数据库及SQL代码优化方案

1.1、数据库及SQL代码优化方案

（1）每周检查统计信息是否及时更新。

（2）每周检查各索引是否有效。

（3）每周检查分区是否正确。

（4）每周检查执行计划是否正确。

（5）每天检查RAC和ASM是否正常运行。

（6）每天检查相关日志是否正常备份。

（7）每天检查相关文件系统和表空间的占用率是否在国家税务总局规定的阀值以下。

（8）在每月申报高峰等业务繁忙期采样并找出消耗I/O资源和CPU资源较多的SQL语句。

（9）分析上述SQL语句，与软件服务商充分沟通后，提出优化建议。

（10）在每月申报高峰期每隔15分钟检查一次数据库连接数，发现异常及时处理。

1.1.1、系统数据库索引、表分区和对象优化方案

数据库对象的优化主要包括：表、索引和sequence等对象，通过优化对象参数、调整对象属性（例如分区表、分区索引、反转索引等等）等方法来实现对数据库对象的优化改造。

1.1.1.1表和索引并行参数优化

数据库的表和索引的并行参数值的设置对相关的sql语句的执行计划会造成影响，表和索引的degree值大于1，执行计划就偏向于使用全表和全索引扫描，另外如果并行参数值过大，短时间内也会对主机和数据库的资源造成很大的压力，因此在oltp的数据库下建议将表和索引的degree值设为1。

1.1.1.2热点大表的分区改造

对访问量很大、表的记录数很多、存在热块争用的表，可以考虑对表和索引进行适当的分区改造，分散访问压力，提高数据访问的性能。

对以下表的记录数超过1000万并且记录数持续增长的大表，建议进行分区

改造（地区+时间）：

1.1.1.3分区索引的清理

对最近30天数据库分区索引访问情况进行统计，对访问次数为0的分区索引和应用部门进行确认，若确认为多余的索引，建议进行删除清理。

1.1.1.4Sequence序列优化

加大sequence 的 cache，并使用noorder选项。在RAC中经常会遇到SQ 锁等待，这是因为在RAC环境下，sequence也成为全局性的了，不同节点要生成序列号，就会产生对sequence资源的争用。而目前大多数系统中，sequence 大多数被作为主键发生器来使用，使用的频率十分高，在RAC环境中，需要设置较大的 sequence cache，否则会造成较为严重的争用，从而影响业务。

1.1.2、SQL硬解析优化方案

1.1.

2.1相关知识点介绍

1.1.

2.1.1Oracle的硬解析和软解析

Oracle对sql的处理过程：当发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程：

1、语法检查(syntax check)

检查此sql的拼写是否语法。

2、语义检查(semantic check)

诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。

3、对sql语句进行解析(prase)

利用内部算法对sql进行解析，生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。

4、执行sql，返回结果(execute and return)

其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。

Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache

里查找是否存在该hash值：

●假设存在，则将此sql与cache中的进行比较；

●假设"相同"，就将利用已有的解析树与执行计划，而省略了优化

器的相关工作。

这也就是软解析的过程

如果上面的2个假设中任有一个不成立，那么优化器都将进行创建解析树、生成执行计划的动作。这个过程就叫硬解析。

1.1.

2.1.2Oracle硬解析的危害

硬解析即整个SQL语句的执行需要完完全全的解析，生成执行计划。而硬解析，生成执行计划需要耗用CPU资源，以及SGA（shared pool）资源。在此不得不提的是对库缓存中latch的使用。latch是锁的细化，可以理解为是一种轻量级的串行化设备。当进程申请到latch后，则这些latch用于保护共享内存的数在同一时刻不能被两个以上的进程修改。在硬解析时，需要申请latch的使用，而latch的数量在有限的情况下就会出现争用等待的情况。大量的latch的使用由此造成需要使用latch的进程排队越频繁，性能则逾低下。

因此创建解析树、生成执行计划对于sql的执行来说是开销昂贵的动作，所以，应当极力避免硬解析，尽量使用软解析。

1.1.

2.1.3使用绑定变量避免硬解析

绑定变量的本质就是本来需要做Oracle硬解析SQL变成软解析，以减少ORACLE 花费在SQL解析上的时间和资源。

假如有两条SQL:

Select salary from user where name=’A’;

Select salary from user where name=’B’;

如果没有用绑定变量，那么这2条SQL会被硬解析2次，因为他们的谓词部分不一样，oracle认为这是两条不同的SQL语句。如果我们用了绑定变量，如： Select salary from user where name=:X;

这时，之前的2条SQL就变成了一条SQL，Oracle只需要对每一条SQL

做一次硬解析，之后类似的SQL 都使用这条SQL产生的执行计划，这样就可以

大大降低数据库花费在SQL解析上的资源开销。这种效果当SQL执行的越多，就越明显。

简单的说，绑定变量就是拿一个变量来代替谓词常量，让Oracle每次对用户发来的SQL做hash 运算时，运算出的结果都是同样的Hash值，于是将所有

的用户发来的类似的SQL看作是同一条SQL语句。

1.1.

