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sqlserver性能優化

發布時間: 2022-07-09 08:53:10

sqlServer求優化

因為你的查詢使用的是 【or】,這樣雖然你的資料庫上建了索引但是實際上,資料庫並沒有用到這個索引建議,拆開寫。

如:
select * from sms_history
where servertel='059512345678'
and sendtime between '2009-08-01' and '2009-09-01'
union
select * from sms_history
where usertel='059512345678'
and sendtime between '2009-08-01' and '2009-09-01'

再在(servertel,sendtime)和(usertel,sendtime)分別建個索引,估計能快些。

---
以上,希望對你有所幫助。

⑵ 如何用索引提高SQLServer性能

在關系型資料庫中使用索引能夠提高資料庫性能,這一點是非常明顯的。用的索引越多,從資料庫系統中得到數據的速度就越快。然而,需要注意的是,用的索引越多,向資料庫系統中插入新數據所花費的時間就越多。在本文中,你將了解到微軟的SQL Server資料庫所支持的各種不同類型的索引,在這里你將了解到如何使用不同的方法來實現索引,通過這些不同的實現方法,你在資料庫的讀性能方面得到的遠比在資料庫的整體性能方面的損失要多得多。索引的定義索引是資料庫的工具,通過使用索引,在資料庫中獲取數據的時候,就可以不用掃描資料庫中的所有數據記錄,這樣能夠提高系統獲取數據的性能。使用索引可以改變數據的組織方式,使得所有的數據都是按照相似的結構來組織的,這樣就可以很容易地實現數據的檢索訪問。索引是按照列來創建的,這樣就可以根據索引列中的值來幫助資料庫找到相應的數據。索引的類型微軟的SQL Server 支持兩種類型的索引:clustered 索引和nonclustered索引。Clustered 索引在數據表中按照物理順序存儲數據。因為在表中只有一個物理順序,所以在每個表中只能有一個clustered索引。在查找某個范圍內的數據時,Clustered索引是一種非常有效的索引,因為這些數據在存儲的時候已經按照物理順序排好序了。 Nonclustered索引不會影響到下面的物理存儲,但是它是由數據行指針構成的。如果已經存在一個clustered索引,在nonclustered中的索引指針將包含clustered索引的位置參考。這些索引比數據更緊促,而且對這些索引的掃描速度比對實際的數據表掃描要快得多。 得到更好的性能 雖然索引可以帶來性能上的優勢,但是同時也將帶來一定的代價。雖然SQL Server系統允許你在每個數據表中創建多達256個nonclustered索引,但是建議不要使用這么多的索引。因為索引需要在內存和物理磁碟驅動器上使用更多的存儲空間。在執行插入聲明的過程中可能會在一定程度上導致系統性能的下降,因為在插入數據的時候是需要根據索引的順序插入,而不是在第一個可用的位置直接插入數據,這樣一來,存在的索引越多將導致插入或者更新聲明所需要的時間就越多。 在使用SQL Server系統創建索引的時候,建議參照下面的創建准則來實現: 正確的選擇數據類型 在索引中使用某些數據類型可以提高資料庫系統的效率,例如,Int,bigint, smallint,和tinyint等這些數據類型都非常適合於用在索引中,因為他們都佔用相同大小的空間並且可以很容易地實現比較操作。其他的數據類型如char和varchar的效率都非常低,因為這些數據類型都不適合於執行數學操作,並且執行比較操作的時間都比上面提到數據類型要長。 確保在使用的過程中正確的利用索引值 在創建多列索引時,需要注意列的順序 資料庫將根據第一列索引的值來排列記錄,然後進一步根據第二列的值來排序,依次排序直到最後一個索引排序完畢。哪一列唯一數據值較少,哪一列就應該為第一個索引,這樣可以確保數據可以通過索引進一步交叉排序。 在clustered索引中限制列的數量 在clustered索引中用到的列越多,在nonclustered索引中包含的clustered索引參考位置就越多,需要存儲的數據也就越多。這樣將增加包含索引的數據表的大小,並且將增加基於索引的搜索時間。 避免頻繁更新clustered索引數據列 由於nonclustered 索引依賴於clustered 索引,所以如果構成clustered 索引的數據列頻繁更新,將導致在nonclustered中存儲的行定位器也將隨之頻繁更新。對於所有與這些列相關的查詢來說,如果發生記錄被鎖定的情況時,這將可能導致性能成本的增加。 分開操作(如果可能的話) 對於一個表來說,如果需要進行頻繁的執行插入、更新操作,同時還有大量讀操作的話,在可能的情況下嘗試將這個表分開操作。所有的插入和更新操作可以在一個沒有索引的表中操作,然後將其復制到另外一個表中,在這個表裡有大量的索引可以優化讀數據的能力。 適當的重建索引 Nonclustered索引包含clustered索引的指針,這樣一來Nonclustered索引將從屬於clustered 索引。當重建clustered索引時,首先是丟棄原來的索引,然後再使用CREATE INDEX 來創建索引,或者在使用CREATE INDEX 聲明的同時將DROP_EXISTING 子句作為重建索引的一部分。將丟棄和創建分為幾步將會導致多次重建nonclustered 索引,而不象使用DROP_EXISTING 子句那樣,只重建一次nonclustered 索引。 明智的使用填充因子 數據存儲在那些具有固定大小的連續內存頁面內。隨著新的記錄行的加入,數據內存頁將逐漸被填滿,系統就必須執行數據頁的拆分工作,通過這個拆分工作將部分數據轉移到下一個新的頁面當中。這樣的拆分之後,將加重系統的負擔,並且會導致存儲的數據支離破碎。填充因子可以維護數據之間的缺口,一般在創建索引的時候,該索引的填充因子就已經被設置好了。這樣一來,可以減少插入數據所引起的頁面分裂的次數。因為只是在創建索引的時候才維護空間的大小,在增加數據或者更新數據時不會去維護空間的大小。因此,要想能夠充分的利用填充因子,就必須周期性的重建索引。由填充因子所造成的缺口將導致讀性能的下降,因為隨著資料庫的擴張,越來越多的磁碟存取工作需要讀取數據。所以,在讀的次數超過寫的次數的時候,很重要的一點是考慮使用填充因子還是使用預設方式合適。 管理層的決策 通過有效的使用索引,可以在微軟的SQL Server系統中實現很好的查詢功能,但是使用索引的效率取決於幾種不同的實現決策。在索引的性能平衡方面,要做出正確的資料庫管理決策意味著需要在良好的性能和困境中抉擇。在特定的情況下,本文給出的一些建議將有助於你做出正確的決策。

