂件存储⽇志了注意:在服务器本地,⽂件路径可以随便选择;跟踪远程服务器时这个路径设置需要使⽤\\ServerName\.......(应该是设置远程服务器能访问的本地⼀个共享路径,⽐较⿇烦)4、事件选择选择,选择以下两列即可,Stored Procedures RPC:CompletedTSQL SQL:BatchCompleted5、点击列筛选器,为Duration设置⼀个过滤值。
本例⼦设置为3000(即3S)。
6、点击运⾏。
开始信息的收集。
分析⽇志⽂件远程分析时需要把⽇志⽂件*.trc拷贝到本地,打开SSMS连接本地数据库,使⽤如下语句查询:SELECT a.TextData,a.StartTime,a.EndTime,Duration/1000000FROM fn_trace_gettable('D:\QSWork\Sql跟踪⽂件\慢查询 - 1.trc', -1) a注意:只有连接本地服务器,这个路径才可以使⽤绝对路径数据库优化1.在查询分析器⾥执⾏查看实际执⾏集合、IO和TIME占⽤情况⾸先打开IO和TIME统计开关SET STATISTICS TIME ONSET STATISTICS IO ON打开后每次执⾏sql语句时在消息⾥就可以打出如下信息:(1845345 ⾏受影响)表 'StockQuote'。
扫描计数 1,逻辑读取 14025 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读0 次。
为了保证每次都是从硬盘读取数据,所以要先清空缓存--清空缓存checkpointDBCC DROPCLEANBUFFERSDBCC FREEPROCCACHE清空是否有效可以在先后两次执⾏sql的信息中看物理读取次数是否⼀样区分。
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。
sqlserverwith语句
sqlserverwith语句SQLServer WITH语句:提高查询效率在SQLServer中,我们经常会用到with语句来优化查询效率。
with语句是一种临时表的方式,可以在执行查询时创建一张临时表,并将需要查询的数据存储在这张表中,以提高查询效率。
一、with语句的基本用法在with语句中,需要先定义一个临时表的名称,然后在select语句中使用该表名来引用临时表,如下所示:```WITH temp_table AS (SELECT *FROM table1WHERE condition1)SELECT *FROM temp_tableWHERE condition2;```在这个例子中,我们定义了一个名为“temp_table”的临时表,该表存储了满足条件“condition1”的“table1”表中的所有记录。
随后,我们使用该表名来引用该临时表,并使用“condition2”条件对表进行筛选。
二、with语句和递归查询除了用作提高查询效率之外,with语句还可以用来进行递归查询。
在这个过程中,我们需要使用到with语句的另外一种形式,即“with recursive”语句。
该语句可以在查询时自动递归,直到满足条件为止。
让我们来看一个例子,假设我们有一个员工表,其中包含了员工编号、姓名、上级编号和薪水四个字段。
如果我们想要查询某个员工的所有下属员工,可以使用with recursive语句来实现:```WITH recursive subordinates AS (SELECT *FROM employeesWHERE employee_id = '001'UNION ALLSELECT employees.*FROM employees, subordinatesWHERE employees.supervisor_id = subordinates.employee_id)SELECT *FROM subordinates;```在这个例子中,我们定义了一个名为“subordinates”的递归表,该表存储了员工编号为“001”的员工以及所有下属员工的记录。
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SQLServer数据查询的优化方法聂文燕摘要:SQLServer是一种功能强大的数据库管理系统,许多数据库应用系统都是以它作为后台数据库。
本文在分析影响SQLSERVER数据查询效率的因素的基础上,提出了几种优化数据查询的方法。
关键词:SQLServer,数据,查询,优化一、引言SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统,它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案,为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。
目前,许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。
设计一个应用系统并不难,但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。
根据多年的实践,由于初期的数据库中表的记录数比较少,性能不会有太大问题,但数据积累到一定程度,达到数百万甚至上千万条,全面扫描一次往往需要数十分钟,甚至数小时。
20%的代码用去了80%的时间,这是程序设计中的一个著名定律,在数据库应用程序中也同样如此。
如果用比全表扫描更好的查询策略,往往可以使查询时间降为几分钟。
而且我们知道,目前数据库系统应用中,查询操作占了绝大多数,查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。
二、影响查询效率的因素SQLServer处理查询计划的过程是这样的:在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给SQLServer的查询优化器,查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接,并生成若干执行计划,然后通过分析执行开销来评估每个执行计划,从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划,然后在合适的时间提交给系统处理执行,最后将执行结果返回给用户。
所以,SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种:1.没有索引或者没有用到索引。
索引是数据库中重要的数据结构,使用索引的目的是避免全表扫描,减少磁盘I/O,以加快查询速度。
2.没有创建计算列导致查询不优化。
3.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)。
4.返回了不必要的行和列。
5.查询语句不好,没有优化。
其中包括:查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。
三、SQLServer数据查询优化方法3.1建立合适的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。
当根据索引码的值搜索数据时,索引提供了对数据的快速访问。
事实上,没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果,但随着表变得越来越大,使用“适当”的索引的效果就越来越明显。
