『壹』 如何優化Windows OS使sql Server性能最優化
怎樣查出SQLServer的性能瓶頸QLServer性能監控這套性能優化的清單將至少准科學的幫助你找出你的SQLServer任何明顯的性能問題。說是這樣說，SQLServer的性能調優仍然是很困難的。我試圖用這套清單去找出「容易」的sqlserver性能問題，困難的留待稍後。我這樣做是因為很容易將容易和困難的的性能調優問題搞混。通過列出一個「容易」的性能調優范圍，就很容易的將這些問題解決，一旦解決了這些容易的問題，那麼你就能集中去解決更困難的問題。使用這個SQLServer性能調優清單的一個好處是，它將不僅僅告訴你目前最容易解決的性能問題是什麼，而且還幫助你正確的去解決。在某種程度上，你可以選擇不同的順序進行。換句話說，你可以故意做出特殊的決定而不是按照清單通常的順序進行。某種意義上說你是對的，不是所有的性能調優建議都適合所有的情形。另外，你的決定是基於你的資源限制，例如沒有足夠的錢去買滿足負荷的硬體。如果真是那樣的話，你就別無選擇了。還有，你的決定可能基於一些政治原因，那是你不得不作出的改變。不管怎樣，你需要知道你能做什麼，使用這個性能調優清單找出你能改變的范圍並做出相應的改變提升你的SQLServer的性能。一般來說，你將在你的每一個SQL伺服器上執行這個清單。如果遇到清單中的一些問題，這會花掉你一些時間。我建議你從目前性能問題最多的的伺服器開始，然後當你有時間的時候按照自己的思路去解決其他伺服器。一旦你完成了，可仍然有很多事情要去做。記住，這些只是一些容易的。一旦你完成了這些容易的，接下來你需要花時間去解決更困難問題。這個是另一篇文章要解決的問題了。怎樣進行你的SQLServer性能調優呢?為了使其變得容易，我把它們分成了以下幾個部分：？使用性能監視器找出硬體瓶頸？SQLServer硬體性能監控列表？操作系統性能監控列表？SQLServer2000配置性能監控列表？資料庫配置設置性能監控列表？索引性能監控列表？應用程序和T-SQL性能監控列表？SQLServer資料庫作業性能監控列表？使用Profiler找出低效的查詢？怎樣最好的實現SQLServer性能監控管理你的SQLServe性能的最好方法是首先回顧上面每一部分的內容，把它們列印出來。然後完成每一部分的內容，寫下你收集到的結果。你也可以按照你喜歡的順序進行。上面的步驟僅僅列出了我執行的順序，因為那樣通常能達到一個比較好的效果。性能監控列表計數器名稱均值最小值最大值Memory:Pages/secMemory:AvailableBytesPhysicalDisk:%DisktimePhysicalDisk:Avg.DiskQueueLengthProcessor:%ProcessorTimeSystem:::UserConnections在上表輸入你的結果.使用性能監視器找出SQLServer硬體瓶頸開始SQLServer性能調優的最佳地方就是從性能監視器（系統監視器）開始。通過一個24小時的周期對一些關鍵的計數器進行監控，你將對你SQLServer伺服器的硬體瓶頸了如指掌。一般來說，使用性能監視器去創建一個一些關鍵的計數器的24小時周期的監控日誌。當你決定創建這個日誌的時候，你需要選擇一個典型的24小時的周期，例如，選擇一個典型的比較忙的日期，而不是周日或節假日。一旦你將這些捕獲的數據形成日誌後，在性能監視器的圖形界面下會顯示計數器的推薦值。你在上表中記下均值、最小值、峰值。做完這些後，用你的結果跟下面的分析比較。通過你的結果和下面的建議值進行比較，你將能快速的找到你的SQLServe正在經歷的潛在的硬體瓶頸。
『貳』 SQL Server 視圖查詢慢，如何優化請不要復制粘貼謝謝
慢的原因在：【DELETE_FLAG IN ('R', 'X', 'U', 'D')】，查詢中出現【in】的話資料庫會解析成下面這個樣子去執行。
【DELETE_FLAG='R' OR DELETE_FLAG='X' OR DELETE_FLAG='U' OR DELETE_FLAG='D'】
而資料庫一旦使用了【OR】條件做查詢的話，索引就不會用到了，因此就會造成查詢過慢。
建議：
SELECT 。。。。。
WHERE DELETE_FLAG='R'
UNION
SELECT 。。。。。
WHERE DELETE_FLAG='X'
UNION
SELECT 。。。。。
WHERE DELETE_FLAG='U'
UNION
SELECT 。。。。。
WHERE DELETE_FLAG='D'
另外補充一點，視圖本身就會造成效率低，因為視圖存的是sql定義，當執行查詢的時候 資料庫會先上磁碟上查詢視圖定義 再利用視圖定義查詢數據，這樣就產生了至少兩次磁碟i/o，oracle中有物化視圖的概念，SqlServer中應該也有，如果我的改善計劃還不能達到你的要求的話，建議考慮一下。
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以上，希望對你有所幫助。
『叄』 sqlserver 怎麼樣優化性能
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
●可以通過以下方法來優化查詢 :
1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數據量（尺寸）越大，提高I/O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、根據查詢條件,建立索引,優化索引、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索引好（參照索引的創建）,不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位。
5、提高網速。
