sql语句优化之SQL Server(详细整理)

SQL Server查询优化秘籍

你是否曾遇到过查询响应缓慢的问题？这可能是你的SQL语句缺乏优化。今天，让我们一起深入SQL Server的查询优化技巧，为你的数据库性能加速！

常见查询瓶颈及原因：

1. 索引问题：没有索引或未使用索引，这是查询慢的常见元凶。程序设计缺陷常常导致这一问题。

2. I/O瓶颈：I/O吞吐量小，导致数据读写速度受限。

3. 计算列缺失：缺少计算列会影响查询效率。

4. 内存不足：内存短缺也可能导致查询慢。

5. 网络速度问题：网络延迟也会影响查询响应。

6. 数据量过大：查询返回的数据量过大，可尝试优化查询以降低数据量。

7. 锁和死锁问题：这也是因程序设计缺陷导致的常见问题。

优化策略大解密：

1. 设备配置优化：将数据、日志、索引分散存放，提高读取速度。考虑将Tempdb放在高性能设备上，如RAID0。随着数据量的增长，优化I/O变得尤为重要。

2. 表结构改造：纵向或横向分割大表，减小表尺寸。利用sp_spaceuse查看空间使用情况。

3. 硬件升级：更快的CPU、更大的内存和优化的网络配置都能显著提升数据库性能。对于SQL Server 2000，考虑将虚拟内存设为物理内存的1.5倍；若使用全文检索功能，可考虑将虚拟内存设为物理内存的3倍。调整SQL Server的max server memory设置。

4. 巧妙使用索引：根据查询条件建立索引，优化索引结构和访问方式，减少返回的数据量。注意选择合适的填充因子，并建立在小字节列上的索引。避免在有限值字段上建立单一索引。

5. 并行处理与串行处理的权衡：复杂查询适合并行处理，但更新操作如UPDATE、INSERT、DELETE仍主要依赖串行处理。合理利用服务器资源，将任务分解为多个并行任务执行。

6. 使用分布式分区视图：通过分区数据实现数据库服务器联合，扩大服务器处理能力以支持大型Web站点的需求。使用分区视图前需水平分区表，并在每个成员服务器上定义分布式分区视图。这样，查询可以在任何成员服务器上运行，数据位置对应用程序透明。

7. T-sql写法的艺术：优化查询计划的过程包括词法、语法检查，代数优化和存取路径的优化等。关注查询语句的结构和逻辑，确保高效执行。了解SQL Server数据存放结构也很重要，如页面的大小、B树存放机制等。

8. 掌握Commit与rollback的精髓：了解两者的区别并灵活应用。Rollback能够回滚所有事务，而commit则是确认事务的完成。在进行数据库操作时，合理地使用它们能确保数据的完整性和一致性。

关于数据库事务和查询优化的一些建议：

在数据库操作中，“提交”当前事务是一个至关重要的步骤。动态SQL中的事务处理需谨慎处理，建议将事务处理置于外部操作，如使用“begin tran”、“exec(@s)”、“mit trans”等语句。这样可以使代码结构更清晰，同时提高事务管理的效率。

在查询过程中，合理使用“Select”语句的“Where”子句能显著提高性能。通过限制返回的行数，可以避免不必要的表扫描，减少服务器I/O资源的消耗，降低网络负担。对于大型表，不当的表扫描可能导致长时间的锁定，影响其他连接的访问。这种情况需特别警惕。

值得注意的是，SQL中的注释不会对执行产生影响，但在编写复杂查询时合理使用注释有助于代码的可读性和维护。

在使用游标时需要注意，尽管在某些情况下必须使用游标来处理数据，但应尽量避免使用，因为它们占用大量资源。当需要逐行执行操作时，可以尝试使用非光标技术，如客户端循环、临时表、Table变量、子查询和Case语句等。游标可以根据提取选项进行分类，如只进、可滚动性等。在SQL Server 2000中，游标技术得到了极大的增强，主要用于支持循环操作。

