⑴ sql server的预编译功能默认是开启的吗
在Java编程中，应用代码绝大多数使用了PreparedStatement,无论你是直接使用JDBC还是使用框架。
在Java编程中，绝大多数使用了使用了PreparedStatement连接MySQL的应用代码没有启用预编译,无论你是直接使用JDBC还是使用框架。
⑵ 请问sql数据库优化具体是指的哪些方面呢有没有什么工具软件呢
1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式：第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三范式，系统会产生较少的列和较多的表，因而减少了数据冗余，也利于性能的提高。2、合理的冗余完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的，除非系统特别的小，在规范化设计后，有计划地加入冗余是必要的。冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段，不同粒度的冗余可以起到不同的作用。冗余可以是为了编程方便而增加，也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说，冗余数据库可以分散数据库压力，冗余表可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接，提高效率。3、主键的设计主键是必要的，SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引，而且在实际应用中，我们往往选择最小的键组合作为主键，所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的，这个在下面索引的叙述。在有多个键的表，主键的选择也比较重要，一般选择总的长度小的键，小的键的比较速度快，同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。4、外键的设计外键作为数据库对象，很多人认为麻烦而不用，实际上，外键在大部分情况下是很有用的，理由是：外键是最高效的一致性维护方法，数据库的一致性要求，依次可以用外键、CHECK约束、规则约束、触发器、客户端程序，一般认为，离数据越近的方法效率越高。谨慎使用级联删除和级联更新，级联删除和级联更新作为SQL SERVER 2000当年的新功能，在2005作 了保留，应该有其可用之处。我这里说的谨慎，是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义，功能有点太过强大，使用前必须确定自己已经把握好 其功能范围，否则，级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙的被修改或者丢失。从性能看级联删除和级联更新是比其他方法更高效的方法。5、字段的设计字段是数据库最基本的单位，其设计对性能的影响是很大的。需要注意如下：A、数据类型尽量用数字型，数字型的比较比字符型的快很多。B、数据类型尽量小，这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。C、 尽量不要允许NULL，除非必要，可以用NOT NULL+DEFAULT代替。D、少用TEXT和IMAGE，二进制字段的读写是比较慢的，而且，读取的方法也不多，大部分情况下最好不用。E、自增字段要慎用，不利于数据迁移。6、数据库物理存储和环境的设计在设计阶段，可以对数据库的物理存储、操作系统环境、网络环境进行必要的设计，使得我们的系统在将来能适应比较多的用户并发和比较大的数据量。这里需要注意文件组的作用，适用文件组可以有效把I/O操作分散到不同的物理硬盘，提高并发能力。7、系统设计整个系统的设计特别是系统结构设计对性能是有很大影响的，对于一般的OLTP系统，可以选择C/S结构、三层的C/S结构等，不同的系统结构其性能的关键也有所不同。系统设计阶段应该归纳一些业务逻辑放在数据库编程实现，数据库编程包括数据库存储过程、触发器和函数。用数据库编程实现业务逻辑的好处是减少网络流量并可更充分利用数据库的预编译和缓存功能。8、索引的设计在设计阶段，可以根据功能和性能的需求进行初步的索引设计，这里需要根据预计的数据量和查询来设计索引，可能与将来实际使用的时候会有所区别。关于索引的选择，应改主意：A、根据数据量决定哪些表需要增加索引，数据量小的可以只有主键。B、根据使用频率决定哪些字段需要建立索引，选择经常作为连接条件、筛选条件、聚合查询、排序的字段作为索引的候选字段。C、把经常一起出现的字段组合在一起，组成组合索引，组合索引的字段顺序与主键一样，也需要把最常用的字段放在前面，把重复率低的字段放在前面。D、一个表不要加太多索引，因为索引影响插入和更新的速度。 具体有什么工具，我就不知道了
⑶ 面试Java开发时问到高并发怎么处理的，还有sql优化有哪些办法，有哪位大神知道啊，新手！！
