like语句太慢sqlserver_SQLServer优化50法
虽然查询速度慢的原因很多，但是如果通过⼀定的优化，也可以使查询问题得到⼀定程度的解决。  查询速度慢的原因很多，常见如下⼏种：
提交更改是内存条吗
[li]没有索引或者没有⽤到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) [/li][li]I/O吞吐量⼩，形成了瓶颈效应。 [/li][li]没有创建计算列导致查询不优化。 [/li][li]内存不⾜ [/li][li]⽹络速度慢 [/li][li]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) [/li][li]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) [/li][li]sp_lock, sp_who, 活动的⽤户查看，原因是读写竞争资源。 [/li][li]返回了不必要的⾏和列 [/li][li]查询语句不好，没有优化 ，可以通过如下⽅法来优化查询 :[/li]
[li]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不再⽀持。数据量(尺⼨)越⼤，提⾼I/O越重要。 [/li][li]纵向、横向分割表，减少表的尺⼨(sp_spaceuse) [/li][li]升级硬件 [/li][li]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 [/li][li]提⾼⽹速 [/li][li]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)。 [/li][li]增加服务器CPU个数，但是必须明⽩并⾏处理⽐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。 [/li][li]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。 [/li][li]DB Server 和 Application Server 分离; OLTP和OLAP分离 [/li][li]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。在实现分区视图之前，必须先⽔平分区表 [/li][li]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。 [/li]
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：
[li] 查询语句的词法、语法检查 [/li][li] 将语句提交给DBMS的查询优化器 [/li][li] 优化器做代数优化和存取路径的优化 [/li][li] 由预编译模块⽣成查询规划 [/li][li] 然后在合适的时间提交给系统处理执⾏ [/li][li] 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。 [/li]
Commit和rollback的区别。Rollback：回滚所有的事务；Commit：提交当前的事务。没有必要在动态SQL⾥写事务，如果要写请写在外⾯，如： begin tran exec(@s) commit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。 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，否则后果严重。 SQL的注释申明对执⾏没有任何影响。 尽可能不使⽤光标，它占⽤⼤量的资源。如果需要row-by-row地执⾏，尽量采⽤⾮光标技术，如：在客户端循环，⽤临时表，Table变量，⽤⼦查询，⽤Case语句等等。游标可以按照它所⽀持的提取选项进⾏分类：
[li]只进必须按照从第⼀⾏到最后⼀⾏的顺序提取⾏。FETCH NEXT 是唯⼀允许的提取操作，也是默认⽅式。 [/li][li]可滚动性可以在游标中任何地⽅随机提取任意⾏。 [/li][li]游标的技术在SQL2000下变得功能很强⼤，他的⽬的是⽀持循环。有四个并发选
项:READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的⾏中没有锁。 [/li][li]OPTIMISTIC WITH valueS: 乐观并发控制是事务控制理论的⼀个标准部分。乐观并发控制⽤于这样的情形，即在打开游标及更新⾏的间隔中，只有很⼩的机会让第⼆个⽤户更新某⼀⾏。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的⾏，这将有助于最⼤化其处理能⼒。如果⽤户试图修改某⼀⾏，则此⾏的当前值会与最后⼀次提取此⾏时获取的值进⾏⽐较。如果任何值发⽣改变，则服务器就会知道其他⼈已更新了此⾏，并会返回⼀个错误。如果值是⼀样的，服务器就执⾏修改，选择这个并发选项. [/li][li]OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING: 此乐观并发控制选项基于⾏版本控制。使⽤⾏版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可⽤它来确定该⾏在读⼊游标后是否有所更改。在SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是⼀个⼆进制数字，表⽰数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有⼀个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何⽅式更改带有 timestamp 列的⾏时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的
@@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到⾏级。服务器就可以⽐较某⾏的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从⽽确定该⾏是否已更新。
服务器不必⽐较所有列的值，只需⽐较 timestamp 列即可。如果应⽤程序对没有 timestamp 列的表要求基于⾏版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 [/li][li]SCROLL LOCKS这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的⾏读⼊游标结果集时，应⽤程序将试图锁定数据库⾏。在使⽤服务器游标时，将⾏读⼊游标时会在其上放置⼀个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将⼀直保持到事务被提交或回滚；当提取下⼀⾏时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下⼀⾏时，锁就被丢弃。因此，每当⽤户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻⽌任何其它任务获取更新锁或排它锁，从⽽阻⽌其它任务更新该⾏。然⽽，更新锁并不阻⽌共享锁，所以它不会阻⽌其它任务读取⾏，除⾮第⼆个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 SELECT 语句中指定的锁提⽰，这些游标并发选项可以⽣成滚动锁。滚动锁在提取时在每⾏上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发⽣者为准。下次提取时，服务器为新提取中的⾏获取滚动锁，并释放上次提取中⾏的滚动锁。滚动锁独⽴于事务锁，并可以保持到⼀个提交或回滚操作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，⽽且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标。 [/li]