关于并发控制，有四种并发选项值得关注：READ_ONLY、OPTIMISTIC WITH VALUES、SCROLL LOCKS等。其中，乐观并发控制是事务控制的重要组成部分，适用于多种场景。在SQL Server中，时间戳数据类型提供行版本控制，帮助确定数据行在读入游标后是否有所更改。

为了跟踪查询并找出问题所在，可以使用Profiler来监控查询所需的时间。索引优化器可以帮助优化索引，提高查询效率。

在查询操作中，要注意UNION和UNION ALL的区别，通常情况下，UNION ALL的性能更优。使用DISTINCT时要慎重考虑，没有必要的场合不要使用，因为它会使查询变慢，类似于UNION，会影响查询效率。

在数据查询与处理的战场上，每一行代码、每一个决策都可能关乎着系统的生死存亡。让我们揭开数据库优化的神秘面纱，那些能够显著提高查询效率和系统性能的秘诀。

对于查询优化，我们需要避免返回不需要的行和列。这要求我们精确制定查询语句，确保只获取必要的数据。使用sp_configure 'query governor cost limit' 或 SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT 来限制查询消耗的资源。当查询消耗的资源超出限制时，服务器将自动终止查询，从而避免系统资源的过度占用。

在限制返回的行数时，我们可以使用SELECT 100 / 10 PERCENT 或者SET ROWCOUNT。这些技巧能够帮助我们更好地控制查询结果的大小，提高查询效率。

使用Query Analyzer来分析SQL语句的查询计划，了解查询是否优化。通常，20%的代码会占据80%的资源，我们需要重点关注这些性能瓶颈，进行优化。

当使用IN或OR等操作时，如果发现查询没有使用索引，我们可以尝试使用显示声明指定索引。例如：SELECT FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (‘男’，‘女’)。

对于需要频繁查询的结果，我们可以预先计算好结果并存储在表中，查询时直接SELECT。这样做在早期的SQL版本中尤为重要。

数据库的原则是代码离数据越近越好。我们应优先选择Default，其次是Rules、Triggers和Constraints，最后是Procedure。这样不仅能减少维护工作，提高程序质量，还能加快执行速度。

在某些情况下，使用BETWEEN可能比IN更快，因为它能更有效地利用索引范围进行查询。

对于全局或局部临时表，在必要时创建索引可能会提高速度，但这并非绝对。索引的创建同样需要资源，因此要权衡利弊。

事物应该只在必要时使用。不必要的事物会浪费资源，只有在真正需要的时候才应该启用它。

对于使用OR的字句，可以尝试分解成多个查询并通过UNION连接。它们的效率主要取决于是否使用了索引。如果查询需要联合索引，使用UNION ALL的效率可能更高。

在数据库查询过程中，单一表的检索更为高效。对于视图，如果它涵盖了多个表，那么在查询时可能会增加不必要的开销和复杂性。直接从单一表检索数据或者仅包含该表的视图进行查询是更明智的选择。这不仅提高了查询速度，也减少了受到其他表数据干扰的可能性。为了进一步优化视图查询，MsSQL引入了视图索引功能，使得数据检索更为迅速和准确。

在SQL查询中，尽量避免不必要的操作，如DISTINCT和ORDER BY。这些操作虽然有其用途，但会增加额外的处理开销。它们的使用应该谨慎，尽量在客户端执行这些操作，以减少数据库服务器的负担。这一点与UNION和UNION ALL的使用类似，应该在确保结果准确的前提下尽量减少其使用。

当使用SELECT语句进行特定数据检索时，例如从一个包含大量数据的job_query.dbo.COMPANYAD_query表中检索特定referenceID的数据，需要特别注意优化策略。在这类查询中，应该将出现频率最高的值放在IN列表的前面，以减少判断的次数。尽量避免在事务中使用SELECT INTO语句，因为它会锁定系统表，影响其他连接的访问。建议使用显式声明语句创建临时表代替select INTO。如果经常需要使用临时表，考虑使用实际表或临时表变量。

在处理大型数据集时，GROUP BY和HAVING子句的使用也需要谨慎。尽管它们用于分组和统计，但如果只是为了剔除多余的行而使用它们，可能会增加处理开销。最佳实践是首先使用WHERE子句筛选合适的行，然后使用GROUP BY进行分组统计，最后用HAVING子句剔除多余的分组。这样可以在较小的开销下快速完成查询。对于计算字段的索引使用，需要满足特定的条件，如计算字段的表达是确定的等。

