SQLserver海量数据库查询优化和分页算法
SQLserver分页的4种方法示例（很全面）
SQLserver分页的4种⽅法⽰例（很全⾯）这篇博客讲的是SQL server的分页⽅法，⽤的SQL server 2012版本。
下⾯都⽤pageIndex表⽰页数，pageSize表⽰⼀页包含的记录。
并且下⾯涉及到具体例⼦的，设定查询第2页，每页含10条记录。
⾸先说⼀下SQL server的分页与MySQL的分页的不同，mysql的分页直接是⽤limit (pageIndex-1),pageSize就可以完成，但是SQL server 并没有limit关键字，只有类似limit的top关键字。
所以分页起来⽐较⿇烦。
SQL server分页我所知道的就只有四种：三重循环；利⽤max（主键）;利⽤row_number关键字，offset/fetch next关键字（是通过搜集⽹上的其他⼈的⽅法总结的，应该⽬前只有这四种⽅法的思路，其他⽅法都是基于此变形的）。
要查询的学⽣表的部分记录⽅法⼀：三重循环思路先取前20页，然后倒序，取倒序后前10条记录，这样就能得到分页所需要的数据，不过顺序反了，之后可以将再倒序回来，也可以不再排序了，直接交给前端排序。
还有⼀种⽅法也算是属于这种类型的，这⾥就不放代码出来了，只讲⼀下思路，就是先查询出前10条记录，然后⽤not in排除了这10条，再查询。
代码实现-- 设置执⾏时间开始，⽤来查看性能的set statistics time on ;-- 分页查询（通⽤型）select *from (select top pageSize *from (select top (pageIndex*pageSize) *from studentorder by sNo asc ) -- 其中⾥⾯这层，必须指定按照升序排序，省略的话，查询出的结果是错误的。
as temp_sum_studentorder by sNo desc ) temp_orderorder by sNo asc-- 分页查询第2页，每页有10条记录select *from (select top 10 *from (select top 20 *from studentorder by sNo asc ) -- 其中⾥⾯这层，必须指定按照升序排序，省略的话，查询出的结果是错误的。
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。
数据库查询优化算法与方法
数据库查询优化算法与方法随着互联网的迅猛发展和企业数据规模的不断增加，数据库成为了应用程序中不可或缺的组成部分。
而数据库查询则是数据库最频繁使用的功能之一，因此数据库查询的性能优化显得格外重要。
本文将介绍一些常见的数据库查询优化算法和方法，旨在提高数据库查询的性能和效率。
1. 索引优化索引是优化数据库查询的常见方法，它能够加快查询速度，并减小数据库的存储空间。
在设计数据库时，我们需要根据查询需求选择适当的字段进行索引。
常见的索引类型包括唯一索引、主键索引、聚集索引和非聚集索引等。
合理使用索引可以大幅度减少全表扫描，避免不必要的查询开销。
2. 查询优化器查询优化器是数据库管理系统中的重要组成部分，通过选择合适的查询执行计划来实现查询性能的最优化。
查询优化器根据查询语句的各种条件和数据分布等信息，采用一系列的优化算法来选择最佳执行计划。
例如，查询优化器可以根据统计信息来判断是否使用索引，以及选择合适的连接操作（如哈希连接、嵌套循环连接等）等。
3. 冗余数据清理数据库中的冗余数据会增加数据存储占用和查询负担。
通过定期清理冗余数据可以减小数据库的存储空间，并提高查询性能。
冗余数据的清理可以通过定期的数据清理任务来实现，例如删除旧日志、清理过期数据等。
此外，合理的数据归档和分区也可以降低查询负担和优化查询性能。
4. 批量操作在执行数据库查询时，尽量采用批量操作而非逐个操作，可以大大提高数据库查询的性能。
批量操作可以通过批量插入、批量更新和批量删除等方式来实现。
例如，使用批量插入可以减少插入操作的次数，提高插入效率。
通过批量操作，减少了与数据库之间的交互次数，从而提高了查询性能。
5. 分页查询优化对于大数据集的查询，通常需要进行分页处理。
数据库查询的分页操作可能会面临大量的数据扫描和排序，耗时较多。
为了优化分页查询，可以采用一些常见的方法。
一种是使用limit和offset语句，将查询结果分成多个分页获取。
sqlserver mybatis分页查询语句
sqlserver mybatis分页查询语句SQLServer和Mybatis是常用的数据库和持久层框架，很多开发者在使用这两者进行数据操作时，都会遇到需要进行分页查询的情况。
本文将以"[sqlserver mybatis分页查询语句]"为主题，为读者详细介绍如何使用SQLServer和Mybatis进行分页查询，并提供一步一步的操作指南。
第一步：了解SQLServer的分页查询语法在使用SQLServer进行分页查询时，我们可以通过使用`ROW_NUMBER()`函数和`OFFSET FETCH`子句来实现。
具体的语法如下：sqlSELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column ASC) AS rownum, *FROM table_name) AS tempWHERE rownum BETWEEN start_index AND end_index;其中，`ROW_NUMBER()`函数用于为每一行结果添加一个序号，`AS rownum`将该序号命名为"rownum"，`table_name`是我们要查询的表名，`column`是我们要进行排序的列名，`start_index`和`end_index`分别是数据的起始索引和结束索引。
第二步：创建Mybatis的分页查询语句在Mybatis中，我们需要创建XML文件来定义我们的SQL语句。
首先，我们需要在XML文件中定义我们的查询语句和参数：xml<select id="selectByPage" resultType="yourResultType"> SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column ASC) AS rownum, *FROM your_table) AS tempWHERE rownum BETWEEN #{start} AND #{end};</select>其中，`id`属性是该查询语句的唯一标识符，`resultType`属性是查询结果的类型，`start`和`end`是我们的参数。
sqlserver 2008 分页方法
sqlserver 2008 分页方法### SQL Server 2008 分页方法在数据库应用开发中，分页技术是一种常用的手段，它可以帮助我们提高数据检索的效率，减少内存消耗，并且提升用户体验。
SQL Server 2008 提供了多种分页方法，下面将详细介绍几种在SQL Server 2008 中实现分页的技术。
#### 1.使用`ROW_NUMBER()``ROW_NUMBER()` 是SQL Server 2008 中最常用的分页方法之一。
它会为结果集中的每一行分配一个唯一的连续整数。