6、擴大伺服器的內存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G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。運行 Microsoft SQL Server? 2000時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的1.5倍。如果另外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：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的3倍。將SQL Server max server memory伺服器配置選項配置為物理內存的1.5倍（虛擬內存大小設置的一半）。
7、增加伺服器CPU個數;但是必須 明白並行處理串列處理更需要資源例如內存。使用並行還是串列程是MSSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢 的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執行，SQL SERVER根據系統的負載情況決定最優的並行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE還不能並行處理。
8、如果是使用like進行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 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，而是VARCHAR。對於欄位的值很長的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離
10、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，但它們相互協作分擔系統的處理負荷。這種通過分區數據形成資料庫伺服器聯合體的機制能夠擴大一組伺服器，以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯合資料庫伺服器。（參照SQL幫助文件''分區視圖''）
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，在每個成員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上都有一個原始表的復本一樣，但其實每個伺服器上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。
11、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.對於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。
在T-sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點：首先，DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：
1、 查詢語句的詞法、語法檢查
2、 將語句提交給DBMS的查詢優化器
3、 優化器做代數優化和存取路徑的優化
4、 由預編譯模塊生成查詢規劃
5、 然後在合適的時間提交給系統處理執行
6、 最後將執行結果返回給用戶。
其次，看一下SQL SERVER的數據存放的結構：一個頁面的大小為8K(8060)位元組，8個頁面為一個盤區，按照B樹存放。
『肆』 sqlserver asp.net C#怎麼優化，總是連接伺服器超時！~
呵呵朋友你和我遇到同樣的問題了 ，不過我的解決了 是不是在本地運行的啊？本地如果電腦差了運行慢 所以就會出現連接超時。如樓上這位仁兄所說查詢量大，之前我測試過一次性查詢10萬條數據也不會出現超時的情況 原因是什麼呢就是電腦問題 只要你傳上伺服器什麼問題都沒有了 本地電腦運行老是出現這種問題 頭都大了最後傳上伺服器了現在都沒有出現過這種問題了 其實我也不知道什麼原因 只是我當時和你是同樣的心情吧 很急 我聽說在這里設置SqlDataAdapter adapter = new SqlDataAdapter(command);
adapter.SelectCommand.CommandTimeout = 500;這樣設置了還是解決不了問題 沒關系的兄弟傳上空間就沒問題了
『伍』 如何對sqlserver進行簡單的優化
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
●可以通過以下方法來優化查詢 :
1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數據量（尺寸）越大，提高I/O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、根據查詢條件,建立索引,優化索引、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索引好（參照索引的創建）,不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位。
『陸』 設置伺服器提高SQLserver查詢速度
1、是否建立了索引？
2、是否網速有問題？
3、是否是有死鎖？
4、是否及時收縮日誌和資料庫空間？
『柒』 如何提高sqlserver伺服器cpu使用率
解決法有兩種：第一種、打開SQL選中SQLServer,右鍵，屬性。選擇服務。把啟動模式改成手動或者禁止就可以了。第二種、是安裝了SQL的。打開SQLServer服務管理器，反選「當OS啟動時自動啟動服務」即可。
『捌』 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。
『玖』 SQLServer求優化
我一不太會優化，提供你一些優化的方法吧
操作符優化
in 操作符
用in寫出來的sql的優點是比較容易寫及清晰易懂，這比較適合現代軟體開發的風格。
