① 研究高並發量的sql語句如何去優化
1、數據行的長度不要超過8020位元組，如果超過這個長度的話在物理頁中這條數據會佔用兩行從而造成存儲碎片，降低查詢效率。
2、能夠用數字類型的欄位盡量選擇數字類型而不用字元串類型的。
3、對於不可變字元類型char和可變字元類型varchar 都是8000位元組,char查詢快，但是耗存儲空間，varchar查詢相對慢一些但是節省存儲空間。
4、欄位的長度在最大限度的滿足可能的需要的前提下，應該盡可能的設得短一些，這樣可以提高查詢的效率，而且在建立索引的時候也可以減少資源的消耗。
5、欄位順序對存儲效率也有不小的影響。在做表結構設計的時候，我們往往不會去考慮欄位的擺放順序。但是，實際上欄位的擺放順序對資料庫操作的性能是有影響的。
查詢的優化
1、保證在實現功能的基礎上，盡量減少對資料庫的訪問次數；
2、通過搜索參數，盡量減少對表的訪問行數,最小化結果集，從而減輕網路負擔；能夠分開的操作盡量分開處理，提高每次的響應速度；
3、在數據窗口使用SQL時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；演算法的結構盡量簡單；
4、在查詢時，不要過多地使用通配符如SELECT * FROM T1語句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；
5、在可能的情況下盡量限制盡量結果集行數如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因為某些情況下用戶是不需要那麼多的數據的。
6、在沒有建索引的情況下，資料庫查找某一條數據，就必須進行全表掃描了，對所有數據進行一次遍歷，查找出符合條件的記錄。
7、在數據量比較小的情況下，也許看不出明顯的差別，但是當數據量大的情況下，這種情況就是極為糟糕的了。
8、合理的使用臨時表。例如表A 的 ID 欄位有索引，並且這個表的數據有很多。這時候要查詢這個ID 的最大值與最小值，如果能合理使用臨時表，速度將大幅度提高！
9、多層的子查詢需要進行簡單化。
② mysql資料庫怎麼解決高並發問題
通常情況下在PHP中MySQL查詢是串列的，如果能實現MySQL查詢的非同步化，就能實現多條SQL語句同時執行，這樣就能大大地縮短MySQL查詢的耗時，提高資料庫查詢的效率。目前MySQL的非同步查詢只在MySQLi擴展提供，查詢方法分別是：
1、使用MYSQLI_ASYNC模式執行mysqli::query
2、獲取非同步查詢結果：mysqli::reap_async_query
使用mysql非同步查詢，需要使用mysqlnd作為PHP的MySQL資料庫驅動。
使用MySQL非同步查詢，因為需要給所有查詢都創建一個新的連接，而MySQL服務端會為每個連接創建一個單獨的線程進行處理，如果創建的線程過多，則會造成線程切換引起系統負載過高。Swoole中的非同步MySQL其原理是通過MYSQLI_ASYNC模式查詢，然後獲取mysql連接的socket，加入到epoll事件循環中，當資料庫返回結果時會回調指定函數，這個過程是完全非同步非阻塞的。
③ mysql 大流量，高並發問題
限流演算法目前程序開發過程常用的限流演算法有兩個：漏桶演算法和令牌桶演算法。
漏桶演算法
漏桶演算法的原理比較簡單，請求進入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。當請求過多時，水直接溢出。可以看出，漏桶演算法可以強制限制數據的傳輸速度。如圖所示，把請求比作是水滴，水先滴到桶里，通過漏洞並以限定的速度出水，當水來得過猛而出水不夠快時就會導致水直接溢出，即拒絕服務。
圖片來自網路
漏桶演算法和令牌桶演算法的選擇
兩者的主要區別漏桶演算法能夠強行限制處理數據的速率，不論系統是否空閑。而令牌桶演算法能夠在限制數據的平均處理速率的同時還允許某種程度的突發流量。如何理解上面的含義呢？漏桶演算法，比如系統吞吐量是 120/s，業務請求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多餘的請求將產生等待或者丟棄。對於令牌桶演算法，每秒產生 100 個令牌，系統容量 200 個令牌。正常情況下，業務請求 100/s 時，請求能被正常被處理。當有突發流量過來比如 200 個請求時，因為系統容量有 200 個令牌可以同一時刻處理掉這 200 個請求。如果是漏桶演算法，則只能處理 100 個請求，其他的請求等待或者被丟棄。
④ 如何讓SQL Server支持高並發環境
1.伺服器內存，硬碟等核心硬體性能當然越強越好;
2.購買多台伺服器並建立集群，以實現利用多個計算機進行並行計算從而獲得很高的計算速度，也可以用多個計算機做備份，從而使得任何一個機器壞了整個系統還是能正常運行;
3.在多台伺服器建立DB鏡像同步，並實現讀寫分離，即：除了指定的一台或幾台伺服器具有允許更新以外，其餘的伺服器均只作為數據鏡像同步，不能更新，僅供查詢。
⑤ MS SQL 存儲過程 高並發，該怎麼處理
1.事務不要大，太大一方面佔用資源多，另外對資源加鎖時間也長
2.合理的索引，使事務快速完成
3.表的欄位和記錄不要涉及多個業務，不同的業務使用不同的表
4.優化程序設計，將大的業務分解
簡單的說：就是使並發操作對資源的使用降低到最小
⑥ SQL 事務並發問題處理 都進來看看
