SQL SERVER效能優化(轉)

【IT168技術文件】

　　1、 用程式中，保證在實現功能的基礎上，儘量減少對資料庫的訪問次數；通過搜尋引數，儘量減少對錶的訪問行數,最小化結果集，從而減輕網路負擔；能夠分開的操作儘量分開處理，提高每次的響應速度；在資料視窗使用SQL時，儘量把使用的索引放在選擇的首列；

　　演算法的結構儘量簡單；在查詢時，不要過多地使用萬用字元如SELECT * FROM T1語句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的情況下儘量限制儘量結果集行數如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因為某些情況下使用者是不需要那麼多的資料的。不要在應用中使用資料庫遊標，遊標是非常有用的工具，但比使用常規的、面向集的SQL語句需要更大的開 銷；按照特定順序提取資料的查詢。

　　2、 避免使用不相容的資料型別。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不相容的。資料型別的不相容可能使優化器無法執行一些本來可以進行的優化操作。例如:

SELECT name FROM employee WHERE salary ＞ 60000 

　　在這條語句中,如salary欄位是money型的,則優化器很難對其進行優化,因為60000是個整型數。我們應當在程式設計時將整型轉化成為錢幣型,而不要等到執行時轉化。

　　3、 儘量避免在WHERE子句中對欄位進行函式或表示式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100

　　應改為:

SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

　　應改為:

SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

　　應改為:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())

　　即：任何對列的操作都將導致表掃描，它包括資料庫函式、計算表示式等等，查詢時要儘可能將操作移至等號右邊。

　　4、 避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符,因為這會使系統無法使用索引,而只能直接搜尋表中的資料。例如:

SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%' 

　　優化器將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜尋該表的所有行。

　　5、 儘量使用數字型欄位，一部分開發人員和資料庫管理人員喜歡把包含數值資訊的欄位
設計為字元型，這會降低查詢和連線的效能，並會增加儲存開銷。這是因為引擎在處理查詢和連線回逐個比較字串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。

　　6、 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：

1.SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
2.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

　　兩者產生相同的結果，但是後者的效率顯然要高於前者。因為後者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。
　　如果你想校驗表裡是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費伺服器資源。可以用EXISTS代替。如：

IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

　　可以寫成：

IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

　　經常需要寫一個T_SQL語句比較一個父結果集和子結果集，從而找到是否存在在父結果集中有而在子結果集中沒有的記錄，如：

1.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用別名a代替 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)
2.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL
3.SELECT hdr_key FROM hdr_tbl WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)

　　三種寫法都可以得到同樣正確的結果，但是效率依次降低。

　　7、 儘量避免在索引過的字元資料中，使用非打頭字母搜尋。這也使得引擎無法利用索引。見如下例子：

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

　　即使NAME欄位建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對全表所有資料逐條操作來完成任務。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。

　　8、 分利用連線條件，在某種情況下，兩個表之間可能不只一個的連線條件，這時在 WHERE 子句中將連線條件完整的寫上，有可能大大提高查詢速度。例：

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO

　　第二句將比第一句執行快得多。

　　9、 消除對大型錶行資料的順序存取

　　儘管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句強迫優化器使用順序存取。如：

SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR
order_num=1008

　　解決辦法可以使用並集來避免順序存取：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 

　　這樣就能利用索引路徑處理查詢。

　　10、 避免困難的正規表示式

　　LIKE關鍵字支援萬用字元匹配，技術上叫正規表示式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

　　即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。

　　11、 使用檢視加速查詢

　　把表的一個子集進行排序並建立檢視，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name 

　　如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個檢視中，並按客戶的名字進行排序： 

CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES
AS
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name

　　然後以下面的方式在檢視中查詢：

SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES WHERE postcode>“98000” 

　　檢視中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。

　　12、 能夠用BETWEEN的就不要用IN

SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)

　　改成：

SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14

　　因為IN會使系統無法使用索引,而只能直接搜尋表中的資料。

　　13、 DISTINCT的就不用GROUP BY

SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID

　　可改為：

SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10

　　14、 部分利用索引

1.SELECT employeeID, firstname, lastname
FROM names
WHERE dept = 'prod' or city = 'Orlando' or division = 'food'
2.SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE dept = 'prod'
UNION ALL
SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE city = 'Orlando'
UNION ALL
SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE division = 'food'

　　如果dept 列建有索引則查詢2可以部分利用索引，查詢1則不能。

　　15、 能用UNION ALL就不要用UNION 。UNION ALL不執行SELECT DISTINCT函式，這樣就會減少很多不必要的資源

　　16、 不要寫一些不做任何事的查詢，如：

SELECT COL1 FROM T1 WHERE 1=0
SELECT COL1 FROM T1 WHERE COL1=1 AND COL1=2

　　這類死碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源。

　　17、 儘量不要用SELECT INTO語句。SELECT INOT 語句會導致表鎖定，阻止其他使用者訪問該表。

　　18、 必要時強制查詢優化器使用某個索引

SELECT * FROM T1 WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 

　　改成：

SELECT * FROM T1 (INDEX = IX_ProcessID) WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45)

　　則查詢優化器將會強行利用索引IX_ProcessID 執行查詢。

　　19、 雖然UPDATE、DELETE語句的寫法基本固定，但是還是對UPDATE語句給點建議：

　　a) 儘量不要修改主鍵欄位。

　　b) 當修改VARCHAR型欄位時，儘量使用相同長度內容的值代替。

　　c) 儘量最小化對於含有UPDATE觸發器的表的UPDATE操作。

　　d) 避免UPDATE將要複製到其他資料庫的列。

　　e) 避免UPDATE建有很多索引的列。

　　f) 避免UPDATE在WHERE子句條件中的列。

　　上面我們提到的是一些基本的提高查詢速度的注意事項,但是在更多的情況下,往往需要反覆試驗比較不同的語句以得到最佳方案。最好的方法當然是測 試，看實現相同功能的SQL語句哪個執行時間最少，但是資料庫中如果資料量很少，是比較不出來的，這時可以用檢視執行計劃，即：把實現相同功能的多條 SQL語句考到查詢分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表掃描次數（這兩個對效能影響最大），總體上看詢成本百分比即可。

　　簡單的儲存過程可以用嚮導自動生成：在企業管理器工具欄點選執行嚮導圖示，點選”資料庫”、”建立儲存過程嚮導”。複雜儲存過程的除錯：在查詢 分析器左邊的物件瀏覽器（沒有？按F8）選擇要除錯的儲存過程,點右鍵，點除錯，輸入引數執行，出現一個浮動工具條，上面有單步執行，斷點設定等。

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