如何优化 *** 作大数据量数据库

如何优化 *** 作大数据量数据库

下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。

1．合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：

●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（pound index）。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

2．避免或简化排序

应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：

●索引中不包括一个或几个待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；

●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。

3．消除对大型表行数据的顺序存取

在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：

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

虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的 ，所以应该改为如下语句：

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

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

这样就能利用索引路径处理查询。

4．避免相关子查询

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

5．避免困难的正规表达式

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。

6．使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：

SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id

AND rcvbllsbalance>0

AND custpostcode>“98000”

ORDER BY custname

如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：

SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id

AND rcvbllsbalance>0

ORDER BY custname

INTO TEMP cust_with_balance

然后以下面的方式在临时表中查询：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>“98000”

临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。

7．用排序来取代非顺序存取

非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

实例分析

下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：

1．part表

零件号零件描述其他列

（part_num）（part_desc）（other column）

102，032Seageat 30G disk……

500，049Novel 10M neork card……

……

2．vendor表

厂商号厂商名其他列

（vendor _num）（vendor_name） （other column）

910，257Seageat Corp……

523，045IBM Corp……

……

3．parven表

零件号厂商号零件数量

（part_num）（vendor_num）（part_amount）

102，032910，2573,450,000

234，423321，0014，000，000

……

下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：

SELECT part_desc，vendor_name，part_amount

FROM part，vendor，parven

WHERE partpart_num=parvenpart_num

AND parvenvendor_num = vendorvendor_num

ORDER BY partpart_num

如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下：

表行尺寸行数量每页行数量数据页数量

（table）(row size)（Row count）（Rows/Pages）（Data Pages）

part15010，00025400

Vendor1501，000 2540

Parven13 15，000300 50

索引键尺寸每页键数量页面数量

（Indexes）(Key Size)（Keys/Page)(Leaf Pages）

part450020

Vendor45002

Parven825060

看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取15万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为504万次。

hibernate如何优化大数据量 *** 作？

建议你直接用Jdbc好了，用batch，这样是最快的。

如何实现大数据量数据库的历史数据归档

打开数据库

conOpen();

读取数据

OdbcDataReader reader = cmdExecuteReader();

把数据加载到临时表

dtLoad(reader);

在使用完毕之后，一定要关闭，要不然会出问题

readerClose();

这个问题是这样的：

首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。

其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize

最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片

时间维度分区表，然后定情按照规则将属于历史的分区数据迁移到，历史库上，写个存储自动维护分区表。

如何用java jdbc 向数据库表插入大数据量

一次性插入大量数据，只能使用循环，

如：游标，while 循环语句

下面介绍While 循环插入数据，

SQL 代码如下：

IF OBJECT_ID('dboNums') IS NOT NULL

DROP TABLE dboNums;

GO

CREATE TABLE dboNums(n INT NOT NULL PRIMARY KEY);

DECLARE @max AS INT, @rc AS INT;

SET @max = 5000000;

SET @rc = 1;

INSERT INTO Nums VALUES(1);

WHILE @rc 2 <= @max

BEGIN

INSERT INTO dboNums SELECT n + @rc FROM dboNums;

SET @rc = @rc 2;

END

INSERT INTO dboNums SELECT n + @rc FROM dboNums WHERE n + @rc <= @max;

--以上函数取自Inside SQL Server 2005: T-SQL Query一书。

INSERT dboSample SELECT n, RAND(CAST(NEWID() AS BINARY(16))) FROM Nums

php 怎么解决 大数据量 插入数据库

ini_set('max_execution_time','0');

$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test","root","123456");

$sql = "insert into test(name,age,state,created_time) values";

for($i=0; $i<100000; $i++){

$sql ="('zhangsan',21,1,'2015-09-17')";

}

$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1);

var_dump($sql);

if($pdo -> exec($sql)){

echo "插入成功！";

echo $pdo -> lastinsertid();

