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SQL Server優(yōu)化50法匯總

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查詢速度慢的原因很多,常見如下幾種:
1.沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題,是程序設(shè)計的缺陷)
2.I/O吞吐量小,形成了瓶頸效應(yīng)。
3.沒有創(chuàng)建計算列導(dǎo)致查詢不優(yōu)化。
4.內(nèi)存不足
5.網(wǎng)絡(luò)速度慢
6.查詢出的數(shù)據(jù)量過大(可以采用多次查詢,其他的方法降低數(shù)據(jù)量)
7.鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題,是程序設(shè)計的缺陷)
8.sp_lock, sp_who, 活動的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。
9.返回了不必要的行和列

10.查詢語句不好,沒有優(yōu)化
可以通過如下方法來優(yōu)化查詢 :
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不再支持。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.升級硬件

4.根據(jù)查詢條件,建立索引、優(yōu)化索引、優(yōu)化訪問方式,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),不要對有限的幾個值的字段建單一索引如性別字段

5.提高網(wǎng)速

6.擴大服務(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)基于計算機上并發(fā)運行的服務(wù)進(jìn)行配置。運行 Microsoft SQL Server 2000 時,可考慮將虛擬內(nèi)存大小設(shè)置為計算機中安裝的物理內(nèi)存的 1.5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能,并打算運行 Microsoft 搜索服務(wù)以便執(zhí)行全文索引和查詢,可考慮:將虛擬內(nèi)存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內(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個數(shù),但是必須明白并行處理比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自動評估選擇的。單個任務(wù)分解成多個任務(wù),就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執(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,復(fù)雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合并行處理。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)行查詢的話,簡單的使用index是不行的,但是全文索引耗空間。 like 'a%' 使用索引,like '%a' 不使用索引。用 like '%a%' 查詢時,查詢耗時和字段值總長度成正比,所以不能用CHAR類型,而是VARCHAR。對于字段的值很長的建全文索引。

9.DB Server 和 Application Server 分離; OLTP和OLAP分離

10.分布式分區(qū)視圖可用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器聯(lián)合體。聯(lián)合體是一組分開管理的服務(wù)器,但它們相互協(xié)作分擔(dān)系統(tǒng)的處理負(fù)荷。這種通過分區(qū)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫服務(wù)器聯(lián)合體的機制能夠擴大一組服務(wù)器,以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。

1.在實現(xiàn)分區(qū)視圖之前,必須先水平分區(qū)表

2.在創(chuàng)建成員表后,在每個成員服務(wù)器上定義一個分布式分區(qū)視圖,并且每個視圖具有相同的名稱。這樣,引用分布式分區(qū)視圖名的查詢可以在任何一個成員服務(wù)器上運行。系統(tǒng)操作如同每個成員服務(wù)器上都有一個原始表的復(fù)本一樣,但其實每個服務(wù)器上只有一個成員表和一個分布式分區(qū)視圖。數(shù)據(jù)的位置對應(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)置自動收縮日志。對于大的數(shù)據(jù)庫不要設(shè)置數(shù)據(jù)庫自動增長,它會降低服務(wù)器的性能。 在T-SQL的寫法上有很大的講究,下面列出常見的要點:
首先,DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的:

1. 查詢語句的詞法、語法檢查
2. 將語句提交給DBMS的查詢優(yōu)化器
3. 優(yōu)化器做代數(shù)優(yōu)化和存取路徑的優(yōu)化
4. 由預(yù)編譯模塊生成查詢規(guī)劃
5. 然后在合適的時間提交給系統(tǒng)處理執(zhí)行
6. 最后將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶其次,看一下SQL SERVER的數(shù)據(jù)存放的結(jié)構(gòu):一個頁面的大小為8K(8060)字節(jié),8個頁面為一個盤區(qū),按照B樹存放。

12.Commit和rollback的區(qū)別。Rollback:回滾所有的事務(wù);Commit:提交當(dāng)前的事務(wù)。沒有必要在動態(tài)SQL里寫事務(wù),如果要寫請寫在外面,如: begin tran exec(@s) commit trans 或者將動態(tài)SQL 寫成函數(shù)或者存儲過程。

13.在查詢Select語句中用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)接訪問表,否則后果嚴(yán)重。

14.SQL的注釋申明對執(zhí)行沒有任何影響。

15.盡可能不使用光標(biāo),它占用大量的資源。如果需要row-by-row地執(zhí)行,盡量采用非光標(biāo)技術(shù),如:在客戶端循環(huán),用臨時表,Table變量,用子查詢,用Case語句等等。
游標(biāo)可以按照它所支持的提取選項進(jìn)行分類:

