SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化的10多種方法
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巧妙優(yōu)化sql server數(shù)據(jù)庫(kù)的幾種方法,在實(shí)際操作中導(dǎo)致查詢(xún)速度慢的原因有很多,其中最為常見(jiàn)有以下的幾種:沒(méi)有索引或者沒(méi)有用到索引(這是查詢(xún)慢最常見(jiàn)的問(wèn)題,是程序設(shè)計(jì)的缺陷)。
I/O吞吐量小,形成了瓶頸效應(yīng)。
沒(méi)有創(chuàng)建計(jì)算列導(dǎo)致查詢(xún)不優(yōu)化SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)。
內(nèi)存不足。
網(wǎng)絡(luò)速度慢。
查詢(xún)出的數(shù)據(jù)量過(guò)大(可以采用多次查詢(xún),其他的方法降低數(shù)據(jù)量)。
鎖或者死鎖(這也是查詢(xún)慢最常見(jiàn)的問(wèn)題,是程序設(shè)計(jì)的缺陷)。
sp_lock,sp_who,活動(dòng)的用戶(hù)查看,原因是讀寫(xiě)競(jìng)爭(zhēng)資源。
返回了不必要的行和列。
查詢(xún)語(yǔ)句不好,沒(méi)有優(yōu)化。
可以通過(guò)如下方法來(lái)優(yōu)化查詢(xún) :
1、把數(shù)據(jù)、日志、索引放到不同的I/O設(shè)備上,增加讀取速度,以前可以將Tempdb應(yīng)放在RAID0上,SQL2000不在支持。數(shù)據(jù)量(尺寸)越大,提高I/O越重要。
2、縱向、橫向分割表,減少表的尺寸(sp_spaceuse)。
3、升級(jí)硬件。
4、根據(jù)查詢(xún)條件,建立索引,優(yōu)化索引、優(yōu)化SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)方式,限制結(jié)果集的數(shù)據(jù)量。注意填充因子要適當(dāng)(最好是使用默認(rèn)值0)。索引應(yīng)該盡量小,使用字節(jié)數(shù)小的列建索引好(參照索引的創(chuàng)建),不要對(duì)有限的幾個(gè)值的字段建單一索引如性別字段。
5、提高網(wǎng)速。
6、擴(kuò)大服務(wù)器的內(nèi)存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內(nèi)存。配置虛擬內(nèi)存:虛擬內(nèi)存大小應(yīng)基于計(jì)算機(jī)上并發(fā)運(yùn)行的服務(wù)進(jìn)行配置。運(yùn)行 Microsoft SQL Server? 2000 時(shí),可考慮將虛擬內(nèi)存大小設(shè)置為計(jì)算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的 1.5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能,并打算運(yùn)行 Microsoft 搜索服務(wù)以便執(zhí)行全文索引和查詢(xún),可考慮:
將虛擬內(nèi)存大小配置為至少是計(jì)算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 服務(wù)器配置選項(xiàng)配置為物理內(nèi)存的 1.5 倍(虛擬內(nèi)存大小設(shè)置的一半)。
7、增加服務(wù)器 CPU個(gè)數(shù);但是必須明白并行處理串行處理更需要資源例如內(nèi)存。使用并行還是串行程是MsSQL自動(dòng)評(píng)估選擇的。單個(gè)任務(wù)分解成多個(gè)任務(wù),就可以在處理器上運(yùn)行。例如耽擱查詢(xún)的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時(shí)執(zhí)行,SQL SERVER根據(jù)系統(tǒng)的負(fù)載情況決定最優(yōu)的并行等級(jí),復(fù)雜的需要消耗大量的CPU的查詢(xún)最適合并行處理。但是更新操作Update,Insert, Delete還不能并行處理。
8、如果是使用like進(jìn)行查詢(xún)的話,簡(jiǎn)單的使用index是不行的,但是全文索引,耗空間。 like ‘a(chǎn)%’ 使用索引 like ‘%a’ 不使用索引用 like ‘%a%’ 查詢(xún)時(shí),查詢(xún)耗時(shí)和字段值總長(zhǎng)度成正比,所以不能用CHAR類(lèi)型,而是VARCHAR。對(duì)于字段的值很長(zhǎng)的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分離;OLTP和OLAP分離。
10、分布式分區(qū)視圖可用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器聯(lián)合體。聯(lián)合體是一組分開(kāi)管理的服務(wù)器,但它們相互協(xié)作分擔(dān)系統(tǒng)的處理負(fù)荷。這種通過(guò)分區(qū)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器聯(lián)合體的機(jī)制能夠擴(kuò)大一組服務(wù)器,以支持大型的多層 Web 站點(diǎn)的處理需要。有關(guān)更多信息,參見(jiàn)設(shè)計(jì)聯(lián)合數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。(參照SQL幫助文件’分區(qū)視圖’)在實(shí)現(xiàn)分區(qū)視圖之前,必須先水平分區(qū)表。