}

试试吧。10万条1分钟多，我觉得还行

请教如何通过WCF传输大数据量数据

就是直接把DataSet 类型作为参数直接传递给服务端

WCF默认支持这么做，直接传Datatable不行。

你看一下 “服务引用设置”中你选的 类型是什么，我选的是SystemArray

字典 类型是默认第一项 SystemCollectionsGenericDictionary

又是一个把自己架在火上烤的需求啊，

如果不考虑传输因素，可以调整wcf配置，提升传递的容量，如果是对象传递可能还要调整对象层次的深度

1、sql语句的执行计划是否正常。

2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数。

3、数据库实体的碎片的整理（特别是对某些表经常进行insert和delete动作，尤其注意，索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段，对于业务比较频繁的系统，最好一个月重建一次）。 4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力（java处理批量数据不可取，尽量用c或者c++ 进行处理，效率大大提升）。

5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存。

6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能。

你最好买一本专门讲ORACLE性能优化的书，好好看看\x0d\1、调整数据库服务器的性能\x0d\Oracle数据库服务器是整个系统的核心，它的性能高低直接影响整个系统的性能，为了调整Oracle数据库服务器的性能，主要从以下几个方面考虑： \x0d\11、调整 *** 作系统以适合Oracle数据库服务器运行\x0d\Oracle数据库服务器很大程度上依赖于运行服务器的 *** 作系统，如果 *** 作系统不能提供最好性能，那么无论如何调整，Oracle数据库服务器也无法发挥其应有的性能。 \x0d\111、为Oracle数据库服务器规划系统资源 \x0d\据已有计算机可用资源, 规划分配给Oracle服务器资源原则是：尽可能使Oracle服务器使用资源最大化,特别在Client/Server中尽量让服务器上所有资源都来运行Oracle服务。 \x0d\112、调整计算机系统中的内存配置 \x0d\多数 *** 作系统都用虚存来模拟计算机上更大的内存，它实际上是硬盘上的一定的磁盘空间。当实际的内存空间不能满足应用软件的要求时， *** 作系统就将用这部分的磁盘空间对内存中的信息进行页面替换，这将引起大量的磁盘I/O *** 作，使整个服务器的性能下降。为了避免过多地使用虚存，应加大计算机的内存。 \x0d\113、为Oracle数据库服务器设置 *** 作系统进程优先级 \x0d\不要在 *** 作系统中调整Oracle进程的优先级，因为在Oracle数据库系统中，所有的后台和前台数据库服务器进程执行的是同等重要的工作，需要同等的优先级。所以在安装时，让所有的数据库服务器进程都使用缺省的优先级运行。 \x0d\12、调整内存分配\x0d\Oracle数据库服务器保留3个基本的内存高速缓存，分别对应3种不同类型的数据：库高速缓存，字典高速缓存和缓冲区高速缓存。库高速缓存和字典高速缓存一起构成共享池，共享池再加上缓冲区高速缓存便构成了系统全程区(SGA)。SGA是对数据库数据进行快速访问的一个系统全程区，若SGA本身需要频繁地进行释放、分配，则不能达到快速访问数据的目的，因此应把SGA放在主存中，不要放在虚拟内存中。内存的调整主要是指调整组成SGA的内存结构的大小来提高系统性能，由于Oracle数据库服务器的内存结构需求与应用密切相关，所以内存结构的调整应在磁盘I/O调整之前进行。 \x0d\121、库缓冲区的调整 \x0d\库缓冲区中包含私用和共享SQL和PL/SQL区，通过比较库缓冲区的命中率决定它的大小。要调整库缓冲区，必须首先了解该库缓冲区的活动情况，库缓冲区的活动统计信息保留在动态性能表v$librarycache数据字典中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\ \x0d\Select sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache; \x0d\ \x0d\Pins列给出SQL语句，PL/SQL块及被访问对象定义的总次数；Reloads列给出SQL 和PL/SQL块的隐式分析或对象定义重装载时在库程序缓冲区中发生的错误。如果sum(pins)/sum(reloads) ≈0，则库缓冲区的命中率合适；若sum(pins)/sum(reloads)>1, 则需调整初始化参数 shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。 \x0d\122、数据字典缓冲区的调整 \x0d\数据字典缓冲区包含了有关数据库的结构、用户、实体信息。数据字典的命中率，对系统性能影响极大。数据字典缓冲区的使用情况记录在动态性能表v$librarycache中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\ \x0d\Select sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache; \x0d\ \x0d\Gets列是对相应项请求次数的统计；Getmisses 列是引起缓冲区出错的数据的请求次数。对于频繁访问的数据字典缓冲区，sum(getmisses)/sum(gets)<10%～15%。若大于此百分数，则应考虑增加数据字典缓冲区的容量，即需调整初始化参数shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。 \x0d\123、缓冲区高速缓存的调整 \x0d\用户进程所存取的所有数据都是经过缓冲区高速缓存来存取，所以该部分的命中率，对性能至关重要。缓冲区高速缓存的使用情况记录在动态性能表v$sysstat中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\ \x0d\Select name,value from v$sysstat where name in ('dbblock gets','consistent gets','physical reads'); \x0d\ \x0d\dbblock gets和consistent gets的值是请求数据缓冲区中读的总次数。physical reads的值是请求数据时引起从盘中读文件的次数。从缓冲区高速缓存中读的可能性的高低称为缓冲区的命中率，计算公式： \x0d\ \x0d\Hit Ratio=1-(physical reds/(dbblock gets+consistent gets)) \x0d\ \x0d\如果Hit Ratio<60%～70%，则应增大db_block_buffers的参数值。db_block_buffers可以调整分配给缓冲区高速缓存的内存量，即db_block_buffers可设置分配缓冲区高速缓存的数据块的个数。缓冲区高速缓存的总字节数=db_block_buffers的值db_block_size的值。db_block_size 的值表示数据块大小的字节数，可查询 v$parameter 表： \x0d\ \x0d\select name,value from v$parameter where name='db_block_size'; \x0d\ \x0d\在修改了上述数据库的初始化参数以后，必须先关闭数据库，在重新启动数据库后才能使新的设置起作用。