⽤Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，出SQL的问题所在;⽤索引优化器优化索引. 注意UNion和UNion all 的区别：UNION ALL 好 注意使⽤DISTINCT，在没有必要时不要⽤，它同UNION
⼀样会使查询变慢。重复的记录在查询⾥是没有问题的 查询时不要返回不需要的⾏、列 ⽤sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_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 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 在SQL 2000以前，⼀般不要⽤如下的字句: "IS NULL", "", "!=", "!", "!", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因为他们不⾛索引全是表扫描。也不要在where字句中的列名加函数，如convert，substring等，如果必须⽤函数的时候，创建计算列再创建索引来替代。还可以变通写法：WHERE
SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm' 改为 WHERE firstname like 'm%'(索引扫描)，⼀定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太⼤。NOT IN会多次扫描表，使⽤EXISTS, NOT EXISTS, IN, LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接，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，现在2000的优化器能够处理了。相同的是"IS NULL", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，⽽""等还是不能优化，⽤不到索引。 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。⼀般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地⽅。 如果使⽤了IN或者OR等时发现查询没有⾛索引，使⽤显⽰申明指定索引： SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN ('男'，'⼥') 将需要查询的结果预先计
算好放在表中，查询的时候再SELECT。这在SQL7.0以前是最重要的⼿段。例如医院的住院费计算。 MIN() 和 MAX()能使⽤到合适的索引。 数据库有⼀个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default，依次为Rules, Triggers, Constraint(约束如外健主健CheckUNIQUE……，数据类型的最⼤长度等等都是约束), Procedure。这样不仅维护⼯作⼩，编写程序质量⾼，并且执⾏的速度快。 如果要插⼊⼤的⼆进制值到Image列，使⽤存储过程，千万不要⽤内嵌insert来插⼊(不知JAVA是否)。因为这样应⽤程序⾸先将⼆进制值转换成字符串(尺⼨是它的两倍)，服务器受到字符后⼜将他转换成⼆进制值。存储过程就没有这些动作: ⽅法：Create procedure p_insert as insert into
table(Fimage) values (@image), 在前台调⽤这个存储过程传⼊⼆进制参数，这样处理速度明显改善。 Between在某些时候⽐IN速度更快，Between能够更快地根据索引到范围。⽤查询优化器可见到差别。 select * from chineseresume where title in ('男','⼥') Select * from chineseresume where between '男' and '⼥' 是⼀样的。由于in会在⽐较多次，所以有时会慢些。 在必要时对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提⾼速度，但不是⼀定会这样，因为索引也耗费⼤量的资源。他的创建同是实际表⼀样。 不要建没有作⽤的事务例如产⽣报表时，浪费资源。只有在必要使⽤事务时使⽤它。 ⽤OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使⽤索引有关，如果查询需要⽤到联合索引，⽤UNION ALL执⾏的效率更⾼。多个OR的字句没有⽤到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。⼀个关键的问题是否⽤到索引。 尽量少⽤视图，它的效率低。
对视图操作⽐直接对表操作慢，可以⽤stored procedure来代替她。特别的是不要⽤视图嵌套，嵌套视图增加了寻原始资料的难度。我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产⽣了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使⽤指向多个表的视图，直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销，查询受到⼲扰。为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。 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。它们增加了额外的开销。这同UNION 和UNION ALL⼀样的道理。 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。 当⽤SELECT INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时⽤显⽰申明语句，⽽不是select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume where name = 'XYZ' --commit，在另⼀个连接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 会锁住系统表，Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事务内使⽤它这样的话如果是经常要⽤的临时表请使⽤实表，或者临时表变量。 ⼀般在GROUP BY 和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 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 少⽤临时表，尽量⽤结果集和Table类型的变量来代替
它，Table 类型的变量⽐临时表好。 在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满⾜的条件如下：
[li]计算字段的表达是确定的 [/li][li]不能⽤在text, ntext, Image数据类型 [/li][li]必须配制如下选项 ANSI_NULLS = ON,
ANSI_PADDINGS = ON, ……. [/li]
