A. sql server 中 如何有效的提高性能
特别说明 在微软的SQL Server系统中通过有效的使用索引可以提高数据库的查询性能，但是性能的提高取决于数据库的实现。在本文中将会告诉你如何实现索引并有效的提高数据库的性能。 在关系型数据库中使用索引能够提高数据库性能，这一点是非常明显的。用的索引越多，从数据库系统中得到数据的速度就越快。然而，需要注意的是，用的索引越多，向数据库系统中插入新数据所花费的时间就越多。在本文中，你将了解到微软的SQL Server数据库所支持的各种不同类型的索引，在这里你将了解到如何使用不同的方法来实现索引，通过这些不同的实现方法，你在数据库的读性能方面得到的远比在数据库的整体性能方面的损失要多得多。 索引的定义 索引是数据库的工具，通过使用索引，在数据库中获取数据的时候，就可以不用扫描数据库中的所有数据记录，这样能够提高系统获取数据的性能。使用索引可以改变数据的组织方式，使得所有的数据都是按照相似的结构来组织的，这样就可以很容易地实现数据的检索访问。索引是按照列来创建的，这样就可以根据索引列中的值来帮助数据库找到相应的数据。 索引的类型 微软的SQL Server 支持两种类型的索引：clustered 索引和nonclustered索引。Clustered 索引在数据表中按照物理顺序存储数据。因为在表中只有一个物理顺序，所以在每个表中只能有一个clustered索引。在查找某个范围内的数据时，Clustered索引是一种非常有效的索引，因为这些数据在存储的时候已经按照物理顺序排好序了。 Nonclustered索引不会影响到下面的物理存储，但是它是由数据行指针构成的。如果已经存在一个clustered索引，在nonclustered中的索引指针将包含clustered索引的位置参考。这些索引比数据更紧促，而且对这些索引的扫描速度比对实际的数据表扫描要快得多。 如何实现索引 数据库可以自动创建某些索引。例如，微软的SQL Server系统通过自动创建唯一索引来强制实现UNIQUE约束，这样可以确保在数据库中不会插入重复数据。也可以使用CREATE INDEX语句或者通过SQL Server Enterprise Manager来创建其他索引，SQL Server Enterprise Manager还有一个索引创建模板来指导你如何创建索引。 得到更好的性能 虽然索引可以带来性能上的优势，但是同时也将带来一定的代价。虽然SQL Server系统允许你在每个数据表中创建多达256个nonclustered索引，但是建议不要使用这么多的索引。因为索引需要在内存和物理磁盘驱动器上使用更多的存储空间。在执行插入声明的过程中可能会在一定程度上导致系统性能的下降，因为在插入数据的时候是需要根据索引的顺序插入，而不是在第一个可用的位置直接插入数据，这样一来，存在的索引越多将导致插入或者更新声明所需要的时间就越多。 在使用SQL Server系统创建索引的时候，建议参照下面的创建准则来实现： 正确的选择数据类型 在索引中使用某些数据类型可以提高数据库系统的效率，例如，Int，bigint， smallint，和tinyint等这些数据类型都非常适合于用在索引中，因为他们都占用相同大小的空间并且可以很容易地实现比较操作。其他的数据类型如char和varchar的效率都非常低，因为这些数据类型都不适合于执行数学操作，并且执行比较操作的时间都比上面提到数据类型要长。 确保在使用的过程中正确的利用索引值 在执行查询操作时，可能所使用的列只是clustered的一部分，这时尤其要注意的是如何使用这些数据。当用这些数据列作为参数调用函数时，这些函数可能会使现有的排序优势失效。例如，使用日期值作为索引，而为了实现比较操作，可能需要将这个日期值转换为字符串，这样将导致在查询过程中无法用到这个日期索引值。 在创建多列索引时，需要注意列的顺序 数据库将根据第一列索引的值来排列记录，然后进一步根据第二列的值来排序，依次排序直到最后一个索引排序完毕。哪一列唯一数据值较少，哪一列就应该为第一个索引，这样可以确保数据可以通过索引进一步交叉排序。 在clustered索引中限制列的数量 在clustered索引中用到的列越多，在nonclustered索引中包含的clustered索引参考位置就越多，需要存储的数据也就越多。这样将增加包含索引的数据表的大小，并且将增加基于索引的搜索时间。 避免频繁更新clustered索引数据列 由于nonclustered 索引依赖于clustered 索引，所以如果构成clustered 索引的数据列频繁更新，将导致在nonclustered中存储的行定位器也将随之频繁更新。对于所有与这些列相关的查询来说，如果发生记录被锁定的情况时，这将可能导致性能成本的增加。 分开操作（如果可能的话） 对于一个表来说，如果需要进行频繁的执行插入、更新操作，同时还有大量读操作的话，在可能的情况下尝试将这个表分开操作。所有的插入和更新操作可以在一个没有索引的表中操作，然后将其复制到另外一个表中，在这个表里有大量的索引可以优化读数据的能力。 适当的重建索引 Nonclustered索引包含clustered索引的指针，这样一来Nonclustered索引将从属于clustered 索引。当重建clustered索引时，首先是丢弃原来的索引，然后再使用CREATE INDEX 来创建索引，或者在使用CREATE INDEX 声明的同时将DROP_EXISTING 子句作为重建索引的一部分。将丢弃和创建分为几步将会导致多次重建nonclustered 索引，而不象使用DROP_EXISTING 子句那样，只重建一次nonclustered 索引。 明智的使用填充因子 数据存储在那些具有固定大小的连续内存页面内。随着新的记录行的加入，数据内存页将逐渐被填满，系统就必须执行数据页的拆分工作，通过这个拆分工作将部分数据转移到下一个新的页面当中。这样的拆分之后，将加重系统的负担，并且会导致存储的数据支离破碎。填充因子可以维护数据之间的缺口，一般在创建索引的时候，该索引的填充因子就已经被设置好了。这样一来，可以减少插入数据所引起的页面分裂的次数。因为只是在创建索引的时候才维护空间的大小，在增加数据或者更新数据时不会去维护空间的大小。因此，要想能够充分的利用填充因子，就必须周期性的重建索引。由填充因子所造成的缺口将导致读性能的下降，因为随着数据库的扩张，越来越多的磁盘存取工作需要读取数据。所以，在读的次数超过写的次数的时候，很重要的一点是考虑使用填充因子还是使用缺省方式合适。 管理层的决策 通过有效的使用索引，可以在微软的SQL Server系统中实现很好的查询功能，但是使用索引的效率取决于几种不同的实现决策。在索引的性能平衡方面，要做出正确的数据库管理决策意味着需要在良好的性能和困境中抉择。在特定的情况下，本文给出的一些建议将有助于你做出正确的决策。
B. sql语句性能如何优化
如何加快查询速度?
1、升级硬件
2、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。
3、扩大服务器的内存
4、增加服务器CPU个数
5、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
6、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。
7、查询时不要返回不需要的行、列
8、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行
9、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数
10、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：
select的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快
11、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好
