sql2008查詢優化

Ⅰ sqlserver2008 查詢優化 select top 100 * from Table where a=0 and b=211 Order by c DESC, Id ASC

在該語法中，yyyy 為年代，mm 為月份，而 dd 則為日期。驅動程序將用等價的特定於 DBMS 的表示替換這個轉義子句。例如，如果 '28- FEB-99' 符合基本資料庫的格式，則驅動程序將用它替換 。

對於 TIME 和 TIMESTAMP 也有類似的轉義子句：

TIMESTAMP 中的小數點後的秒（.f . . .）部分可忽略。

call 或 ? = call 表示已存儲過程

如果資料庫支持已存儲過程，則可從 JDBC 中調用它們，語法為：

或（其中過程返回結果參數）：

方括弧指示其中的內容是可選的。它們不是語法的必要部分。

輸入參數可以為文字或參數。有關詳細信息，參見 JDBC 指南中第 7 節，「CallableStatement」。

可通過調用方法 DatabaseMetaData.supportsStoredProceres 檢查資料庫是否支持已存儲過程。

Ⅱ 如何使用sql server 2008的查詢分析優化器

本篇介紹在SQL Server中查詢優化器的工作方式，也就是一個好的執行計劃的形成，是如何評估出來的，作為該系列的進階篇。
http://www.cnblogs.com/jianliutang/p/4175551.html

Ⅲ sql server資料庫查詢慢怎麼優化

在安裝有SQLServer資料庫的計算機上，我們在使用資料庫的過程中，有時候會在任務管理器里發現sqlservr.exe這個進程的內存和CPU佔用率較高。

接下來我們來看一下，如何解決上面這個問題，需要設置SQLServer資料庫的內存配置。登錄資料庫，這里使用的是SQLServer2008,右鍵點擊最上方的伺服器名，在彈出的菜單中，點擊【屬性】

打開伺服器屬性窗口。默認顯示的是第一項【常規】內容，點擊第二項【內存】進行內存配置。

點擊【內存】後，打開伺服器內存選項配置界面。這里的【使用AWE分配內存】可以對內存進行擴展支持，我們要做的是更改下方的最大伺服器內存。這個數值根據自己伺服器內存大小來做適當設置。

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個人建議設置本機內存的一半或稍微高一點，如機器內存為2G，那麼我們這里填寫1000。需要注意的是內存設置調小以後，在資料庫執行較復雜SQL語句的時候，可能會比較慢，出現這種情況，我們再適當上調最大內存配置大小。

Ⅳ SQL資料庫查詢的優化

這個問題太大了，不懂就加內存，加CPU，用RAID存儲。

Ⅳ SQL查詢語句性能優化建議

1對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：

select id from t where num=0

3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

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

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：

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

對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查詢也將導致全表掃描：

select id from t where name like '«c%'

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時;它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：

select id可以改為強制查詢使用索引：

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

8.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應改為:

select id from t where num=100*2

9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

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

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

應改為:

select id from t where name like 'abc%'

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

10.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：

create table #t(...)

13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：

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

用下面的語句替換：

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

14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。

17.盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。

18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。

20.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限(只有主鍵索引)。

21.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。

22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。

23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度;如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。

24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。

25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。

26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。

27.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。

30.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。

Ⅵ sql 查詢優化

4000多隻是實驗用最基本數據表啊。
查詢速度還不能保證的話，嚴格的說資料庫本身性能是不能讓人滿意的
其次，為什麼同樣的語句要執行數百遍，不能夠公用嗎？，本身減少查詢的次數，也是一種優化。
從硬體上說，可以講這兩張表放入資料庫緩存中進行緩存查詢，這樣可以極大地提高效率（資料庫優化機制中，最常用的緩存其實是放在內存中的），四千多的表應該不會多大的，緩存肯定放的進去。
看你的語句，只怕是用web也就是其它語言調用資料庫的，本身介面設計就是一個大問題，這需要資深人士配合。
總體老說，如果你的資料庫連四千數據量的多次查詢都會導致性能緩慢（尤其是不怎麼佔用存儲的count計算都會導致性能下降）的話，首先應該考慮的資料庫本身的優化。更換設備可能是一個不錯的選擇。

Ⅶ Sql server 2008 R2優化問題

考勤也是按照每個月一次統計吧？為何不把歷史不需要頻繁查詢的數據放到一個歷史記錄表中？

首先我建議樓主制定作業，每個月考勤借宿後就把歷史數據加轉移到歷史表中，然後再根據優化的一般原則來處理。估計讓你提供硬體升級是不現實的，那麼就資料庫系統而言。可以通過對索引的優化或者重建或者新建來達到一定的優化效果。考勤軟體一般是購買的，更改查詢語句也很難實現。