確保你的事務的第一句是update對應A表記錄的語句，就算此時不馬上把票數-1，也要確保隨便update一個欄位（更新成原值也可以），這樣就保證了事務第一步已經給表此記錄上了行鎖，並發時，只要當前事務沒走完，其他用戶操作同條記錄的操作都處於等待中不能執行，就不會發生並發出現負數的情況
這個是類似項目資料庫端比較通用的解決並發問題的方法
不過你的執行時間如果是10秒太久了，至少要控制到一秒吧，高並發下，這樣10秒會出問題的
⑦ 高並發下，資料庫成最大問題怎麼辦
一、資料庫結構的設計
為了保證資料庫的一致性和完整性，在邏輯設計的時候往往會設計過多的表間關聯，盡可能的降低數據的冗餘。（例如用戶表的地區，我們可以把地區另外存放到一個地區表中）如果數據冗餘低，數據的完整性容易得到保證，提高了數據吞吐速度，保證了數據的完整性，清楚地表達數據元素之間的關系。不要用自增屬性欄位作為主鍵與子表關聯。不便於系統的遷移和數據恢復。對外統計系統映射關系丟失。
表的設計具體注意的問題：
1、數據行的長度不要超過8020位元組，如果超過這個長度的話在物理頁中這條數據會佔用兩行從而造成存儲碎片，降低查詢效率。
2、能夠用數字類型的欄位盡量選擇數字類型而不用字元串類型的（電話號碼），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回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。
3、對於不可變字元類型char和可變字元類型varchar都是8000位元組,char查詢快，但是耗存儲空間，varchar查詢相對慢一些但是節省存儲空間。在設計欄位的時候可以靈活選擇，例如用戶名、密碼等長度變化不大的欄位可以選擇CHAR，對於評論等長度變化大的欄位可以選擇VARCHAR。
4、欄位的長度在最大限度的滿足可能的需要的前提下，應該盡可能的設得短一些，這樣可以提高查詢的效率，而且在建立索引的時候也可以減少資源的消耗。
二、查詢的優化
在數據窗口使用SQL時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；演算法的結構盡量簡單；
在查詢時，不要過多地使用通配符如SELECT* FROM T1語句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROMT1；在可能的情況下盡量限制盡量結果集行數如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROMT1,因為某些情況下用戶是不需要那麼多的數據的。
在沒有建索引的情況下，資料庫查找某一條數據，就必須進行全表掃描了，對所有數據進行一次遍歷，查找出符合條件的記錄。在數據量比較小的情況下，也許看不出明顯的差別，但是當數據量大的情況下，這種情況就是極為糟糕的了。
SQL語句在SQL SERVER中是如何執行的，他們擔心自己所寫的SQL語句會被SQLSERVER誤解。比如：
select * from table1 where name='zhangsan' and tID >10000和執行:
select * from table1 where tID > 10000 andname='zhangsan'
一些人不知道以上兩條語句的執行效率是否一樣，因為如果簡單的從語句先後上看，這兩個語句的確是不一樣，如果tID是一個聚合索引，那麼後一句僅僅從表的10000條以後的記錄中查找就行了；而前一句則要先從全表中查找看有幾個name='zhangsan'的，而後再根據限制條件條件tID>10000來提出查詢結果。
事實上，這樣的擔心是不必要的。SQLSERVER中有一個「查詢分析優化器」，它可以計算出where子句中的搜索條件並確定哪個索引能縮小表掃描的搜索空間，也就是說，它能實現自動優化。雖然查詢優化器可以根據where子句自動的進行查詢優化，但有時查詢優化器就會不按照您的本意進行快速查詢。
所以，優化查詢最重要的就是，盡量使語句符合查詢優化器的規則避免全表掃描而使用索引查詢。
具體要注意的：
1.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
2.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。優化器將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜索該表的所有行。
3.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=20s
4.in 和 not in 也要慎用，因為IN會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。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.必要時強制查詢優化器使用某個索引，如在 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 from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.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 * FROM T1 WHERE F1/2=100
應改為:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERESUBSTRING(CARD_NO,1,4)=』5378』