为了提高数据处理效率，建议一次更新多条记录而不是多次更新每条记录。这被称为批处理，可以提高处理速度。尽量减少临时表的使用，可以考虑使用结果集和Table类型的变量来代替。在SQL Server 2000及其后续版本中，计算字段是可以索引的，但要满足特定的条件。对于数据的处理工作，应尽量放在服务器上以减少网络开销。存储过程是控制流语言的集合，经过编译和优化后存储在数据库中，执行速度快。对于复杂的数学计算或大型数据处理任务，使用用户自定义函数可能会消耗大量资源，此时应考虑使用存储过程。同时要注意避免在一句话中反复使用相同的函数以节约资源。最后要指出的是SELECT COUNT()的效率相对较低，可以通过其他方式变通写法以提高效率。EXISTS查询通常比COUNT()更快。另外需要注意的是select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的。

服务器性能优化秘籍：内存与线程调配的艺术

当服务器的内存资源充裕时，如何调配线程数量以最大化效率呢？这里有一些建议。当内存足够时，可以尝试设置配制线程数量等于最大连接数加五，这样可以充分发挥服务器的潜能。但如果内存资源有限，就需要启用SQL SERVER的线程池来智能管理资源。否则，盲目增加线程数量可能会导致服务器性能严重受损。

锁定表，避免死锁的游戏规则

访问数据库表时，锁定顺序至关重要。想象一下，如果你先锁定表A，再锁定表B，那么所有相关的存储过程都应该遵循这个顺序。如果不小心颠倒了顺序，可能会导致死锁，这将严重影响系统的稳定性和性能。在设计系统时，必须预先详细规划锁定顺序，以避免死锁的发生。

通过性能监控器洞悉硬件负载

SQL Server Performance Monitor就像一个硬件健康的晴雨表。通过它，我们可以监控服务器的运行状态。例如，Memory中的Page Faults/sec计数器偶尔走高可能意味着线程正在竞争内存资源。但如果这个值持续居高不下，那就得考虑内存瓶颈的问题了。我们还需关注Process中的一些重要计数器，如% DPC Time、% Processor Time、% Privileged Time和% User Time等，它们能揭示CPU的使用情况，为我们提供优化系统性能的线索。

优化SQL查询：细节决定成败

在编写SQL查询时，数据类型转换的效率问题也不容忽视。比如，在select emp_name from employee where salary > 3000这样的查询中，如果salary是Float类型，优化器可能会对其进行转换。为了提高效率，我们应该在编程时尽量使用精确的数据类型，避免在运行时让DBMS进行转换。这同样适用于字符和整型数据的转换。

写出高性能SQL：不仅是语法，更是智慧

编写高性能的SQL查询不仅仅是一门技术，更是一种智慧。我们需要选择合适的表名顺序以提高查询效率；我们需要关注数据类型的转换以避免不必要的性能损耗；我们还需要通过监控工具密切关注服务器的运行状态，以便在出现问题时迅速作出反应。通过这些努力，我们可以不断提升自己的SQL编程技能，为企业的数字化转型贡献自己的力量。

当涉及到多个表的连接查询时，我们应选择交叉表作为基础表。交叉表是指那些被其他表频繁引用的表，作为查询的中心点可以有效提高查询效率。

在WHERE子句中，ORACLE采用的是自下而上的顺序。表之间的连接应该放在其他WHERE条件之前。那些能够过滤掉大量记录的条件应该放在WHERE子句的末尾，以提高查询速度。

在SELECT子句中，我们应尽量避免使用''（双引号），因为ORACLE会将其为所有的列名，这个过程是通过查询数据字典完成的，会消耗更多的时间。

为了优化数据库访问，我们需要了解ORACLE在内部执行的工作，包括SQL语句、估算索引的利用率、绑定变量、读数据块等。通过这些内部操作，我们可以减少数据库访问的次数。

