数据库优化方案
oracle优化方法总结

千里之行,始于足下。
oracle优化方法总结Oracle优化是提高数据库性能和响应能力的重要步骤。
本文总结了一些常见的Oracle优化方法。
1. 使用索引:索引是提高查询性能的主要方法。
通过在表中创建适当的索引,可以加快查询速度,并减少数据访问的开销。
但是要注意不要过度使用索引,因为过多的索引会增加写操作的开销。
2. 优化查询语句:查询语句的效率直接影响数据库的性能。
可以通过合理地编写查询语句来提高性能。
例如,使用JOIN来替代子查询,尽量避免使用通配符查询,使用LIMIT来限制结果集的大小等。
3. 优化表结构:表的设计和结构对数据库的性能也有很大的影响。
合理的表设计可以减少数据冗余和不必要的数据存储,提高查询速度。
例如,适当地使用主键、外键和约束,避免过多的数据类型和字段等。
4. 优化数据库参数设置:Oracle有很多参数可以用来调整数据库的性能。
根据具体的应用场景和需求,可以根据情况调整参数的值。
例如,调整SGA和PGA的大小,设置合适的缓冲区大小,调整日志写入方式等。
5. 使用分区表:当表的数据量很大时,可以考虑将表分成多个分区。
分区表可以加速查询和维护操作,提高数据库的性能。
可以按照时间、地域、业务等来进行分区。
6. 优化存储管理:Oracle提供了多种存储管理选项,如表空间和数据文件管理。
合理地分配存储空间和管理数据文件可以提高数据库的性能。
例如,定期清理无用的数据文件,使用自动扩展表空间等。
第1页/共2页锲而不舍,金石可镂。
7. 数据压缩:对于大量重复数据或者冷数据,可以考虑使用Oracle的数据压缩功能。
数据压缩可以减少磁盘空间的使用,提高IO性能。
8. 使用并行处理:对于大型计算或者批处理任务,可以考虑使用Oracle的并行处理功能。
并行处理可以将任务分成多个子任务,并行执行,提高处理能力和效率。
9. 数据库分区:对于大型数据库,可以考虑将数据库分成多个独立的分区。
数据库分区可以提高数据的并行处理能力,减少锁竞争和冲突,提高数据库的性能。
数据库查询性能差的原因分析与解决方案

数据库查询性能差的原因分析与解决方案一、引言数据库查询性能是决定系统整体性能的重要因素之一。
当数据库查询性能差时,会导致系统响应时间延长、效率低下,影响用户体验和系统的可用性。
因此,深入分析查询性能差的原因,并提出有效的解决方案,对于提升系统性能具有重要意义。
二、数据库查询性能差的原因分析1. 数据库设计问题:良好的数据库设计能够提高查询性能。
如果数据库的表结构设计不合理,如表之间存在冗余数据、缺乏索引、表字段不合理等,都会导致查询性能下降。
2. 查询语句问题:查询语句的编写有时会导致性能问题。
当查询语句中存在大量的连接操作、子查询、不合理的顺序等,都会增加系统查询负担,导致性能下降。
3. 数据量过大:当数据库中数据量超过一定程度时,查询性能就会明显下降。
数据量过大会导致磁盘I/O负载加重,从而降低系统的响应速度。
4. 硬件资源问题:硬件资源不足也会影响数据库查询性能。
例如,内存容量不足、磁盘I/O速度慢,都会限制数据库的查询能力。
5. 数据库参数配置问题:数据库的参数配置对于查询性能有着重要的影响。
如果数据库的参数配置不合理,比如缓冲区设置过小、线程数配置不当等,都会导致查询性能下降。
三、解决方案1. 优化数据库设计:对于已经存在的数据库,可以通过对表进行重构、去除冗余数据、合理设计索引等方式来优化数据库结构,从而提高查询性能。
2. 优化查询语句:仔细审查查询语句,避免使用不必要的连接操作和子查询。
编写高效的查询语句,可以使用合适的索引、合理的顺序等来加快查询速度。
3. 数据分区和分页:对于数据量过大的表,可以考虑进行数据分区,将数据分散存储,从而减少单个查询操作的数据量。
对于查询结果过多的情况,可以使用分页查询,限制一次查询的结果条数,减少数据的传输和加载。
4. 提升硬件资源:根据实际情况,考虑提升硬件资源。
可以增加内存容量,加快磁盘I/O速度,提高服务器的计算性能,从而提升数据库查询性能。
数据库性能优化方法

数据库性能优化方法随着信息技术的迅速发展,数据库在商业系统和科学计算中的重要地位已经日益凸显,影响着系统的性能和可用性。
因此,数据库性能优化来保证数据的高效存取和高性能的操作一直以来都是重要的话题。
一般来说,数据库性能优化可以通过两个方面来实现,即数据库结构优化和查询优化。
结构优化是指优化数据库表和索引结构以提高其性能,通过这种优化可以有效地改善数据库的查询性能;查询优化则是指改进查询的方法以提高性能,使用一些SQL语句优化技术能够改善查询的性能。
数据库结构优化具体可以采取哪些方法呢?首先,在建立数据表时,要根据数据表中设计关键字段,比如字段的长度、类型、默认值等,这样可以使数据表更具紧凑,减少空间占用,提高查询性能。
其次,合理设置索引,可以显著提高查询性能,索引应满足以下几个原则:只设置相关的字段上的索引;控制索引的数量,避免使用太多的索引;建立联合索引;改善索引结构,并充分利用索引位置。
此外,合理使用存储过程、视图和触发器也能够有效改善数据库的查询性能。
存储过程可以减少物理IO、减少网络传输,从而节省资源,提高查询性能;视图可以屏蔽数据表,使用户只能查询视图中的字段;触发器可以实现索引的重建、数据完整性的检查等,可以有效提高查询性能。
此外,查询优化也是提高数据库性能的重要手段。