索引的使用要恰到好处,其使用原则有:(1)对于基本表,不宜建立过多的索引;(2)对于那些查询频度高,实时性要求高的数据一定要建立索引,而对于其他的数据不考虑建立索引;(3)在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引;(4)在频繁进行排序或分组(即进行groupby或orderby操作)的列上建立索引;(5)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;(6)如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引。
在SQLServer中,索引按索引表达式包含的列分为单列索引和复合索引。
检查查询语句的where子句,因为这是优化器重要关注的地方。
包含在where里面的每一列都是可能的侯选索引,为能达到最优的性能,例如:对于在where子句中给出了column1这个列,下面的两个条件可以提高索引的优化查询性能!第一:在表中的column1列上有一个单索引;第二:在表中有多索引,但是column1是第一个索引的列。
避免定义多索引而column1是第二个或后面的索引,这样的索引不能优化服务器性能。
例如:下面的例子用了pubs数据库。
SELECTau_id,au_lname,au_fname FROMauthorsWHEREau_lname=‟White‟按下面几个列上建立的索引将会是对优化器有用的索引au_lname au_lname,au_fname而在下面几个列上建立的索引将不会对优化器起到好的作用au_address au_fname,au_lname在SQLServer中,索引按存储结构分为聚簇索引和非聚簇索引。
聚簇索引是按照定义数据列值的顺序在物理上对记录排序,在一个表上只能有一个聚簇索引,聚簇索引查询速度较快,但缺点是对表进行修改操作时速度较慢,因为为了保证表中记录的物理顺序与索引的顺序一致,必须将记录插入到数据页的相应位置,从而数据页中的数据必须重排。
在下面的几个情况下,可以考虑用聚簇索引:(1)某列包括的不同值的个数是有限的(但是不是极少的)。
如顾客表的州名列有50个左右的不同州名的缩写值,可以使用聚簇索引。
(2)对返回一定范围内值的列可以使用聚簇索引,如用between,>,>=, Select*fromsal eswhereord_datebetween‟5/1/93‟and‟6/1/93‟(3)对查询时返回大量结果的列可以使用聚簇索引。
SELECT*FROMphonebookWHERElast_name=‟Smith‟当有大量的行正在被插入表中时,要避免在本表一个自然增长(例如,identity列)的列上建立聚簇索引。
如果你建立了聚簇的索引,那么insert的性能就会大大降低。
因为每一个插入的行必须到表的最后,表的最后一个数据页。
非聚簇索引指定表中的逻辑顺序,一个表上可以建立多达249个非聚簇索引,它查询的速度比不建立索引快,但比聚簇索引慢,插入数据比聚簇索引快,因为纪录直接被追加到数据末尾。
可以在以下情况下考虑使用非聚簇索引。
(1)在有很多不同值的列上可以考虑使用非聚簇索引,如employee表中的emp_id列可以建立非聚簇索引。
(2)查询结果集返回的是少量或单行的结果集。
例如select*fromemployeewhereemp_id=‟pcm9809f‟(3)查询语句中orderby子句的列上可以考虑使用非聚簇索引。
3.2常用的计算字段(如总计、最大值等)可以考虑存储到数据库实体中。
例如仓库管理系统中有材料入库表,其字段为:材料编号、材料名称、型号,单价,数量…,而金额是用户经常需要在查询和报表中用到的,在表的记录量很大时,有必要把金额作为一个独立的字段加入到表中。
这里可以采用触发器以在客户端保持数据的一致性。
3.3用where子句来限制必须处理的行数。
在执行一个查询时,用一个where子句来限制必须处理的行数,除非完全需要,否则应该避免在一个表中无限制地读并处理所有的行。
例如:||| select qty from sales where stor_id=‟7131‟是很有效的,比无限制的查询selectqtyfromsales有效,避免给客户的最后数据选择返回大量的结果集。
当然也可以用TOP限制返回结果集的行数。
3.4尽量使用数字型字段。
一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信息的字段设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。
这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
3.5查询语句的优化。
对于一条复杂的查询语句来说,对相同查询条件的实现一般总可以有多种不同的表达方法,而不同的表达会使数据库的响应速度大相径庭。
据统计,约有80%以上的性能问题是由于使用了不恰当的查询语句造成的,因此SQL语句的质量对整个系统效率有重大关系。
下面介绍查询语句优化方面的一些技巧:(1)避免使用不兼容的数据类型。
例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。
数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。
例如: SELECTnameFROMemployeeWHEREsalary>60000在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。
这条语句可以改为:SELECTnameFROMemployeeWHEREsalary>$60000(2)尽量避免在Where条件里使用非聚合表达式,因为非聚合表达式很难利用到索引,通常SQLServer 不得不进行大规模的扫描。
像!=或<>、ISNULL或ISNOTNULL、IN,NOTIN等这样的操作符构成的表达式都是非聚合表达式。
非聚合表达式会导致查询效率大大降低。
例如: SELECTidFROMemployeeWHEREid!='B%'优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。
(3)尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数或表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如:SELECT*FROMemployeeWHEREsalary/2=100应改为:SELECT*FROMemployeeWHEREsalary=100*2SELECT*FROMemployeeWHERESUBSTR ING(emp_id,1,3)=‟PCM‟应改为:SELECT*FROMemployeeWHEREemp_idLIKE…5378%‟SELECTmember_number,first_name,last_nameFROMmembersWHEREDA TEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE())>21应改为:SELECT member_number,first_name,last_name FROM members WHERE dateofbirth即:任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边。
(4)避免使用LEFTJOIN SQL的一个有价值的常用功能是LEFTJOIN。
它可以用于检索第一个表中的所有行、第二个表中所有匹配的行、以及第二个表中与第一个表中不匹配的所有行。
例如,如果希望返回每个客户及其定单,使用LEFTJOIN则可以显示有定单和没有定单的客户。
LEFTJOIN消耗的资源非常之多,因为它们包含与NULL(不存在)数据匹配的数据。
因此在构造查询语句时尽量避免使用LEFTJOIN。
(5)尽量避免在索引过的字符数据中,使用非打头字母搜索。