在SQLPlus、SQLForms和ProC中，我们可以通过重新设置ARRAYSIZE参数来增加每次数据库访问的检索数据量。建议将该参数设置为200以提高效率。

使用DECODE函数也是减少处理时间的有效方式。通过DECODE函数，我们可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表，从而提高查询速度。

如果有几个简单的数据库查询语句，即使它们之间没有关系，我们也可以将它们整合到一个查询中。这样做可以减少数据库的访问次数，提高性能。

在删除重复记录时，使用最高效的方法是利用ROWID。使用DELETE语句结合子查询可以精确地删除具有相同EMP_NO的重复记录。

当需要删除表中的记录时，TRUNCATE是一个比DELETE更高效的选择。TRUNCATE命令完成后，数据无法恢复，并且调用的资源较少，执行时间也会更短。

在程序中，我们应尽可能多地使用COMMIT。COMMIT可以释放资源并提高程序的性能。所释放的资源包括回滚段上的恢复数据的信息、程序语句获得的锁以及redo log buffer中的空间等。

关于WHERE子句和HAVING子句的使用，我们应尽可能使用WHERE子句来限制记录的数目，以减少排序和总计等操作的开销。在某些情况下，WHERE子句和HAVING子句的结果可能不同，这取决于查询的具体内容和所使用的字段。在多表联接查询时，ON子句比WHERE子句更早起作用，系统会根据各个表之间的联接条件先合成临时表，然后再由WHERE和HAVING进行过滤和计算。通过深入理解这些准则和策略，我们可以更有效地优化数据库查询，提高性能和效率。对于数据库管理和SQL查询优化，细节至关重要。从过滤条件的精准应用到表的查询减少，再到内部函数的使用和表的别名，每一步都能显著提升效率。让我们深入这些策略背后的逻辑和实际应用。

理解过滤条件的使用至关重要。为了确保过滤条件在正确的时机起作用，我们需要明确其应用场景和最佳时机。这不仅关乎提高查询效率，更是确保数据准确性和完整性的关键。例如，在复杂的查询中，特别是在涉及子查询的SQL语句中，减少对表的查询次数至关重要。通过优化查询语句的结构，我们可以避免不必要的数据库负担，从而提升查询速度。

内部函数在SQL查询中的应用，可以提高查询效率并解决复杂问题。通过掌握和运用这些函数，我们可以更高效地处理数据，减少查询的复杂性。使用表的别名也是一个重要的优化手段。在连接多个表时，为表设置别名并前缀于每个列名，可以缩短时间并减少因列歧义引起的语法错误。

通过EXISTS替代IN和NOT EXISTS替代NOT IN的策略，可以在满足条件的同时提高查询效率。特别是在基于基础表的查询中，使用EXISTS通常比使用IN更高效。这是因为EXISTS在满足第一个匹配项时就会停止搜索，而IN则需要遍历整个子查询结果集。同样地，识别低效执行的SQL语句也是优化过程中的重要环节。通过监控SQL执行的各种指标，如执行次数、磁盘读取次数等，我们可以找出那些需要优化的语句并采取相应的改进措施。

另一方面，索引的使用在提高查询效率方面起着至关重要的作用。索引能够加快数据检索速度并验证数据的唯一性。我们也需要认识到索引的代价。索引需要额外的存储空间并需要定期维护。在使用索引时需要权衡其带来的好处和成本。对于那些不必要或不经常查询的列，过度使用索引反而可能导致性能下降。

数据库管理和SQL查询优化是一个复杂而精细的过程。从过滤条件到内部函数的使用，再到表的别名和索引的应用，每一步都需要我们深入理解和谨慎操作。在实际应用中，我们需要根据具体情况灵活调整策略，确保数据库的高效运行和数据的安全准确。数据库索引定期重构是一项至关重要的任务。对于拥有复杂查询需求的数据库来说，索引是保证高效查询的关键。使用ALTER INDEX命令对索引进行重建，可以提高查询性能并优化数据库运行效率。例如，语句“ALTER INDEX REBUILD ”就是在指定表空间中重建索引的命令。