数据库的多表大数据查询应如何优化？

1应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

2应尽量避免在 where 子句中使用!=或<> *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

3应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

4in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 beeen 就不要用 in 了：

select id from t where num beeen 1 and 3

5尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。

见如下例子：

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字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快 *** 作，引擎不得不对全表所有数据逐条 *** 作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快 *** 作。

6必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

7应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

SELECT FROM T1 WHERE F1/2=100

应改为:

SELECT FROM T1 WHERE F1=1002

SELECT FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

应改为:

SELECT FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

应改为:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())

即：任何对列的 *** 作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将 *** 作移至等号右边。

8应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

9不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

10在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

11很多时候用 exists是一个好的选择：

elect num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=anum)

SELECT SUM(T1C1)FROM T1 WHERE(

(SELECT COUNT()FROM T2 WHERE T2C2=T1C2>0)

SELECT SUM(T1C1) FROM T1WHERE EXISTS(

SELECT FROM T2 WHERE T2C2=T1C2)

两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

Java怎么把数据库的数据查询

Statement stmt = null;

ResultSet rs = null;

String query = "select 列名 from 表名 where id=11 and fname='xx' order by 列名 desc limit 1";

stmt = conncreateStatement();

rs = stmtexecuteQuery(query);

if (rsnext()) {

result = rsgetInt("列名");

}

数据库表内数据查询

楼上的 拼写错误，我来修正 ^^

select count() from 表名

如何查询大数据库数据存在

传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。

建议研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。

如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。

当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。

如何实现不同数据库的数据查询分页

有两种方法

方法1：

select 100 from tbllendlist where fldserialNo not in ( select 300100 fldserialNo from tbllendlist order by fldserialNo ) order by fldserialNo

方法2：

SELECT TOP 100 FROM tbllendlist WHERE (fldserialNo > (SELECT MAX(fldserialNo) FROM (SELECT TOP 300100 fldserialNo FROM tbllendlist ORDER BY fldserialNo) AS T)) ORDER BY fldserialNo