一般来说,查询优化可以通过以下几种方式来实现:1、使用正确的查询语法,尽量使用简洁的SQL语句;2、合理使用排序、分组和聚集函数;3、合理使用表连接,尽量避免全表扫描;4、优化查询条件,减少穷举;5、合理使用索引;6、使用SQL性能分析工具。
以上就是数据库性能优化的方法,有效的数据库性能优化可以改善系统应用的性能,维持数据库的稳定性和可靠性,使系统的更新和维护更加快捷安全。
数据库中常见的性能瓶颈及优化技巧

数据库中常见的性能瓶颈及优化技巧数据库在现代软件中扮演着关键角色,用于存储和管理庞大的数据。
然而,数据库性能问题可能会影响应用程序的整体性能。
本文将讨论一些常见的数据库性能瓶颈,并介绍一些优化技巧,以提高数据库系统的性能。
1. 硬件资源不足硬件资源不足是导致数据库性能下降的一个常见原因。
如处理器、内存、网络等资源的不足可能会降低数据库的响应时间和吞吐量。
为了解决这个问题,可以考虑以下优化技巧:- 升级硬件:替换较旧或不足的硬件组件,如增加处理器核心、扩展内存容量或升级网络带宽,以提高系统的整体性能。
- 负载平衡:将负载分摊到多个服务器上,以减轻单个服务器的压力,提高性能和可伸缩性。
- 数据库分片:将数据库分成多个片段,以便将数据分布到多个服务器上,并提高系统的并行处理能力。
2. 无效的查询和索引查询是数据库系统中常见的操作,但不正确或无效的查询可能会导致性能问题。
以下是一些优化技巧:- 优化查询语句:确保查询语句正确、高效,并避免不必要的查询。
使用适当的条件和索引来限制结果集的大小,并避免全表扫描。
- 创建索引:使用适当的索引来加速查询操作。
在频繁使用的列上创建索引,但要注意过多的索引可能会导致性能下降。
- 表分区:将大型表分区以提高查询效率。
根据数据的特点,将表分成较小的逻辑段,以便查询时只需扫描特定的分区。
3. 缺乏适当的数据库设计数据库的设计对性能有重要影响。
以下是一些优化技巧:- 范式化:合理地规范化数据模型,以减少冗余数据,并提高查询和更新操作的效率。
- 数据库关系:使用适当的外键和索引来建立表之间的关系。
合理使用连接(JOIN)操作而不是冗余数据。
- 缓存机制:使用合适的缓存机制,如缓存查询结果、页面片段或常用数据,以减少数据库的访问压力。
4. 日志和事务管理数据库系统通常具有事务和日志记录功能,它们虽然为数据完整性提供了保障,但也可能影响性能。
以下是一些建议:- 调整事务隔离级别:根据业务需求调整事务的隔离级别,以平衡数据完整性和并发性能。
DB2数据库优化策略

DB2数据库优化策略当涉及到DB2数据库优化时,具体的案例取决于数据库的具体情况和性能问题。
请注意,这些只是一些常见的DB2优化案例和步骤。
具体的优化策略取决于您的特定情况和需求。
在进行任何优化之前,建议先进行充分的需求分析和性能测试,以确保所选的优化策略能够真正解决您的问题并带来显著的性能提升。
一.索引优化:识别慢查询:首先,通过慢查询日志或性能监控工具识别慢查询。
分析查询:查看查询的执行计划,确定是否可以利用索引加速查询。
创建或优化索引:如果发现缺少必要的索引,创建索引;如果存在冗余或低效的索引,则进行优化或删除。
二.查询优化:重写复杂查询:将复杂的联接和子查询重写为更高效的查询方式,例如使用JOIN替代子查询。
使用合适的函数:避免在查询中使用复杂的函数,这可能会影响索引的使用和查询性能。
三.数据库设计优化:规范化:确保数据库表结构经过规范化,以减少数据冗余和潜在的更新、插入和删除异常。
反规范化:在适当的情况下,通过反规范化来提高查询性能,减少数据检索的复杂性。
四.硬件和配置优化:增加内存:提高数据库缓冲池的大小,以便数据库可以缓存更多的数据和索引。
使用更快的存储:选择高性能的硬盘或使用SSD来提高I/O性能。
调整数据库配置参数:根据数据库的工作负载和硬件资源,调整数据库的配置参数,如缓冲池大小、线程数等。
五.监控和调优:定期监控数据库性能:使用性能监控工具定期检查数据库的性能指标,如CPU利用率、磁盘I/O、查询响应时间等。
调整优化策略:根据监控结果,定期评估和调整优化策略,以保持数据库的最佳性能。
六.并发和负载管理:资源争用管理:分析并解决多个用户或应用程序之间的资源争用问题,确保数据库资源得到合理分配。
分区:使用分区技术将大型表和索引分成较小的、更易于管理的片段,以提高管理和查询性能。
七.定期维护:数据库维护:定期进行数据库维护,如重建索引、清理旧数据、更新统计信息等,以保持数据库性能和效率。
数据库技术的最佳实践和性能优化

数据库技术的最佳实践和性能优化随着互联网和大数据时代的到来,数据库已经成为了数据存储和管理的重要组成部分。
数据库技术也在不断的发展和进步,出现了越来越多先进的数据库技术,如NoSQL、分布式数据库等。
数据库的性能优化与最佳实践是数据库管理的重要领域,在本文中,我们将探讨如何实现数据库的最佳实践与性能优化。
1. 数据库的最佳实践数据库最佳实践的目标是将数据存储在数据库中,使其轻松可访问、安全可靠、且能够扩展。
下面是一些实现数据库最佳实践的方法:1.1. 数据库设计和规划在部署数据库之前,首先需要对数据库进行设计和规划。
数据库设计应注重以下方面:- 数据库模型:数据库模型应该与应用程序一起设计。
使用统一的模型,可以简化数据存储和数据访问的过程,提高数据的有效性和一致性。
- 数据库命名规则:采用规范命名规则,可以提高数据的可读性和维护性。
命名规则应体现数据的含义,同时也要简洁明了。