1.只進(jìn)必須按照從第一行到最后一行的順序提取行。FETCH NEXT 是唯一允許的提取操作,也是默認(rèn)方式。

2.可滾動性可以在游標(biāo)中任何地方隨機提取任意行。

3.游標(biāo)的技術(shù)在SQL2000下變得功能很強大,他的目的是支持循環(huán)。有四個并發(fā)選項:

1.READ_ONLY:不允許通過游標(biāo)定位更新(Update),且在組成結(jié)果集的行中沒有鎖。

2.OPTIMISTIC WITH valueS: 樂觀并發(fā)控制是事務(wù)控制理論的一個標(biāo)準(zhǔn)部分。樂觀并發(fā)控制用于這樣的情形,即在打開游標(biāo)及更新行的間隔中,只有很小的機會讓第二個用戶更新某一行。當(dāng)某個游標(biāo)以此選項打開時,沒有鎖控制其中的行,這將有助于最大化其處理能力。如果用戶試圖修改某一行,則此行的當(dāng)前值會與最后一次提取此行時獲取的值進(jìn)行比較。如果任何值發(fā)生改變,則服務(wù)器就會知道其他人已更新了此行,并會返回一個錯誤。如果值是一樣的,服務(wù)器就執(zhí)行修改,選擇這個并發(fā)選項.

3.OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING: 此樂觀并發(fā)控制選項基于行版本控制。使用行版本控制,其中的表必須具有某種版本標(biāo)識符,服務(wù)器可用它來確定該行在讀入游標(biāo)后是否有所更改。在 SQL Server 中,這個性能由 timestamp 數(shù)據(jù)類型提供,它是一個二進(jìn)制數(shù)字,表示數(shù)據(jù)庫中更改的相對順序。每個數(shù)據(jù)庫都有一個全局當(dāng)前時間戳值:@@DBTS。每次以任何方式更改帶有 timestamp 列的行時,SQL Server 先在時間戳列中存儲當(dāng)前的 @@DBTS 值,然后增加 @@DBTS 的值。如果某個表具有 timestamp 列,則時間戳?xí)挥浀叫屑?。服?wù)器就可以比較某行的當(dāng)前時間戳值和上次提取時所存儲的時間戳值,從而確定該行是否已更新。服務(wù)器不必比較所有列的值,只需比較 timestamp 列即可。如果應(yīng)用程序?qū)]有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的樂觀并發(fā),則游標(biāo)默認(rèn)為基于數(shù)值的樂觀并發(fā)控制。

4.SCROLL LOCKS這個選項實現(xiàn)悲觀并發(fā)控制。在悲觀并發(fā)控制中,在把數(shù)據(jù)庫的行讀入游標(biāo)結(jié)果集時,應(yīng)用程序?qū)⒃噲D鎖定數(shù)據(jù)庫行。在使用服務(wù)器游標(biāo)時,將行讀入游標(biāo)時會在其上放置一個更新鎖。如果在事務(wù)內(nèi)打開游標(biāo),則該事務(wù)更新鎖將一直保持到事務(wù)被提交或回滾;當(dāng)提取下一行時,將除去游標(biāo)鎖。如果在事務(wù)外打開游標(biāo),則提取下一行時,鎖就被丟棄。因此,每當(dāng)用戶需要完全的悲觀并發(fā)控制時,游標(biāo)都應(yīng)在事務(wù)內(nèi)打開。更新鎖將阻止任何其它任務(wù)獲取更新鎖或排它鎖,從而阻止其它任務(wù)更新該行。然而,更新鎖并不阻止共享鎖,所以它不會阻止其它任務(wù)讀取行,除非第二個任務(wù)也在要求帶更新鎖的讀取。滾動鎖根據(jù)在游標(biāo)定義的 SELECT 語句中指定的鎖提示,這些游標(biāo)并發(fā)選項可以生成滾動鎖。滾動鎖在提取時在每行上獲取,并保持到下次提取或者游標(biāo)關(guān)閉,以先發(fā)生者為準(zhǔn)。下次提取時,服務(wù)器為新提取中的行獲取滾動鎖,并釋放上次提取中行的滾動鎖。滾動鎖獨立于事務(wù)鎖,并可以保持到一個提交或回滾操作之后。如果提交時關(guān)閉游標(biāo)的選項為關(guān),則 COMMIT 語句并不關(guān)閉任何打開的游標(biāo),而且滾動鎖被保留到提交之后,以維護(hù)對所提取數(shù)據(jù)的隔離。所獲取滾動鎖的類型取決于游標(biāo)并發(fā)選項和游標(biāo)。

16.用Profiler來跟蹤查詢,得到查詢所需的時間,找出SQL的問題所在;用索引優(yōu)化器優(yōu)化索引.