2.1.4应用代码的绑定变量改造方法

a、动态绑定变量

set serverout on;

set timing on;

declare

l_sql varchar2(2000);

l_count number;

l_param1 varchar2(100);

l_param2 varchar2(100);

begin

l_param1:='a';

l_param2:='b';

l_sql:='select count(*) into :x from table1 where col_1=:y and col_2=:z ';

Execute Immediate l_sql into l_count using l_param1,l_param2;

dbms_output.put_line(l_count);

end;

/

1.1.3、TOP SQL优化方案

对核心系统数据库业务高峰期进行AWR报告的多次采样分析，对AWR报告中大量消耗系统资源的低效率SQL语句，建议进行集中的、多批次的优化改造。

1.1.3.1SQL性能优化相关知识点介绍

访问表的方式

ORACLE 采用两种访问表中记录的方式：

a. 全表扫描

全表扫描就是顺序地访问表中每条记录. ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描。

b. 通过ROWID访问表

你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, ROWID

包含了表中记录的物理位置信息。ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因

此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高。

1、全表扫描相关的知识

1）什么叫全表扫描（TABLE FULL SCAN）

在数据库中，对无索引的表进行查询一般称为全表扫描。全表扫描是数据库服务器用来搜寻表的每一条记录的过程，直到所有符合给定条件的记录返回为止。

全表扫描的成本 = 表的数据块总数 / 多块读取

2）全表扫描的危害

大量消耗硬件资源尤其是系统I/O资源，被迫在硬件上进行大量的投入。数据库的响应时间变慢，特别是在OLTP类型的数据库上，由于其小事务、高并发的特点，对全表扫描是无法容忍的，要尽可能的避免。

3）全表扫描的原因

A、缺乏索引

就是缺乏相关约束条件字段的索引。

解决方式：选择可选性最高的字段创建索引。

B、索引被抑制

由于索引字段的隐式转换、约束条件字段前加函数、查询条件中使用<>操作符、%开头的模糊查询以及查询条件中没有组合索引的前导致列导致索引无法被正常使用。

解决方式：对SQL语句进行改写。

C、索引没有启动

表和索引的统计信息没有及时更新，导致基于成本的oracle优化器没有选择合适的按索引访问数据的执行路径。

解决方式：及时收集最新的统计信息或者采用hint强制使用索引。

2、索引相关知识点

1）什么是索引

索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构，为了提高查询效率而引入，是一个独立于表的对象，可以存放在与表不同的表空间中。

索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针（地址）。对索引进行的I/O操作比对表进行操作要少很多。

2）索引的分类

A、索引逻辑分类

单列索引：基于一列的操作

多列索引：组合索引，最多为32列。组合索引的列不一定与表中列顺序相同。

惟一索引：列的值各不相同。

非惟一索引：列的值允许相同。

基于函数的惟一索引：利用表中一列或多列基于函数表达式所创建的索引。

B、索引物理分类

分区或非分区索引，非分区既可以是B－树，也可以是位图索引。

3）B-TREE索引结构

自上而下，是根结点、分枝结点及叶子结点，叶子结点中有指向表中数据行的索引行。叶子结点被双向链表在一起，以方便按索引关键字升序或降序扫描。

4）索引的选择性（Selectivity）

索引的“可选择性”是指在该索引列里存储的不同值的数目和记录总数的比。

比如某个表的记录数是1000条，而该表的索引列的值只有500个不同的值（有500个是相同或是空），这样索引的可选择性为500/1000为0.5 。这样当然效果就不好，最好的索引可选择性（如主键索引）是1.0。选择性越高，索引返回的数据就越少。

索引的可选择性是衡量索引的利用率的方法，比如在极端的情况下，一个表记录数是1000，而索引列的值只有5个不同的值，则索引的可选择性很差（只有0.005），这样的情形使用全表扫描要比采用索引还好。当然了，如果查询所选择的行超过1/3，那么无论可选择性有多么高，全表扫都比索引读来得快。