C. SQL 多选一个字段值只选一次 和多次从表里查询但查的字段较少 相比哪个性能更好为什么
这个要看你的数据量来决定.
SQL 多选一个字段值只选一次
意味着你 只发送一次 SQL 语句， 然后获得结果集合。
多次从表里查询但查的字段较少
意味着你 发送了多个 SQL 语句， 然后分别获得结果集合。
SQL 多次从一个表中查询
耗费的是：
网络之间，要额外传送SQL语句 （这个很多情况下，消耗可以忽略）
数据库需要 分析你的 SQL语句的合法性，并做SQL的解析，并分析查询计划，并从多个查询计划中，选择一个最优的查询计划，然后进行执行处理。 (这个过程消耗比较大，假如数据库参数配置的好。或者开发语言处理的时候，就是按照 一条SQL，修改参数的方式处理的话，那么消耗也不大)
D. sql 优化
最近几周一直在进行数据库培训，老师精湛的技术和生动的讲解使我受益匪浅。为了让更多的新手受益，我抽空把SQL语句优化部分进行了整理，希望大家一起进步。
一、操作符优化
1、IN 操作符
用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。但是用IN的SQL性能总是比较低的，从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别：
ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。
推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符，用EXISTS 方案代替。
2、NOT IN操作符
此操作是强列不推荐使用的，因为它不能应用表的索引。
推荐方案：用NOT EXISTS 方案代替
3、IS NULL 或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空）
判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为索引是不索引空值的。
推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如：a is not null 改为 a>0 或a>’’等。不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。
4、> 及 < 操作符（大于或小于操作符）
大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A，30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。
5、LIKE操作符
LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE ‘%5400%’ 这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。
一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BH LIKE ‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。
6、UNION操作符
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如：
select * from gc_dfys
union
select * from ls_jg_dfys
这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。
推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。
select * from gc_dfys
union all
select * from ls_jg_dfys
二、SQL书写的影响
1、同一功能同一性能不同写法SQL的影响。
如一个SQL在A程序员写的为 Select * from zl_yhjbqk
B程序员写的为 Select * from dlyx.zl_yhjbqk（带表所有者的前缀）
C程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（大写表名）
D程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（中间多了空格）
以上四个SQL在ORACLE分析整理之后产生的结果及执行的时间是一样的，但是从ORACLE共享内存SGA的原理，可以得出ORACLE对每个SQL 都会对其进行一次分析，并且占用共享内存，如果将SQL的字符串及格式写得完全相同，则ORACLE只会分析一次，共享内存也只会留下一次的分析结果，这不仅可以减少分析SQL的时间，而且可以减少共享内存重复的信息，ORACLE也可以准确统计SQL的执行频率。
2、WHERE后面的条件顺序影响
WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响。如：
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'
以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。
3、查询表顺序的影响
在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响，在没有索引及ORACLE没有对表进行统计分析的情况下，ORACLE会按表出现的顺序进行链接，由此可见表的顺序不对时会产生十分耗服物器资源的数据交叉。（注：如果对表进行了统计分析，ORACLE会自动先进小表的链接，再进行大表的链接）
三、SQL语句索引的利用
1、操作符优化（同上）
2、对条件字段的一些优化
采用函数处理的字段不能利用索引，如：
substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’
trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate) and sk_rq<trunc(sysdate+1)
进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如：ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30
‘X’ || hbs_bh>’X5400021452’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’
sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5
hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’ 5401002554’，注：此条件对hbs_bh 进行隐式的to_number转换，因为hbs_bh字段是字符型。
条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：ys_df>cx_df，无法进行优化
qc_bh || kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’250000’
四、其他
ORACLE的提示功能是比较强的功能，也是比较复杂的应用，并且提示只是给ORACLE执行的一个建议，有时如果出于成本方面的考虑ORACLE也可能不会按提示进行。根据实践应用，一般不建议开发人员应用ORACLE提示，因为各个数据库及服务器性能情况不一样，很可能一个地方性能提升了，但另一个地方却下降了，ORACLE在SQL执行分析方面已经比较成熟，如果分析执行的路径不对首先应在数据库结构（主要是索引）、服务器当前性能（共享内存、磁盘文件碎片）、数据库对象（表、索引）统计信息是否正确这几方面分析。
