A. 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。
B. 请问SQL语句优化的策略都有哪些
●
创建表的时候。应尽量建立主键,根据主键查询数据；
●
大数据表删除，用truncate
table代替delete。
●
合理使用索引，在OLTP应用中一张表的索引不要太多。组合索引的列顺序尽量与查询条件列顺序保持一致；对于数据操作频繁的表，索引需要定期重建，以减少失效的索引和碎片。
●
查询尽量用确定的列名，少用*号。
尽量少嵌套子查询，这种查询会消耗大量的CPU资源；对于有比较多
or运算的查询，建议分成多个查询，用union
all联结起来；多表查询
的查询语句中，选择最有效率的表名顺序(基于规则的优化器中有效)。Oracle解析器对表解析从右到左，所以记录少的表放在右边。
●
尽量多用commit语句提交事务，可以及时释放资源、解
锁、释放日志空间、减少管理花费；在频繁的、性能要求比较高的
数据操作中，尽量避免远程访问，如数据库链等，访问频繁的表可以常驻内存：alter
table．．．cache；
C. SQL常见优化Sql查询性能的方法有哪些
SQL常见优化Sql查询性能的方法有哪些
可以通过如下方法来优化查询 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
D. 如何优化SQL语句
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
在多数情况下，Oracle使用索引来更快地遍历表，优化器主要根据定义的索引来提高性能。但是，如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理，就会造成优化器删去索引而使用全表扫描，一般就这种SQL语句就是所谓的劣质SQL语句。在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引，这有助于写出高性能的SQL语句。
二、SQL语句编写注意问题
下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。在这些where子句中，即使某些列存在索引，但是由于编写了劣质的SQL，系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引，而同样使用全表扫描，这就造成了响应速度的极大降低。
1.
IS
NULL
与
IS
NOT
NULL
不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。
任何在where子句中使用is
null或is
not
null的语句优化器是不允许使用索引的。
2.
联接列
对于有联接的列，即使最后的联接值为一个静态值，优化器是不会使用索引的。我们一起来看一个例子，假定有一个职工表(employee)，对于一个职工的姓和名分成两列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME)，现在要查询一个叫比尔.克林顿(Bill
Cliton)的职工。
下面是一个采用联接查询的SQL语句，
select
*
from
employss
where
first_name||''||last_name
='Beill
Cliton';
上面这条语句完全可以查询出是否有Bill
Cliton这个员工，但是这里需要注意，系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。
当采用下面这种SQL语句的编写，Oracle系统就可以采用基于last_name创建的索引。
***
where
first_name
='Beill'
and
last_name
='Cliton';
.
带通配符(%)的like语句
同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的，要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。可以采用如下的查询SQL语句:
select
*
from
employee
where
last_name
like
'%cliton%';
这里由于通配符(%)在搜寻词首出现，所以Oracle系统不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况，但是一定要心中有底，通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其他位置时，优化器就能利用索引。在下面的查询中索引得到了使用:
select
*
from
employee
where
last_name
like
'c%';
4.
Order
by语句
ORDER
BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order
by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Order
by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。
仔细检查order
by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写order
by语句以使用索引，也可以为所使用的列建立另外一个索引，同时应绝对避免在order
by子句中使用表达式。
5.
NOT
我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式，如大于、小于、等于以及不等于等等，也可以使用and(与)、or(或)以及not(非)。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。下面是一个NOT子句的例子:
...
where
not
(status
='VALID')
如果要使用NOT，则应在取反的短语前面加上括号，并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中，这就是不等于(<>)运算符。换句话说，即使不在查询where子句中显式地加入NOT词，NOT仍在运算符中，见下例:
...
