1、数据库空间是个概述，在sqlserver里，使用语句 exec sp_spaceused 'TableName' 这个语句来查。
② 关于SQL数据库优化
具体要注意的：
1.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
2.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。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。
3.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
4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。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
5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。
见如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。
6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 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 from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.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 * FROM T1 WHERE F1/2=100
应改为:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
应改为:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
应改为:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
8.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'
9.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。
10.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。
11.很多时候用 exists是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select top 1 from b where num=a.num)
SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。
如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
可以写成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用别名a代替
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL
SELECT hdr_key FROM hdr_tbl
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)
三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。
12.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）。
13.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
14.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。
15.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。
16.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。
17.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。
18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
19.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。
20. 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000
在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。
21.充分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。
例：
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句将比第一句执行快得多。
22、使用视图加速查询
把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个视图中，并按客户的名字进行排序：
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES
AS
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
然后以下面的方式在视图中查询：
SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES
WHERE postcode>“98000”
视图中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID
可改为：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不执行SELECT DISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源
35.尽量不要用SELECT INTO语句。
SELECT INOT 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。
上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往需要反复试验比较不同的语句以得到最佳方案。最好的方法当然是测试，看实现相同功能的SQL语句哪个执行时间最少，但是数据库中如果数据量很少，是比较不出来的，这时可以用查看执行计划，即：把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表扫描次数（这两个对性能影响最大），总体上看询成本百分比即可。
今天在itput上看了一篇文章，是讨论一个语句的优化：
原贴地址： http://www.itpub.net/viewthread.php?tid=1015964&extra=&page=1
一，发现问题 优化的语句：
请问以下语句如何优化:
CREATE TABLE aa_001
( ip VARCHAR2(28),
name VARCHAR2(10),
password VARCHAR2(30) )
select * from aa_001 where ip in (1,2,3) order by name desc;
--目前表中记录有一千多万条左右，而且in中的值个数是不确定的。
以上就是优化的需要优化的语句和情况。
不少人在后面跟帖：有的说没办法优化，有的说将ＩＮ该为ＥＸＩＳＴＳ，有的说在ip上建立索引复合索引（ip，name)等等。
二，提出问题 那这样的情况，能优化吗，如何优化？今天就来讨论这个问题。
三，分析问题 1，数据量1千万多条。
2，in中的值个数是不确定
3.1 分析数据分布 这里作者没有提到ip列的数据的分布情况，目前ip列的数据分布可能有以下几种：
1，ip列（数据唯一，或者数据重复的概率很小）
2，ip列 (数据不均匀，可能有些数据重复多，有些重复少）
3，ip列 （数据分布比较均匀，数据大量重复，主要就是一些同样的数据（可能只有上万级别不同的ip数据等)
解决问题：
1，对于第一种数据分布情况，只要在ip列建立一个索引即可。这时不管表有多少行， in个数是不确定的情况下，都很快。
2，对应第二中数据分布情况，在ip列建立索引，效果不好。因为数据分布不均匀，可能有些快，有些慢
3，对应第三种数据分布情况，在ip列建立索引，速度肯定慢。
注意：这里的 order by name desc 是在取出数据后再排序的。而不是取数据前排序
对于2，3两个情况，因为都是可能需要取出大量的数据，优化器就采用表扫描(table scan)，而不是索引查找(index seek) ,速度很慢，因为这时表扫描效率要优于索引查找，特别是高并发情况下，效率很低。