但是用in的sql性能總是比較低的，從oracle執行的步驟來分析用in的sql與不用in的sql有以下區別：
oracle試圖將其轉換成多個表的連接，如果轉換不成功則先執行in裡面的子查詢，再查詢外層的表記錄，如果轉換成功則直接採用多個表的連接方式查詢。由此可見用in的sql至少多了一個轉換的過程。一般的sql都可以轉換成功，但對於含有分組統計等方面的sql就不能轉換了。
推薦方案：在業務密集的sql當中盡量不採用in操作符。
not in操作符
此操作是強列推薦不使用的，因為它不能應用表的索引。
推薦方案：用not exists 或（外連接+判斷為空）方案代替
<> 操作符（不等於）
不等於操作符是永遠不會用到索引的，因此對它的處理只會產生全表掃描。
推薦方案：用其它相同功能的操作運算代替，如
a<>0 改為 a>0 or a<0
a<>』』 改為 a>』』
is null 或is not null操作（判斷欄位是否為空）
判斷欄位是否為空一般是不會應用索引的，因為b樹索引是不索引空值的。
推薦方案：用其它相同功能的操作運算代替，如
a is not null 改為 a>0 或a>』』等。
不允許欄位為空，而用一個預設值代替空值，如業擴申請中狀態欄位不允許為空，預設為申請。
建立點陣圖索引（有分區的表不能建，點陣圖索引比較難控制，如欄位值太多索引會使性能下降，多人更新操作會增加數據塊鎖的現象）
> 及 < 操作符（大於或小於操作符）
大於或小於操作符一般情況下是不用調整的，因為它有索引就會採用索引查找，但有的情況下可以對它進行優化，如一個表有100萬記錄，一個數值型欄位a，30萬記錄的a=0，30萬記錄的a=1，39萬記錄的a=2，1萬記錄的a=3。那麼執行a>2與a>=3的效果就有很大的區別了，因為a>2時oracle會先找出為2的記錄索引再進行比較，而a>=3時oracle則直接找到=3的記錄索引。
like操作符
like操作符可以應用通配符查詢，裡面的通配符組合可能達到幾乎是任意的查詢，但是如果用得不好則會產生性能上的問題，如like 『%5400%』 這種查詢不會引用索引，而like 『x5400%』則會引用范圍索引。一個實際例子：用yw_yhjbqk表中營業編號後面的戶標識號可來查詢營業編號 yy_bh like 『%5400%』 這個條件會產生全表掃描，如果改成yy_bh like 』x5400%』 or yy_bh like 』b5400%』 則會利用yy_bh的索引進行兩個范圍的查詢，性能肯定大大提高。
union操作符
union在進行表鏈接後會篩選掉重復的記錄，所以在表鏈接後會對所產生的結果集進行排序運算，刪除重復的記錄再返回結果。實際大部分應用中是不會產生重復的記錄，最常見的是過程表與歷史表union。如：
select * from gc_dfys
union
select * from ls_jg_dfys
這個sql在運行時先取出兩個表的結果，再用排序空間進行排序刪除重復的記錄，最後返回結果集，如果表數據量大的話可能會導致用磁碟進行排序。
推薦方案：採用union all操作符替代union，因為union all操作只是簡單的將兩個結果合並後就返回。
select * from gc_dfys
union all
select * from ls_jg_dfys
sql語句索引的利用
對條件欄位的一些優化
採用函數處理的欄位不能利用索引，如：
substr(hbs_bh,1,4)=』5400』，優化處理：hbs_bh like 『5400%』
trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 優化處理：
sk_rq>=trunc(sysdate) and sk_rq
進行了顯式或隱式的運算的欄位不能進行索引，如：
ss_df+20>50，優化處理：ss_df>30
『x』||hbs_bh>』x5400021452』，優化處理：hbs_bh>』5400021542』
sk_rq+5=sysdate，優化處理：sk_rq=sysdate-5
hbs_bh=5401002554，優化處理：hbs_bh=』 5401002554』，註：此條件對hbs_bh 進行隱式的to_number轉換，因為hbs_bh欄位是字元型。
條件內包括了多個本表的欄位運算時不能進行索引，如：
ys_df>cx_df，無法進行優化
qc_bh||kh_bh=』5400250000』，優化處理：qc_bh=』5400』 and kh_bh=』250000』
應用oracle的hint（提示）處理
提示處理是在oracle產生的sql分析執行路徑不滿意的情況下要用到的。它可以對sql進行以下方面的提示
目標方面的提示：
cost（按成本優化）
rule（按規則優化）
choose（預設）（oracle自動選擇成本或規則進行優化）
all_rows（所有的行盡快返回）
first_rows（第一行數據盡快返回）
執行方法的提示：
use_nl（使用nested loops方式聯合）
use_merge（使用merge join方式聯合）
use_hash（使用hash join方式聯合）
索引提示：
index（table index）（使用提示的表索引進行查詢）
其它高級提示（如並行處理等等）
oracle的提示功能是比較強的功能，也是比較復雜的應用，並且提示只是給oracle執行的一個建議，有時如果出於成本方面的考慮oracle也可能不會按提示進行。根據實踐應用，一般不建議開發人員應用oracle提示，因為各個資料庫及伺服器性能情況不一樣，很可能一個地方性能提升了，但另一個地方卻下降了，oracle在sql執行分析方面已經比較成熟，如果分析執行的路徑不對首先應在資料庫結構（主要是索引）、伺服器當前性能（共享內存、磁碟文件碎片）、資料庫對象（表、索引）統計信息是否正確這幾方面分析。
『拾』 如何做SqlServer 數據查詢優化！
一、建立索引
二、建立存儲過程
三、只查詢您所需要的數據，不要把所有數據都查詢出來，防止數據冗餘。
四、對於大量及海量數據一般還要建立分區