Java开发高并发的处理方法：
最基础的地方做起，优化我们写的代码，减少必要的资源浪费
避免频繁的使用new对象，对于整个应用只需要存在一个实例的类，我们可以使用单例模式。对于String连接操作，使用StringBuffer或StringBuilder，对于工具类可以通过静态方法来访问。
避免使用错误的方式，尽量不用instanceof做条件判断。使用java中效率高的类，比如ArrayList比Vector性能好。
图片服务器分离
对于web服务器来说，图片是最消耗资源的，于是我们有必要把图片与页面进行分离，我们把图片放到独立的图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片的问题而崩溃。在图片服务器上，我们可以对不同的配置进行优化。
缓存
具体接触过的缓存机制是hibernate的缓存机制。为了避免每次都向数据库中取得数据，我们把用户常常访问到的数据放到内存中，甚至缓存十分大的时候我们可以把内存中的缓存放到硬盘中。还有高级的分布式缓存数据库使用，都可以增加系统的抗压力。
分批传送
在做某项目的时候，一次传递的参数太多，而且数据库规定一次最多传递的参数最多是三万条，当时有五万条记录，那怎么传送呢？最终是分批传送，电梯里一次乘不下那么多的人，会报超重的bug，那就分批把人送上去。
还有一次在考试系统中，如果那么多的考试人员同时提交到数据库中，数据库的压力增大，有时会被down掉，当时采用的方法是使用ajax异步传输，没有等待考生点击提交按钮的时候，就把考生的答案自动提交，这样也避免了突然断电考生前面做过的题出现丢失的现象。
DB优化
在数据库设计的时候就要考虑到后期的维护，数据库三范式是我们设计数据库索要遵循的原则。
索引的建立：建立索引要适当，如果一个表经常用来被查询，对于增加和修改很少被用到，我们就可以为这个表建立索引，因为对于增加和修改和删除操作时，我们对索引的维护要大大超过索引给我们带来的效率。
表字段的类型选择要恰当。包括字段的长度、类型等，要根据实际存储的数据进行选择，长度不要过长，否则会影响效率。
外键要慎用，因为主键代表这一张表，而外键代表一群表，对表之间进行了关联，在删除修改等需要我们关联。
在数据库操作上。 尽量使用prepareStatement，少用Statement，因为PrepareStatement是进行预编译的。
connection设置为readOnly，Connection是对书库连接，属于重量级，我们使用即可。
连接池的使用，我们可以修改数据库默认的连接数。
⑷ SQL注入的防范 使用预编译语句
预编译语句PreparedStatement是 java.sql中的一个接口，继承自Statement 接口。通过Statement对象执行SQL语句时，需要将SQL语句发送给DBMS，由 DBMS先进行编译后再执行。而预编译语句和Statement不同，在创建PreparedStatement对象时就指定了SQL语句，该语句立即发送给DBMS进行编译，当该编译语句需要被执行时，DBMS直接运行编译后的SQL语句，而不需要像其他SQL语句那样先将其编译。引发SQL注入的根本原因是恶意用户将SQL指令伪装成参数传递到后端数据库执行。作为一种更为安全的动态字符串的构建方法，预编译语句使用参数占位符来替代需要动态传入的参数，这样攻击者无法改变SQL语句的结构，SQL语句的语义不会发生改变，即便用户传入类似于前面' or '1'='1这样的字符串，数据库也会将其作为普通的字符串来处理。
⑸ Sql server 安全,性能优化的15条方案
1．1 基本概念 与数据库技术密切相关的基本概念包括：数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统四大概念。1. 数据（Data） 数据是对客观事物的一种描述，是由能被计算机识别与处理的数值、字符等符号构成的集合，即数据是指描述事物的符号记录。 广义地说，数据是一种物理符号的序列，用于记录事物的情况，是对客观事物及其属性进行的一种抽象化及符号化的描述。数据的概念应包括数据的内容和形式两个方面。数据的内容是指所描述的客观事物的具体特性，也就是通常所说的数据的“值”；数据的形式则是指数据内容所存储的具体形式，即数据的“类型”。故此，数据可以用数据类型和值来表示。2. 数据库（Data Base，DB） 数据库是指长期存储在计算机内部、有组织的、可共享的数据集合，即在计算机系统中按一定的数据模型组织、存储和使用的相关联的数据集合成为数据库。 数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性、易扩展性、集中性和共享性，以文件的形式存储在存储介质上的。数据库中的数据由数据库管理系统进行统一管理和控制，用户对数据库进行的各种数据操作都是通过数据库管理系统实现。3. 数据库管理系统（Data Base Management System，DBMS） 数据库管理系统是数据库系统的核心，是为数据库的建立、使用和维护而配置的软件，是位于操作系统与用户之间的一层数据管理软件。