sql語句優(yōu)化之SQL Server(詳細整理)

MS SQL Server查詢優(yōu)化方法

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，是程序設計的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應。
3、沒有創(chuàng)建計算列導致查詢不優(yōu)化。
4、內存不足
5、網絡速度慢
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設備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在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，限制結果集的數(shù)據(jù)量。注意填充因子要適當（最好是使用默認值0）。索引應該盡量小，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、提高網速;
6、擴大服務器的內存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內存。配置虛擬內存：虛擬內存大小應基于計算機上并發(fā)運行的服務進行配置。運行 Microsoft SQL Server? 2000 時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的 1.5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能，并打算運行 Microsoft 搜索服務以便執(zhí)行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 服務器配置選項配置為物理內存的 1.5 倍（虛擬內存大小設置的一半）。
7、增加服務器CPU個數(shù);但是必須明白并行處理串行處理更需要資源例如內存。使用并行還是串行程是MsSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，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)的負載情況決定最優(yōu)的并行等級，復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)庫服務器聯(lián)合體。聯(lián)合體是一組分開管理的服務器，但它們相互協(xié)作分擔系統(tǒng)的處理負荷。這種通過分區(qū)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫服務器聯(lián)合體的機制能夠擴大一組服務器，以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯(lián)合數(shù)據(jù)庫服務器。（參照SQL幫助文件'分區(qū)視圖'）

a、在實現(xiàn)分區(qū)視圖之前，必須先水平分區(qū)表
b、在創(chuàng)建成員表后，在每個成員服務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器上運行。系統(tǒng)操作如同每個成員服務器上都有一個原始表的復本一樣，但其實每個服務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. 設置自動收縮日志.對于大的數(shù)據(jù)庫不要設置數(shù)據(jù)庫自動增長，它會降低服務器的性能。 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)行結果返回給用戶其次，看一下SQL SERVER的數(shù)據(jù)存放的結構：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:回滾所有的事物。 Commit:提交當前的事物. 沒有必要在動態(tài)SQL里寫事物，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)，浪費了服務器的I/O資源，加重了網絡的負擔降低性能。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,后果嚴重。

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，它占用大量的資源。如果需要row-by-row地執(zhí)行，盡量采用非光標技術,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。游標可以按照它所支持的提取選項進行分類： 只進 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,也是默認方式。可滾動性 可以在游標中任何地方隨機提取任意行。游標的技術在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

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

OPTIMISTIC WITH valueS:樂觀并發(fā)控制是事務控制理論的一個標準部分。樂觀并發(fā)控制用于這樣的情形，即在打開游標及更新行的間隔中，只有很小的機會讓第二個用戶更新某一行。當某個游標以此選項打開時，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，則此行的當前值會與最后一次提取此行時獲取的值進行比較。如果任何值發(fā)生改變，則服務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，服務器就執(zhí)行修改。 選擇這個并發(fā)選項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識符，服務器可用它來確定該行在讀入游標后是否有所更改。
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前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 個表具有 timestamp 列，則時間戳會被記到行級。服務器就可以比較某行的當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。服務器不必比較所有列的值，只需比較 timestamp 列即可。如果應用程序對沒有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的樂觀并發(fā)，則游標默認為基于數(shù)值的樂觀并發(fā)控制。
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)庫的行讀入游標結果集時，應用程序將試圖鎖定數(shù)據(jù)庫行。在使用服務器游標時，將行讀入游標時會在其上放置一個更新鎖。如果在事務內打開游標，則該事務更新鎖將一直保持到事務被提交或回滾；當提取下一行時，將除去游標鎖。如果在事務外打開游標，則提取下一行時，鎖就被丟棄。因此，每當用戶需要完全的悲觀并發(fā)控制時，游標都應在事務內打開。更新鎖將阻止任何其它任務獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其它任務更新該行。
然而，更新鎖并不阻止共享鎖，所以它不會阻止其它任務讀取行，除非第二個任務也在要求帶更新鎖的讀取。滾動鎖根據(jù)在游標定義的 SELECT 語句中指定的鎖提示，這些游標并發(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關閉，以先發(fā)生者為準。下次提取時，服務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。滾動鎖獨立于事務鎖，并可以保持到一個提交或回滾操作之后。如果提交時關閉游標的選項為關，則 COMMIT 語句并不關閉任何打開的游標，而且滾動鎖被保留到提交之后，以維護對所提取數(shù)據(jù)的隔離。所獲取滾動鎖的類型取決于游標并發(fā)選項和游標 SELECT 語句中的鎖提示。
鎖提示 只讀 樂觀數(shù)值 樂觀行版本控制 鎖定無提示 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 NOLOCK 未鎖定 未鎖定 未鎖定 未鎖定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 錯誤 更新 更新 更新 TABLOCKX 錯誤 未鎖定 未鎖定 更新其它 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 *指定 NOLOCK 提示將使指定了該提示的表在游標內是只讀的。