應改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE 『5378%』
SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) >21
應改為:
SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers
WHERE dateofbirth <DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何對列的操作都將導致表掃描，它包括資料庫函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。
8.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 wheresubstring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t wheredatediff(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' andcreatedate<'2005-12-1'
9.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。
10.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。
11.很多時候用 exists是一個好的選擇：
elect num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
但是後者的效率顯然要高於前者。因為後者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。
如果你想校驗表裡是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費伺服器資源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name ='xxx')
可以寫成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
12.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）。
13.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
14.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。
15.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。
16.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。
17.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。
18.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
19.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。
20.避免使用不兼容的數據類型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本來可以進行的優化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary >60000
在這條語句中,如salary欄位是money型的,則優化器很難對其進行優化,因為60000是個整型數。我們應當在編程時將整型轉化成為錢幣型,而不要等到運行時轉化。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BYOrderID
可改為：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不執行SELECTDISTINCT函數，這樣就會減少很多不必要的資源
35.盡量不要用SELECT INTO語句。
SELECT INOT 語句會導致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表。
四、建立高效的索引
創建索引一般有以下兩個目的：維護被索引列的唯一性和提供快速訪問表中數據的策略。
大型資料庫有兩種索引即簇索引和非簇索引，一個沒有簇索引的表是按堆結構存儲數據，所有的數據均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其數據在物理上會按照簇索引鍵的順序存儲，一個表只允許有一個簇索引，因此，根據B樹結構，可以理解添加任何一種索引均能提高按索引列查詢的速度，但會降低插入、更新、刪除操作的性能，尤其是當填充因子（FillFactor）較大時。所以對索引較多的表進行頻繁的插入、更新、刪除操作，建表和索引時因設置較小的填充因子，以便在各數據頁中留下較多的自由空間，減少頁分割及重新組織的工作。