主要功能是对数据库进行定义、操作、控制和管理。1) 数据定义 数据的定义包括：定义构成数据库结构的外模式、模式和内模式，定义各个外模式和模式之间的映射，定义模式与内模式之间的映射，定义有关的约束条件。2) 数据处理对数据的处理操作主要包括对数据库数据的检索、插入、修改和删除等基本操作。3) 安全管理 对数据库的安全管理主要体现在：对数据库进行并发控制、安全性检查、完整性约束条件的检查和执行、数据库的内部维护（如索引、数据字典的自动维护）等。并且能够管理和监督用户的权限，防止拥护有任何破坏或者恶意的企图。4) 数据的组织、存储和管理 负责分类地组织、存储和管理数据库数据，确定以何种文件结构和存取方式物理地组织数据，如何实现数据之间的联系，以便提高存储空间利用以及提高随机查找、顺序查找、增加、删除和查改等操作的时间效率。5) 建立和维护数据库 建立数据库包括数据库数据的初始化与数据转换等。维护数据库包括数据库的转储与恢复、数据库的重组织与重构造、性能的监视与分析等。6) 数据通信接口提供与其他软件系统进行通信的功能。4. 数据库系统（Data Base System，DBS） 数据库系统指在计算机系统中引入数据库后的系统构成，一般有数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员和用户构成。1．2 数据库系统的特点 数据库系统的点主要有：数据的结构化、高共享性、低冗余度、易扩充、较高的独立性（物理数据独立、逻辑数据独立）以及数据由DBMS统一管理和控制（数据的安全性Security保护、数据的完整性Integrity保护、并发Concurrency控制、数据库恢复Recovery）等。第二章 数据库性能优化 数据库作为一种独立的、有组织、的可共享的数据集合，数据的查询访问是数据操作中频度最高的操作。当数据量和访问频率达到一定程度的时候，系统的响应速度就至关重要了，这时候就需要对数据库数据存储的结构和方式进行优化，使其满足系统需要的访问响应速度。2．1 性能影响因素 常见的影响数据访问速度的因素，有以下几种：1. 没有索引或者没有用到索引 数据库索引就像书籍中目录一样，使用户在访问数据库数据时，不必遍历所有数据就可以找到需要的数据。创建索引后，可以保证每行数据的唯一性，极大地提高数据检索效率，这是一中牺牲空间换取性能的方法。没有索引或者没有用到索引是数据访问速度慢最常见的因素，也是程序设计的一个缺陷所在。2. I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应 I/O吞吐量是影响数据访问速度的客观因素（硬件因素）。在一定的硬件环境下，利用优化的部署方案可适当提高I/O吞吐量。3. 没有创建计算列导致查询不优化 计算列是一个比较特殊的列，不填写任何设计类型，用户不可以改变该列的值。计算列的值是通过一定的函数公式等以另一个或多个列的值为输入值计算出的结果。如果没相应的计算列，在一些数据查询的时候需要对已有数据进行计算，从而浪费一部分性能。4. 内存不足 对数据库数据的查询访问毫无疑问会占用大量的内存空间，当内存不足的情况下，数据的访问速度会受到明显的影响甚至访问出现超时情况，是影响数据访问速度的客观因素。5. 网络速度慢 网络速度慢是影响数据访问速度的客观因素。可通过提高网络访问的位宽来解决。6. 查询出的数据量过大 当查询出的数据量过大时，内存的占用、系统时间的占用等都影响数据访问的速度。可以采用多次查询、定位查询、和查询数据量控制来解决。7. 锁或者死锁 锁或者死锁在数据库数据访问时会造成访问者等待时间过程或者永久无法获取到资源。这是查询慢最常见的因素之一，是程序设计的缺陷，要尽量避免。8. 返回不必要的行和列 在一般的数据查询中，都尽可能多的获取数据信息，这样造成了不必要的数据遍历，大大的增加了数据访问的响应的时间。所以在一般的查询中，尽量查询少的行和列，将数据遍历时间降到最低以满足数据输出需求。9. 查询语句不够优化 在数据查询访问过程中，使用最频繁的是使用自定义的查询语句进行数据输出的。所以编写优化的查询语句能够很大程度上提高数据查询访问的速度。2．2 性能优化 数据库性能优化主要是提高数据访问的速度，即提高数据库响应速度的性能指标。性能优化主要分为主观因素和客观因素两部分的优化。这里主要针对影响性能的客观因素进行优化。2．2．1 主观因素优化 主观因素主要是指服务器的硬件环境。主要优化有以下几个方面：1、 把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，数据量越大，提高I/O吞吐量越重要；2、 纵向、横向分割表，减少表的尺寸（sp_spaceuse）；3、 升级硬件；4、 提高网络访问速度；5、 扩大服务器的内存；配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置，一般设置为物理内存的1.5倍；如果安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑将虚拟内存大小设置为至少计算机中物理内存的3倍；6、 增加服务器CPU个数；其中并行处理比串行处理更需要资源。