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。當評估查詢消耗的資源超出限制時，服務器自動取消查詢,在查詢之前就扼殺掉。 SET LOCKTIME設置鎖的時間
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、將需要查詢的結果預先計算好放在表中，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.這樣不僅維護工作小，編寫程序質量高，并且執(zhí)行的速度快。

28、如果要插入大的二進制值到Image列，使用存儲過程，千萬不要用內嵌INsert來插入(不知JAVA是否)。因為這樣應用程序首先將二進制值轉換成字符串（尺寸是它的兩倍），服務器受到字符后又將他轉換成二進制值.存儲過程就沒有這些動作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前臺調用這個存儲過程傳入二進制參數(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、在必要是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物例如產生報表時，浪費資源。只有在必要使用事物時使用它。

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,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：它是存放在服務器上的被優(yōu)化好了的已經產生了查詢規(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。 SELECT top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation, convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748','JCNAD00338345','JCNAD00333138','JCNAD00303570', 'JCNAD00303569','JCNAD00303568','JCNAD00306698','JCNAD00231935','JCNAD00231933','JCNAD00254567', 'JCNAD00254585','JCNAD00254608','JCNAD00254607','JCNAD00258524','JCNAD00332133','JCNAD00268618', 'JCNAD00279196','JCNAD00268613') order by postdate desc

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)。所以千萬不要在事物內使用它！?。∵@樣的話如果是經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 個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，盡量用結果集和Table類性的變量來代替它,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：

a、計算字段的表達是確定的
b、不能用在TEXT,Ntext，Image數(shù)據(jù)類型
c、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器上，減少網絡的開銷，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，速度當然快。反復執(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對復雜的數(shù)學計算不支持，所以不得不將這個工作放在其他的層上而增加網絡的開銷。SQL2000支持UDFs,現(xiàn)在支持復雜的數(shù)學計算，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)象光標一樣執(zhí)行的消耗大量的資源，如果返回大的結果采用存儲過程

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

43、SELECT COUNT(*)的效率教低，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、當服務器的內存夠多時，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，嚴重的損害服務器的性能。

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，這可能就會導致一個死鎖。如果鎖定順序沒有被預先詳細的設計好，死鎖很難被發(fā)現(xiàn)

46、通過SQL Server Performance Monitor監(jiān)視相應硬件的負載 Memory: Page Faults / sec計數(shù)器如果該值偶爾走高，表明當時有線程競爭內存。如果持續(xù)很高，則內存可能是瓶頸。 Process:

1、% DPC Time 指在范例間隔期間處理器用在緩延程序調用(DPC)接收和提供服務的百分比。(DPC 正在運行的為比標準間隔優(yōu)先權低的間隔)。 由于 DPC 是以特權模式執(zhí)行的，DPC 時間的百分比為特權時間 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模式的百分比。(特權模式是為操作系統(tǒng)組件和操縱硬件驅動程序而設計的一種處理模式。它允許直接訪問硬件和所有內存。另一種模式為用戶模式，它是一種為應用程序、環(huán)境分系統(tǒng)和整數(shù)分系統(tǒng)設計的一種有限處理模式。操作系統(tǒng)將應用程序線程轉換成特權模式以訪問操作系統(tǒng)服務)。 特權時間的 % 包括為間斷和 DPC 提供服務的時間。特權時間比率高可能是由于失敗設備產生的大數(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%，應考慮增加內存。 注意該參數(shù)值是從SQL Server啟動后，就一直累加記數(shù)，所以運行經過一段時間后，該值將不能反映系統(tǒng)當前值。
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)化器對其進行優(yōu)化為Convert(float,3000)，因為3000是個整數(shù)，我們應在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進行轉化。同樣字符和整型數(shù)據(jù)的轉換。