⑶ 資料庫性能優化有哪些措施

1、調整數據結構的設計。這一部分在開發信息系統之前完成,程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能,對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等。

2、調整應用程序結構設計。這一部分也是在開發信息系統之前完成,程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構,是使用傳統的Client/Server兩層體系結構,還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構。不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的。

3、調整資料庫SQL語句。應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行,因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能。ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器(Oracle Optimizer)和行鎖管理器(row-level manager)來調整優化SQL語句。

4、調整伺服器內存分配。內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的,資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區(SGA區)的數據緩沖區、日誌緩沖區和共享池的大小;還可以調整程序全局區(PGA區)的大小。需要注意的是,SGA區不是越大越好,SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換,這樣反而會降低系統。

5、調整硬碟I/O,這一步是在信息系統開發之前完成的。資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上,做到硬碟之間I/O負載均衡。

6、調整操作系統參數,例如:運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫,可以調整UNIX數據緩沖池的大小,每個進程所能使用的內存大小等參數。

資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫,它產生於距今六十多年前,隨著信息技術和市場的發展,特別是二十世紀九十年代以後,數據管理不再僅僅是存儲和管理數據,而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型,從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。

在信息化社會,充分有效地管理和利用各類信息資源,是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分,是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。

在經濟管理的日常工作中,常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」,並根據管理的需要進行相應的處理。

例如,企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中,這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況,也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行,那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外,在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫",使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

(3)sqlserver性能優化擴展閱讀

資料庫,簡單來說是本身可視為電子化的文件櫃--存儲電子文件的處所,用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。

資料庫指的是以一定方式儲存在一起、能為多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度的特點、是與應用程序彼此獨立的數據集合。

在經濟管理的日常工作中,常常需要把某些相關的數據放進這樣的"倉庫",並根據管理的需要進行相應的處理。

例如,企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中,這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況,也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行,那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外,在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫",使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

⑷ 如何優化sqlserver 資料庫性能優化

SQL Server資料庫查詢速度慢的原因有很多,常見的有以下幾種:
1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題,是資料庫設計的缺陷)
2、I/O吞吐量小,形成了瓶頸效應。
3、沒有創建計算列導致查詢不優化。
4、內存不足
5、網路速度慢
6、查詢出的數據量過大(可以採用多次查詢,其他的方法降低數據量)
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,沒有優化

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