SQL SERVER根据系统负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询适合并行处理。不过更新操作UPDATE、INSERT、DELETE不能进行并行处理。 2．2．2 客观因素优化 客观因素主要指的是由于设计和开发中存在的缺陷和漏洞；主要优化有以下几个方面：1. 优化索引（1） 根据查询条件建立优化的索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建里索引（参照索引的创建），不要对有限的几个值的字段建立单一索引（如性别字段）。（2） 如果使用LIKE进行查询的话，简单的使用INDEX是不行的，全文索引又太耗费空间。LIKE ‘N%’使用索引，LIKE ‘%N’不使用索引。用LIKE‘%N%’查询时，查询耗时和字段值总长度成正比，所以不能用CHAR类型而采用VARCHAR。对于字段的值很长的字段建立全文索引。（3） 重建索引DBCC REINDEX，DBCC INDEXDEFRAG，收缩数据和日志DBCC SHRINKDB，DBCC SHRINKFILE。设置自动收缩日志，对与大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。2. 数据库部署优化（1） DB SERVER和APPLICATION SERVER分离，OLTP和OLAP分离；（2） 使用分区视图。分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体，联合体是一组分开管理的服务器，他们互相协作分担系统的处理负荷。A、在实现分区视图之前，必须先水平分区表。B、在创建成员表后，在每个服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器都有一个原始表的复本一样，不过每个服务器上其实只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。3. 查询语句优化 T-SQL的写法上有很大的讲究，DBMS处理查询计划的过程是：a、查询语句的词法、语法检查；b、将语句提交给DBMS的查询优化器；c、优化器做代数优化和存取路径的优化；d、由预编译模块生成查询规划；e、在合适的时间提交给系统处理执行；f、将执行结果返回给用户。（1） COMMIT和ROLLBACK的区别：ROLLBACK回滚所有的事务；COMMIT提交当前的事务。在动态语句中写事务，请将事务写在外面，如：BEGIN TRAN EXEC（@SQL） COMMIT TRANS或者将动态SQL写成函数或者存储过程。（2） 在大数据两的查询输出SELECT语句中尽量不要使用自定义函数，调用自定义函数的函数时系统调用是一个迭代过程，很影响查询输出性能的。在查询字段时尽可能使用小字段两输出，并在WHERE子句或者使用SELECT TOP 10/1 PERCENT来限制返回的记录数，使用SET ROWCOUNT来限制操作的记录数，避免整表扫描。返回不必要的数据，不但浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担，如果表很大的话，在表扫描期间将表锁住，禁止其他的联接访问，后过很严重的。（3） SQL的注释申明对执行查询输出没有任何影响。（4） 使用计算列对数据进行简单计算，尽量避免在查询语句中对数据进行运算。（5） 尽可能不使用光标，它会占用大量的资源。如果需要ROW-BY-ROW地执行，尽量采用非光标技术，如：客户端循环、临时表、TABLE变量、子查询、CASE语句等等。（6） 使用PROFILER来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在，用索引优化器优化索引。（7） 注意UNION和UNION ALL的区别。在没有必要的时候不要用DISINCT，它同UNION一样会降低查询速度，重复的记录在查询里是没有问题的。（8） 用sp_configure ‘query governor cost limit’或者 SET QUERY_COVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的 资源超出限制时，服务器自动取消查询，在查询之前就扼杀掉。SET LOCKTIME 设置锁的时间。（9） 不要在WHERE子句中列名加函数，如CONVERT，SUBSTRING等，如果必须用函数的时候，创建计算列在创建索引来替代。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS、IN、LEFT OUTER JOIN来替代，其中EXISTS比IN更快，最慢的NOT操作。（10） 使用QUERY ANALYZER，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般20%的代码占用了80%的资源，优化的重点就是这些慢的地方。