SQLServer优化资料整理（一）

select top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation, convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription
FROM jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in(‘JCNAD00329667‘,‘JCNAD132168‘,‘JCNAD00337748‘,‘JCNAD00338345‘, 2 　　‘JCNAD00333138‘,‘JCNAD00303570‘,‘JCNAD00303569‘, 3 　　‘JCNAD00303568‘,‘JCNAD00306698‘,‘JCNAD00231935‘,‘JCNAD00231933‘, 4 　　‘JCNAD00254567‘,‘JCNAD00254585‘,‘JCNAD00254608‘, 5 　　‘JCNAD00254607‘,‘JCNAD00258524‘,‘JCNAD00332133‘,‘JCNAD00268618‘, 6 　　‘JCNAD00279196‘,‘JCNAD00268613‘) order by postdate desc

 

　　35、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。

　　36、当用Select INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句，而不是 select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume where name = ‘XYZ‘ --commit 在另一个连接中Select * from sysobjects可以看到 Select INTO 会锁住系统表，Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。

　　37、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：select 的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快

　　38、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好

　　39、少用临时表，尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好

　　40、在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满足的条件如下：

　　a、计算字段的表达是确定的

　　b、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型

　　c、必须配制如下选项 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, …….

　　41、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库 中的SQL语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态SQL,可以使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在Tempdb中。以前由于SQL SERVER对复杂的数学计算不支持，所以不得不将这个工作放在其他的层上而增加网络的开销。SQL2000支持UDFs,现在支持复杂的数学计算，函数 的返回值不要太大，这样的开销很大。用户自定义函数象光标一样执行的消耗大量的资源，如果返回大的结果采用存储过程

　　42、不要在一句话里再三的使用相同的函数，浪费资源,将结果放在变量里再调用更快

　　43、Select COUNT(*)的效率教低，尽量变通他的写法，而EXISTS快.同时请注意区别： select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的！！！

　　44、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；否则使用 配制线程数量<最大连接数启用SQL SERVER的线程池来解决,如果还是数量 = 最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。

　　45、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。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现

　　46、通过SQL Server Performance Monitor监视相应硬件的负载 Memory: Page Faults / sec计数器如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。如果持续很高，则内存可能是瓶颈。
　　Process:

　　1、% DPC Time 指在范例间隔期间处理器用在缓延程序调用(DPC)接收和提供服务的百分比。(DPC 正在运行的为比标准间隔优先权低的间隔)。 由于 DPC 是以特权模式执行的，DPC 时间的百分比为特权时间百分比的一部分。这些时间单独计算并且不属于间隔计算总数的一部 分。这个总数显示了作为实例时间百分比的平均忙时。

　　2、%Processor Time计数器　如果该参数值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。

　　3、% Privileged Time 指非闲置处理器时间用于特权模式的百分比。(特权模式是为操作系统组件和操纵硬件驱动程序而设计的一种处理模式。它允许直接访问硬件和所有内存。另一种模 式为用户模式，它是一种为应用程序、环境分系统和整数分系统设计的一种有限处理模式。操作系统将应用程序线程转换成特权模式以访问操作系统服务)。特权时 间的 % 包括为间断和 DPC 提供服务的时间。特权时间比率高可能是由于失败设备产生的大数量的间隔而引起的。这个计数器将平均忙时作为样本时间的一部分显示。

　　4、% User Time表示耗费CPU的数据库操作，如排序，执行aggregate functions等。如果该值很高，可考虑增加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值。 Physical Disk: Curretn Disk Queue Length计数器该值应不超过磁盘数的1.5~2倍。要提高性能，可增加磁盘。 SQLServer:Cache Hit Ratio计数器该值越高越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。 注意该参数值是从SQL Server启动后，就一直累加记数，所以运行经过一段时间后，该值将不能反映系统当前值。

　　47、分析select emp_name form employee where salary > 3000 在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进行优化为Convert(float,3000)，因为3000是个整数，我们应在编程时使 用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。同样字符和整型数据的转换。

　　48、查询的关联同写的顺序

　　49、

　　(1)IF 没有输入负责人代码 THEN code1=0 code2=9999 ELSE code1=code2=负责人代码 END IF 执行SQL语句为: Select 负责人名 FROM P2000 Where 负责人代码>=:code1 AND负责人代码 <=:code2

　　(2)IF 没有输入负责人代码 THEN 　Select 负责人名 FROM P2000 ELSE code= 负责人代码 Select 负责人代码 FROM P2000 Where 负责人代码=:code END IF 第一种方法只用了一条SQL语句,第二种方法用了两条SQL语句。在没有输入负责人代码时,第二种方法显然比第一种方法执行效率高,因为它没有限制条件; 在输入了负责人代码时,第二种方法仍然比第一种方法效率高,不仅是少了一个限制条件,还因相等运算是最快的查询运算。我们写程序不要怕麻烦

　　50、关于JOBCN现在查询分页的新方法（如下），用性能优化器分析性能的瓶颈，如果在I/O或者网络的速度上，如下的方法优化切实有效，如果在CPU或者内存上，用现在的方法更好。请区分如下的方法，说明索引越小越好。

 1 begin
 2 　　
 3 　　DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
 4 　　
 5 　　insert into @local_variable (ReferenceID)
 6 　　
 7 　　select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by ReferenceID
 8 　　
 9 　　select * from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60
10 　　
11 end
12 
13 14 
15 begin
16 　　
17 　　DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
18 　　
19 　　insert into @local_variable (ReferenceID)
20 　　
21 　　select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate
22 　　
23 　　select * from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60
24 　　
25 　　end 
26 
27 　
28 　　begin
29 　　
30 　　create table #temp (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
31 　　
32 　　insert into #temp (ReferenceID)
33 　　
34 　　select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate
35 　　
36 　　select * from #temp where Fid > 40 and fid <= 60 drop table #temp
37 　　
38 　　end

 

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