如何提高Oracle数据库数据查询的命中率

影响命中率的因素有四种：字典表活动、临时段活动、回滚段活动、表扫描， 应用DBA可以对这四种因素进行分析，找出数据库命中率低的症结所在。 1)字典表活动 当一个SQL语句第一次到达Oracle内核时数据库对SQL语句进行分析，包含在查询中的数据字典对象被分解，产生SQL执行路径。如果SQL语句指向一个不在SGA中的对象表或视图，Oracle执行SQL语句到数据典中查询有关对象的信息。数据块从数据字典表被读取到SGA的数据缓存中。由于每个数据字典都很小，因此，我们可缓存这些表以提高对这些表的命中率。但是由于数据字典表的数据块在SGA中占据空间，当增加全部的命中率时，它们会降低表数据块的可用空间， 所以若查询所需的时间字典信息已经在SGA缓存中，那么就没有必要递归调用。 2)临时段的活动 当用户执行一个需要排序的查询时，Oracle设法对内存中排序区内的所有行进行排序，排序区的大小由数据库的initora文件的数确定。如果排序区域不够大，数据库就会在排序 *** 作期间开辟临时段。临时段会人为地降低OLTP(online transaction processing）应用命中率,也会降低查询进行排序的性能。如果能在内存中完成全部排序 *** 作，就可以消除向临时段写数据的开销。所以应将SORT_AREA_SIZE设置得足够大，以避免对临时段的需要。这个参数的具体调整方法是:查询相关数据，以确定这个参数的调整。 select from v$sysstat where name='sorts(disk)'or name='sorts(memory); 大部分排序是在内存中进行的，但还有小部分发生在临时段， 需要调整 值，查看initora文件的 SORT_AREA_SIZE值，参数为：SORT_AREA_SIZE＝65536;将其调整到SORT_AREA_SIZE＝131072、这个值调整后，重启ORACLE数据库即可生效。 3)回滚段的活动 回滚段活动分为回滚活动和回滚段头活动。对回滚段头块的访问会降低应用的命中率， 对OLTP系统命中率的影响最大。为确认是否因为回滚段影响了命中率，可以查看监控输出报表中的“数据块相容性读一重写记录应用” 的统计值，这些统计值是用来确定用户从回滚段中访问数据的发生次数。 4)表扫描 通过大扫描读得的块在数据块缓存中不会保持很长时间， 因此表扫描会降低命中率。为了避免不必要的全表扫描，首先是根据需要建立索引，合理的索引设计要建立人对各种查询的分析和预测上，笔者会在SQL优化中详细谈及；其次是将经常用到的表放在内存中，以降低磁盘读写次数。

如何优化数据库提高数据库的效率

1 SQL优化的原则是：将一次 *** 作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

调整不良SQL通常可以从以下几点切入：

检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容

检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写

检查优化索引的使用

考虑数据库的优化器

2 避免出现SELECT FROM table 语句，要明确查出的字段。

3 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。

4 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。

5 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （）和select 1 语句。

6 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。

7 应绝对避免在order by子句中使用表达式。

8 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。

9 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。

10 <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。

11 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。

12 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。

13 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值条件)。

注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。

14 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customercustomer_id=ordercustomer_id where ordermoney>100。

15 在WHERE 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。

16 如果在语句中有not in（in） *** 作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。

17 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读 *** 作在前面完成，数据库写 *** 作在后面完成，避免交叉。

18 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。

19 用union all 代替 union，数据库执行union *** 作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。

当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。

数据更新的效率

1 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。

2 在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。

数据库物理规划的效率

为了避免I/O的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例)：

table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。

Rollback Segment的分离：Rollback Segment应该放在独立的Tablespace中。

System Tablespace的分离：System Tablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object）

Temp Tablesace的分离：建立单独的Temp Tablespace，并为每个user指定default Temp Tablespace

避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML *** 作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做DML *** 作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。

当我们遵循了以上原则后，仍然发现有I/O冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。

连接Table的分离：在实际应用中经常做连接查询的Table，可以将其分离在不同的Taclespace中，以减少I/O冲突。

使用分区：对数据量很大的Table和Index使用分区，放在不同的Tablespace中。

在实际的物理存储中，建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。

数据库的查询优化算法

给出你的查询，然后才可以对其进行优化

如何优化SQL Server数据库查询

如果你的查询比较固定，并且查询的条件区别度较高，可以建立相应的索引。

其他的一些规则，比如使用exists代替 in都可以试试

查询速度慢的原因很多，常见如下几种：

1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。

3、没有创建计算列导致查询不优化。

4、内存不足

5、网络速度慢

6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）

7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。

9、返回了不必要的行和列

10、查询语句不好，没有优化

可以通过如下方法来优化查询 :