======================================================================================================

我們要做到不但會寫SQL,還要做到寫出性能優(yōu)良的SQL,以下為筆者學習、摘錄、并匯總部分資料與大家分享！
（1） 選擇最有效率的表名順序(只在基于規(guī)則的優(yōu)化器中有效)：
ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，F(xiàn)ROM子句中寫在最后的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表.
（2） WHERE子句中的連接順序．：
ORACLE采用自下而上的順序解析WHERE子句,根據(jù)這個原理,表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數(shù)量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾.
（3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：
ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數(shù)據(jù)字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間
（4） 減少訪問數(shù)據(jù)庫的次數(shù)：
ORACLE在內部執(zhí)行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變量 , 讀數(shù)據(jù)塊等；
（5） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數(shù), 可以增加每次數(shù)據(jù)庫訪問的檢索數(shù)據(jù)量 ,建議值為200
（6） 使用DECODE函數(shù)來減少處理時間：
使用DECODE函數(shù)可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表.
（7） 整合簡單,無關聯(lián)的數(shù)據(jù)庫訪問：
如果你有幾個簡單的數(shù)據(jù)庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系)
（8） 刪除重復記錄：
最高效的刪除重復記錄方法 ( 因為使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9） 用TRUNCATE替代DELETE：
當刪除表中的記錄時,在通常情況下, 回滾段(rollback segments ) 用來存放可以被恢復的信息. 如果你沒有COMMIT事務,ORACLE會將數(shù)據(jù)恢復到刪除之前的狀態(tài)(準確地說是恢復到執(zhí)行刪除命令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 回滾段不再存放任何可被恢復的信息.當命令運行后,數(shù)據(jù)不能被恢復.因此很少的資源被調用,執(zhí)行時間也會很短. (譯者按: TRUNCATE只在刪除全表適用,TRUNCATE是DDL不是DML)
（10） 盡量多使用COMMIT：
只要有可能,在程序中盡量多使用COMMIT, 這樣程序的性能得到提高,需求也會因為COMMIT所釋放的資源而減少:
COMMIT所釋放的資源:
a. 回滾段上用于恢復數(shù)據(jù)的信息.
b. 被程序語句獲得的鎖
c. redo log buffer 中的空間
d. ORACLE為管理上述3種資源中的內部花費
（11） 用Where子句替換HAVING子句：
避免使用HAVING子句, HAVING 只會在檢索出所有記錄之后才對結果集進行過濾. 這個處理需要排序,總計等操作. 如果能通過WHERE子句限制記錄的數(shù)目,那就能減少這方面的開銷. (非oracle中)on、where、having這三個都可以加條件的子句中，on是最先執(zhí)行，where次之，having最后，因為on是先把不符合條件的記錄過濾后才進行統(tǒng)計，它就可以減少中間運算要處理的數(shù)據(jù)，按理說應該速度是最快的，where也應該比having快點的，因為它過濾數(shù)據(jù)后才進行sum，在兩個表聯(lián)接時才用on的，所以在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。在這單表查詢統(tǒng)計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算字段，那它們的結果是一樣的，只是where可以使用rushmore技術，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到計算的字段，就表示在沒計算之前，這個字段的值是不確定的，根據(jù)上篇寫的工作流程，where的作用時間是在計算之前就完成的，而having就是在計算后才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結果會不同。在多表聯(lián)接查詢時，on比where更早起作用。系統(tǒng)首先根據(jù)各個表之間的聯(lián)接條件，把多個表合成一個臨時表后，再由where進行過濾，然后再計算，計算完后再由having進行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個條件應該在什么時候起作用，然后再決定放在那里
（12） 減少對表的查詢：
在含有子查詢的SQL語句中,要特別注意減少對表的查詢.例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（13） 通過內部函數(shù)提高SQL效率.：
復雜的SQL往往犧牲了執(zhí)行效率. 能夠掌握上面的運用函數(shù)解決問題的方法在實際工作中是非常有意義的
（14） 使用表的別名(Alias)：
當在SQL語句中連接多個表時, 請使用表的別名并把別名前綴于每個Column上.這樣一來,就可以減少解析的時間并減少那些由Column歧義引起的語法錯誤.
（15） 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：
在許多基于基礎表的查詢中,為了滿足一個條件,往往需要對另一個表進行聯(lián)接.在這種情況下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常將提高查詢的效率. 在子查詢中,NOT IN子句將執(zhí)行一個內部的排序和合并. 無論在哪種情況下,NOT IN都是最低效的 (因為它對子查詢中的表執(zhí)行了一個全表遍歷). 為了避免使用NOT IN ,我們可以把它改寫成外連接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
例子：
（高效）SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')
(低效)SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')
（16） 識別'低效執(zhí)行'的SQL語句：
雖然目前各種關于SQL優(yōu)化的圖形化工具層出不窮,但是寫出自己的SQL工具來解決問題始終是一個最好的方法：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS>0
AND BUFFER_GETS > 0
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS 0.8
ORDER BY 4 DESC;