- 数据库索引:根据数据的查询需求,建立合适的数据库索引,可以提高数据的查询效率。
1.2. 数据库安全- 数据库与网络的安全:要确保数据库服务器和网络都是安全的。
数据库服务器应该安装在安全的物理环境中,网络应该采用安全协议来保护数据的传输。
- 数据库访问控制:要对数据库的访问进行控制,设置密码、访问权限等措施,以防止未经授权的数据访问。
1.3. 数据库备份和恢复为了保护数据不丢失,在正式的使用之前,应该定期备份数据库,并尽可能做好恢复准备工作,以防止数据的丢失。
2. 数据库的性能优化数据库性能优化的目标是提高数据库的查询效率和响应速度,以满足业务需求,并提高数据库的可扩展性,以适应业务的发展。
下面是一些实现数据库性能优化的方法:2.1. 优化数据库查询- 在查询中使用索引:索引是提高查询效率的关键。
应该根据业务需求,建立合适的索引,以满足业务的查询需求。
- 避免使用SELECT *语句:SELECT *语句会读取所有字段,造成数据库的性能浪费。
MYSQL数据库和MSSQL数据库性能对比分析及优化策略

MYSQL数据库和MSSQL数据库性能对比分析及优化策略企业的数据库管理系统(DBMS)是企业网络基础设施中非常重要的一部分,它们承载了组织的全部数据。
因此,选择合适的DBMS系统是至关重要的。
MYSQL和MSSQL是两种最流行的关系型数据库管理系统。
他们各有优劣,根据你的商业需求,你需要先了解他们之间的一些重要区别。
性能对比MYSQL和MSSQL之间最大的区别可能在于他们在性能方面的表现。
MYSQL的性能在处理大量数据时表现出色,并且在处理非事务性操作时表现出色。
另一方面,MSSQL对事务操作的支持非常出色,而且更适合处理大量的并发访问。
虽然两者的性能都很出色,但在某些特定情况下,某一个系统可能更适合你的需求。
例如,如果你需要处理大量数据并且不需要强大的事务支持,那么MYSQL可能是更好的选择。
另一方面,如果你需要支持复杂的事务,例如金融和工业自动化等领域,那么MSSQL可能是更好的选择。
优化策略无论你选择的是MYSQL还是MSSQL,你都需要考虑数据库的性能优化。
以下是一些针对两种系统的优化策略。
MSSQL优化策略1. 索引优化:索引是数据库查询的关键。
通过创建适当的索引,可以确保查询速度最优。
对于高交易/高并发的环境,对索引进行适当优化是非常必要的。
2. 数据库服务器性能优化:对于MSSQL,可以通过调整数据库服务器参数来提高性能。
例如,可以通过增加内存、磁盘空间和CPU来提高性能。
3. 选择正确的数据类型:为每个表和列选择正确的数据类型是非常重要的,这可以直接影响到查询和插入数据。
MYSQL优化策略1. 缓存优化:将经常访问的数据缓存在内存中,以避免每次请求都必须查询磁盘中的数据。
这可以大大提高查询性能。
2. 语句优化:使用正确的SQL语句可以大大提高系统性能,并减少查询时间。
您可以使用MySQL EXPLAIN命令来优化查询,并使用索引对查询进行加速。
3. 数据库分区:对于大型数据库,分区可以使查询更快。
PAR平台数据库查询优化方案

库查询效率, 也 为 高 可靠 数 据 库 的 形 式 化 开 发 提供 了依 据 。
关键词 : 查询 优 化 ; 关 系代 数 ; P A R平 台
中图 分 类 号 : T P 3 1 1
文献标识码 : A
d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 6 — 2 4 7 5 . 2 0 1 3 . 1 1 . 0 1 3
s i n g n o t o n l y i mp r o v e s t h e e f f i c i e n c y f o d a t a b a s e q u e r i e s ,b u t a l s o p r o v i d e s a b a s i s f o r t h e or f ma l d e v e l o p me n t o f h i g h l y r e l i a b l e
计 算 机 与 现 代 化 J I S U A N J I Y U X I A N D A I H U R平 台数 据 库查 询 优 化 方 案
汤 沁 , 薛 锦 云
( 1 . 江西师 范大学计算机信息工程 学院 , 江西 南 昌 3 3 0 0 2 2 ; 2 . 江西师 范大学江西省 高性 能计算技术重点 实验 室, 江西 南 昌 3 3 0 0 2 2 ) 摘 要: 数据库 系统的查询优 化技 术是提 高数据库 系统效率的重要技 术。当今 J a v a和 c+ +等主流程序设计语 言依 靠 S Q L
2 .K e y I z b o r a t o r y o f H i g h P e f r o r m a n c e C o m p u t i n g T e c h n o l o g y i n J i a n g x i P r o v i n c e , J i a n g x i N o r m a l U n i v e r s i t y , N a n c h a n g 3 3 (  ̄2 , C h i n a )
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数据库优化方案 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)。