组合索引包括多个字段，组合索引的选择性是多个索引字段选择性的累计，因此如果sql约束条件中包含了组合索引的所有字段，那么使用组合索引的效率是很高的。

数据库上机实验报告

数据库实验 （第三次） 题目1 实验内容： 1. 检索上海产的零件的工程名称； 2. 检索供应工程J1零件P1的供应商号SNO； 3. 检索供应工程J1零件为红色的供应商号SNO； 4. 检索没有使用天津生产的红色零件的工程号JNO； 5. 检索至少用了供应商S1所供应的全部零件的工程号JNO； 6. 检索购买了零件P1的工程项目号JNO及数量QTY，并要求对查询的结果按数 量QTY降序排列。

1 select jname from j where jno in (select jno from spj where sno in (select sno from s where city ='上海' ) ); 2 select sno from spj where jno ='j1'and pno ='p1' 3

selectdistinct sno from spj where pno in (select pno from p where color='红'and pno in (select pno from spj where jno ='j1' ) ); 4 selectdistinct jno from spj where pno notin (select pno from p where color ='红'and pno in (select pno from spj where sno in (select sno from s where city ='天津' ) ) )

5 select jno from spj where sno ='s1' 6 select jno,qty from spj where pno ='p1' orderby qty desc 四﹑思考题 1.如何提高数据查询和连接速度。 建立视图 2. 试比较连接查询和嵌套查询 有些嵌套查询是可以用连接来代替的，而且使用连接的方式，性能要比 嵌套查询高出很多 当查询涉及多个关系时，用嵌套查询逐步求解结构层次清楚，易于构造，具有结构化程序设计的优点。但是相比于连接运算，目前商用关系数据库管理系统对嵌套查询的优化做的还不够完善，所以在实际应用中，能够用连接运算表达的查询尽可能采用连接运算。

数据挖掘期末大作业任务

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输 入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

GreenPlum的SQL优化方案

GreenPlumn的SQL语句查询优化 数据库查询预准备 1. VACUUM ?vacuum只是简单的回收空间且令其可以再次使用，没有请求排它锁，仍旧可以对表读写 ?vacuum full执行更广泛的处理，包括跨块移动行，以便把表压缩至使用最少的磁盘块数目存储。相对vacuum要慢，而且会请求排它锁。 ?定期执行：在日常维护中，需要对数据字典定期执行vacuum，可以每天在数据库空闲的时候进行。然后每隔一段较长时间（两三个月）对系统表执行一次vacuum full，这个操作需要停机，比较耗时，大表可能耗时几个小时。 ?reindex:执行vacuum之后,最好对表上的索引进行重建 2. ANALYZE ?命令：analyze [talbe [(column,..)]] ?收集表内容的统计信息，以优化执行计划。如创建索引后，执行此命令，对于随即查询将会利用索引。 ?自动统计信息收集 ?在postgresql.conf中有控制自动收集的参数gp_autostats_mode设置，gp_autostats_mode三个值：none、no_change、on_no_stats（默认） o none：禁止收集统计信息 o on change：当一条DML执行后影响的行数超过 gp_autostats_on_change_threshold参数指定的值时，会执行完这条DML后再 自动执行一个analyze 的操作来收集表的统计信息。 o no_no_stats：当使用create talbe as select 、insert 、copy时，如果在目标表中没有收集过统计信息，那么会自动执行analyze 来收集这张表的信息。gp 默认使用on_no_stats，对数据库的消耗比较小，但是对于不断变更的表，数 据库在第一次收集统计信息之后就不会再收集了。需要人为定时执行 analyze.

数据库大作业设计题目分析

《数据库原理及技术》大作业大纲 类同卷，网上抄袭，大作业格式不正确一律0分处理 一、课程设计的目的和要求 （1）培养学生运用所学课程《数据库原理及技术》的理论知识和技能，深入理解《数据库原理及技术》课程相关的理论知识，学会分析实际问题的能力。 （2）培养学生掌握用《数据库原理及技术》的知识设计计算机应用课题的思想和方法。 （3）培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。 （4）通过课程大作业，要求学生在教师的指导下，独立完成大作业要求的相关内容，包括： ①通过调查研究和运用Internet，收集和调查有关资料、最新技术信息。 ②基本掌握撰写小论文的基本步骤和写作方法。 ③根据课题的要求基本理解和掌握E-R图的设计方法和关系模式的转换。 ④根据课题的要求基本理解和掌握数据流图（DFD）和数据字典（DD）的设计方法。 ⑤创建数据库及各种数据库对象。 二、课程设计题目 要求： （1）任选下列一个题目，调查分析一个具体的或模拟的实例； （2）描述该实例的业务信息和管理工作的要求； （3）列出实体、联系； （4）指出实体和联系的属性； （5）画出E-R图； （6）将E-R图转换成关系模式，并注明主码和外码； （7）建立数据字典； （8）创建数据库； （9）根据题目的要求写查询、存储过程、触发器等。 题目： （1）学校图书借阅管理系统 功能要求： ●实现图书信息、类别、出版社等信息的管理； ●实现读者信息、借阅证信息的管理； ●实现图书的借阅、续借、归还管理； ●实现超期罚款管理、收款管理； ●创建触发器，分别实现借书和还书时自动更新图书信息的在册数量；

