Ⅰ 如何解決sql Server查詢速度緩慢的問題
優化SQL Server查詢速度的方法：
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。
12、 Commit和rollback的區別 Rollback：回滾所有的事物。 Commit：提交當前的事物．沒有必要在動態SQL里寫事物，如果要寫請寫在外面如： begin tran exec（@s） commit trans 或者將動態SQL 寫成函數或者存儲過程。
13、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數，避免表掃描，如果返回不必要的數據，浪費了伺服器的I/O資源，加重了網路的負擔降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯接訪問表，後果嚴重。
14、SQL的注釋申明對執行沒有任何影響
15、盡可能不使用游標，它佔用大量的資源。如果需要row－by－row地執行，盡量採用非游標技術，如：在客戶端循環，用臨時表，Table變數，用子查詢，用Case語句等等。游標可以按照它所支持的提取選項進行分類：只進必須按照從第一行到最後一行的順序提取行。FETCH NEXT 是唯一允許的提取操作，也是默認方式。可滾動性可以在游標中任何地方隨機提取任意行。游標的技術在SQL2000下變得功能很強大，他的目的是支持循環。有四個並發選項 READ_ONLY：不允許通過游標定位更新（Update），且在組成結果集的行中沒有鎖。 OPTIMISTIC WITH valueS：樂觀並發控制是事務控制理論的一個標准部分。樂觀並發控制用於這樣的情形，即在打開游標及更新行的間隔中，只有很小的機會讓第二個用戶更新某一行。當某個游標以此選項打開時，沒有鎖控制其中的行，這將有助於最大化其處理能力。如果用戶試圖修改某一行，則此行的當前值會與最後一次提取此行時獲取的值進行比較。如果任何值發生改變，則伺服器就會知道其他人已更新了此行，並會返回一個錯誤。如果值是一樣的，伺服器就執行修改。選擇這個並發選項?OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING：此樂觀並發控制選項基於行版本控制。使用行版本控制，其中的表必須具有某種版本標識符，伺服器可用它來確定該行在讀入游標後是否有所更改。在 SQL Server 中，這個性能由 timestamp 數據類型提供，它是一個二進制數字，表示資料庫中更改的相對順序。每個資料庫都有一個全局當前時間戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改帶有 timestamp 列的行時，SQL Server 先在時間戳列中存儲當前的 @@DBTS 值，然後增加 @@DBTS 的值。如果某個表具有 timestamp 列，則時間戳會被記到行級。伺服器就可以比較某行的當前時間戳值和上次提取時所存儲的時間戳值，從而確定該行是否已更新。伺服器不必比較所有列的值，只需比較 timestamp 列即可。如果應用程序對沒有 timestamp 列的表要求基於行版本控制的樂觀並發，則游標默認為基於數值的樂觀並發控制。 SCROLL LOCKS 這個選項實現悲觀並發控制。在悲觀並發控制中，在把資料庫的行讀入游標結果集時，應用程序將試圖鎖定資料庫行。在使用伺服器游標時，將行讀入游標時會在其上放置一個更新鎖。如果在事務內打開游標，則該事務更新鎖將一直保持到事務被提交或回滾；當提取下一行時，將除去游標鎖。如果在事務外打開游標，則提取下一行時，鎖就被丟棄。因此，每當用戶需要完全的悲觀並發控制時，游標都應在事務內打開。更新鎖將阻止任何其它任務獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其它任務更新該行。然而，更新鎖並不阻止共享鎖，所以它不會阻止其它任務讀取行，除非第二個任務也在要求帶更新鎖的讀取。滾動鎖根據在游標定義的 SELECT 語句中指定的鎖提示，這些游標並發選項可以生成滾動鎖。滾動鎖在提取時在每行上獲取，並保持到下次提取或者游標關閉，以先發生者為准。下次提取時，伺服器為新提取中的行獲取滾動鎖，並釋放上次提取中行的滾動鎖。滾動鎖獨立於事務鎖，並可以保持到一個提交或回滾操作之後。如果提交時關閉游標的選項為關，則 COMMIT 語句並不關閉任何打開的游標，而且滾動鎖被保留到提交之後，以維護對所提取數據的隔離。所獲取滾動鎖的類型取決於游標並發選項和游標 SELECT 語句中的鎖提示。