（11） 如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显式申明指定索引，如：Select * From FA01(INDEX=IX_SEX) Where AA0107 IN(‘01’,‘02’)。（12） 在需要对已有数据进行比较复杂计算才能获得查询的结果数据时,将需要查询的结果预先计算好放在表中,查询的时候在SELECT。（13） 数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所有有限选择DEFAULT，依次为RULES，CONSTRAINT，PROCEDURE来编写程序的质量高，速度快。如果要插入大的二进制到IMAGE列，使用存储过程，千万不要用内嵌INSERT直接插入。因为这样应用程序首先将二进制转换成字符串，服务器收到字符后又将他转换成二进制。存储过程直接传入二进制参数即可，处理速度明显改善，如：CREATE PROCEDURE image_insert @image varbinary as Insert into table(fImage) values(@image)。（14） Between在某些时候比IN速度更快，更快地根据索引找到范围。由于IN会比较多次，所以有时会慢些。（15） 尽量不要建没有作用的事务例如产生报表时，浪费资源，只有在必须使用事务时才建立合适的事务。（16） 用OR的字句可以分解成多个查询，并通过UNION连接多个查询。速度取决与是否使用索引。如果查询需要用联合索引，用UNION ALL执行的效率更高些。（17） 尽量少用视图，视图的效率低。对视图操作比直接对表操作慢，可以用SRORED PROCEDURE来代替。特别是不要用视图嵌套，嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。视图是存放在服务器上的被优化好了的已经产生查询规划的SQL。对单表数据检索时，不要使用指向多表的视图，否则增加了不必要的系统开销，查询也会受到干扰。没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行，增加了额外的开销，这同UNION和UNION ALL原理相同。（18） 当使用SELECT INTO和CREATE TABLE时，会锁住系统表（SYSOBJECTS，SYSINDEXES等），从而阻塞其他的连接的存取。所以千万不要在事务内部使用。如果经常要用到临时表时请使用实表或者临时表变量。尽量少用临时表，用结果集和TABLE类型的变量来代替。（19） 在使用GROUP BY HAVING子句时，在使用前剔除多余的行，尽量避免使用HAVING子句剔除行工作。剔除行最优的执行顺序是：SELECT的WHERE子句选择所有合适的行，GROUP
⑹ 预编译sql语句就sql绑定变量吗
1. 认识绑定变量：
绑定变量是为了减少解析的，比如你有个语句这样
select aaa,bbb from ccc where ddd=eee;
如果经常通过改变eee这个谓词赋值来查询，像如下
select aaa,bbb from ccc where ddd=fff;
select aaa,bbb from ccc where ddd=ggg;
select aaa,bbb from ccc where ddd=hhh;
每条语句都要被数据库解析一次，这样比较浪费资源，如果把eee换成“:1”这样的绑定变量形式，无论ddd后面是什么值，都不需要重复解析
Java实现绑定变量的方法：
[java] view plain
PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement("UPDATE employees SET salay = ? WHERE id = ?");
pstmt.setBigDecimal(1, 15.00);
pstmt.setInt(2, 110592);
/result statmement: UPDATE employees SET salay = 15.00 WHERE id = 110592
pstmt.executeQuery();
假设要将id从1到10000的员工的工资都更新为150.00元，不使用绑定变量，则：
[java] view plain
sql.executeQuery("UPDATE employees SET salay = 150.00 WHERE id = 1");
sql.executeQuery("UPDATE employees SET salay = 150.00 WHERE id = 2");
sql.executeQuery("UPDATE employees SET salay = 150.00 WHERE id = 3");
sql.executeQuery("UPDATE employees SET salay = 150.00 WHERE id = 4");
....