（17） 用索引提高效率：
索引是表的一個概念部分,用來提高檢索數(shù)據(jù)的效率，ORACLE使用了一個復雜的自平衡B-tree結構. 通常,通過索引查詢數(shù)據(jù)比全表掃描要快. 當ORACLE找出執(zhí)行查詢和Update語句的最佳路徑時, ORACLE優(yōu)化器將使用索引. 同樣在聯(lián)結多個表時使用索引也可以提高效率. 另一個使用索引的好處是,它提供了主鍵(primary key)的唯一性驗證.。那些LONG或LONG RAW數(shù)據(jù)類型, 你可以索引幾乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特別有效. 當然,你也會發(fā)現(xiàn), 在掃描小表時,使用索引同樣能提高效率. 雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們也必須注意到它的代價. 索引需要空間來存儲,也需要定期維護, 每當有記錄在表中增減或索引列被修改時, 索引本身也會被修改. 這意味著每條記錄的INSERT , DELETE , UPDATE將為此多付出4 , 5 次的磁盤I/O . 因為索引需要額外的存儲空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢.。定期的重構索引是有必要的.：
ALTER INDEX INDEXNAME> REBUILD TABLESPACENAME>
18） 用EXISTS替換DISTINCT：
當提交一個包含一對多表信息(比如部門表和雇員表)的查詢時,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考慮用EXIST替換, EXISTS 使查詢更為迅速,因為RDBMS核心模塊將在子查詢的條件一旦滿足后,立刻返回結果. 例子：
(低效):
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效):
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X'
FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
（19） sql語句用大寫的；因為oracle總是先解析sql語句，把小寫的字母轉換成大寫的再執(zhí)行
（20） 在java代碼中盡量少用連接符“＋”連接字符串！
（21） 避免在索引列上使用NOT 通常，　
我們要避免在索引列上使用NOT, NOT會產生在和在索引列上使用函數(shù)相同的影響. 當ORACLE”遇到”NOT,他就會停止使用索引轉而執(zhí)行全表掃描.
（22） 避免在索引列上使用計算．
WHERE子句中，如果索引列是函數(shù)的一部分．優(yōu)化器將不使用索引而使用全表掃描．
舉例:
低效：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
高效:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
（23） 用>=替代>
高效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4
低效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
兩者的區(qū)別在于, 前者DBMS將直接跳到第一個DEPT等于4的記錄而后者將首先定位到DEPTNO=3的記錄并且向前掃描到第一個DEPT大于3的記錄.
（24） 用UNION替換OR (適用于索引列)
通常情況下, 用UNION替換WHERE子句中的OR將會起到較好的效果. 對索引列使用OR將造成全表掃描. 注意, 以上規(guī)則只針對多個索引列有效. 如果有column沒有被索引, 查詢效率可能會因為你沒有選擇OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.
高效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
UNION
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
如果你堅持要用OR, 那就需要返回記錄最少的索引列寫在最前面.
（25） 用IN來替換OR
這是一條簡單易記的規(guī)則，但是實際的執(zhí)行效果還須檢驗，在ORACLE8i下，兩者的執(zhí)行路徑似乎是相同的．　
低效:
SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30
高效
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
（26） 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避免在索引中使用任何可以為空的列，ORACLE將無法使用該索引．對于單列索引，如果列包含空值，索引中將不存在此記錄. 對于復合索引，如果每個列都為空，索引中同樣不存在此記錄.　如果至少有一個列不為空，則記錄存在于索引中．舉例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一條記錄的A,B值為(123,null) , ORACLE將不接受下一條具有相同A,B值（123,null）的記錄(插入). 然而如果所有的索引列都為空，ORACLE將認為整個鍵值為空而空不等于空. 因此你可以插入1000 條具有相同鍵值的記錄,當然它們都是空! 因為空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中對索引列進行空值比較將使ORACLE停用該索引.