数据库及SQL代码优化方案

1.1、数据库及SQL代码优化方案 （1）每周检查统计信息是否及时更新。 （2）每周检查各索引是否有效。 （3）每周检查分区是否正确。 （4）每周检查执行计划是否正确。 （5）每天检查RAC和ASM是否正常运行。 （6）每天检查相关日志是否正常备份。 （7）每天检查相关文件系统和表空间的占用率是否在国家税务总局规定的阀值以下。 （8）在每月申报高峰等业务繁忙期采样并找出消耗I/O资源和CPU资源较多的SQL语句。 （9）分析上述SQL语句，与软件服务商充分沟通后，提出优化建议。 （10）在每月申报高峰期每隔15分钟检查一次数据库连接数，发现异常及时处理。 1.1.1、系统数据库索引、表分区和对象优化方案 数据库对象的优化主要包括：表、索引和sequence等对象，通过优化对象参数、调整对象属性（例如分区表、分区索引、反转索引等等）等方法来实现对数据库对象的优化改造。 1.1.1.1表和索引并行参数优化 数据库的表和索引的并行参数值的设置对相关的sql语句的执行计划会造成影响，表和索引的degree值大于1，执行计划就偏向于使用全表和全索引扫描，另外如果并行参数值过大，短时间内也会对主机和数据库的资源造成很大的压力，因此在oltp的数据库下建议将表和索引的degree值设为1。 1.1.1.2热点大表的分区改造 对访问量很大、表的记录数很多、存在热块争用的表，可以考虑对表和索引进行适当的分区改造，分散访问压力，提高数据访问的性能。 对以下表的记录数超过1000万并且记录数持续增长的大表，建议进行分区

改造（地区+时间）： 1.1.1.3分区索引的清理 对最近30天数据库分区索引访问情况进行统计，对访问次数为0的分区索引和应用部门进行确认，若确认为多余的索引，建议进行删除清理。 1.1.1.4Sequence序列优化 加大sequence 的 cache，并使用noorder选项。在RAC中经常会遇到SQ 锁等待，这是因为在RAC环境下，sequence也成为全局性的了，不同节点要生成序列号，就会产生对sequence资源的争用。而目前大多数系统中，sequence 大多数被作为主键发生器来使用，使用的频率十分高，在RAC环境中，需要设置较大的 sequence cache，否则会造成较为严重的争用，从而影响业务。 1.1.2、SQL硬解析优化方案 1.1. 2.1相关知识点介绍 1.1. 2.1.1Oracle的硬解析和软解析 Oracle对sql的处理过程：当发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程： 1、语法检查(syntax check) 检查此sql的拼写是否语法。 2、语义检查(semantic check) 诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。 3、对sql语句进行解析(prase) 利用内部算法对sql进行解析，生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。 4、执行sql，返回结果(execute and return) 其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。 Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache

SQL数据库期末大作业

学校:北京联合大学 系别:信息管理系 姓名：孙超 学号：2013110444006 《餐饮业信息管理系统的开发》 1、本项目的需求分析 随着今年来中国餐饮行业的日益火爆，在强烈的行业竞争中，一个高效的餐饮信息管理系统的应用，无疑是至关重要的。高效，便捷的管理系统，不仅仅极大的方便了食客的就餐，同时对于餐饮公司的各项信息管理有着很大的帮助，同时，我们的餐饮信息管理系统还能帮助餐厅降低错误率，扩大营业范围，增加知名度等。 为了使得系统在操作的过程中，更加便捷，具有针对性，本次系统设计主要分为：员工登陆操作信息系统，以及店主操作管理信息系统。不同的设计从而达到不同的功能，实现信息的有效传达与管理。 第一：在员工使用本餐饮信息管理系统应可以实现以下功能： 1.添加修改查询客户会员信息(修改客户信息需客户确认) 2.查询菜单 3.添加查询预定信息，为老顾客打折 4.客户可以在自己的会员账户里充值 5.顾客可以用现金买单也可以从会员账户里扣取 第二：管理员使用本餐饮信息管理系统应可以实现以下功能： 1.添加修改查询客户会员信息(修改客户信息需客户确认) 2.添加修改查询菜单信息，最好能看到菜品图片 3.添加查询预定信息，为老顾客打折 4.客户可以在自己的会员账户里充值 5.顾客可以用现金买单也可以从会员账户里扣取 6.设定具体的打折方法 7.添加职员信息，权限也可以定为管理员。 8.可以查询使用者的现金收款金额。 二、餐饮业管理数据库管理系统的E-R模型（概念结构设计） 1.用户（员工）的信息：