17.注意UNion和UNion all 的區(qū)別:UNION ALL好

18.注意使用DISTINCT,在沒有必要時不要用,它同UNION一樣會使查詢變慢。重復(fù)的記錄在查詢里是沒有問題的

19.查詢時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來限制查詢消耗的資源。當(dāng)評估查詢消耗的資源超出限制時,服務(wù)器自動取消查詢,在查詢之前就扼殺掉。SET LOCKTIME設(shè)置鎖的時間

21.用select top 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數(shù)或者SET ROWCOUNT來限制操作的行

22.在SQL 2000以前,一般不要用如下的字句: "IS NULL", "", "!=", "!", "!", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'",因為他們不走索引全是表掃描。也不要在where字句中的列名加函數(shù),如convert,substring等,如果必須用函數(shù)的時候,創(chuàng)建計算列再創(chuàng)建索引來替代。還可以變通寫法:WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm' 改為 WHERE firstname like 'm%'(索引掃描),一定要將函數(shù)和列名分開。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN會多次掃描表,使用EXISTS, NOT EXISTS, IN, LEFT OUTER JOIN 來替代,特別是左連接,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,現(xiàn)在2000的優(yōu)化器能夠處理了。相同的是"IS NULL", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能優(yōu)化她,而""等還是不能優(yōu)化,用不到索引。

23.使用Query Analyzer,查看SQL語句的查詢計劃和評估分析是否是優(yōu)化的SQL。一般的20%的代碼占據(jù)了80%的資源,我們優(yōu)化的重點是這些慢的地方。

24.如果使用了IN或者OR等時發(fā)現(xiàn)查詢沒有走索引,使用顯示申明指定索引: SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN ('男','女')

25.將需要查詢的結(jié)果預(yù)先計算好放在表中,查詢的時候再SELECT。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫(yī)院的住院費計算。

26.MIN() 和 MAX()能使用到合適的索引。

27.數(shù)據(jù)庫有一個原則是代碼離數(shù)據(jù)越近越好,所以優(yōu)先選擇Default,依次為Rules, Triggers, Constraint(約束如外健主健CheckUNIQUE……,數(shù)據(jù)類型的最大長度等等都是約束), Procedure。這樣不僅維護(hù)工作小,編寫程序質(zhì)量高,并且執(zhí)行的速度快。

28.如果要插入大的二進(jìn)制值到Image列,使用存儲過程,千萬不要用內(nèi)嵌insert來插入(不知JAVA是否)。因為這樣應(yīng)用程序首先將二進(jìn)制值轉(zhuǎn)換成字符串(尺寸是它的兩倍),服務(wù)器受到字符后又將他轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制值。存儲過程就沒有這些動作: 方法:Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前臺調(diào)用這個存儲過程傳入二進(jìn)制參數(shù),這樣處理速度明顯改善。

29.Between在某些時候比IN速度更快,Between能夠更快地根據(jù)索引找到范圍。用查詢優(yōu)化器可見到差別。 select * from chineseresume where title in ('男','女') Select * from chineseresume where between '男' and '女' 是一樣的。由于in會在比較多次,所以有時會慢些。

30.在必要時對全局或者局部臨時表創(chuàng)建索引,有時能夠提高速度,但不是一定會這樣,因為索引也耗費大量的資源。他的創(chuàng)建同是實際表一樣。

31.不要建沒有作用的事務(wù)例如產(chǎn)生報表時,浪費資源。只有在必要使用事務(wù)時使用它。

32.用OR的字句可以分解成多個查詢,并且通過UNION 連接多個查詢。他們的速度只同是否使用索引有關(guān),如果查詢需要用到聯(lián)合索引,用UNION ALL執(zhí)行的效率更高。多個OR的字句沒有用到索引,改寫成UNION的形式再試圖與索引匹配。一個關(guān)鍵的問題是否用到索引。

33.盡量少用視圖,它的效率低。對視圖操作比直接對表操作慢,可以用stored procedure來代替她。特別的是不要用視圖嵌套,嵌套視圖增加了尋找原始資料的難度。我們看視圖的本質(zhì):它是存放在服務(wù)器上的被優(yōu)化好了的已經(jīng)產(chǎn)生了查詢規(guī)劃的SQL。對單個表檢索數(shù)據(jù)時,不要使用指向多個表的視圖,直接從表檢索或者僅僅包含這個表的視圖上讀,否則增加了不必要的開銷,查詢受到干擾。為了加快視圖的查詢,MsSQL增加了視圖索引的功能。