1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要

2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升级硬件

4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段

5、提高网速;

6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 15 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 15 倍（虚拟内存大小设置的一半）。

7、增加服务器 CPU个数; 但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新 *** 作Update,Insert， Delete还不能并行处理。

8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。

9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离

10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件'分区视图'）

a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表

b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统 *** 作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE 设置自动收缩日志对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：

1、 查询语句的词法、语法检查

2、 将语句提交给DBMS的查询优化器

3、 优化器做代数优化和存取路径的优化

4、 由预编译模块生成查询规划

5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行

6、 最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。

12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) mit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。

13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。

14、SQL的注释申明对执行没有任何影响

15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类： 只进 必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取 *** 作,也是默认方式。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。选择这个并发选项OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 Select 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚 *** 作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 Select 语句中的锁提示。锁提示 只读 乐观数值 乐观行版本控制 锁定无提示 未锁定 未锁定 未锁定 更新 NOLOCK 未锁定 未锁定未锁定 未锁定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 错误 更新 更新 更新 TABLOCKX 错误 未锁定 未锁定更新其它 未锁定 未锁定 未锁定 更新 指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。

16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在; 用索引优化器优化索引

17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好

18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的

19、查询时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来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间

21、用select 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制 *** 作的行

22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "＜＞", "!=", "!＞", "!＜", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在Where字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代还可以变通写法：Where SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改为Where firstname like 'm%'（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT *** 作如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而"＜＞"等还是不能优化，用不到索引。

23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。

24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引： Select FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) Where processid IN ('男'，'女')

25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再Select。这在SQL70以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。

26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。

27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procedure这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。

28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌Insert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值存储过程就没有这些动作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善