尽量将数据的处理⼯作放在服务器上，减少⽹络的开销，如使⽤存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到⼀个执⾏规划⾥、且存储在数据库中的SQL语句，是控制流语⾔的集合，速度当然快。反复执⾏的动态SQL, 可以使⽤临时存储过程，该过程(临时表)被放在Tempdb中。以前由于SQL SERVER对复杂的数学计算不⽀持，所以不得不将这个⼯作放在其他的层上⽽增加⽹络的开销。SQL2000⽀持UDFs, 现在⽀持复杂的数学计算，函数的返回值不要太⼤，这样的开销很⼤。⽤户⾃定义函数象光标⼀样执⾏的消耗⼤量的资源，如果返回⼤的结果采⽤存储过程。 不要在⼀句话⾥再三的使⽤相同的函数，浪费资源，将结果放在变量⾥再调⽤更快。 SELECT COUNT(*)的效率较低，尽量变通他的写法，⽽EXISTS快。同时请注意区别： select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的 当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最⼤连接数+5，这样能发挥最⼤的效率；否则使⽤“配制线程数量最⼤连接数启⽤SQL SERVER的线程池”来解决，如果还是数量 = 最⼤连接数+5，严重的损害服务器的性能。 按照⼀定的次序来访问你的
表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你(不经意的)某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就会导致⼀个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现。 通过SQL Server Performance Monitor监视相应硬件的负载Memory: Page Faults / sec计数器如果该值偶尔⾛⾼，表明当时有线程竞争内存。如果持续很⾼，则内存可能是瓶颈。
[li]Process:% DPC Time 指在范例间隔期间处理器⽤在缓延程序调⽤(DPC) 接收和提供服务的百分⽐。(DPC 正在运⾏的为⽐标准间隔优先权低的间隔)。 由于 DPC 是以特权模式执⾏的，DPC 时间的百分⽐为特权时间 百分⽐的⼀部分。这些时间单独计算并且不属于间隔计算总数的⼀部 分。这个总数显⽰了作为实例时间百分⽐的平均忙时。 [/li][li]%Processor Time计数器　如果该参数值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加⼀个处理器或换⼀个更快的处理器。 [/li][li]% Privileged Time 指⾮闲置处理器时间⽤于特权模式的百分⽐。(特权模式是为操作系统组件和操纵硬件驱动程序⽽设计的⼀种处理模式。它允许直接访问硬件和所有内存。另⼀种模式为⽤户模式，它是⼀种为应⽤程序、环境分系统和整数分系统设计的⼀种有限处理模式。操作系统将应⽤程序线程转换成特权模式以访问操作系统服务)。 特权时间的 % 包括为间断和 DPC 提供服务的时间。特权时间⽐率⾼可能是由于失败设备产⽣的⼤数量的间隔⽽引起的。这个计数器将平均忙时作为样本时间的⼀部分显⽰。 [/li][li]% User Time表⽰耗费CPU的数据库操作，如排序，执⾏aggregate functions等。如果该值很⾼，可考虑
增加索引，尽量使⽤简单的表联接，⽔平分割⼤表格等⽅法来降低该值。 Physical Disk: Curretn Disk Queue Length计数器该值应不超过磁盘数的1.5~2倍。要提⾼性能，可增加磁盘。 SQLServer:Cache Hit Ratio计数器该值越⾼越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。 注意该参数值是从SQL Server启动后，就⼀直累加记数，所以运⾏经过⼀段时间后，该值将不能反映系统当前值。 [/li]
分析select emp_name form. employee where salary 3000 在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进⾏优化为
Convert(float,3000)，因为3000是个整数，我们应在编程时使⽤3000.0⽽不要等运⾏时让DBMS进⾏转化。同样字符和整型数据的转换。 查询的关联同写的顺序
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID = b.referenceid and
a.personMemberID = 'JCNPRH39681' (A = B ,B = '号码')
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID = b.referenceid and
a.personMemberID = 'JCNPRH39681' and
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b ferenceid = 'JCNPRH39681' and
a.personMemberID = 'JCNPRH39681' (B = '号码'， A ='号码')
[li]IF 没有输⼊负责⼈代码 THEN code1=0 code2=9999 ELSE code1=code2=负责⼈代码 END IF 执⾏SQL语句为: SELECT 负责⼈名 FROM P2000 WHERE 负责⼈代码=:code1 AND负责⼈代码 =:code2 [/li][li]IF 没有输⼊负责⼈代码 THEN SELECT 负责⼈名 FROM P2000 ELSE code= 负责⼈代码 SELECT 负责⼈代码 FROM P2000 WHERE 负责⼈代码=:code END IF 第⼀种⽅法只⽤了⼀条SQL语句，第⼆种⽅法⽤了两条SQL语句。在没有输⼊负责⼈代码时，第⼆种⽅法显然⽐第⼀种⽅法执⾏效率⾼，因为它没有限制条件; 在输⼊了负责⼈代码时，第⼆种⽅法仍然⽐第⼀种⽅法效率⾼，不仅是少了⼀个限制条件，还因相等运算是最快的查询运算。我们写程序不要怕⿇烦。 [/li]
关于JOBCN现在查询分页的新⽅法(如下)，⽤性能优化器分析性能的瓶颈，如果在I/O或者⽹络的速度上，如下的⽅法优化切实有效，如果在CPU或者内存上，⽤现在的⽅法更好。请区分如下的⽅法，说明索引越⼩越好。
DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
insert into @local_variable (ReferenceID)
select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by ReferenceID
select * from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60
end 和
begin
DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
insert into @local_variable (ReferenceID)
select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate
select * from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60
end 的不同
begin
create table #temp (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
insert into #temp (ReferenceID)
select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate
select * from #temp where Fid > 40 and fid <= 60 drop table #temp
end

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