16、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
17、注意UNion和UNion all 的區別。UNION all好
18、注意使用DISTINCT，在沒有必要時不要用，它同UNION一樣會使查詢變慢。重復的記錄在查詢里是沒有問題的
19、查詢時不要返回不需要的行、列
20、用sp_configure ''query governor cost limit''或者SET QUERY_GOVERNOR_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
21、用select top 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句
"， "！＝"， "！>"， "！<"， "NOT"， "NOT EXISTS"， "NOT IN"， "NOT LIKE"， and "LIKE ''%500''"，因為他們不走索引全是表掃描。也不要在WHere字句中的列名加函數，如Convert，substring等，如果必須用函數的時候，創建計算列再創建索引來替代．還可以變通寫法：WHERE SUBSTRING（firstname，1，1）＝ ''m''改為WHERE firstname like ''m%''（索引掃描），一定要將函數和列名分開。並且索引不能建得太多和太大。NOT IN會多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN ， LEFT OUTER JOIN 來替代，特別是左連接，而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作．如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，現在2000的優化器能夠處理了。相同的是IS NULL，「NOT"， "NOT EXISTS"， "NOT IN"能優化她，而」<>」等還是不能優化，用不到索引。
23、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。一般的20%的代碼占據了80%的資源，我們優化的重點是這些慢的地方。
24、如果使用了IN或者OR等時發現查詢沒有走索引，使用顯示申明指定索引： SELECT * FROM PersonMember （INDEX ＝ IX_Title） WHERE processid IN （『男』，『女』）
25、將需要查詢的結果預先計算好放在表中，查詢的時候再SELECT。這在SQL7．0以前是最重要的手段。例如醫院的住院費計算。
26、MIN（）和 MAX（）能使用到合適的索引。
27、資料庫有一個原則是代碼離數據越近越好，所以優先選擇Default，依次為Rules，Triggers， Constraint（約束如外健主健CheckUNIQUE……，數據類型的最大長度等等都是約束），Procere．這樣不僅維護工作小，編寫程序質量高，並且執行的速度快。
28、如果要插入大的二進制值到Image列，使用存儲過程，千萬不要用內嵌INsert來插入（不知JAVA 是否）。因為這樣應用程序首先將二進制值轉換成字元串（尺寸是它的兩倍），伺服器受到字元後又將他轉換成二進制值．存儲過程就沒有這些動作：方法：Create procere p_insert as insert into table（Fimage） values （@image），在前台調用這個存儲過程傳入二進制參數，這樣處理速度明顯改善。
Ⅱ 如何提高SQL查詢速度
1
你老師說的對，建立索引是可以提高查詢速度的。你插入了百萬條數據，可以測試。如果在C欄位上建立索引，那以該欄位為查詢條件，在建立後查詢和刪除索引後查詢比較一下就知道了。
2
關於視圖。是提高不了查詢速度的，因為視圖對應一個SQL語句，它只是存起來而已，最後需要進行視圖消解才能進行查詢，它和直接執行相應的語句是一樣的，理論上還要慢一點。
3
關於存儲過程，弄好了是可以提高查詢效率的，因為存儲過程會把一段查詢，也就是SQL語句進行賢編譯，然後將編譯後的代碼存在於伺服器上，在用戶查詢時節省了SQL的編譯時間，所以加快了查詢速度。
Ⅲ 加快SQL查詢速度
首先是給每個表建索引，這個對查詢很重要哦。另外就是可以試著創建一下簡單的視圖，然後在視圖的基礎上再進行檢索。
Ⅳ 如何解決SQL Server查詢速度緩慢的問題
1.查詢的模糊匹配
盡量避免在一個復雜查詢裡面使用 LIKE '%parm1%'——紅色標識位置的百分號會導致相關列的索引無法使用，最好不要用.