在涉及一对多关系的表查询时，我们应尽量避免在SELECT子句中使用DISTINCT关键字。一个更高效的替代方案是使用EXISTS。EXISTS子句的妙处在于，一旦满足子查询的条件，RDBMS核心模块就会立即返回结果，从而大大加快查询速度。以下是两种查询方式的对比：

低效的查询方式（使用DISTINCT）：

```sql

SELECT DISTINCT DEPT_NO, DEPT_NAME FROM DEPT D, EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO

```

高效的查询方式（使用EXISTS）：

```sql

SELECT DEPT_NO, DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS (SELECT 'X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO)

```

值得注意的是，为了确保SQL语句能被Oracle正确并执行，建议使用大写字母编写SQL语句。Oracle在SQL语句时，会将其中的小写字母转换为大写，养成使用大写字母编写SQL的习惯可以提高代码的一致性和可读性。

在Java代码中，应尽量避免使用连接符“＋”来连接字符串。这是因为每次使用“＋”连接字符串时，都会生成一个新的字符串对象，这会导致性能下降并增加内存消耗。在Java中，更推荐使用字符串缓冲区（如StringBuilder或StringBuffer）来进行字符串拼接操作。

通过合理使用EXISTS替代DISTINCT、使用大写字母编写SQL以及优化Java中的字符串拼接操作，我们可以提高数据库查询效率，优化代码性能，并提升整体的系统表现。执行计划是数据库系统为了执行一个SQL查询而制定的步骤。它描述了数据库如何检索数据以及如何操作这些数据。理解执行计划可以帮助我们优化SQL查询，提高查询性能。 2、 优化SQL查询的策略有哪些？

（一）减少数据检索量：使用WHERE子句减少数据检索量是最有效的优化手段。

（二）优化数据结构和索引设计：合理的数据库设计对于查询性能至关重要。在设计数据库时，应考虑到查询的需要，建立合适的索引。索引可以帮助数据库快速定位到需要的数据，提高查询速度。

（三）合理使用连接（JOIN）：当需要从多个表中检索数据时，应合理使用连接操作。避免使用笛卡尔积连接，而应使用明确的连接条件。

（四）避免在查询中使用复杂的计算：在查询中使用复杂的计算会消耗大量资源，降低查询性能。应将复杂的计算移到应用程序中进行，避免在数据库中进行复杂的计算。

（五）合理利用缓存：利用缓存可以大大提高查询性能。当频繁访问相同的数据时，可以将数据缓存起来，避免每次都从数据库中检索。

（六）监控和分析查询性能：通过监控和分析查询性能，可以找出性能瓶颈，从而进行针对性的优化。可以使用数据库提供的性能分析工具来监控和分析查询性能。

（七）定期维护和优化数据库：定期维护和优化数据库可以保持数据库的良好状态，提高查询性能。这包括定期清理无用数据、重建索引、优化数据库参数等。

（八）其他高级优化技巧包括使用分析函数、分区表、并行处理等技术来提高查询性能。这些技术可以根据具体情况进行使用，但需要谨慎操作，避免引入新的问题。

在实施这些优化策略时，需要注意权衡性能和功能的需求。有时候，为了提高性能，可能需要牺牲一些功能或者复杂性。需要根据具体情况进行决策，找到最适合的平衡点。也需要不断学习和研究的数据库技术和优化方法，以便更好地优化SQL查询和提高查询性能。

生成正确的执行计划离不开两点：SQL语句需要清晰地传达给查询优化器其意图；查询优化器所依赖的数据库统计信息必须是且准确的。

在编写SQL语句时，我们应注意以下几点：

1. 统一SQL语句的写法：对于程序员来说，一条简单的SQL语句可能只因为大小写不同，就会被查询分析器视为不同的语句，从而导致生成不同的执行计划。为了确保执行效率，程序员应确保相同的查询语句在任何地方都保持一致。

2. 简化SQL语句：复杂的SQL语句往往容易让人产生困惑，连原作者都可能看不懂的语句，数据库同样难以理解。超过三层嵌套的SQL语句很容易让查询优化器给出错误的执行计划。我们应尽可能简化SQL语句，提高执行计划的重用性。