```sql-- 假设要查询的表名为YourTable，排序字段为SomeColumnSELECT *FROM (SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY SomeColumn) AS RowNumFROM YourTable) AS PagedTableWHERE RowNum BETWEEN @StartRow AND @EndRow;```在这里，`@StartRow` 和`@EndRow` 是变量，代表你要查询的页码范围。
#### 2.使用`TOP` 和`OFFSET`虽然`TOP` 子句在SQL Server 2005 中已经存在，但`OFFSET` 关键字是在SQL Server 2012 中引入的。
不过，通过某种方式，我们可以在SQL Server 2008 中模拟这种语法。
```sql-- 假设要查询的页码为PageNumber，每页显示的记录数为PageSize SELECT *FROM YourTableORDER BY SomeColumnOFFSET ((@PageNumber - 1) * @PageSize) ROWSFETCH NEXT @PageSize ROWS ONLY;```请注意，这里的`OFFSET` 和`FETCH NEXT` 语法在SQL Server 2008 中不能直接使用，这里只是展示可能的替代方式。
sqlserver分页查询语句
sqlserver分页查询语句
SQL Server 分页查询是在数据库查询中一种常用的技术，它可以有效地提高查询效率，更好地展示数据。
本文将介绍SQL Server中的分页查询语句，以及如何使用这种技术来优化查询。
SQL Server分页查询是一种常用的查询技术，它可以将查询分割成若干个小块，并一次性只返回每块中的部分结果。
它通过使用一个比较简单的语句，可以有效地减少查询时间，提高查询效率。
SQL Server中的分页查询语句如下：SELECT * FROM table_nameORDER BY column_nameOFFSET @pageSize * (@pageIndex - 1) ROWSFETCH NEXT @pageSize ROWS ONLY;其中，table_name为表名，column_name为排序依据的字段，@pageSize为每页显示的记录数，@pageIndex为当前页码，OFFSET子句用于指定查询的起始行，FETCH NEXT 子句用于指定查询的记录数。
使用SQL Server分页查询可以有效地优化查询，减少查询时间。
首先，只有当前页面所需要的数据才会被查询，而不是查询所有记录；其次，可以更好地展示数据，比如在查询结果页面添加“上一页”，“下一页”等导航按钮；最后，可以更好地控制页面的显示，比如每页显示多少条记录，以及每页显示的记录从哪里开始等。
总而言之，SQL Server的分页查询语句可以有效地提高查询效率，更好地展示数据，并可以有效地控制页面的显示。
使用这种技术可以更好地管理数据，提高查询效率，是现实中的重要技术。
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。
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。
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如有你有帮助，请购买下载，谢谢！SQL server 海量数据库查询优化及分页算法在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着 1000 万条 数据的 MS SQL SERVER 数据库中实现快速的数据提取和数据分页。
以下代码说明 了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构：CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen 是红头文件表名 [Gid] [] IDENTITY (1, 1) NULL ,--本表的 id 号，也是主键[title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,--红头文件的标题[fariqi] [datetime] NULL ,--发布日期[neibuYonghu] [varchar] (70) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,--发布用户[reader] [varchar] (900) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,--需要浏览的用户。
每个用户中间用分隔符“,”分开ON [PRIMARY] TEXTIMAGE_ON [PRIMARY] GO下面，我们来往数据库中添加 1000 万条数据：declare @i int set @i=1 while @i<=250000 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-2-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin, 刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队, 户政科,治安支队,外事科','这是 最先的 25 万条记录')1页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！set @i=@i+1 end GO declare @i int set @i=1 while @i<=250000 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-9-16','办公室','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin, 刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支 队,户政科,外事科','这是中间的 25 万条记录')set @i=@i+1 end GO declare @h int set @h=1 while @h<=100 begin declare @i int set @i=2002 while @i<=2003 begin declare @j int set @j=0 while @j<50 begin declare @k int set @k=0 while @k<50 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(cast(@i as varchar(4))+'-8-15 3:'+cast(@j as varchar(2))+':'+cast(@j as varchar(2)),'通信科','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支 队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事 科','这是最后的 50 万条记 录')set @k=@k+1 end set @j=@j+1 end set @i=@i+12页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！