E. sql哪些操作降低效率，哪些提升效率
1. SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。
调整不良SQL通常可以从以下几点切入：
? 检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容
? 检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写
? 检查优化索引的使用
? 考虑数据库的优化器
2. 避免出现SELECT * FROM table 语句，要明确查出的字段。
3. 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。
4. 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。
5. 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （*）和select top 1 语句。
6. 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。
7. 应绝对避免在order by子句中使用表达式。
8. 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。
9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。
10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。
11. 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。
12. 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。
13. 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值条件)。
注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。
14. 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。
15. 在WHERE 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。
16. 如果在语句中有not in（in）操作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。
17. 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。
18. 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。
19. 用union all 代替 union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。
当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。
数据更新的效率
1. 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。
2. 在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。
数据库物理规划的效率
为了避免I/O的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例)：
?? table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。
?? Rollback Segment的分离：Rollback Segment应该放在独立的Tablespace中。
?? System Tablespace的分离：System Tablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object）
?? Temp Tablesace的分离：建立单独的Temp Tablespace，并为每个user指定default Temp Tablespace
??避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML操作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做DML操作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。
当我们遵循了以上原则后，仍然发现有I/O冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。
?? 连接Table的分离：在实际应用中经常做连接查询的Table，可以将其分离在不同的Taclespace中，以减少I/O冲突。
?? 使用分区：对数据量很大的Table和Index使用分区，放在不同的Tablespace中。
在实际的物理存储中，建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。
F. 查询的SQL语句怎么写才能提高查询效率
这是SQL语句优化的问题了。网上好多类似的文章，非常全面。
个人觉得比较常用的是：
SQL语句查询中经常用到的字段建索引，这样可以非常明显的提升查询速度。
FROM表的顺序，大表在前，小表在后，因为检索的顺序从后往前。
WHERE， WHERE A.COLUMN = B.COLUMN，把小表的字段放在后边（B表），大表在前。
固定值查询的放在后边 COLUMN = '1'这种。因为这个也是从后往前的顺序。
如果有(NOT) IN (SELECT ...) 尽量避免，因为IN里面也是一个大的查询，使用 (NOT) EXISTS的语法代替。
还有UNION和UNION ALL，多表联合，UNION的作用是可以去掉重复，如果多表没有重复数据，使用UNION ALL效率也会大大提高。
G. SQL语句 优化问题，提高性能
唉。。。说的千奇百怪什么都有，真是。。。。
下面，说说我的看法：
首先，like '%asdasd%'会造成表扫描。
其次，like 'asdasd%'可能无法满足楼主的要求
再次，like 并不是只有查不到的时候才遍历全表，是每次都要遍历。
给楼主两个建议方案，第一就是给 关键字 字段建索引
例如 select * from table1 where id like '%qweqwe%'
此时如果id有索引，或者是主键，那么就应该不会构成表扫描。但是有时候也有例外，有时候一样的脚本，换换格式，效率也就不一样，相信是优化器的作用。
第二方案，查询没有数据的时候慢，那么楼主试试不要查出每条数据，用count(*)先查一下试试，如果结果为0，就不用查了。
不过不是很建议用第二方案，除非迫不得已。
还有，楼主可以用查询分析器分析一下脚本的效率，看看什么地方构成表扫描，改善一下即可
H. 如何进行SQL性能优化
这里分享下mysql优化的几种方法。
1、首先在打开的软件中，需要分别为每一个表创建 InnoDB FILE的文件。
I. SQLITE或者MYSQL在行数很多（比如5K或者1W条以上）的情况下，字段多会降低效率么
1,首先,字段多肯定会影响效率,但字段的大小同样会影响效率,
2,对于mysql来说,如果你的机器不是老古董型的话,5K-1W行,,你50个字段,看你查询条件的复杂度,一般也可以得到很好的速度,,如果行数到达一定级别,(500W以上),可以考虑用分区或分表的形式.
3,你上面所说的这种方式,那SQL已经完全没有意义了,如果你的字段确实非常多的话,可以把一些主要查询字段存放一个表,把次要的字段存放一个表,查询时可以主查主要条件,用各咱join去关联起来.