sql.executeQuery("UPDATE employees SET salay = 150.00 WHERE id = 10000");
使用绑定变量，则：
[java] view plain
PreparedStatement pstmt;
for (id = 1; id < 10000; id )
{
if (null == pstmt)
pstmt = con.prepareStatement("UPDATE employees SET salay = ? WHERE id = ?");
pstmt.setBigDecimal(1, 150.00);
pstmt.setInt(2, id);
pstmt.executeQuery();
}
二者区别在于，不用绑定变量，则相当于反复解析、执行了1w个sql语句。使用绑定变量，解析sql语句只用了一次，之后的9999次复用第一次生成的执行计划。显然，后者效率会更高一些。
2. 什么时候不应该/不必要使用绑定变量
a. 如果你用数据仓库，一条大查询一跑几个小时，根本没必要做绑定变量，因为解析的消耗微乎其微。
b. 变量对优化器产生执行计划有很重要的影响的时候：绑定变量被使用时，查询优化器会忽略其具体值，因此其预估的准确性远不如使用字面量值真实，尤其是在表存在数据倾斜(表上的数据非均匀分布)的列上会提供错误的执行计划。从而使得非高效的执行计划被使用。
3. 绑定变量在OceanBase中的实现
目
前OceanBase中实现了绑定变量，目的主要是为了编程方便，而不是为了降低生成执行计划的代价。为什么呢？因为OceanBase中目前使用的是一
种”静态执行计划“，无论什么Query，执行流程都一样。OB在前端代理ObConnector中实现绑定变量，将用户传入的变量进行
to_string()操作，替代SQL语句中相应的部分，形成一个完整的SQL。然后这个SQL传递给MS，MS按照标准流程来解析和执行。相信不远的
将来，OB将会实现真正意义上的绑定变量，让用户享受到绑定变量带来的好处。
⑺ 预编译SQL语句的使用问题
void setString(int parameterIndex,
String x)
PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement("UPDATE table4 SET m = ? WHERE x = ?");
pstmt 对象包含语句 "UPDATE table4 SET m = ? WHERE x = ?"，它已发送给DBMS，并为执行作好了准备。
2、传递 IN 参数
在执行 PreparedStatement 对象之前，必须设置每个 ? 参数的值。这可通过调用 setXXX 方法来完成，其中 XXX 是与该参数相应的类型。例如，如果参数具有Java 类型 long，则使用的方法就是 setLong。setXXX 方法的第一个参数是要设置的参数的序数位置，第二个参数是设置给该参数的值。例如，以下代码将第一个参数设为 123456789，第二个参数设为 100000000：
pstmt.setLong(1, 123456789);
pstmt.setLong(2, 100000000);
一旦设置了给定语句的参数值，就可用它多次执行该语句，直到调用clearParameters 方法清除它为止。在连接的缺省模式下（启用自动提交），当语句完成时将自动提交或还原该语句。
如果基本数据库和驱动程序在语句提交之后仍保持这些语句的打开状态，则同一个 PreparedStatement 可执行多次。如果这一点不成立，那么试图通过使用PreparedStatement 对象代替 Statement 对象来提高性能是没有意义的。
利用 pstmt（前面创建的 PreparedStatement 对象），以下代码例示了如何设置两个参数占位符的值并执行 pstmt 10 次。如上所述，为做到这一点，数据库不能关闭 pstmt。在该示例中，第一个参数被设置为 "Hi"并保持为常数。在 for 循环中，每次都将第二个参数设置为不同的值：从 0 开始，到 9 结束。
pstmt.setString(1, "Hi");
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pstmt.setInt(2, i);
int rowCount = pstmt.executeUpdate();
}
⑻ sql中带有like时如何使用预编译
like语句实际上就是模糊的字段查询，通常与“%”(一个或多个)结合使用。
举例说明：
sql:SELECT * FROM tablename T WHERE T.name LIKE '%zhang%';
解释：以上语句就就是查询出tablename表中name字段带有“zhang”的所有记录。
备注：存储过程中用"||"表示连接符，用单引号(“'”)表示字符连接。
SELECT * FROM tablename T WHERE T.name LIKE '%'||'zhang'||'%'.
⑼ 如何进行SQL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
●可以通过以下方法来优化查询 :
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要。
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升级硬件
4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段。
5、提高网速。
6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。将SQL Server max server memory服务器配置选项配置为物理内存的1.5倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器CPU个数;但是必须 明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MSSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询 的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。
联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件''分区视图''）
a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表
b、 在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上 运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。
在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：
1、 查询语句的词法、语法检查
2、 将语句提交给DBMS的查询优化器
3、 优化器做代数优化和存取路径的优化
4、 由预编译模块生成查询规划
5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行
6、 最后将执行结果返回给用户。
其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。