编号、密码、类型、姓名、电话、收款金额 2.客户信息： 用户编号、客户编号、姓名、电话、密码、开卡时间、卡内余额 3.食谱： 类型、名称、价格、配料、照片 4.预定： 用户编号、日期、预定时间、客户姓名、类型、预定食谱、桌号5桌台管理： 桌号、使用情况、 6.点餐管理： 用户编号、类型、菜品、数量、价格、照片 7.盈利管理： 日期、日支出金额、店内收入、外卖收入、盈利额度 各对象之间的联系图： 用户E-R图 主要存储一些用户信息，如用户的账号、密码和类型地点等等，主要用于用户登录，添加客户和添加预定时会使用到用户信息。

大数据库优化(SQLServer)

SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要，希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项，在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现，有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息，只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为，一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务，也不单单是开发阶段的事情，而是在整个软件生命周期都需要注意，进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说，在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方，系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力，但是，我们必须注意，性能是很重要的非功能 性需求，必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面，在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型，大的方面，区分是OLTP（联机事务处理系统）和OLAP（联机分析处理系统）。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段，在这个阶段，有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后，可以进行初步的索引设计，好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码，为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的： 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式： 第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三

SQL数据库优化方法

SQL数据库优化方法

目录 1 系统优化介绍 (1) 2 外围优化 (1) 3 SQL优化 (2) 3.1 注释使用 (2) 3.2 对于事务的使用 (2) 3.3 对于与数据库的交互 (2) 3.4 对于SELECT *这样的语句， (2) 3.5 尽量避免使用游标 (2) 3.6 尽量使用count(1) (3) 3.7 IN和EXISTS (3) 3.8 注意表之间连接的数据类型 (3) 3.9 尽量少用视图 (3) 3.10 没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY (3) 3.11 避免相关子查询 (3) 3.12 代码离数据越近越好 (3) 3.13 插入大的二进制值到Image列 (4) 3.14 Between在某些时候比IN 速度更快 (4) 3.15 对Where条件字段修饰字段移到右边 (4) 3.16 在海量查询时尽量少用格式转换。 (4) 3.17 IS NULL 与IS NOT NULL (4) 3.18 建立临时表， (4) 3.19 Where中索引的使用 (5) 3.20 外键关联的列应该建立索引 (5) 3.21 注意UNion和`UNion all 的区别 (5) 3.22 Insert (5) 3.23 order by语句 (5) 3.24 技巧用例 (6) 3.24.1 Sql语句执行时间测试 (6)

1系统优化介绍 在我们的项目中，由于客户的使用时间较长或客户的数据量大，造成系统运行速度慢，系统性能下降就容易造成数据库阻塞。这是个非常痛苦的事情，用户的查询、新增、修改等需要花很多时间，甚至造成系统死机的现象。速度慢的原因主要是来自于资源不足。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来最多只占数据库系统性能提升的40%左右(我将此暂时称之为外围优化)；其余大部分系统性能提升来自对应用程序的优化，对于应用程序的优化可以分为对源代码的优化及数据库SQL语句的优化。在本文档只介绍外围优化及SQL语句的优化，对于源代码的优化需要相关方面的专家，形成统一的规范。 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。规范的代码和高性能的语句，功在平时，利在千秋。 2外围优化 1、将操作系统与SQL数据库的补丁打到最高版本，WIN2003最高补丁是SP4， SQL SERVER2000最高补丁是SP4(版本号：2039)。 2、在服务器上不要安装与VA程序任何无相关的软件，甚至一些与VA运行 无关的服务都可以停掉。一般只安装SQL数据库、VA服务端服务及杀毒 软件。 3、杀毒软件避免对大文件进行扫描，特别是数据库（MDF和LDF）文件，一 定要从杀毒软件的范围内排除掉。 4、在进行服务器分区时，分区不要太多，两三个分区就可以了。分区最好 都使用NTFS格式。