解決辦法:
其實只需要對該腳本略做改進，查詢速度便會提高近百倍。改進方法如下：
a、修改前台程序——把查詢條件的供應商名稱一欄由原來的文本輸入改為下拉列表，用戶模糊輸入供應商名稱時，直接在前台就幫忙定位到具體的供應商，這樣在調用後台程序時，這列就可以直接用等於來關聯了。
b、直接修改後台——根據輸入條件，先查出符合條件的供應商，並把相關記錄保存在一個臨時表裡頭，然後再用臨時表去做復雜關聯
2.索引問題
在做性能跟蹤分析過程中，經常發現有不少後台程序的性能問題是因為缺少合適索引造成的，有些表甚至一個索引都沒有。這種情況往往都是因為在設計表時，沒去定義索引，而開發初期，由於表記錄很少，索引創建與否，可能對性能沒啥影響，開發人員因此也未多加重視。然一旦程序發布到生產環境，隨著時間的推移，表記錄越來越多
這時缺少索引，對性能的影響便會越來越大了。
這個問題需要資料庫設計人員和開發人員共同關注
法則：不要在建立的索引的數據列上進行下列操作:
◆避免對索引欄位進行計算、函數、類型轉換
◆避免在索引欄位上使用not，<>，!=
◆避免在索引列上使用空值、IS NULL和IS NOT NULL
3.復雜操作
部分UPDATE、SELECT 語句寫得很復雜（經常嵌套多級子查詢）——可以考慮適當拆成幾步，先生成一些臨時數據表，再進行關聯操作
4.update
同一個表的修改在一個過程里出現好幾十次，如：
update table1
set col1=...
where col2=...;
update table1
set col1=...
where col2=...
......
象這類腳本其實可以很簡單就整合在一個UPDATE語句來完成（前些時候在協助xxx項目做性能問題分析時就發現存在這種情況）
5.在可以使用UNION ALL的語句里，使用了UNION
UNION 因為會將各查詢子集的記錄做比較，故比起UNIONALL ，通常速度都會慢上許多。一般來說，如果使用UNION ALL能滿足要求的話，務必使用UNION ALL。還有一種情況大家可能會忽略掉，就是雖然要求幾個子集的並集需要過濾掉重復記錄，但由於腳本的特殊性，不可能存在重復記錄，這時便應該使用UNION ALL，如xx模塊的某個查詢程序就曾經存在這種情況，見，由於語句的特殊性，在這個腳本中幾個子集的記錄絕對不可能重復，故可以改用UNION ALL）
6.在WHERE 語句中，盡量避免對索引欄位進行計算操作
這個常識相信絕大部分開發人員都應該知道，但仍有不少人這么使用，我想其中一個最主要的原因可能是為了編寫寫簡單而損害了性能，那就不可取了
9月份在對XX系統做性能分析時發現，有大量的後台程序存在類似用法，如：
......
where trunc(create_date)=trunc(:date1)
雖然已對create_date 欄位建了索引，但由於加了TRUNC，使得索引無法用上。此處正確的寫法應該是
where create_date>=trunc(:date1) andcreate_date
或者是
where create_date between trunc(:date1) andtrunc(:date1)+1-1/(24*60*60)
注意：因between 的范圍是個閉區間（greater than or equal to low value and less than or equal to highvalue.），
故嚴格意義上應該再減去一個趨於0的小數，這里暫且設置成減去1秒（1/(24*60*60)），如果不要求這么精確的話，可以略掉這步。
7.對Where 語句的法則
7.1避免在WHERE子句中使用in，not in，or 或者having。
可以使用 exist 和not exist代替 in和not in。
可以使用表鏈接代替 exist。Having可以用where代替，如果無法代替可以分兩步處理。
例子
SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN
(SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)
優化
SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist
(SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)
7.2 不要以字元格式聲明數字，要以數字格式聲明字元值。（日期同樣）否則會使索引無效，產生全表掃描。
例子使用：
SELECT emp.ename, emp.jobFROM emp WHERE emp.empno = 7369;
不要使用：SELECT emp.ename,emp.job FROM emp WHERE emp.empno = 『7369』
8.對Select語句的法則
在應用程序、包和過程中限制使用select * from table這種方式。看下面例子
使用SELECT empno,ename,categoryFROM emp WHERE empno = '7369『
而不要使用SELECT * FROM empWHERE empno = '7369'
9. 排序
避免使用耗費資源的操作，帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啟動SQL引擎 執行，耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執行兩次排序
10.臨時表
慎重使用臨時表可以極大的提高系統性能