7、增加服务器 CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务,就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行,SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级,复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作Update,Insert, Delete还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话,简单的使用index是不行的,但是全文索引,耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时,查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型,而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离;OLTP和OLAP分离 10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器,但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器,以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息,参见设计联合数据库服务器。(参照SQL帮助文件'分区视图')
a、在实现分区视图之前,必须先水平分区表 b、在创建成员表后,在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图,并且每个视图具有相同的名称。这样,引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样,但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长,它会降低服务器的性能。在T-sql的写法上有很大的讲究,下面列出常见的要点:首先,DBMS处理查询计划的过程是这样的:
1、 查询语句的词法、语法检查 2、 将语句提交给DBMS的查询优化器 3、 优化器做代数优化和存取路径的优化 4、 由预编译模块生成查询规划 5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行 6、 最后将执行结果返回给用户其次,看一下SQL SERVER的数据存放的结构:一个页面的大小为8K(8060)字节,8个页面为一个盘区,按照B树存放。 12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物. 没有必要在动态SQL里写事物,如果要写请写在外面如: begin tran exec(@s) commit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。
13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据,浪费了服务器的I/O资源,加重了网络的负担降低性能。如果表很大,在表扫描的期间将表锁住,禁止其他的联接访问表,后果严重。
14、SQL的注释申明对执行没有任何影响 15、尽可能不使用光标,它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行,尽量采用非光标技术,如:在客户端循环,用临时表,Table变量,用子查询,用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类: 只进 必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取操作,也是默认方式。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大,他的目的是支持循环。有四个并发选项 READ_ONLY:不允许通过游标定位更新(Update),且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形,即在打开游标及更新行的间隔中,只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时,没有锁控制其中的行,这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行,则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变,则服务器就会知道其他人已更新了此行,并会返回一个错误。如果值是一样的,服务器就执行修改。