SQL数据库期末大作业91411

Hefei University 《数据库期末大作业》 餐饮业信息管理系统的开发 专业：电子信息工程 班级：13电子1班 姓名：李云 学号：1305011005

指导老师：史俊朗 完成时间：2016-12-28 一、本项目的需求分析 随着今年来中国餐饮行业的日益火爆，在强烈的行业竞争中，一个高效的餐饮信息管理系统的应用，无疑是至关重要的。高效，便捷的管理系统，不仅仅极大的方便了食客的就餐，同时对于餐饮公司的各项信息管理有着很大的帮助，同时，我们的餐饮信息管理系统还能帮助餐厅降低错误率，扩大营业范围，增加知名度等。 为了使得系统在操作的过程中，更加便捷，具有针对性，本次系统设计主要分为：员工登陆操作信息系统，以及店主操作管理信息系统。不同的设计从而达到不同的功能，实现信息的有效传达与管理。 第一：在员工使用本餐饮信息管理系统应可以实现以下功能： 1.添加修改查询客户会员信息(修改客户信息需客户确认) 2.查询菜单 3.添加查询预定信息，为老顾客打折 4.客户可以在自己的会员账户里充值 5.顾客可以用现金买单也可以从会员账户里扣取 第二：管理员使用本餐饮信息管理系统应可以实现以下功能： 1.添加修改查询客户会员信息(修改客户信息需客户确认) 2.添加修改查询菜单信息，最好能看到菜品图片

3.添加查询预定信息，为老顾客打折 4.客户可以在自己的会员账户里充值 5.顾客可以用现金买单也可以从会员账户里扣取 6.设定具体的打折方法 7.添加职员信息，权限也可以定为管理员。 8.可以查询使用者的现金收款金额。 二、餐饮业管理数据库管理系统的E-R模型（概念结构设计） 1.用户（员工）的信息： 编号、密码、类型、姓名、电话、收款金额 2.客户信息： 用户编号、客户编号、姓名、电话、密码、开卡时间、卡内余额 3.食谱： 类型、名称、价格、配料、照片 4.预定： 用户编号、日期、预定时间、客户姓名、类型、预定食谱、桌号5桌台管理： 桌号、使用情况、 6.点餐管理： 用户编号、类型、菜品、数量、价格、照片 7.盈利管理： 日期、日支出金额、店内收入、外卖收入、盈利额度 各对象之间的联系图：

SQL Server数据库优化方案汇总

SQL Server数据库优化方案汇总 50种方法优化SQL Server 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 1.5 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 1.5 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。但是更新操作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

SQL大数据库期末大作业

学校:联合大学 系别:信息管理系 ：超 学号：06 《餐饮业信息管理系统的开发》 1、本项目的需求分析 随着今年来中国餐饮行业的日益火爆，在强烈的行业竞争中，一个高效的餐饮信息管理系统的应用，无疑是至关重要的。高效，便捷的管理系统，不仅仅极大的方便了食客的就餐，同时对于餐饮公司的各项信息管理有着很大的帮助，同时，我们的餐饮信息管理系统还能帮助餐厅降低错误率，扩大营业围，增加知名度等。 为了使得系统在操作的过程中，更加便捷，具有针对性，本次系统设计主要分为：员工登陆操作信息系统，以及店主操作管理信息系统。不同的设计从而达到不同的功能，实现信息的有效传达与管理。 第一：在员工使用本餐饮信息管理系统应可以实现以下功能： 1.添加修改查询客户会员信息(修改客户信息需客户确认) 2.查询菜单 3.添加查询预定信息，为老顾客打折 4.客户可以在自己的会员账户里充值 5.顾客可以用现金买单也可以从会员账户里扣取 第二：管理员使用本餐饮信息管理系统应可以实现以下功能： 1.添加修改查询客户会员信息(修改客户信息需客户确认) 2.添加修改查询菜单信息，最好能看到菜品图片 3.添加查询预定信息，为老顾客打折 4.客户可以在自己的会员账户里充值 5.顾客可以用现金买单也可以从会员账户里扣取 6.设定具体的打折方法 7.添加职员信息，权限也可以定为管理员。 8.可以查询使用者的现金收款金额。 二、餐饮业管理数据库管理系统的E-R模型（概念结构设计） 1.用户（员工）的信息：

编号、密码、类型、、、收款金额 2.客户信息： 用户编号、客户编号、、、密码、开卡时间、卡余额 3.食谱： 类型、名称、价格、配料、照片 4.预定： 用户编号、日期、预定时间、客户、类型、预定食谱、桌号 5桌台管理： 桌号、使用情况、 6.点餐管理： 用户编号、类型、菜品、数量、价格、照片 7.盈利管理： 日期、日支出金额、店收入、外卖收入、盈利额度 各对象之间的联系图： 用户E-R图 主要存储一些用户信息，如用户的账号、密码和类型地点等等，主要用于用户登录，添加客户和添加预定时会使用到用户信息。

SQL2008数据库大作业

数据库基础 ------大作业 题目：学生信息管理系统 教学系：数学与统计学院 专业班级： 071121 学生姓名： 8888

一、系统设计 在进行系统的详细设计之前，首先应该设计好系统的模式并确定好系统的功能目标和具体页面，下面就是学生信息管理的系统设计。 从系统的设计目标上来看，学生信息管理系统的主要功能如下：（1）登录验证功能。 （2）学生信息查看功能。 （3）信息编辑删除和添加功能。 （4）成绩查看和搜索功能。 （5）课程浏览搜索功能。 （6）密码修改功能。 从系统的实现上来看，共有十七个页面，每个页面的功能实现和说明如下所示。 页面说明