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。作為一條規則，我通常對邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）採用唯一的非成組索引，對任何外鍵列[欄位]採用非成組索引。不過，索引就象是鹽，太多了菜就咸了。你得考慮資料庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。
實際上，您可以把索引理解為一種特殊的目錄。微軟的SQL SERVER提供了兩種索引：聚集索引（clusteredindex，也稱聚類索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclusteredindex，也稱非聚類索引、非簇集索引）。
聚集索引和非聚集索引的區別：
其實，我們的漢語字典的正文本身就是一個聚集索引。比如，我們要查「安」字，就會很自然地翻開字典的前幾頁，因為「安」的拼音是「an」，而按照拼音排序漢字的字典是以英文字母「a」開頭並以「z」結尾的，那麼「安」字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以「a」開頭的部分仍然找不到這個字，那麼就說明您的字典中沒有這個字；同樣的，如果查「張」字，那您也會將您的字典翻到最後部分，因為「張」的拼音是「zhang」。也就是說，字典的正文部分本身就是一個目錄，您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內容。
我們把這種正文內容本身就是一種按照一定規則排列的目錄稱為「聚集索引」。
如果您認識某個字，您可以快速地從自動中查到這個字。但您也可能會遇到您不認識的字，不知道它的發音，這時候，您就不能按照剛才的方法找到您要查的字，而需要去根據「偏旁部首」查到您要找的字，然後根據這個字後的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。但您結合「部首目錄」和「檢字表」而查到的字的排序並不是真正的正文的排序方法，比如您查「張」字，我們可以看到在查部首之後的檢字表中「張」的頁碼是672頁，檢字表中「張」的上面是「馳」字，但頁碼卻是63頁，「張」的下面是「弩」字，頁面是390頁。很顯然，這些字並不是真正的分別位於「張」字的上下方，現在您看到的連續的「馳、張、弩」三字實際上就是他們在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我們可以通過這種方式來找到您所需要的字，但它需要兩個過程，先找到目錄中的結果，然後再翻到您所需要的頁碼。
⑧ 面試Java開發時問到高並發怎麼處理的，還有sql優化有哪些辦法，有哪位大神知道啊，新手！！
Java開發高並發的處理方法：
最基礎的地方做起，優化我們寫的代碼，減少必要的資源浪費
避免頻繁的使用new對象，對於整個應用只需要存在一個實例的類，我們可以使用單例模式。對於String連接操作，使用StringBuffer或StringBuilder，對於工具類可以通過靜態方法來訪問。
避免使用錯誤的方式，盡量不用instanceof做條件判斷。使用java中效率高的類，比如ArrayList比Vector性能好。
圖片伺服器分離
對於web伺服器來說，圖片是最消耗資源的，於是我們有必要把圖片與頁面進行分離，我們把圖片放到獨立的圖片伺服器。這樣的架構可以降低提供頁面訪問請求的伺服器系統壓力，並且可以保證系統不會因為圖片的問題而崩潰。在圖片伺服器上，我們可以對不同的配置進行優化。
具體接觸過的緩存機制是hibernate的緩存機制。為了避免每次都向資料庫中取得數據，我們把用戶常常訪問到的數據放到內存中，甚至緩存十分大的時候我們可以把內存中的緩存放到硬碟中。還有高級的分布式緩存資料庫使用，都可以增加系統的抗壓力。
分批傳送
在做某項目的時候，一次傳遞的參數太多，而且資料庫規定一次最多傳遞的參數最多是三萬條，當時有五萬條記錄，那怎麼傳送呢？最終是分批傳送，電梯里一次乘不下那麼多的人，會報超重的bug，那就分批把人送上去。
還有一次在考試系統中，如果那麼多的考試人員同時提交到資料庫中，資料庫的壓力增大，有時會被down掉，當時採用的方法是使用ajax非同步傳輸，沒有等待考生點擊提交按鈕的時候，就把考生的答案自動提交，這樣也避免了突然斷電考生前面做過的題出現丟失的現象。
DB優化
在資料庫設計的時候就要考慮到後期的維護，資料庫三範式是我們設計資料庫索要遵循的原則。
索引的建立：建立索引要適當，如果一個表經常用來被查詢，對於增加和修改很少被用到，我們就可以為這個表建立索引，因為對於增加和修改和刪除操作時，我們對索引的維護要大大超過索引給我們帶來的效率。
表欄位的類型選擇要恰當。包括欄位的長度、類型等，要根據實際存儲的數據進行選擇，長度不要過長，否則會影響效率。
外鍵要慎用，因為主鍵代表這一張表，而外鍵代表一群表，對表之間進行了關聯，在刪除修改等需要我們關聯。
在資料庫操作上。 盡量使用prepareStatement，少用Statement，因為PrepareStatement是進行預編譯的。
connection設置為readOnly，Connection是對書庫連接，屬於重量級，我們使用即可。
連接池的使用，我們可以修改資料庫默認的連接數。
⑨ 如何優化大數據高並發量的系統的SQL語句提高效率