选择这个并发选项OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制,其中的表必须具有某种版本标识符,服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中,这个性能由 timestamp 数据类型提供,它是一个二进制数字,表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值:@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时,SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值,然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列,则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值,从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值,只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发,则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中,在把数据库的行读入游标结果集时,应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时,将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标,则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚;当提取下一行时,将除去游标锁。如果在事务外打开游标,则提取下一行时,锁就被丢弃。因此,每当用户需要完全的悲观并发控制时,游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁,从而阻止其它任务更新该行。然而,更新锁并不阻止共享锁,所以它不会阻止其它任务读取行,除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 Select 语句中指定的锁提示,这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取,并保持到下次提取或者游标关闭,以先发生者为准。下次提取时,服务器为新提取中的行获取滚动锁,并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁,并可以保持到一个提交或回滚操作之后。如果提交时关闭游标的选项为关,则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标,而且滚动锁被保留到提交之后,以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 Select 语句中的锁提示。锁提示 只读 乐观数值 乐观行版本控制 锁定无提示 未锁定 未锁定 未锁定 更新 NOLOCK 未锁定 未锁定未锁定 未锁定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 错误 更新 更新 更新 TABLOCKX 错误 未锁定 未锁定更新其它 未锁定 未锁定 未锁定 更新 *指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。
16、用Profiler来跟踪查询,得到查询所需的时间,找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引
17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好 18、注意使用DISTINCT,在没有必要时不要用,它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的
19、查询时不要返回不需要的行、列 20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时,服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间
21、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行
22、在SQL2000以前,一般不要用如下的字句: "IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'",因为他们不走索引全是表扫描。也不要在Where字句中的列名加函数,如Convert,substring等,如果必须用函数的时候,创建计算列再创建索引来替代.还可以变通写法:Where SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改为Where firstname like 'm%'(索引扫描),一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表,使用EXISTS、NOT EXISTS ,IN , LEFT OUTER JOIN 来替代,特别是左连接,而Exists比IN更快,最慢的是NOT操作.如果列的值含有空,以前它的索引不起作用,现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL,"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她,而"<>"等还是不能优化,用不到索引。