下面介绍在系统设计之前数据库的需求分析和设计。 二、数据库设计 1.需求分析 学生信息管理系统是各大高校所不可缺少的一部分，随着计算机水平的快速提高，学生信息管理系统也在不断地发展和完善。管理信息系统主要包括了学生的信息管理以及课程和成绩管理，基本上实现了管理系统所必须的功能，下面介绍学生信息管理系统数据库的设计。 2.概念设计 2.1数字词典 数据词典如下表所示：

数据词典

2.2E-R图 根据以上的需求分析，E-R图如图下图所示： E-R图如下 2.3关系模式 E-R图转换成关系模式如下： 学生（学号、姓名、性别、民族、出生年月、入学时间、班级、生源地、备注） 课程（课程号、课程名称、学时、学分、课程类型、授课老师） 成绩（ID、学号、课程号、考试成绩） 选修（学号、课程号、选修时间） 查询（学号、课程号、查询时间）

3.逻辑设计 根据前面的E-R图转换的关系模式一共有以下几个表： Student(学生表) Course(课程表) Score(成绩表) Elective(选修表)

SQL2019系统性能优化解决方案共12页文档

SQL Server 系统性能调优解决方案 前言 近几年,医药流通市场经历了激烈的震荡,导致行业逐步成熟和企业的快速变革,差异化经营成为众多医药流通的竞争选择。时空产品在中国医药流通企业的发展过程中得到了广泛且深入应用,大量的客户化开发和定制支撑了企业管理中横向和纵向的变化，很好的适应了企业在发展过程中不断变化的需求。 对于数据库管理系统的使用，很多用户都面临着一个很棘手的问题：系统效率下降。产生效率下降的因素是多方面： 1.硬件问题 2.软件问题 3.实施问题 正因为产生效率下降的因素很多，所以如何去查找原因成为我们首要关注的问题，时空公司也处在积极探索过程中。时空公司在解决一些客户问题的过程中积累了一些方法和思路，归纳总结后呈现给体系内的技术人员，本方案就系统效率调整所必需的基础知识、方法、技巧等几个方面进行阐述，从而让技术人员能够快速定位问题，解决问题，为合作伙伴提供优质，快捷的服务。 索引简介 索引是根据数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似，通过搜索索引找到特定的值，然后跟随指针到达包含该值的行。 索引键：用于创建索引的列。 索引类型 ?聚集索引： 聚集索引基于数据行的键值在表内排序和存储这些数据行。由于数据行按基于聚集索引键的排序次序存储，因此聚集索引对查找行很有效。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序存储。数据行本身构成聚集索引的最低级别（叶子节点）。只有当表包含聚集索引时，表内的数据行才按排序次序存储。如果表没有聚集索引，则其数据行按堆集方式存储。 聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如：如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。 ?非聚集索引 非聚集索引具有完全独立于数据行的结构。非聚集索引的最低行包含非聚集索引的键值，并且每个键值项都有指针指向包含该键值的数据行。数据行不按基于非聚集键的次序存储。如

SQL数据库查询优化

一、实验目的 1.熟悉查询查询处理的过程； 2.掌握查询优化的概念，理解查询优化的必要性； 3.了解数据库的查询计划； 4.掌握查询代价的分析方法，并且能通过配置参数或者修改SQL语句来降低 查询代价。 二、实验环境 SQL Server 三、实验学时 2学时 四、实验要求 1）求选修了00002号课程的学生姓名。用SQL表达： SELECT Student.Sname FROM Student，SC WHERE Student.Sno=SC.Sno AND https://www.docsj.com/doc/199677351.html,o=‘00002’ 2）三种实现方法： Q1=πSname(σStudent.Sno=SC.Sno∧https://www.docsj.com/doc/199677351.html,o='2' (Student×SC)) Q2=πSname(σhttps://www.docsj.com/doc/199677351.html,o='2' (Student SC)) Q3=πSname(Student σhttps://www.docsj.com/doc/199677351.html,o='2'(SC)) 3）要求：本实验旨在说明查询优化的必要性，只要求把法一Q1与法二Q2和法三 Q3比较，从而说明查询优化的重要性 五、实验内容及步骤 （一）实验数据的准备 -- 1.创建数据库 create database stu_optimization ON ( NAME = stu_opti, FILENAME = 'E:\stu_opti\stu_opti.mdf', SIZE = 100, MAXSIZE = 500, FILEGROWTH = 10 ) LOG ON ( NAME = 'stu_opti_log', FILENAME = 'E:\stu_opti\stu_opti_log.ldf', SIZE = 50MB,

sql优化方案讲解

Sql优化方案 一．数据库优化技术 1.索引（强烈建议使用） 1.1优点 创建索引可以大大提高系统的性能。 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 1.2 缺点 第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。 1.3 使用准则 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。 一般来说，应该在这些列上创建索引。 第一，在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；