所謂的優化就是WHERE子句利用了索引，不可優化即發生了表掃描或額外開銷。經驗顯示，SQL Server性能的最大改進得益於邏輯的資料庫設計、索引設計和查詢設計方面。反過來說，最大的性能問題常常是由其中這些相同方面中的不足引起的。其實SQL優化的實質就是在結果正確的前提下，用優化器可以識別的語句，充份利用索引，減少表掃描的I/O次數，盡量避免表搜索的發生。
其實SQL的性能優化是一個復雜的過程，上述這些只是在應用層次的一種體現，深入研究還會涉及資料庫層的資源配置、網路層的流量控制以及操作系統層的總體設計。
Ⅳ 如何解決SQL查詢速度太慢
呵呵，這個問題很有趣不是嗎？
上面的同志們只是給出一些建議，以我的經驗來看（oracle），
如果數據量較大，索引的重復量盡量避免，最好的方式是建立非業務id（最好使用自增或是序列），把這個id建立索引。
你的最大的問題就是，建立了索引後，索引列必須出現在where中，否則索引就白白建立了，比如你的id是從1一直到383000，那麼你的語句可以寫成
select
*
from
hr_worktime
where
id>-1
還有就是，where條件中避免出現!=,or,between,等東西，否則索引實效。
Ⅵ 如何提高SQL查詢速度
索引對資料庫檢索優化時很重要的一個概念聚集索引在SQL中是唯一的也就是說聚集索引時一個很寶貴的資源但是SQL SERVER在自動分配索引的時候默認總是將ID主鍵分配為聚集索引其實是很浪費的通常情況下你可以通過語句創建聚集索引到你使用率最高的條件欄位上面去，當然你必須先分配聚集索引然後再去分配主鍵，否則主鍵創建時就會自動佔用聚集索引然後非聚集索引不能設置過濫，設置過濫會導致目錄增多最後反而導致查詢緩慢優化不是純粹理論上的東西，理論教會你怎麼去使用嘗試才能獲取經驗
Ⅶ sql語句查詢速度慢
可以分時操作呀，你把一部分數據融合之後做成視圖或者把你的SQL語句寫成存儲過程。在條件裡面盡量少使用「<>」不等於，或者not in,其實這也是告訴你不僅僅從數據結構的方面考慮問題哦
Ⅷ sql查詢時，語句的查詢條件越多查詢的越慢嗎
這個不一定，需要看實際情況
比如 索引，比如 數據量。
通常來說，限定的條件越多，數據量越小，自然越快，效率越高
另：
如果2個結果的 數據量 完全一致， 那麼效率應該差不多， 在特殊情況下 條件多的會差一些
Ⅸ 如何解決SQL查詢速度太慢
1. 執行計劃中明明有使用到索引，為什麼執行還是這么慢？
2. 執行計劃中顯示掃描行數為 644，為什麼 slow log 中顯示 100 多萬行？
a. 我們先看執行計劃，選擇的索引 「INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)」。結合 sql 來看，因為有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能會更差，優化器選擇這個索引避免了排序。
那為什麼不選 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很簡單，TASK_DATE 欄位區分度太低了，走這個索引需要掃描的行數很大，而且還要進行額外的排序，優化器綜合判斷代價更大，所以就不選這個索引了。不過如果我們強制選擇這個索引（用 force index 語法），會看到 SQL 執行速度更快少於 10s，那是因為優化器基於代價的原則並不等價於執行速度的快慢；
b. 再看執行計劃中的 type:index，"index" 代表 「全索引掃描」，其實和全表掃描差不多，只是掃描的時候是按照索引次序進行而不是行，主要優點就是避免了排序，但是開銷仍然非常大。
Extra:Using where 也意味著掃描完索引後還需要回表進行篩選。一般來說，得保證 type 至少達到 range 級別，最好能達到 ref。
在第 2 點中提到的「慢日誌記錄Rows_examined: 1161559，看起來是全表掃描」，這里更正為「全索引掃描」，掃描行數確實等於表的行數；
c. 關於執行計劃中：「rows：644」，其實這個只是估算值，並不準確，我們分析慢 SQL 時判斷准確的掃描行數應該以 slow log 中的 Rows_examined 為准。
4. 優化建議：添加組合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
優化過程：
TASK_DATE 欄位存在索引，但是選擇度很低，優化器不會走這個索引，建議後續可以刪除這個索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在這個 sql 中 REL_DEVID 欄位從命名上看選擇度較高，通過下面 sql 來檢驗確實如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由於有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 組合選擇度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在測試環境添加 REL_DEVID，TASK_ID 組合索引，測試 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引後執行計劃：
這里還要注意一點「隱式轉換」：REL_DEVID 欄位數據類型為 varchar，需要在 sql 中加引號：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
執行時間從 10s+ 降到 毫秒級別：
1 row in set (0.00 sec)
結論
一個典型的 order by 查詢的優化，添加更合適的索引可以避免性能問題：執行計劃使用索引並不意味著就能執行快。