在創(chuàng)建成員表后,在每個(gè)成員服務(wù)器上定義一個(gè)分布式分區(qū)視圖,并且每個(gè)視圖具有相同的名稱(chēng)。這樣,引用分布式分區(qū)視圖名的查詢(xún)可以在任何一個(gè)成員服務(wù)器上運(yùn)行。系統(tǒng)操作如同每個(gè)成員服務(wù)器上都有一個(gè)原始表的復(fù)本一樣,但其實(shí)每個(gè)服務(wù)器上只有一個(gè)成員表和一個(gè)分布式分區(qū)視圖。數(shù)據(jù)的位置對(duì)應(yīng)用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數(shù)據(jù)和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設(shè)置自動(dòng)收縮日志.對(duì)于大的數(shù)據(jù)庫(kù)不要設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)增長(zhǎng),它會(huì)降低服務(wù)器的性能。在T-sql的寫(xiě)法上有很大的講究,下面列出常見(jiàn)的要點(diǎn):首先,DBMS處理查詢(xún)計(jì)劃的過(guò)程是這樣的:
查詢(xún)語(yǔ)句的詞法、語(yǔ)法檢查。
將語(yǔ)句提交給DBMS的查詢(xún)優(yōu)化器。
優(yōu)化器做代數(shù)優(yōu)化和存取路徑的優(yōu)化SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)。
由預(yù)編譯模塊生成查詢(xún)規(guī)劃。
然后在合適的時(shí)間提交給系統(tǒng)處理執(zhí)行。
最后將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶(hù)其次,看一下SQL SERVER的數(shù)據(jù)存放的結(jié)構(gòu):一個(gè)頁(yè)面的大小為8K(8060)字節(jié),8個(gè)頁(yè)面為一個(gè)盤(pán)區(qū),按照B樹(shù)存放。
12、Commit和rollback的區(qū)別 Rollback:回滾所有的事物。 Commit:提交當(dāng)前的事物. 沒(méi)有必要在動(dòng)態(tài)SQL里寫(xiě)事物,如果要寫(xiě)請(qǐng)寫(xiě)在外面如: begin tran exec(@s) commit trans 或者將動(dòng)態(tài)SQL 寫(xiě)成函數(shù)或者存儲(chǔ)過(guò)程。[SPAN]
13、在查詢(xún)Select語(yǔ)句中用Where字句限制返回的行數(shù),避免表掃描,如果返回不必要的數(shù)據(jù),浪費(fèi)了服務(wù)器的I/O資源,加重了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)降低性能。如果表很大,在表掃描的期間將表鎖住,禁止其他的聯(lián)接訪問(wèn)表,后果嚴(yán)重。
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針對(duì)大數(shù)據(jù)量表的優(yōu)化查詢(xún)
1:索引,我們最先想到的就是創(chuàng)建索引,創(chuàng)建索引可以成倍的提升查詢(xún)的效率,節(jié)省時(shí)間。但是如果數(shù)據(jù)量太過(guò)于巨大的時(shí)候,這個(gè)時(shí)候單純的創(chuàng)建索引是無(wú)濟(jì)于事的,我們知道假如特別是在大數(shù)據(jù)量中統(tǒng)計(jì)查詢(xún),就拿1000W數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)吧,如果使用count函數(shù)的話,最少要50-100秒以上,當(dāng)然如果你的服務(wù)器配置夠高,處理夠快,或許會(huì)少很多但是一樣會(huì)超過(guò)10秒。?
單純的建立索引是無(wú)濟(jì)于事的。我們可以在創(chuàng)建索引的時(shí)候給索引加個(gè)屬性,compress,這個(gè)屬性可以將所創(chuàng)建的索引進(jìn)行一個(gè)良好的歸類(lèi),這樣的話,查詢(xún)速度會(huì)提升5-10倍,或者更高。但是唯一的缺點(diǎn)是,壓縮索引只能手動(dòng)創(chuàng)建,對(duì)于那些KEY是無(wú)法進(jìn)行壓縮的,因?yàn)镵EY(主鍵)是自動(dòng)創(chuàng)建的索引,compress必選的屬性,一般默認(rèn)是不創(chuàng)建。所以在創(chuàng)建壓縮索引的時(shí)候,可以找其他的關(guān)鍵字段進(jìn)行壓縮,比如工單表里面的流水號(hào)?
2:盡量少的使用那些函數(shù),比如?IS?NUll;IS?NOT?NULL,IN;NOT?IN等這樣的匹配函數(shù),可以使用符號(hào)程序進(jìn)行操作?
3:盡量少使用子查詢(xún),如果你寫(xiě)個(gè)類(lèi),里面模仿子查詢(xún)的效果,你就會(huì)發(fā)現(xiàn),簡(jiǎn)直在要命,我們可以使用聯(lián)合查詢(xún),或者是外連接查詢(xún),這樣速度會(huì)比子查詢(xún)快很多。?
4:在使用索引的時(shí)候,注意如下:?
Where子句中有“!=”將使索引失效?
select?account_name?from?test?where?amount?!=?0??(不使用)?
select?account_name?from?test?where?amount?>?0??(使用)?
Where條件中對(duì)字段增加處理函數(shù)將不使用該列的索引?
select?*?from?emp?where?to_char(hire_date,'yyyymmdd')='20080411'?(不使用)?
select?*?from?emp?where?hire_date?=?to_char('20080411','yyyymmdd')?(使用)?
避免在索引列上使用IS?NULL和?IS?NOT?NULL?
select?*?from?emp?where?dept_code?is?not?null??(不使用)?
select?*?from?emp?where?dept_code?>?0??(使用)?
通配符%?的使用?
select?*?from?emp?where?name?like?'%A'??(不使用索引)?
select?*?from?emp?where?name?like?'A%'??(使用索引)?