where
status
<>'INVALID';
对这个查询，可以改写为不使用NOT:
select
*
from
employee
where
salary<3000
or
salary>3000;
虽然这两种查询的结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。
虽然这两种查询的结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。
E. SQL查询语句性能优化建议
1对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '«c%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(selectnum from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限(只有主键索引)。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度;如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
F. sql查询优化的几种方法
1、创建索引；
2、采用分区表；
3、尽量采用join进行多表关联查询；
4、能用exists就不用in;
5、尽量采用覆盖索引。
G. 列举sql优化有哪些方式方法 博客园
sql优化的方式有：
1、选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：
ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表。
2、WHERE子句中的连接顺序：
ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。
3、SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：
ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间 。
4、 减少访问数据库的次数：
ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等。
5、 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200 。
6、 使用DECODE函数来减少处理时间：
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表。
7、整合简单,无关联的数据库访问：
如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)。
H. 什么是SQL的查询优化,举例说明
1 使用SET NOCOUNT ON 选项：
缺省地，每次执行SQL语句时，一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值，你能减少在服务端和客户端的网络流量，帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点，在每个存储过程的开头
包含“SET NOCOUNT ON”语句。
2 正确使用UNION和UNION ALL：
许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的，因此，结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时，它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说，UNION将联合两个相类似的记录集，然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的，那么使用UNION是正
确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录，那么使用UNION会浪费资源，因为它要寻找重复记录，即使你确定它们不存在。
所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复，那么你要使用UNION ALL，而不是UNION。UNION ALL联合记录集，但不搜索重复记录，这样减少SQLServer资源的使用，从而提升性能。
3 尽量不用SELECT * ：
绝大多数情况下，不要用 * 来代替查询返回的字段列表，用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化，编写的查询SQL语句也不用变，都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时，如果碰到 *，则会先分析表的结构，然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了
分析的时间。
4 慎用SELECT DISTINCT：
DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用，即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重，这样增加SQLServer有用资源的使用。当然，如果你需要去做，那就只有去做了。
当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录，那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。
5 少用游标：
任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免，大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标，看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作，考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用：
使用临时表
使用WHILE循环
使用派生表
使用相关子查询
使用CASE语句
使用多个查询
上面每一个都能取代游标并且执行更快。 如果你不能避免使用游标，至少试着提高它们的速度，找出加速游标的方法。
6 选择最有效率的表名顺序：
SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中写在最后的表（基础表driving table）将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下，必须选择记录条数最少的表作为基础表，当SQLSERVER处理多个表时，会运用排序及合并的方式连接它们。首先
，扫描第一个表（FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序；然后扫描第二个表（FROM子句中最后第二个表)；最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。
例如: 表 TAB1有 16384 条记录，表 TAB2 有5条记录，选择TAB2作为基础表 (最好的方法)：
select count(*) from TAB1 a, TAB2 b
选择TAB1作为基础表 (不佳的方法)：
select count(*) from TAB2 a, TAB1 b
如果有3个以上的表连接查询，那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引用的表。
7 使用表的别名(Alias)：
当在SQL语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上，这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