Ⅷ 怎麼優化 sql server2008 網路吞吐量

1．1 基本概念 與資料庫技術密切相關的基本概念包括：數據、資料庫、資料庫管理系統和資料庫系統四大概念。1. 數據（Data） 數據是對客觀事物的一種描述，是由能被計算機識別與處理的數值、字元等符號構成的集合，即數據是指描述事物的符號記錄。 廣義地說，數據是一種物理符號的序列，用於記錄事物的情況，是對客觀事物及其屬性進行的一種抽象化及符號化的描述。數據的概念應包括數據的內容和形式兩個方面。數據的內容是指所描述的客觀事物的具體特性，也就是通常所說的數據的「值」；數據的形式則是指數據內容所存儲的具體形式，即數據的「類型」。故此，數據可以用數據類型和值來表示。2. 資料庫（Data Base，DB） 資料庫是指長期存儲在計算機內部、有組織的、可共享的數據集合，即在計算機系統中按一定的數據模型組織、存儲和使用的相關聯的數據集合成為資料庫。 資料庫中的數據按照一定的數據模型組織、描述和存儲，具有較小的冗餘度、較高的數據獨立性、易擴展性、集中性和共享性，以文件的形式存儲在存儲介質上的。資料庫中的數據由資料庫管理系統進行統一管理和控制，用戶對資料庫進行的各種數據操作都是通過資料庫管理系統實現。3. 資料庫管理系統（Data Base Management System，DBMS） 資料庫管理系統是資料庫系統的核心，是為資料庫的建立、使用和維護而配置的軟體，是位於操作系統與用戶之間的一層數據管理軟體。主要功能是對資料庫進行定義、操作、控制和管理。1) 數據定義 數據的定義包括：定義構成資料庫結構的外模式、模式和內模式，定義各個外模式和模式之間的映射，定義模式與內模式之間的映射，定義有關的約束條件。2) 數據處理對數據的處理操作主要包括對資料庫數據的檢索、插入、修改和刪除等基本操作。3) 安全管理 對資料庫的安全管理主要體現在：對資料庫進行並發控制、安全性檢查、完整性約束條件的檢查和執行、資料庫的內部維護（如索引、數據字典的自動維護）等。並且能夠管理和監督用戶的許可權，防止擁護有任何破壞或者惡意的企圖。4) 數據的組織、存儲和管理 負責分類地組織、存儲和管理資料庫數據，確定以何種文件結構和存取方式物理地組織數據，如何實現數據之間的聯系，以便提高存儲空間利用以及提高隨機查找、順序查找、增加、刪除和查改等操作的時間效率。5) 建立和維護資料庫 建立資料庫包括資料庫數據的初始化與數據轉換等。維護資料庫包括資料庫的轉儲與恢復、資料庫的重組織與重構造、性能的監視與分析等。6) 數據通信介面提供與其他軟體系統進行通信的功能。4. 資料庫系統（Data Base System，DBS） 資料庫系統指在計算機系統中引入資料庫後的系統構成，一般有資料庫、資料庫管理系統、應用系統、資料庫管理員和用戶構成。1．2 資料庫系統的特點 資料庫系統的點主要有：數據的結構化、高共享性、低冗餘度、易擴充、較高的獨立性（物理數據獨立、邏輯數據獨立）以及數據由DBMS統一管理和控制（數據的安全性Security保護、數據的完整性Integrity保護、並發Concurrency控制、資料庫恢復Recovery）等。第二章 資料庫性能優化 資料庫作為一種獨立的、有組織、的可共享的數據集合，數據的查詢訪問是數據操作中頻度最高的操作。當數據量和訪問頻率達到一定程度的時候，系統的響應速度就至關重要了，這時候就需要對資料庫數據存儲的結構和方式進行優化，使其滿足系統需要的訪問響應速度。2．1 性能影響因素 常見的影響數據訪問速度的因素，有以下幾種：1. 沒有索引或者沒有用到索引 資料庫索引就像書籍中目錄一樣，使用戶在訪問資料庫數據時，不必遍歷所有數據就可以找到需要的數據。創建索引後，可以保證每行數據的唯一性，極大地提高數據檢索效率，這是一中犧牲空間換取性能的方法。沒有索引或者沒有用到索引是數據訪問速度慢最常見的因素，也是程序設計的一個缺陷所在。2. I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應 I/O吞吐量是影響數據訪問速度的客觀因素（硬體因素）。在一定的硬體環境下，利用優化的部署方案可適當提高I/O吞吐量。3. 沒有創建計算列導致查詢不優化 計算列是一個比較特殊的列，不填寫任何設計類型，用戶不可以改變該列的值。計算列的值是通過一定的函數公式等以另一個或多個列的值為輸入值計算出的結果。如果沒相應的計算列，在一些數據查詢的時候需要對已有數據進行計算，從而浪費一部分性能。4. 內存不足 對資料庫數據的查詢訪問毫無疑問會佔用大量的內存空間，當內存不足的情況下，數據的訪問速度會受到明顯的影響甚至訪問出現超時情況，是影響數據訪問速度的客觀因素。5. 網路速度慢 網路速度慢是影響數據訪問速度的客觀因素。