end set @h=@h+1 end GO declare @i int set @i=1 while @i<=9000000 begininsert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-5-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin, 刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队, 户政科,治安支队,外事科','这是 最后添加的 900 万条记录')set @i=@i+1000000 end GO通过以上语句，我们创建了 25 万条由通信科于 2004 年 2 月 5 日发布的记录， 25 万条由办公室于 2004 年 9 月 6 日发布的记录，2002 年和 2003 年各 100 个 2500 条相同日期、不同分秒的由通信科发布的记录(共 50 万条)，还有由通信科于 2004 年 5 月 5 日发布的 900 万条记录，合计 1000 万条。
一、因情制宜，建立“适当”的索引建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提。
索引(index)是除表之外另一重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据 结构。
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。
注意，在这句话中， 我们用了 “适当”这个词，这是因为，如果使用索引时不认真考虑其实现过程，索引既可 以提高也会破坏数据库的工作性能。
(一)深入浅出理解索引结构实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。
微软的 SQL SERVER 提供了 两种索引：聚集索引(clustered index，也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索 引(nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引)。
下面，我们举例来说 明一下聚集索引和非聚集索引的区别：其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。
比如，我们要查“安” 字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按 照拼 音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自3页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！然地排在字典的前部。
如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个 字， 那么就说明您的字典中没有这个字;同样的，如果查“张”字，那您也会将您的 字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。
也就是说，字典的正 文部 分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
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”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。
但您也可能会遇到 您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要 查 的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直 接翻到某页来找到您要找的字。
但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字 的 排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查 部首之后的检字表中“张”的页码是 672 页，检字表中“张”的上面是“驰”字， 但页 码却是 63 页，“张”的下面是“弩”字，页面是 390 页。
很显然，这些字 并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩” 三字实 际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引 中的映射。
我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，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”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。
进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因 为目录只能按照一种方法进行排序。
(二)何时使用聚集索引或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4页应 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 应如有你有帮助，请购买下载，谢谢！ 5页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！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。
(三)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。
显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的 规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处 就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。
在实际应用中， 因 为 ID 号是自动生成的，我们并不知道每条记录的 ID 号，所以我们很难在实践中 用 ID 号来进行查询。
这就使让 ID 号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪 费。
其次，让每个 ID 号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况 下不应建立聚合索引”规则;当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容， 特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还 是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还 有用户本身的“用户名”。