8 SARG你的WHERE条件：
ARGE来源于"Search Argument"（搜索参数）的首字母拼成的"SARG"，它是指WHERE子句里，列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable（可SARG的），这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的，这意味着WHERE子句不能利用索引（或至少部分不能利用），
执行的是全表或索引扫描，这会引起查询的性能下降。
在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'"，通常（但不总是）会阻止查询优化器使用索引执行搜索。另外在列上使用包括函数的表达式、两边都使用相同列的表达式、或和一个列（不是常
量）比较的表达式，都是不可SARG的。
并不是每一个不可SARG的WHERE子句都注定要全表扫描。如果WHERE子句包括两个可SARG和一个不可SARG的子句，那么至少可SARG的子句能使用索引（如果存在的话）帮助快速访问数据。
大多数情况下，如果表上有包括查询里所有SELECT、JOIN、WHERE子句用到的列的覆盖索引，那么覆盖索引能够代替全表扫描去返回查询的数据，即使它有不可SARG的WHERE子句。但记住覆盖索引尤其自身的缺陷，如此经常产生宽索引会增加读磁盘I/O。某些情况下，可以把不可SARG的WHER
E子句重写成可SARG的子句。例如：
WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'
可以写成：
WHERE firstname like 'm%'
这两个WHERE子句有相同的结果，但第一个是不可SARG的（因为使用了函数）将运行得慢些，而第二个是可SARG的，将运行得快些。
如果你不知道特定的WHERE子句是不是可SARG的，在查询分析器里检查查询执行计划。这样做，你能很快的知道查询是使用了索引还是全表扫描来返回的数据。仔细分析，许多不可SARG的查询能写成可SARG的查询。下面分几点讲解WHERE条件的SARG。
8.1 WHERE子句中的连接顺序
SQLSERVER采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。例如：
(低效)
SELECT * FROM EMP E
WHERE SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO)
(高效)
SELECT * FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO)
AND SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’
8.2 避免困难的正规表达式：
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：
SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE "98_ _ _"
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode >="98000"，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：
SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2，3] >"80"
在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
8.3 避免对大型表行数据的顺序存取：
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（
学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION ALL
SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
8.4 EXISTS和IN的使用：
在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接。 在这种情况下，使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率。在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的，因为它对子查询中的表执行
了一个全表遍历。为了避免使用NOT IN，我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS。
8.5 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL：
避免在索引中使用任何可以为空的列，SQLSERVER将无法使用该索引。对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录；对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录。如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中。
如果唯一性索引建立在表的A列和B列上，并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null)，SQLSERVER将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录插入。
如果所有的索引列都为空，SQLSERVER将认为整个键值为空，而空不可能等于空，因此你可以插入1000条具有相同键值的记录，当然它们都是空！因为空值不存在于索引列中，所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使SQLSERVER停用该索引。下面的代码将会很低效（索引失效）：
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL
8.6 避免在索引列上使用计算：
WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而使用全表扫描。 例如下面的语句低效 ：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000
而下面的语句将是高效的：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12
请务必注意，查询中不要对索引列进行处理，如：TRIM，substring，convert等等操作。
8.7 用WHERE子句替换HAVING子句：
避免使用HAVING子句，HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，这个处理需要排序、统计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。
9 避免或简化排序：
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
l 索引中不包括一个或几个待排序的列；
l group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
l 排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
10 临时表的使用：
临时表有很多特殊的用途，象用来替代游标，不过它们仍能引起性能问题，如果这个问题能消除，SQLServer将执行得更快。在永久表和临时表的数据行相同的条件下，使用临时表没有永久表快。但有时还必须得使用临时表，如先从存储大量数据的永久表中提取符全条件的存放到临时