可通過提高網路訪問的位寬來解決。6. 查詢出的數據量過大 當查詢出的數據量過大時，內存的佔用、系統時間的佔用等都影響數據訪問的速度。可以採用多次查詢、定位查詢、和查詢數據量控制來解決。7. 鎖或者死鎖 鎖或者死鎖在資料庫數據訪問時會造成訪問者等待時間過程或者永久無法獲取到資源。這是查詢慢最常見的因素之一，是程序設計的缺陷，要盡量避免。8. 返回不必要的行和列 在一般的數據查詢中，都盡可能多的獲取數據信息，這樣造成了不必要的數據遍歷，大大的增加了數據訪問的響應的時間。所以在一般的查詢中，盡量查詢少的行和列，將數據遍歷時間降到最低以滿足數據輸出需求。9. 查詢語句不夠優化 在數據查詢訪問過程中，使用最頻繁的是使用自定義的查詢語句進行數據輸出的。所以編寫優化的查詢語句能夠很大程度上提高數據查詢訪問的速度。2．2 性能優化 資料庫性能優化主要是提高數據訪問的速度，即提高資料庫響應速度的性能指標。性能優化主要分為主觀因素和客觀因素兩部分的優化。這里主要針對影響性能的客觀因素進行優化。2．2．1 主觀因素優化 主觀因素主要是指伺服器的硬體環境。主要優化有以下幾個方面：1、 把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度，數據量越大，提高I/O吞吐量越重要；2、 縱向、橫向分割表，減少表的尺寸（sp_spaceuse）；3、 升級硬體；4、 提高網路訪問速度；5、 擴大伺服器的內存；配置虛擬內存：虛擬內存大小應基於計算機上並發運行的服務進行配置，一般設置為物理內存的1.5倍；如果安裝了全文檢索功能，並打算運行Microsoft搜索服務以便執行全文索引和查詢，可考慮將虛擬內存大小設置為至少計算機中物理內存的3倍；6、 增加伺服器CPU個數；其中並行處理比串列處理更需要資源。SQL SERVER根據系統負載情況決定最優的並行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢適合並行處理。不過更新操作UPDATE、INSERT、DELETE不能進行並行處理。 2．2．2 客觀因素優化 客觀因素主要指的是由於設計和開發中存在的缺陷和漏洞；主要優化有以下幾個方面：1. 優化索引（1） 根據查詢條件建立優化的索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。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，使用位元組數小的列建里索引（參照索引的創建），不要對有限的幾個值的欄位建立單一索引（如性別欄位）。（2） 如果使用LIKE進行查詢的話，簡單的使用INDEX是不行的，全文索引又太耗費空間。LIKE 『N%』使用索引，LIKE 『%N』不使用索引。用LIKE『%N%』查詢時，查詢耗時和欄位值總長度成正比，所以不能用CHAR類型而採用VARCHAR。對於欄位的值很長的欄位建立全文索引。（3） 重建索引DBCC REINDEX，DBCC INDEXDEFRAG，收縮數據和日誌DBCC SHRINKDB，DBCC SHRINKFILE。設置自動收縮日誌，對與大的資料庫不要設置資料庫自動增長，它會降低伺服器的性能。2. 資料庫部署優化（1） DB SERVER和APPLICATION SERVER分離，OLTP和OLAP分離；（2） 使用分區視圖。分布式分區視圖可用於實現資料庫伺服器聯合體，聯合體是一組分開管理的伺服器，他們互相協作分擔系統的處理負荷。A、在實現分區視圖之前，必須先水平分區表。B、在創建成員表後，在每個伺服器上定義一個分布式分區視圖，並且每個視圖具有相同的名稱。這樣引用分布式分區視圖名的查詢可以在任何一個成員伺服器上運行。系統操作如同每個成員伺服器都有一個原始表的復本一樣，不過每個伺服器上其實只有一個成員表和一個分布式分區視圖。數據的位置對應用程序是透明的。3. 查詢語句優化 T-SQL的寫法上有很大的講究，DBMS處理查詢計劃的過程是：a、查詢語句的詞法、語法檢查；b、將語句提交給DBMS的查詢優化器；c、優化器做代數優化和存取路徑的優化；d、由預編譯模塊生成查詢規劃；e、在合適的時間提交給系統處理執行；f、將執行結果返回給用戶。（1） COMMIT和ROLLBACK的區別：ROLLBACK回滾所有的事務；COMMIT提交當前的事務。在動態語句中寫事務，請將事務寫在外面，如：BEGIN TRAN EXEC（@SQL） COMMIT TRANS或者將動態SQL寫成函數或者存儲過程。（2） 在大數據兩的查詢輸出SELECT語句中盡量不要使用自定義函數，調用自定義函數的函數時系統調用是一個迭代過程，很影響查詢輸出性能的。