那对应2，3中情况，如何处理。是将in改成exists。其实在sql server 2005和oracle里的优化器在in后面数据少时，效率是一样的。这时采用一般的索引效率很低。这时如果在ip列上建立聚集索引，效率会比较高。我们在SQL server 2005中做个测试。
表：[dbo].[[zping.com]]]中有约200万条数据。包含列Userid, id, Ruleid等列。按照上面的情况查询一下类似语句：
select * from [dbo].[[zping.com]]] where
userid in ('',''
,'') order by Ruleid desc
我们先看userid的数据分布情况，执行下面语句：
select userid,count(*) from [dbo].[[zping.com]]] group by userid order by 2
这时我们看看数据分布：总共有379条数据，数据两从1到15万都有，数据分布倾斜严重。下图是其中一部分。
这时如果在ip上建立非聚集索引，效率很低，而且就是强行索引扫描，效率也很低，会发现IO次数比表扫描还高。这时只能在ip上建立聚集索引。这时看看结果。
这时发现，搜索采用了（clustered index seek）聚集搜索扫描。
在看看查询返回的结果：
(156603 行受影响)
表 '[zping.com]'。扫描计数 8，逻辑读取 5877 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 'Worktable'。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
返回15万行，才不到6千次IO。效率较高，因为这15万行要排序，查询成本里排序占了51%。当然可以建立（userid，Ruleid）复合聚集索引，提高性能，但这样做DML维护成本较高。建议不采用。
从上面的测试例子可以看出， 优化的解决办法：
数据分布为1：建立ip索引即可
数据分布为2，3：在ip列建立聚集索引。
③ 数据库该如何优化
数据库优化可以从以下几个方面进行：
1.结构层: web服务器采用负载均衡服务器,mysql服务器采用主从复制,读写分离
2.储存层: 采用合适的存储引擎,采用三范式
3.设计层: 采用分区分表,索引,表的字段采用合适的字段属性,适当的采用逆范式,开启mysql缓存
4.sql语句层:结果一样的情况下,采用效率高,速度快节省资源的sql语句执行
④ 主机sql数据库占用磁盘IO读写过高,怎么解决
1、首先登录SQL Server实例，如下图所示。
⑤ 关于SQL数据库优化
1.优化前后的数据结果集；
2.尽量减少逻辑修改；
3.对修改的逻辑加上注释修改原因；
4.根据执行计划，找到瓶颈进行优化。
⑥ SQL数据库如何优化
化总结如下:
1、主键就是聚集索引
2、只要建立索引就能显着提高查询速度
3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
注意事项
1. 不要索引常用的小型表
2. 不要把社会保障号码(SSN)或身份证号码(ID)选作键
3. 不要用用户的键
4. 不要索引 memo/notes 字段和不要索引大型文本字段(许多字符)
5. 使用系统生成的主键
⑦ 数据库怎么优化sql怎么优化
1 避免无计划的全表扫描
如下情况进行全表扫描：
- 该表无索引
- 对返回的行无任何限制条件（无Where子句）
- 对于索引主列（索引的第一列）无限制条件
- 对索引主列的条件含在表达式中
- 对索引主列的限制条件是is (not) null或!=
- 对索引主列的限制条件是like操作且值是一个bind variable或%打头的值
2 只使用选择性索引
索引的选择性是指索引列中不同值得数目和标志中记录数的比，选择性最好的是非空列的唯一索引为1.0。
复合索引中列的次序的问题：
1 在限定条件里最频繁使用的列应该是主列
2 最具有选择性的列（即最清晰的列）应该是主列
如果1和2 不一致，可以考虑建立多个索引。
在复合索引和多个单个索引中作选择：
考虑选择性 考虑读取索引的次数 考虑AND-EQUAL操作
3 管理多表连接（Nested Loops, Merge Joins和Hash Joins） 优化联接操作
Merge Joins是集合操作 Nested Loops和Hash Joins是记录操作返回第一批记录迅速
Merge Joins的操作适用于批处理操作，巨大表 和远程查询
1全表扫描 --〉 2排序 --〉3比较和合并 性能开销主要在前两步
适用全表扫描的情形，都适用Merge Joins操作（比Nested Loops有效）。
改善1的效率： 优化I/O， 提高使用ORACLE多块读的能力， 使用并行查询的选项
改善1的效率：提高Sort_Area_Size的值， 使用Sort Direct Writes，为临时段提供专用表空间
4 管理包含视图的SQL语句
优化器执行包含视图的SQL语句有两种方法：
- 先执行视图，完成全部的结果集，然后用其余的查询条件作过滤器执行查询
- 将视图文本集成到查询里去
含有group by子句的视图不能被集成到一个大的查询中去。
在视图中使用union，不阻止视图的SQL集成到查询的语法中去。
5 优化子查询
6 使用复合Keys/Star查询
7 恰当地索引Connect By操作
8 限制对远程表的访问
9 管理非常巨大的表的访问
- 管理数据接近(proximity) 记录在表中的存放按对表的范围扫描中最长使用的列排序 按次序存储数据有助于范围扫描，尤其是对大表。
- 避免没有帮助的索引扫描 当返回的数据集合较大时，使用索引对SGA的数据块缓存占用较大，影响其他用户；全表扫描还能从ORACLE的多块读取机制和“一致性获取/每块”特性中受益。
- 创建充分索引的表 使访问索引能够读取较全面的数据 建立仅主列不同的多个索引
- 创建hash簇
- 创建分割表和视图
- 使用并行选项
10 使用Union All 而不是Union
UNION ALL操作不包括Sort Unique操作，第一行检索的响应速度快，多数情况下不用临时段完成操作，
UNION ALL建立的视图用在查询里可以集成到查询的语法中去，提高效率
11 避免在SQL里使用PL/SQL功能调用
12 绑定变量(Bind Variable)的使用管理
使用Bind Variable和Execute using方式
将like :name ||’%’ 改写成 between :name and :name || char(225), 已避免进行全表扫描，而是使用索引。
13 回访优化进程
数据变化后，重新考察优化情况
⑧ 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
我开发中遇到的优化有这几点
1.SQL取出数据的时候，把数据存在数组里或文件里，这叫数据缓存，下次调用的时候
然后按照自己定义的规则，什么时候更新缓存，比如很多人同时操作数据库，数据库压力很
大，所以一般统一一个时间更新缓存。
2.数据库连接代码优化，尽量在表的操作上，取多少数据，就读多少数据，连接要几时关闭
⑨ 如何在 SQL 数据库优化 索引，SQL索引优化
1、主键就是聚集索引
2、只要建立索引就能显着提高查询速度
3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
(四)其他书上没有的索引使用经验总结
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快
2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下
3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个
4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度
(五)其他注意事项
1. 不要索引常用的小型表
2. 不要把社会保障号码(SSN)或身份证号码(ID)选作键
3. 不要用用户的键
4. 不要索引 memo/notes 字段和不要索引大型文本字段(许多字符)
5. 使用系统生成的主键
二、改善SQL语句
1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型
2、or 会引起全表扫描
3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句
4、IN 的作用相当与OR
5、尽量少用NOT
6、exists 和 in 的执行效率是一样的
7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样
8、union并不绝对比or的执行效率高
9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”
10、count(*)不比count(字段)慢
11、order by按聚集索引列排序效率最高
12、高效的TOP