34.沒有必要時不要用DISTINCT和ORDER BY,這些動作可以改在客戶端執(zhí)行。它們增加了額外的開銷。這同UNION 和UNION ALL一樣的道理。

35.在IN后面值的列表中,將出現(xiàn)最頻繁的值放在最前面,出現(xiàn)得最少的放在最后面,減少判斷的次數(shù)。

36.當(dāng)用SELECT INTO時,它會鎖住系統(tǒng)表(sysobjects,sysindexes等等),阻塞其他的連接的存取。創(chuàng)建臨時表時用顯示申明語句,而不是select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume where name = 'XYZ' --commit,在另一個連接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 會鎖住系統(tǒng)表,Create table 也會鎖系統(tǒng)表(不管是臨時表還是系統(tǒng)表)。所以千萬不要在事務(wù)內(nèi)使用它!!!這樣的話如果是經(jīng)常要用的臨時表請使用實表,或者臨時表變量。

37.一般在GROUP BY 和HAVING字句之前就能剔除多余的行,所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執(zhí)行順序應(yīng)該如下最優(yōu):select 的Where字句選擇所有合適的行,Group By用來分組個統(tǒng)計行,Having字句用來剔除多余的分組。這樣Group By 個Having的開銷小,查詢快。對于大的數(shù)據(jù)行進(jìn)行分組和Having十分消耗資源。如果Group BY的目的不包括計算,只是分組,那么用Distinct更快

38.一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好

39.少用臨時表,盡量用結(jié)果集和Table類型的變量來代替它,Table 類型的變量比臨時表好。

40.在SQL2000下,計算字段是可以索引的,需要滿足的條件如下:
1.計算字段的表達(dá)是確定的
2.不能用在text, ntext, Image數(shù)據(jù)類型
3.必須配制如下選項 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, …….

41.盡量將數(shù)據(jù)的處理工作放在服務(wù)器上,減少網(wǎng)絡(luò)的開銷,如使用存儲過程。存儲過程是編譯好、優(yōu)化過、并且被組織到一個執(zhí)行規(guī)劃里、且存儲在數(shù)據(jù)庫中的SQL語句,是控制流語言的集合,速度當(dāng)然快。反復(fù)執(zhí)行的動態(tài)SQL, 可以使用臨時存儲過程,該過程(臨時表)被放在Tempdb中。以前由于SQL SERVER對復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算不支持,所以不得不將這個工作放在其他的層上而增加網(wǎng)絡(luò)的開銷。SQL2000支持UDFs, 現(xiàn)在支持復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算,函數(shù)的返回值不要太大,這樣的開銷很大。用戶自定義函數(shù)象光標(biāo)一樣執(zhí)行的消耗大量的資源,如果返回大的結(jié)果采用存儲過程。

42.不要在一句話里再三的使用相同的函數(shù),浪費資源,將結(jié)果放在變量里再調(diào)用更快。

43.SELECT COUNT(*)的效率較低,盡量變通他的寫法,而EXISTS快。同時請注意區(qū)別: 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.當(dāng)服務(wù)器的內(nèi)存夠多時,配制線程數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5,這樣能發(fā)揮最大的效率;否則使用“配制線程數(shù)量最大連接數(shù)啟用SQL SERVER的線程池”來解決,如果還是數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5,嚴(yán)重的損害服務(wù)器的性能。

45.按照一定的次序來訪問你的表。如果你先鎖住表A,再鎖住表B,那么在所有的存儲過程中都要按照這個順序來鎖定它們。如果你(不經(jīng)意的)某個存儲過程中先鎖定表B,再鎖定表A,這可能就會導(dǎo)致一個死鎖。如果鎖定順序沒有被預(yù)先詳細(xì)的設(shè)計好,死鎖很難被發(fā)現(xiàn)。

46.通過SQL Server Performance Monitor監(jiān)視相應(yīng)硬件的負(fù)載Memory: Page Faults / sec計數(shù)器如果該值偶爾走高,表明當(dāng)時有線程競爭內(nèi)存。如果持續(xù)很高,則內(nèi)存可能是瓶頸。

1.Process:
1.% DPC Time 指在范例間隔期間處理器用在緩延程序調(diào)用(DPC) 接收和提供服務(wù)的百分比。(DPC 正在運行的為比標(biāo)準(zhǔn)間隔優(yōu)先權(quán)低的間隔)。 由于 DPC 是以特權(quán)模式執(zhí)行的,DPC 時間的百分比為特權(quán)時間 百分比的一部分。這些時間單獨計算并且不屬于間隔計算總數(shù)的一部 分。這個總數(shù)顯示了作為實例時間百分比的平均忙時。