表，然后在临时表上执行操作。如果是直接在存储大量数据的永久表上执行操作（如：统计、循环等），其性能将大打折扣。所以，使不使用临时表，何时使用临时表，需要具体情况决定。
11 是否使用视图：
视图最大的用途是处理安全相关的问题，而不是一些懒惰的开发人员用来存储经常使用的查询的方法。例如，如果你需要允许用户访问特定SQLServer的数据，那么你也许可以考虑为用户（或组）创建一个视图，然后给用户访问视图而不是基表的权限。另一方面，在应用程序里，从视图选
择数据没有好的理由，相反，绕过视图直接从需要的表里获取数据。原因是许多视图（当然不是全部）返回比SELECT语句所需更多的数据，增加不必要的开销。
例如，假定有一个视图从两个连接表里返回10列。你想要从视图里使用SELECT语句返回其中7列。实际上发生的情况是基于视图的查询先运行，返回数据，然后你的查询针对这些数据运行。既然你仅需要7列，而不是视图返回的10列，更多不必要的数据被返回。浪费SQLServer的资源。
长久以来，大家在争论是查询视图速度快还是直接查询快，本人也不敢轻易下结论，因此作了多次试验，其结果是：基于视图查询，性能确实不会比直接写查询语句快，对于简单的查询，最多是在同一水平上。
当然，上面的测试是在没有为视图创建索引的情况下，SQLServer2000以上可以为视图创建索引，视图索引与表的索引在作用方式上非常相似。与表一样，视图可以有一个集簇索引（clustered index）和多个非集簇索引。创建视图索引后能够提高视图的性能。
如果视图不包含索引，则数据库中不保存视图返回的结果集。有的时候，我们可能要创建涉及大量记录或必须进行复杂计算的视图，比如要进行聚合分组处理或多重连接操作。如果每次引用这些视图的时候让sql server重新生成结果集，数据库开销将非常大。
12 让事务尽可能的短：
保持TSQL事务尽可能的短。这会帮助减少锁（所有类型的锁）的数量，有助于全面提升SQLServer的性能。如果有经验，你也许要将长事务分成更小的事务组。
13 用存储过程代替直接写查询语句：
存储过程为开发人员提供了很多好处，包括：
n 减少网络流量和响应时间，提升应用程序性能。例如，通过网络发送一个存储过程调用，而不是发送500行的TSQL将更快，资源使用更少。当每次执行SQL时，都会执行解析SQL语句、估算索引的利用率、绑定变量、读数据块等等工作。
n 存储过程执行计划能够重用，驻留在SQLServer内存的缓存里，减少服务器开销。
n 客户端执行请求更有效率。例如，如果应用程序需要插入大量的二进制值到一个image数据列而不使用存储过程，它必须转化二进制为字符串（大小会增加一倍），然后发送给SQLServer。当SQLServer接收到后，它必须把字符串值转回二进制格式。大量的浪费开销。存储过程能
消除这个问题通过将应用程序传给SQLServer的二进制格式作为参数，从而减少开销提升性能。
n 存储过程帮助提供代码重用。虽然这些不直接提升应用程序的性能，通过减少代码量和减少调试时间来提升开发人员的效率。
n 存储过程能封装逻辑。你能够改变存储过程代码而不影响客户端（假定你保持参数相同也不移除任何结果集的列）。这节约开发人员的时间。
n 存储过程为你的数据提供更好的安全性。如果你仅使用存储过程，你可以移除直接对表的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE权限从而强迫开发人员使用存储过程访问数据。这会节约DBA的时间。
n 作为首要的常规，所有的TSQL代码都应该通过存储过程调用。
13.1 存储过程名不要以 sp_ 开头：
对这一准则，可能很多人会感觉纳闷，是的，我开始也纳闷过。如果创建的存储过程不是运行在Master数据库里，不要使用以sp_为前缀的名称。这个特别的前缀是为系统存储过程保留的。尽管使用这个前缀不会禁止用户定义的存储过程的运行，但会稍微降低一些执行效率。这是因为
SQLServer在执行以sp_为前缀的任何一个存储过程时缺省地首先试图在Master数据库里寻找，尽管那儿没有，这就浪费了寻找存储过程的时间。如果SQLServer在Master数据库里不能找到存储过程，那么接下来会将存储过程的拥有者作为DBO去解析。如果存储过程在目前的数据库里，那么
它会执行。为了避免不必要的延迟，不要用前缀为sp_命名你的任何一个存储过程。
13.2 存储过程的拥有者要相同：
为了最好的性能，同一个存储过程里调用的所有对象的拥有者都应该相同，DBO更适宜。如果不是那样，即对象名相同而拥有者不同，那么SQLServer必须执行名称判断。当发生这样的情形时，SQLServer不能使用存储过程里在内存里的执行计划，相反，它必须重新编译存储过程，从而
影响性能。当从应用程序里调用存储过程时，使用分隔符名称来调用也是重要的。如：
EXEC dbo.myProcere
代替：
EXEC myProcere
这样做有两个原因，其中一个和性能有关。首先，使用完全有分隔符的名称有助于消除那些和你要运行的存储过程有潜在的混淆，有助于禁止BUG和潜在的问题。但更重要的是，这样做SQLServer能更直接的访问存储过程执行计划，而不是轮流访问，从而加速了存储过程的性能。当然性能
提升很小，但如果你的服务器每小时要运行成千上万或更多的存储过程，这些节约的小段时间加起来就很可观了。
14 完整性使用下的约束和触发器：
数据库里不要执行多余的完整性特点。例如，如果你正使用主键和外键约束来强迫引用完整性，则不要添加触发器来实现相同的功能而增加不必要的开销。同样既使用约束又使用默认值或既使用约束又使用规则也会执行多余的工作。
15 在SQL中捕捉异常：
这一条准则应该不能算是优化方面的，只是编写要求。现在SQLServer2005中，新增了BEGIN TRY…END TRY和 BEGIN CATCH…END CATCH二个成对语句，用于捕捉运行时出现的异常。在Oracle中，可用 BEGIN…EXCEPTION…END 语句捕捉异常。
把SQL代码块中加入捕捉异常的语句内，有二个好处：一是可以在SQL语句内部得到异常并作错误处理，如在错误代码块内返回自定义错误信息、ROLBACK等。这样可减少应用程序捕捉异常带来的资源开销；另外一个好处就是可以防止死锁情况的发生，当出现死锁时，SQLServer2005会抛出
异常，我们就可捕捉到。
下面列出一些索引的概念，有助于设计表结构和编写SQL语句：
按照存储规则来分：
l 聚集索引：该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。因此一个表只能包含一个聚集索引，但该索引可以包含多个列（组合索引）。检索效率比普通索引高，但对数据新增/修改/删除的影响比较大。
l 非聚集索引：与聚集索引相对，不影响表中的数据存储顺序，检索效率比聚集索引低，对数据新增/修改/删除的影响很少。
按照维护与管理的角度来分：
l 唯一索引：惟一索引可以确保索引列不包含重复的值，可以用多个列，但是索引可以确保索引列中每个值组合都是唯一的。
l 主键索引：在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查询中使用主键索引时，它还允许快速访问数据。
l 普通索引：由关键字KEY或INDEX定义的索引，唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件或排序条件中的数据列创建索引。只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列(如整数类型的数据列)来创建索引。允许有重复的列存在
。
l 复合索引：如果在两上以上的列上创建的索引，则称为复合索引。
I. 对sql进行优化的原则有哪些
太多了
最主要的几点：
1 减少返回不必要的数据
2 减少物理和逻辑读次数
3 减少计算次数
以上两个方面就优化了 内存 硬盘读写 CPU的消耗，
基于以上原则，你可以使查询跑的更快，数据表设计的更合理。
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