低效: (索引失效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
高效: (索引有效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;
（27） 總是使用索引的第一個列：
如果索引是建立在多個列上, 只有在它的第一個列(leading column)被where子句引用時,優(yōu)化器才會選擇使用該索引. 這也是一條簡單而重要的規(guī)則，當僅引用索引的第二個列時,優(yōu)化器使用了全表掃描而忽略了索引
28） 用UNION-ALL 替換UNION ( 如果有可能的話)：
當SQL 語句需要UNION兩個查詢結果集合時,這兩個結果集合會以UNION-ALL的方式被合并, 然后在輸出最終結果前進行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 這樣排序就不是必要了. 效率就會因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 將重復輸出兩個結果集合中相同記錄. 因此各位還是要從業(yè)務需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 將對結果集合排序,這個操作會使用到SORT_AREA_SIZE這塊內存. 對于這塊內存的優(yōu)化也是相當重要的. 下面的SQL可以用來查詢排序的消耗量
低效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
高效:
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
（29） 用WHERE替代ORDER BY：
ORDER BY 子句只在兩種嚴格的條件下使用索引.
ORDER BY中所有的列必須包含在相同的索引中并保持在索引中的排列順序.
ORDER BY中所有的列必須定義為非空.
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.
例如:
表DEPT包含以下列:
DEPT_CODE PK NOT NULL
DEPT_DESC NOT NULL
DEPT_TYPE NULL
低效: (索引不被使用)
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE
高效: (使用索引)
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0
（30） 避免改變索引列的類型.:
當比較不同數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)時, ORACLE自動對列進行簡單的類型轉換.
假設 EMPNO是一個數(shù)值類型的索引列.
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123'
實際上,經過ORACLE類型轉換, 語句轉化為:
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123')
幸運的是,類型轉換沒有發(fā)生在索引列上,索引的用途沒有被改變.
現(xiàn)在,假設EMP_TYPE是一個字符類型的索引列.
SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123
這個語句被ORACLE轉換為:
SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123
因為內部發(fā)生的類型轉換, 這個索引將不會被用到! 為了避免ORACLE對你的SQL進行隱式的類型轉換, 最好把類型轉換用顯式表現(xiàn)出來. 注意當字符和數(shù)值比較時, ORACLE會優(yōu)先轉換數(shù)值類型到字符類型
（31） 需要當心的WHERE子句:
某些SELECT 語句中的WHERE子句不使用索引. 這里有一些例子.
在下面的例子里, (1)‘!=' 將不使用索引. 記住, 索引只能告訴你什么存在于表中, 而不能告訴你什么不存在于表中. (2) ‘||'是字符連接函數(shù). 就象其他函數(shù)那樣, 停用了索引. (3) ‘+'是數(shù)學函數(shù). 就象其他數(shù)學函數(shù)那樣, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比較,這將會啟用全表掃描.
（32） a. 如果檢索數(shù)據(jù)量超過30%的表中記錄數(shù).使用索引將沒有顯著的效率提高.
b. 在特定情況下, 使用索引也許會比全表掃描慢, 但這是同一個數(shù)量級上的區(qū)別. 而通常情況下,使用索引比全表掃描要塊幾倍乃至幾千倍!
（33） 避免使用耗費資源的操作:
帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啟動SQL引擎
執(zhí)行耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執(zhí)行兩次排序. 通常, 帶有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL語句都可以用其他方式重寫. 如果你的數(shù)據(jù)庫的SORT_AREA_SIZE調配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考慮的, 畢竟它們的可讀性很強
（34） 優(yōu)化GROUP BY:
提高GROUP BY 語句的效率, 可以通過將不需要的記錄在GROUP BY 之前過濾掉.下面兩個查詢返回相同結果但第二個明顯就快了許多.
低效:

SELECT JOB , AVG(SAL) 
FROM EMP 
GROUP by JOB 
HAVING JOB = ‘PRESIDENT' 
OR JOB = ‘MANAGER' 

高效:

SELECT JOB , AVG(SAL) 
FROM EMP 
WHERE JOB = ‘PRESIDENT' 
OR JOB = ‘MANAGER' 
GROUP by JOB

優(yōu)化SQL查詢：如何寫出高性能SQL語句

1、 首先要搞明白什么叫執(zhí)行計劃？

執(zhí)行計劃是數(shù)據(jù)庫根據(jù)SQL語句和相關表的統(tǒng)計信息作出的一個查詢方案，這個方案是由查詢優(yōu)化器自動分析產生的，比如一條SQL語句如果用來從一個 10萬條記錄的表中查1條記錄，那查詢優(yōu)化器會選擇“索引查找”方式，如果該表進行了歸檔，當前只剩下5000條記錄了，那查詢優(yōu)化器就會改變方案，采用 “全表掃描”方式。

可見，執(zhí)行計劃并不是固定的，它是“個性化的”。產生一個正確的“執(zhí)行計劃”有兩點很重要：

(1) SQL語句是否清晰地告訴查詢優(yōu)化器它想干什么？
(2) 查詢優(yōu)化器得到的數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計信息是否是最新的、正確的？

2、 統(tǒng)一SQL語句的寫法

對于以下兩句SQL語句，程序員認為是相同的，數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化器認為是不同的。

其實就是大小寫不同，查詢分析器就認為是兩句不同的SQL語句，必須進行兩次解析。生成2個執(zhí)行計劃。所以作為程序員，應該保證相同的查詢語句在任何地方都一致，多一個空格都不行！

3、 不要把SQL語句寫得太復雜

我經?？吹?，從數(shù)據(jù)庫中捕捉到的一條SQL語句打印出來有2張A4紙這么長。一般來說這么復雜的語句通常都是有問題的。我拿著這2頁長的SQL語句去請教原作者，結果他說時間太長，他一時也看不懂了。可想而知，連原作者都有可能看糊涂的SQL語句，數(shù)據(jù)庫也一樣會看糊涂。

一般，將一個Select語句的結果作為子集，然后從該子集中再進行查詢，這種一層嵌套語句還是比較常見的，但是根據(jù)經驗，超過3層嵌套，查詢優(yōu)化器就很容易給出錯誤的執(zhí)行計劃。因為它被繞暈了。像這種類似人工智能的東西，終究比人的分辨力要差些，如果人都看暈了，我可以保證數(shù)據(jù)庫也會暈的。

另外，執(zhí)行計劃是可以被重用的，越簡單的SQL語句被重用的可能性越高。而復雜的SQL語句只要有一個字符發(fā)生變化就必須重新解析，然后再把這一大堆垃圾塞在內存里?？上攵?，數(shù)據(jù)庫的效率會何等低下。

4、 使用“臨時表”暫存中間結果

簡化SQL語句的重要方法就是采用臨時表暫存中間結果，但是，臨時表的好處遠遠不止這些，將臨時結果暫存在臨時表，后面的查詢就在tempdb中了，這可以避免程序中多次掃描主表，也大大減少了程序執(zhí)行中“共享鎖”阻塞“更新鎖”，減少了阻塞，提高了并發(fā)性能。

5、 OLTP系統(tǒng)SQL語句必須采用綁定變量

以上兩句語句，查詢優(yōu)化器認為是不同的SQL語句，需要解析兩次。如果采用綁定變量

select * from orderheader where changetime > @chgtime @chgtime變量可以傳入任何值，這樣大量的類似查詢可以重用該執(zhí)行計劃了，這可以大大降低數(shù)據(jù)庫解析SQL語句的負擔。一次解析，多次重用，是提高數(shù)據(jù)庫效率的原則。

6、 綁定變量窺測

事物都存在兩面性，綁定變量對大多數(shù)OLTP處理是適用的，但是也有例外。比如在where條件中的字段是“傾斜字段”的時候。

“傾斜字段”指該列中的絕大多數(shù)的值都是相同的，比如一張人口調查表，其中“民族”這列，90%以上都是漢族。那么如果一個SQL語句要查詢30歲的漢族人口有多少，那“民族”這列必然要被放在where條件中。這個時候如果采用綁定變量@nation會存在很大問題。