2.%Processor Time計數(shù)器 如果該參數(shù)值持續(xù)超過95%,表明瓶頸是CPU??梢钥紤]增加一個處理器或換一個更快的處理器。

3.% Privileged Time 指非閑置處理器時間用于特權(quán)模式的百分比。(特權(quán)模式是為操作系統(tǒng)組件和操縱硬件驅(qū)動程序而設(shè)計的一種處理模式。它允許直接訪問硬件和所有內(nèi)存。另一種模式為用戶模式,它是一種為應(yīng)用程序、環(huán)境分系統(tǒng)和整數(shù)分系統(tǒng)設(shè)計的一種有限處理模式。操作系統(tǒng)將應(yīng)用程序線程轉(zhuǎn)換成特權(quán)模式以訪問操作系統(tǒng)服務(wù))。 特權(quán)時間的 % 包括為間斷和 DPC 提供服務(wù)的時間。特權(quán)時間比率高可能是由于失敗設(shè)備產(chǎn)生的大數(shù)量的間隔而引起的。這個計數(shù)器將平均忙時作為樣本時間的一部分顯示。

4.% User Time表示耗費CPU的數(shù)據(jù)庫操作,如排序,執(zhí)行aggregate functions等。如果該值很高,可考慮增加索引,盡量使用簡單的表聯(lián)接,水平分割大表格等方法來降低該值。 Physical Disk: Curretn Disk Queue Length計數(shù)器該值應(yīng)不超過磁盤數(shù)的1.5~2倍。要提高性能,可增加磁盤。 SQLServer:Cache Hit Ratio計數(shù)器該值越高越好。如果持續(xù)低于80%,應(yīng)考慮增加內(nèi)存。 注意該參數(shù)值是從SQL Server啟動后,就一直累加記數(shù),所以運行經(jīng)過一段時間后,該值將不能反映系統(tǒng)當(dāng)前值。

47.分析select emp_name form. employee where salary 3000 在此語句中若salary是Float類型的,則優(yōu)化器對其進(jìn)行優(yōu)化為Convert(float,3000),因為3000是個整數(shù),我們應(yīng)在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進(jìn)行轉(zhuǎn)化。同樣字符和整型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。

48.查詢的關(guān)聯(lián)同寫的順序

復(fù)制代碼 代碼如下:

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' (A = B ,B = '號碼')
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' and b.referenceid = 'JCNPRH39681' (A = B ,B = '號碼', A = '號碼')
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = 'JCNPRH39681' and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' (B = '號碼', A = '號碼')

49. 
1.IF 沒有輸入負(fù)責(zé)人代碼 THEN code1=0 code2=9999 ELSE code1=code2=負(fù)責(zé)人代碼 END IF 執(zhí)行SQL語句為: SELECT 負(fù)責(zé)人名 FROM P2000 WHERE 負(fù)責(zé)人代碼=:code1 AND負(fù)責(zé)人代碼 =:code2
2.IF 沒有輸入負(fù)責(zé)人代碼 THEN SELECT 負(fù)責(zé)人名 FROM P2000 ELSE code= 負(fù)責(zé)人代碼 SELECT 負(fù)責(zé)人代碼 FROM P2000 WHERE 負(fù)責(zé)人代碼=:code END IF 第一種方法只用了一條SQL語句,第二種方法用了兩條SQL語句。在沒有輸入負(fù)責(zé)人代碼時,第二種方法顯然比第一種方法執(zhí)行效率高,因為它沒有限制條件; 在輸入了負(fù)責(zé)人代碼時,第二種方法仍然比第一種方法效率高,不僅是少了一個限制條件,還因相等運算是最快的查詢運算。我們寫程序不要怕麻煩。

50.關(guān)于JOBCN現(xiàn)在查詢分頁的新方法(如下),用性能優(yōu)化器分析性能的瓶頸,如果在I/O或者網(wǎng)絡(luò)的速度上,如下的方法優(yōu)化切實有效,如果在CPU或者內(nèi)存上,用現(xiàn)在的方法更好。請區(qū)分如下的方法,說明索引越小越好。

復(fù)制代碼 代碼如下:

DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
insert into @local_variable (ReferenceID)
select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by ReferenceID
select * from @local_variable where Fid > 40 and fid = 60
end 和
begin
DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
insert into @local_variable (ReferenceID)
select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate
select * from @local_variable where Fid > 40 and fid = 60
end 的不同
begin
create table #temp (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
insert into #temp (ReferenceID)
select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate
select * from #temp where Fid > 40 and fid = 60 drop table #temp
end     

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