一、选择合理的备份时机。虽然说，SQL Server数据库在联机或者活动状态，也可以进行备份。但是，一般情况下，笔者不建议这么做。因为在数据库活动的时候进行备份的话，一方面会增加备份的时间;另一方面，因为备份作业占用了一定的硬件资源，会对数据库的访问性能产生比较大的影响，特别是并发性访问。所以，在数据库备份的时候，数据库管理员应当尽量减少SQL Server中的当前活动。对于大部分企业来说，一般数据库活动的高发期在白天的八个小时。故从理论上说，除了这八个小时外，对数据库进行备份的话，可以把这个不利影系降低到最低。笔者现在的备份策略，就是在凌晨一点开始进行数据库备份。根据笔者一段时间的追踪，发现在这个时段内，基本上没有用户访问数据库。故笔者利用SQL Server的任务计划结合数据库的备份策略，定在凌层这个时间进行数据库备份。不过，为了保障数据库备份的准确性，在第二天上班后，就需要查看相关的备份日志。看看在备份的过程中有否出现异常情况。若有的话，要及时加以解决。总之，数据库备份的时机选择上，一个基本原则就是“在备份作业进行的整个过程中，尽量减少数据库的当前活动”。二、备份到多个物理设备。通常情况下，与备份到单个物理设备相比，备份到多个物理设备的速度会更快一点。为此，数据库管理员可以通过并行方式将数据复制到各个备份设备中。SQL Server服务器通过相关技术，能够充分利用多个备份设备的优势。SQL Server数据库可以同时向多个备份文件进行写 *** 作。在企业具有多个备份文件的时候，数据库可以将数据条带化的分布到用于创建备份的全部文件中。通俗说的说，就是建立多个备份文件，然后把不同的备份文件存储在不同的物理设备上。如此的话，就好像是在泄洪的时候，多开几个通道。那么，很明显可以缩短备份的时间。在另一方面，也就降低了备份作业对数据库的不利影响。从理论上说，如果备份到单个设备上需要3个小时，则备份到两个硬盘上的话，则可以缩短为一个半小时。当然，实际能够把备份时间缩短到多少，还跟硬件的读取速度、服务器的性能相关。但是可以肯定的一点就是，把备份文件存储到多个硬件设备中，实现条带化备份，是可以大幅度的缩短备份所需要的时间。在使用这种方法降低备份对数据库的不利影响，需要注意以下几个方面的内容：1、在备份时，所采用的硬件设备必须属于同种类型的媒体。现在用户备份的媒体主要有磁带或者硬盘。不过，现在基本上大家都习惯于硬盘。在进行条带化备份的时候，数据库管理员不能够在单个备份媒体集中混合使用磁带或者硬盘设备。这是在工作中要切记的一个限制条件。2、如果将某个备份文件定义为备份集成员，那么用户就必须一起使用这些文件。也就是说，数据库管理员若设置了多个备份文件，则无论是在对其进行异地备份，还是在进行还原的时候，要对所有的备份文件进行 *** 作。不然的话，很可能会丢失部分数据。这就好像一个蛋糕，数据库管理员把它切成一快一快。若要把它换一个地方存放的话，则要把切割后的每一块蛋糕都搬走。少一块的话，蛋糕就不完整了。这也是类似的道理。3、如果删除了某个备份集的成员，则备份集中其他成员所包含的数据是无效的，不能够被使用。也就是说，数据库在执行条带化备份的时候，在各个备份文件中存储的数据是没有规则的。并不是说，一个备份文件中就存储索引，另一个备份文件中存储数据信息。即时某个备份文件不小心丢失了，仍然可以利用另外的备份文件修复部分数据。这是不肯能的。这就好利用RAR等工具分割压缩文件的时候，必须所有的压缩文件齐全，才能够解压缩文件。故这就要求数据库管理员在对这些文件进行异地备份的时候，要考虑其完整性。在SQL Server数据库中，可以利用MEDIANAME参数来为整个备份媒体集指名媒体名。当使用多个文件来备份数据库的时候，数据库管理员就要使用这个选项。利用这个参数，可以把各个独立的备份文件作为媒体集的成员而相互联系起来。三、物理设备的速度决定备份所需要的时间。不同类型的物理设备，由于其本身性能的差异，对数据库备份的时间也会有不小的影响。如早起的磁带备份设备，相比较磁盘设备来说，备份就需要花费更多的时间。现在硬件设备在不断的跌价中，故数据库管理员在备份设备的选择上，可以有更多的选择余地。在力所能及的情况下，最好能够选择性能高一点的备份设备。另外，即使都是硬盘，其性能也会有所差异。故数据库管理员最好能够跟硬件管理人眼一起，商量确定一个合适的硬件设备。四、合理使用完全数据库备份。一般来说，数据库备份包括完全数据库备份、差异数据库备份等等几种方式。而对数据库进行完全备份，所需要花费的时间最长。故若数据库管理员能够合理选择完全数据库备份的时机，就可以大幅度的降低数据库备份对服务器性能的不利影响。通常来说，在下面两种情况下，可以考虑只采用数据库完全备份。一是在数据库容量比较小的时候。若数据库管理员认为备份这个小型数据库所花费的时间是可以忍受的，则就可以采用完全数据库备份策略。二是数据库的数据修改频率很低，或者数据库是只读的。此时，数据库管理员若执行完全数据库备份，将会备份相当完整的数据集。如果数据库在两次备份之间不幸出现了故障，对其进行恢复时，企业用户或许可以少受损失。在完全备份的时候，SQL Server会备份在备份过程中发生的任何活动;同行也会备份事务日志中的任何未提交事务。这主要是因为在对数据库进行恢复的时候，为了保证数据的一致性，SQL Server需要使用备份文件中所记录的部分事务日志。除了以上两种情况外，最好对数据库执行完全备份与差异备份结合的策略。如笔者企业现在的备份策略是，从星期一到星期六执行差异备份，星期天执行完全备份。因为差异备份要比完全备份所花费的时间少的多。通过这种方式，即保障了数据的安全性，同时，也可以最大限度的对数据备份的性能进行优化。总之，在数据库备份的时候，这个作业对数据库性能的不利影响肯定是存在的。数据库管理员现在可以做的，就是想法设法，把数据库备份所需要的时间尽量缩短。并且合理安排数据库备份的时间，要把数据库备份作业跟用户使用数据库的的繁忙时间错开，减少他们对于硬件资源的争夺。

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