試想如果@nation傳入的第一個值是“漢族”，那整個執(zhí)行計劃必然會選擇表掃描。然后，第二個值傳入的是“布依族”，按理說“布依族”占的比例可能只有萬分之一，應該采用索引查找。但是，由于重用了第一次解析的“漢族”的那個執(zhí)行計劃，那么第二次也將采用表掃描方式。這個問題就是著名的“綁定變量窺測”，建議對于“傾斜字段”不要采用綁定變量。

7、 只在必要的情況下才使用begin tran

SQL Server中一句SQL語句默認就是一個事務，在該語句執(zhí)行完成后也是默認commit的。其實，這就是begin tran的一個最小化的形式，好比在每句語句開頭隱含了一個begin tran，結束時隱含了一個commit。

有些情況下，我們需要顯式聲明begin tran，比如做“插、刪、改”操作需要同時修改幾個表，要求要么幾個表都修改成功，要么都不成功。begin tran 可以起到這樣的作用，它可以把若干SQL語句套在一起執(zhí)行，最后再一起commit。好處是保證了數(shù)據(jù)的一致性，但任何事情都不是完美無缺的。Begin tran付出的代價是在提交之前，所有SQL語句鎖住的資源都不能釋放，直到commit掉。

可見，如果Begin tran套住的SQL語句太多，那數(shù)據(jù)庫的性能就糟糕了。在該大事務提交之前，必然會阻塞別的語句，造成block很多。

Begin tran使用的原則是，在保證數(shù)據(jù)一致性的前提下，begin tran 套住的SQL語句越少越好！有些情況下可以采用觸發(fā)器同步數(shù)據(jù)，不一定要用begin tran。

8、 一些SQL查詢語句應加上nolock

在SQL語句中加nolock是提高SQL Server并發(fā)性能的重要手段，在oracle中并不需要這樣做，因為oracle的結構更為合理，有undo表空間保存“數(shù)據(jù)前影”，該數(shù)據(jù)如果在修改中還未commit，那么你讀到的是它修改之前的副本，該副本放在undo表空間中。這樣，oracle的讀、寫可以做到互不影響，這也是oracle 廣受稱贊的地方。SQL Server 的讀、寫是會相互阻塞的，為了提高并發(fā)性能，對于一些查詢，可以加上nolock，這樣讀的時候可以允許寫，但缺點是可能讀到未提交的臟數(shù)據(jù)。使用 nolock有3條原則。

(1)查詢的結果用于“插、刪、改”的不能加nolock ！
(2)查詢的表屬于頻繁發(fā)生頁分裂的，慎用nolock ！
(3)使用臨時表一樣可以保存“數(shù)據(jù)前影”，起到類似oracle的undo表空間的功能，

能采用臨時表提高并發(fā)性能的，不要用nolock 。

9、 聚集索引沒有建在表的順序字段上，該表容易發(fā)生頁分裂

比如訂單表，有訂單編號orderid，也有客戶編號contactid，那么聚集索引應該加在哪個字段上呢？對于該表，訂單編號是順序添加的，如果在orderid上加聚集索引，新增的行都是添加在末尾，這樣不容易經常產生頁分裂。然而，由于大多數(shù)查詢都是根據(jù)客戶編號來查的，因此，將聚集索引加在contactid上才有意義。而contactid對于訂單表而言，并非順序字段。

比如“張三”的“contactid”是001，那么“張三”的訂單信息必須都放在這張表的第一個數(shù)據(jù)頁上，如果今天“張三”新下了一個訂單，那該訂單信息不能放在表的最后一頁，而是第一頁！如果第一頁放滿了呢？很抱歉，該表所有數(shù)據(jù)都要往后移動為這條記錄騰地方。

SQL Server的索引和Oracle的索引是不同的，SQL Server的聚集索引實際上是對表按照聚集索引字段的順序進行了排序，相當于oracle的索引組織表。SQL Server的聚集索引就是表本身的一種組織形式，所以它的效率是非常高的。也正因為此，插入一條記錄，它的位置不是隨便放的，而是要按照順序放在該放的數(shù)據(jù)頁，如果那個數(shù)據(jù)頁沒有空間了，就引起了頁分裂。所以很顯然，聚集索引沒有建在表的順序字段上，該表容易發(fā)生頁分裂。