3. 使用临时表暂存中间结果：临时表不仅可以简化SQL语句，还可以提高查询效率。通过将中间结果暂存在临时表中，后续的查询操作可以在tempdb中进行，这避免了程序中多次扫描主表，减少了“共享锁”与“更新锁”之间的阻塞，提高了并发性能。

4. OLTP系统的SQL语句必须采用绑定变量：对于像“select from orderheader where changetime > '某个时间'”这样的查询语句，如果时间值经常变化，使用绑定变量可以提高效率。通过一次，多次重用执行计划，降低数据库SQL语句的负担。对于某些“倾斜字段”，如民族字段等，使用绑定变量可能会导致执行计划的选择不当。在这种情况下，应避免使用绑定变量。

执行计划的生成与SQL语句的编写密切相关。为了提高数据库的效率，我们应关注SQL语句的编写方式，确保统计信息的准确性，并根据实际需求选择合适的查询策略。只在必要之时使用begin tran：SQL事务的明智抉择

在SQL Server中，每一条SQL语句默认都是一个事务，并在执行完毕后自动提交。这种默认的提交方式，就像在每个语句前隐式地使用了“begin tran”，而在语句结束时则执行了“commit”。

在事务提交之前，所有被锁定的资源都无法释放，这可能会导致其他查询或操作被阻塞。如果包裹在“begin tran”下的SQL语句过多，数据库的性能将会受到影响，造成大量的阻塞和延迟。“begin tran”的使用原则应该是：在确保数据一致性的前提下，尽量减少其涵盖的SQL语句数量。在某些情况下，可以考虑使用触发器来同步数据，而不是依赖“begin tran”。

合理利用nolock：提高SQL Server并发性能的秘诀

在SQL Server中，为了提高并发性能，有时会使用“nolock”提示。这是因为在SQL Server中，读操作和写操作会相互阻塞。而加上“nolock”提示的查询可以在有其他写操作进行时继续读取，从而提高了并发性能。但这样做也有风险，可能会读到未提交的脏数据。

使用“nolock”时需要遵循三条原则：对于用于进一步修改数据的查询结果不能使用“nolock”；如果查询的表经常经历页分裂，应谨慎使用“nolock”；当使用临时表可以保存数据的前影像并起到类似Oracle的undo表空间功能时，应优先考虑使用临时表而不是“nolock”。这是因为临时表可以提供更好的数据一致性保证，并减少读到脏数据的可能性。

聚集索引的选择与页分裂的挑战

10、关于nolock查询与页分裂现象

11、模糊查询中的like魔法

有时候我们需要用like来进行模糊查询，比如寻找包含“yue”的用户名。当你使用关键词'%yue%'进行查询时，由于前面有百分号，查询会进行全表扫描。除非必要，否则尽量避免在关键词前使用百分号。记住，全表扫描虽然强大但效率较低，需要谨慎使用。

12、数据类型隐式转换的影响

在与SQL Server 2000交互时，如果我们的程序没有使用强类型提交字段值，数据库可能会自动转换数据类型。这种隐式转换有时会导致传入参数与主键字段类型不一致，从而触发全表扫描。虽然Sql Server 2005在这方面有所改善，但仍需谨慎处理数据类型转换问题。

13、SQL Server表连接的奥秘

SQL Server提供了多种表连接方式：Merge Join、Nested Loop Join和Hash Join。在SQL Server 2000中，主要使用Nested Loop Join，但当两个结果集都很大时，效率会大打折扣。幸运的是，SQL Server 2005引入了Merge Join和Hash join机制。如果连接字段是聚集索引所在字段，Merge Join能以更高效的顺序拼接数据。而Hash join则为结果集临时添加索引，大大提高了效率。在进行表连接时，需要注意以下几点：选择聚集索引所在的字段作为连接字段；仔细考虑where条件以减少结果集；如果连接字段缺少索引且使用的是SQL Server 2000，考虑升级版本。

优化数据库查询需要深入理解数据结构和查询机制，同时关注细节和效率。通过合理使用nolock查询、模糊查询和表连接方式等技巧，我们能更有效地从数据库中获取所需信息。