1. SQL優化的原則是：將一次操作需要讀取的BLOCK數減到最低,即在最短的時間達到最大的數據吞吐量。 調整不良SQL通常可以從以下幾點切入： ? 檢查不良的SQL，考慮其寫法是否還有可優化內容 ? 檢查子查詢 考慮SQL子查詢是否可以用簡單連接的方式進行重新書寫 ? 檢查優化索引的使用 ? 考慮資料庫的優化器 2. 避免出現SELECT * FROM table 語句，要明確查出的欄位。 3. 在一個SQL語句中，如果一個where條件過濾的資料庫記錄越多，定位越准確，則該where條件越應該前移。 4. 查詢時盡可能使用索引覆蓋。即對SELECT的欄位建立復合索引，這樣查詢時只進行索引掃描，不讀取數據塊。 5. 在判斷有無符合條件的記錄時建議不要用SELECT COUNT （*）和select top 1 語句。 6. 使用內層限定原則，在拼寫SQL語句時，將查詢條件分解、分類，並盡量在SQL語句的最里層進行限定，以減少數據的處理量。 7. 應絕對避免在order by子句中使用表達式。 8. 如果需要從關聯表讀數據，關聯的表一般不要超過7個。 9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的數據量。建議集合中的數據不超過200個。 10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，這樣可以有效的利用索引。 11. 在查詢時盡量減少對多餘數據的讀取包括多餘的列與多餘的行。 12. 對於復合索引要注意，例如在建立復合索引時列的順序是F1，F2，F3，則在where或order by子句中這些欄位出現的順序要與建立索引時的欄位順序一致，且必須包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否則不會用到該索引。 13. 多表關聯查詢時，寫法必須遵循以下原則，這樣做有利於建立索引，提高查詢效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值條件（=）) and (table1的非等值條件) and (table2與table1的關聯條件) and (table2的等值條件) and (table2的非等值條件) and (table3與table2的關聯條件) and (table3的等值條件) and (table3的非等值條件)。 注:關於多表查詢時from 後面表的出現順序對效率的影響還有待研究。 14. 子查詢問題。對於能用連接方式或者視圖方式實現的功能，不要用子查詢。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。應該用如下語句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。 15. 在WHERE 子句中，避免對列的四則運算，特別是where 條件的左邊，嚴禁使用運算與函數對列進行處理。比如有些地方 substring 可以用like代替。 16. 如果在語句中有not in（in）操作，應考慮用not exists（exists）來重寫,最好的辦法是使用外連接實現。 17. 對一個業務過程的處理，應該使事物的開始與結束之間的時間間隔越短越好，原則上做到資料庫的讀操作在前面完成，資料庫寫操作在後面完成，避免交叉。 18. 請小心不要對過多的列使用列函數和order by,group by等，謹慎使用disti軟體開發t。 19. 用union all 代替 union，資料庫執行union操作，首先先分別執行union兩端的查詢，將其放在臨時表中，然後在對其進行排序，過濾重復的記錄。 當已知的業務邏輯決定query A和query B中不會有重復記錄時，應該用union all代替union，以提高查詢效率。 數據更新的效率 1. 在一個事物中，對同一個表的多個insert語句應該集中在一起執行。 2. 在一個業務過程中，盡量的使insert,update,delete語句在業務結束前執行，以減少死鎖的可能性。 資料庫物理規劃的效率 為了避免I/O的沖突，我們在設計資料庫物理規劃時應該遵循幾條基本的原則(以ORACLE舉例)： table和index分離：table和index應該分別放在不同的tablespace中。 Rollback Segment的分離：Rollback Segment應該放在獨立的Tablespace中。 System Tablespace的分離：System Tablespace中不允許放置任何用戶的object。（mssql中primary filegroup中不允許放置任何用戶的object） Temp Tablesace的分離：建立單獨的Temp Tablespace，並為每個user指定default Temp Tablespace 避免碎片：但segment中出現大量的碎片時，會導致讀數據時需要訪問的block數量的增加。對經常發生DML操作的segemeng來說，碎片是不能完全避免的。所以，我們應該將經常做DML操作的表和很少發生變化的表分離在不同的Tablespace中。 當我們遵循了以上原則後，仍然發現有I/O沖突存在，我們可以用數據分離的方法來解決。 連接Table的分離：在實際應用中經常做連接查詢的Table，可以將其分離在不同的Taclespace中，以減少I/O沖突。 使用分區：對數據量很大的Table和Index使用分區，放在不同的Tablespace中。 在實際的物理存儲中，建議使用RAID。日誌文件應放在單獨的磁碟中。