在查詢欄位時盡可能使用小欄位兩輸出，並在WHERE子句或者使用SELECT TOP 10/1 PERCENT來限制返回的記錄數，使用SET ROWCOUNT來限制操作的記錄數，避免整表掃描。返回不必要的數據，不但浪費了伺服器的I/O資源，加重了網路的負擔，如果表很大的話，在表掃描期間將表鎖住，禁止其他的聯接訪問，後過很嚴重的。（3） SQL的注釋申明對執行查詢輸出沒有任何影響。（4） 使用計算列對數據進行簡單計算，盡量避免在查詢語句中對數據進行運算。（5） 盡可能不使用游標，它會佔用大量的資源。如果需要ROW-BY-ROW地執行，盡量採用非游標技術，如：客戶端循環、臨時表、TABLE變數、子查詢、CASE語句等等。（6） 使用PROFILER來跟蹤查詢，得到查詢所需的時間，找出SQL的問題所在，用索引優化器優化索引。（7） 注意UNION和UNION ALL的區別。在沒有必要的時候不要用DISINCT，它同UNION一樣會降低查詢速度，重復的記錄在查詢里是沒有問題的。（8） 用sp_configure 『query governor cost limit』或者 SET QUERY_COVERNOR_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，伺服器自動取消查詢，在查詢之前就扼殺掉。SET LOCKTIME 設置鎖的時間。（9） 不要在WHERE子句中列名加函數，如CONVERT，SUBSTRING等，如果必須用函數的時候，創建計算列在創建索引來替代。NOT IN會多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS、IN、LEFT OUTER JOIN來替代，其中EXISTS比IN更快，最慢的NOT操作。（10） 使用QUERY ANALYZER，查看SQL語句的查詢計劃和評估分析是否是優化的SQL。一般20%的代碼佔用了80%的資源，優化的重點就是這些慢的地方。（11） 如果使用了IN或者OR等時發現查詢沒有走索引，使用顯式申明指定索引，如：Select * From FA01(INDEX=IX_SEX) Where AA0107 IN(『01』,『02』)。（12） 在需要對已有數據進行比較復雜計算才能獲得查詢的結果數據時,將需要查詢的結果預先計算好放在表中,查詢的時候在SELECT。（13） 資料庫有一個原則是代碼離數據越近越好，所有有限選擇DEFAULT，依次為RULES，CONSTRAINT，PROCEDURE來編寫程序的質量高，速度快。如果要插入大的二進制到IMAGE列，使用存儲過程，千萬不要用內嵌INSERT直接插入。因為這樣應用程序首先將二進制轉換成字元串，伺服器收到字元後又將他轉換成二進制。存儲過程直接傳入二進制參數即可，處理速度明顯改善，如：CREATE PROCEDURE image_insert @image varbinary as Insert into table(fImage) values(@image)。（14） Between在某些時候比IN速度更快，更快地根據索引找到范圍。由於IN會比較多次，所以有時會慢些。（15） 盡量不要建沒有作用的事務例如產生報表時，浪費資源，只有在必須使用事務時才建立合適的事務。（16） 用OR的字句可以分解成多個查詢，並通過UNION連接多個查詢。速度取決與是否使用索引。如果查詢需要用聯合索引，用UNION ALL執行的效率更高些。（17） 盡量少用視圖，視圖的效率低。對視圖操作比直接對表操作慢，可以用SRORED PROCEDURE來代替。特別是不要用視圖嵌套，嵌套視圖增加了尋找原始資料的難度。視圖是存放在伺服器上的被優化好了的已經產生查詢規劃的SQL。對單表數據檢索時，不要使用指向多表的視圖，否則增加了不必要的系統開銷，查詢也會受到干擾。沒有必要時不要用DISTINCT和ORDER BY，這些動作可以改在客戶端執行，增加了額外的開銷，這同UNION和UNION ALL原理相同。（18） 當使用SELECT INTO和CREATE TABLE時，會鎖住系統表（SYSOBJECTS，SYSINDEXES等），從而阻塞其他的連接的存取。所以千萬不要在事務內部使用。如果經常要用到臨時表時請使用實表或者臨時表變數。盡量少用臨時表，用結果集和TABLE類型的變數來代替。（19） 在使用GROUP BY HAVING子句時，在使用前剔除多餘的行，盡量避免使用HAVING子句剔除行工作。剔除行最優的執行順序是：SELECT的WHERE子句選擇所有合適的行，GROUP

Ⅸ sql server 怎麼優化查詢

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