第二，在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 第三，在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；第四，在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 第五，在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 第六，在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。 同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点： 第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。 1.4 总结 1）索引提高了数据库的检索性能，但一定程度上牺牲了修改性能。因此适用于“多查询少修改”（insert，update，delete）的表。 2）对此类表中的外键，需要分组，排序或作为检索条件的字段建立索引 3）对此类表中查询使用少，字段取值少，字段数据量大的不应创建索引

数据库上机实验报告

实验一：建立数据库及基本表 一、实验目的 1、了解SQL Server数据库的逻辑结构和物理结构； 2、了解SQL Server的基本数据类型； 3、学会在企业管理器中创建数据库和表； 4、使用SQL查询分析器用CREATE、DROP、ALTER语句创建和删除数据库，创建、删除、更新基本表。 二、实验内容 1、创建数据库和查看数据库属性。 2、创建表。 3、查看和修改表结构。 4、熟悉企业管理器和查询分析器工具的使用方法 三、实验步骤 1、在企业管理器中创建数据库和数据表。 (1) 使用企业管理器建立图书管理数据库，数据库名为BM，初始大小为10MB，最大为50MB，数据库自动增长，增长方式是按5％比例增长；日志文件初始为2MB，最大可增长到5MB，按1MB增长。数据库的逻辑文件名和物理文件名均采用默认值。 详细步骤： (2) 在企业管理器中查看图书管理数据库的属性，并进行修改，使之符合要求。 (3) 通过企业管理器，在建好了图书管理数据库BM中建立图书(book)、读者(reader)和借阅(borrow)３个表，其结构为： 图书（书号，类别，出版社，作者，书名，定价）；读者（编号，姓名，单位，性别，电话）； 借阅（书号，读者编号，借阅日期）。 (4) 利用企业管理器向表中输入数据。 2、在查询分析器中创建数据库和数据表 (1) 创建数据库S-C 的sql语句： create database s_c (2) 在数据库S-C下，创建基本表学生表student(sno,sname,ssex,sage,sdept)的sql语句： create table student( sno c(8)，sname c(10)，ssex c(2)，sage(4)，sdept c(8) ) 创建基本表课程表course(cno,cname, ccredit)的sql语句： create table course( cno c(4)，cname c(10)，ccredit c(2) ) 创建基本表成绩表sc(sno,cno,grade)的sql语句： create table sc( sno c(8)，cno c(4)，grade n(4) )

数据库优化查询计划的方法

数据库优化查询计划的方法 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。 在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。 分析问题 许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。

一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化 处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优 化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此所写语句的优劣至关重要。下面重点说明改善查询计划的解决方案。 解决问题 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

SQLServer数据查询的优化方法

ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ数据查询的优化方法聂文燕 摘要：SQLServer是一种功能强大的数据库管理系统，许多数据库应用系统都是以它作为后台数据库。本文在分析影响SQLSERVER数据查询效率的因素的基础上，提出了几种优化数据查询的方法。 关键词：SQLServer，数据，查询，优化 一、引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统，它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案，为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前，许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难，但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践，由于初期的数据库中表的记录数比较少，性能不会有太大问题，但数据积累到一定程度，达到数百万甚至上千万条，全面扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。如果用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟。而且我们知道，目前数据库系统应用中，查询操作占了绝大多数，查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 二、影响查询效率的因素 SQLServer处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给SQLServer的查询优化器，查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接，并生成若干执行计划，然后通过分析执行开销来评估每个执行计划，从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。所以，SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种：1．没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构，使用索引的目的是避免全表扫描，减少磁盘I/O，以加快查询速度。 2．没有创建计算列导致查询不优化。 3．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）。 4．返回了不必要的行和列。 5．查询语句不好，没有优化。其中包括：查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 三、SQLServer数据查询优化方法 3.1建立合适的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。当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快速访问。事实上，没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。索引的使用要恰到好处，其使用原则有： (1)对于基本表，不宜建立过多的索引； (2)对于那些查询频度高，实时性要求高的数据一定要建立索引，而对于其他的数据不考虑建立索引； (3)在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引； (4)在频繁进行排序或分组（即进行groupby或orderby操作）的列上建立索引；