曾經碰到過一個情況，一位哥們的某張表重建索引后，插入的效率大幅下降了。估計情況大概是這樣的。該表的聚集索引可能沒有建在表的順序字段上，該表經常被歸檔，所以該表的數(shù)據(jù)是以一種稀疏狀態(tài)存在的。比如張三下過20張訂單，而最近3個月的訂單只有5張，歸檔策略是保留3個月數(shù)據(jù)，那么張三過去的 15張訂單已經被歸檔，留下15個空位，可以在insert發(fā)生時重新被利用。在這種情況下由于有空位可以利用，就不會發(fā)生頁分裂。但是查詢性能會比較低，因為查詢時必須掃描那些沒有數(shù)據(jù)的空位。

重建聚集索引后情況改變了，因為重建聚集索引就是把表中的數(shù)據(jù)重新排列一遍，原來的空位沒有了，而頁的填充率又很高，插入數(shù)據(jù)經常要發(fā)生頁分裂，所以性能大幅下降。

對于聚集索引沒有建在順序字段上的表，是否要給與比較低的頁填充率？是否要避免重建聚集索引？是一個值得考慮的問題！

10、加nolock后查詢經常發(fā)生頁分裂的表，容易產生跳讀或重復讀

加nolock后可以在“插、刪、改”的同時進行查詢，但是由于同時發(fā)生“插、刪、改”，在某些情況下，一旦該數(shù)據(jù)頁滿了，那么頁分裂不可避免，而此時nolock的查詢正在發(fā)生，比如在第100頁已經讀過的記錄，可能會因為頁分裂而分到第101頁，這有可能使得nolock查詢在讀101頁時重復讀到該條數(shù)據(jù)，產生“重復讀”。同理，如果在100頁上的數(shù)據(jù)還沒被讀到就分到99頁去了，那nolock查詢有可能會漏過該記錄，產生“跳讀”。

上面提到的哥們，在加了nolock后一些操作出現(xiàn)報錯，估計有可能因為nolock查詢產生了重復讀，2條相同的記錄去插入別的表，當然會發(fā)生主鍵沖突。

11、使用like進行模糊查詢時應注意

有的時候會需要進行一些模糊查詢比如
select * from contact where username like ‘%yue%'

關鍵詞%yue%，由于yue前面用到了“%”，因此該查詢必然走全表掃描，除非必要，否則不要在關鍵詞前加%，

12、數(shù)據(jù)類型的隱式轉換對查詢效率的影響

sql server2000的數(shù)據(jù)庫，我們的程序在提交sql語句的時候，沒有使用強類型提交這個字段的值，由sql server 2000自動轉換數(shù)據(jù)類型，會導致傳入的參數(shù)與主鍵字段類型不一致，這個時候sql server 2000可能就會使用全表掃描。Sql2005上沒有發(fā)現(xiàn)這種問題，但是還是應該注意一下。

13、SQL Server 表連接的三種方式

(1) Merge Join
(2) Nested Loop Join
(3) Hash Join

SQL Server 2000只有一種join方式——Nested Loop Join，如果A結果集較小，那就默認作為外表，A中每條記錄都要去B中掃描一遍，實際掃過的行數(shù)相當于A結果集行數(shù)x B結果集行數(shù)。所以如果兩個結果集都很大，那Join的結果很糟糕。

SQL Server 2005新增了Merge Join，如果A表和B表的連接字段正好是聚集索引所在字段，那么表的順序已經排好，只要兩邊拼上去就行了，這種join的開銷相當于A表的結果集行數(shù)加上B表的結果集行數(shù)，一個是加，一個是乘，可見merge join 的效果要比Nested Loop Join好多了。

如果連接的字段上沒有索引，那SQL2000的效率是相當?shù)偷?，而SQL2005提供了Hash join，相當于臨時給A，B表的結果集加上索引，因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高，我認為，這是一個重要的原因。

總結一下，在表連接時要注意以下幾點：

(1) 連接字段盡量選擇聚集索引所在的字段
(2) 仔細考慮where條件，盡量減小A、B表的結果集
(3) 如果很多join的連接字段都缺少索引，而你還在用SQL Server 2000，趕緊升級吧。