sqlserver性能优化

⑴ sqlServer求优化

因为你的查询使用的是 【or】，这样虽然你的数据库上建了索引但是实际上，数据库并没有用到这个索引建议，拆开写。

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)分别建个索引，估计能快些。

---
以上，希望对你有所帮助。

⑵ 如何用索引提高SQLServer性能

在关系型数据库中使用索引能够提高数据库性能，这一点是非常明显的。用的索引越多，从数据库系统中得到数据的速度就越快。然而，需要注意的是，用的索引越多，向数据库系统中插入新数据所花费的时间就越多。在本文中，你将了解到微软的SQL Server数据库所支持的各种不同类型的索引，在这里你将了解到如何使用不同的方法来实现索引，通过这些不同的实现方法，你在数据库的读性能方面得到的远比在数据库的整体性能方面的损失要多得多。索引的定义索引是数据库的工具，通过使用索引，在数据库中获取数据的时候，就可以不用扫描数据库中的所有数据记录，这样能够提高系统获取数据的性能。使用索引可以改变数据的组织方式，使得所有的数据都是按照相似的结构来组织的，这样就可以很容易地实现数据的检索访问。索引是按照列来创建的，这样就可以根据索引列中的值来帮助数据库找到相应的数据。索引的类型微软的SQL Server 支持两种类型的索引：clustered 索引和nonclustered索引。Clustered 索引在数据表中按照物理顺序存储数据。因为在表中只有一个物理顺序，所以在每个表中只能有一个clustered索引。在查找某个范围内的数据时，Clustered索引是一种非常有效的索引，因为这些数据在存储的时候已经按照物理顺序排好序了。 Nonclustered索引不会影响到下面的物理存储，但是它是由数据行指针构成的。如果已经存在一个clustered索引，在nonclustered中的索引指针将包含clustered索引的位置参考。这些索引比数据更紧促，而且对这些索引的扫描速度比对实际的数据表扫描要快得多。 得到更好的性能 虽然索引可以带来性能上的优势，但是同时也将带来一定的代价。虽然SQL Server系统允许你在每个数据表中创建多达256个nonclustered索引，但是建议不要使用这么多的索引。因为索引需要在内存和物理磁盘驱动器上使用更多的存储空间。在执行插入声明的过程中可能会在一定程度上导致系统性能的下降，因为在插入数据的时候是需要根据索引的顺序插入，而不是在第一个可用的位置直接插入数据，这样一来，存在的索引越多将导致插入或者更新声明所需要的时间就越多。 在使用SQL Server系统创建索引的时候，建议参照下面的创建准则来实现： 正确的选择数据类型 在索引中使用某些数据类型可以提高数据库系统的效率，例如，Int，bigint， smallint，和tinyint等这些数据类型都非常适合于用在索引中，因为他们都占用相同大小的空间并且可以很容易地实现比较操作。其他的数据类型如char和varchar的效率都非常低，因为这些数据类型都不适合于执行数学操作，并且执行比较操作的时间都比上面提到数据类型要长。 确保在使用的过程中正确的利用索引值 在创建多列索引时，需要注意列的顺序 数据库将根据第一列索引的值来排列记录，然后进一步根据第二列的值来排序，依次排序直到最后一个索引排序完毕。哪一列唯一数据值较少，哪一列就应该为第一个索引，这样可以确保数据可以通过索引进一步交叉排序。 在clustered索引中限制列的数量 在clustered索引中用到的列越多，在nonclustered索引中包含的clustered索引参考位置就越多，需要存储的数据也就越多。这样将增加包含索引的数据表的大小，并且将增加基于索引的搜索时间。 避免频繁更新clustered索引数据列 由于nonclustered 索引依赖于clustered 索引，所以如果构成clustered 索引的数据列频繁更新，将导致在nonclustered中存储的行定位器也将随之频繁更新。对于所有与这些列相关的查询来说，如果发生记录被锁定的情况时，这将可能导致性能成本的增加。 分开操作（如果可能的话） 对于一个表来说，如果需要进行频繁的执行插入、更新操作，同时还有大量读操作的话，在可能的情况下尝试将这个表分开操作。所有的插入和更新操作可以在一个没有索引的表中操作，然后将其复制到另外一个表中，在这个表里有大量的索引可以优化读数据的能力。 适当的重建索引 Nonclustered索引包含clustered索引的指针，这样一来Nonclustered索引将从属于clustered 索引。当重建clustered索引时，首先是丢弃原来的索引，然后再使用CREATE INDEX 来创建索引，或者在使用CREATE INDEX 声明的同时将DROP_EXISTING 子句作为重建索引的一部分。将丢弃和创建分为几步将会导致多次重建nonclustered 索引，而不象使用DROP_EXISTING 子句那样，只重建一次nonclustered 索引。 明智的使用填充因子 数据存储在那些具有固定大小的连续内存页面内。随着新的记录行的加入，数据内存页将逐渐被填满，系统就必须执行数据页的拆分工作，通过这个拆分工作将部分数据转移到下一个新的页面当中。这样的拆分之后，将加重系统的负担，并且会导致存储的数据支离破碎。填充因子可以维护数据之间的缺口，一般在创建索引的时候，该索引的填充因子就已经被设置好了。这样一来，可以减少插入数据所引起的页面分裂的次数。因为只是在创建索引的时候才维护空间的大小，在增加数据或者更新数据时不会去维护空间的大小。因此，要想能够充分的利用填充因子，就必须周期性的重建索引。由填充因子所造成的缺口将导致读性能的下降，因为随着数据库的扩张，越来越多的磁盘存取工作需要读取数据。所以，在读的次数超过写的次数的时候，很重要的一点是考虑使用填充因子还是使用缺省方式合适。 管理层的决策 通过有效的使用索引，可以在微软的SQL Server系统中实现很好的查询功能，但是使用索引的效率取决于几种不同的实现决策。在索引的性能平衡方面，要做出正确的数据库管理决策意味着需要在良好的性能和困境中抉择。在特定的情况下，本文给出的一些建议将有助于你做出正确的决策。

⑶ 数据库性能优化有哪些措施

1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

(3)sqlserver性能优化扩展阅读

数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

⑷ 如何优化sqlserver 数据库性能优化

SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是数据库设计的缺陷)
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