1.表定义 (1)如果字符串字段是经常需要用到的,可以冗余,否则不要冗余 (2)经常需要作为where的查询条件的字段,可以建索引:但是过多的索引会影响写入时的性能 (3)合理定义字段的数据类型 (4)分离存放附件或者大(超)文本的表 (5)字段数据类型尽可能使用更小的长度 2.在sql中 (1)减少*的使用 (2)避免使用游标,select中的逻辑 可以使用“ case 加 自定义函数”代替 (3)在使用join前,先把将要连接的集合用现有的条件缩小,然后再连接 (4)减少in的使用,尤其是

目录 一.概述 二.work_mem 满足排序情况 1.Distinct 语句 2.Group by 语句 三.work_mem 不满足排序情况 1.Distinct 语句 2.Group by 语句 四.总结 一.概述 优化拥有大量的分组和去重列的SQL时,这些排序列的次序,也是可以优化的地方. 测试数据结构 kingbase=# select count(distinct txt1 ) txt1, avg(length(txt1))::int ln1, count(distinct txt3

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的

到底该不该使用存储过程   看到<阿里巴巴java编码规范>有这样一条 关于这条规范,我说说我个人的看法 用不用存储过程要视所使用的数据库和业务场景而定的,不能因为阿里巴巴的技术牛逼,就视他们的手册里的每一项规范为圣经, 盲目的去遵循. 对于手册中的这项规范,我觉得使用MySQL的程序员认同占多数, 而使用SQL Server的程序员反对占多数. 原因在于MySQL对SQL编程和复杂查询性能优化的支持实在太烂.不过从手册的上下文来判断这条规范应该就是针对MySQL的. 记得MySQL支持存储过

参考网址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/91973413 此次主要介绍多表查询中的三部分:合并查询结果.连接查询(交叉连接.内连接.左连接.右连接.全连接)和CASE表达式. 1.合并查询结果 · 含义: 利用UNION关键字可以给出多条SELECT语句,并将结果组合成单个结果集. · 用法: 自动删除重复行:SELECT语句1 UNION SELECT语句2: 保留重复行(不自动排序):SELECT语句1 UNION ALL SELECT语句2: · 注意事项 ①

前言 这一节我们还是继续讲讲索引知识,前面我们讲了聚集索引.非聚集索引以及覆盖索引等,在这其中还有一个过滤索引,通过索引过滤我们也能提高查询性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 过滤索引,在查询条件上创建非聚集索引(1) 过滤索引是SQL 2008的新特性,被应用在表中的部分行,所以利用过滤索引能够提高查询,相对于全表扫描它能减少索引维护和索引存储的成本.当我们在索引上应用WHERE条件时就是过滤索引.也就是满足如下格式: CREATE NONC

前言 前面几节都是讲的基础内容,本节我们讲讲索引性能优化,当对大数据进行处理时首先想到的就是索引,一旦遇到这样的问题则手忙脚乱,各种查资料,为何平常不扎实基本功呢,我们由浅入深,简短的内容,深入的理解,而非一上来就把问题给框死,立马给出解决方案,抛出问题,再到解决问题,你GET了没有.Always to review the basics. Bookmark Lookup.RID Lookup.Key Lookup定义 一说到这三者,如果对索引研究不深的童鞋估计是懵逼的,什么玩意,我们姑且将上面

SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(一) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(二) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(三) 上接SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(四) (四)未检测到的分布式死锁 某应用程序持有数据库资源,开启事务之后又与用户交互,而在与用户的交互过程中出现了错误,导致数据库资源迟迟不能释放.SQL SERVER 2005/2008 动态管理视图sys.dm_exec_requests提供相关信息,该SESSIO

SELECT TOP 10 TEXT AS 'SQL Statement' ,last_execution_time AS 'Last Execution Time' ,(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS [Average IO] ,(total_worker_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average

http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/8300784 SQL查询性能的好坏直接影响到整个数据库的价值,对此,必须郑重对待. SQL Server提供了多种工具,下面做一个简单的介绍: 一.SQL Profiler工具 SQL Profiler可用于: l  图形化监视SQLServer查询: l  在后台收集查询信息: l  分析性能: l  诊断像死锁这样的问题: l  调试Transact-SQL(T-SQL)语句: l  模拟重放

SQL查询性能分析之(not in).(and not).().(!=)性能比较 SQL Server Bruce 3年前 (2013-01-08) 3284浏览 0评论 <:article class="article-content"> // 在与朋友讨论查询时引出了not in 与and not两种踢出方法,相互的口舌之争之后我决定动手来查查看,他们到底有什么区别,谁的执行效率更高,今后该如何选择性能最优的查询条件.由于本人能力有 限,肚子中的墨水有限,所以本文有什么

SQL Server在堆表中查询数据时,是不知道到底有多少数据行符合你所指定的查找条件,它将根据指定的查询条件把数据表的全部数据都查找 一遍.如果有可采用的索引,SQL Server只需要在索引层级查找每个索引分页的数据,再抓出所需要的少量数据分页即可.访问数据表内数以万计的数据 分页与只访问少数索引的分页两者间的差异,让索引变成效能调校的最佳工具.  堆表的结果示意图:   堆表内的数据页和行没有任何特定的顺序,也不链接在一起.数据页之间唯一的逻辑连接是记录在 IAM 页内的信息.   假设订

本文是对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)的一些总结.  第一:先对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)中的例一的SET STATISTICS IO之后出现的关键信息如下 表 'T_EPZ_INOUT_ENTRY_DETAIL'.扫描计数 1,逻辑读 4825 次,物理读 6 次,预读 19672 次. 这句解释一下.(有些内容来自网络,有些内部是自己的理解.)   SQL SERVER 数据库引 擎当遇到一个查询语句时,SQL SERVER数据

在SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一)中讲了覆盖索引的一些理论. 本文将具体讲一下使用不同索引对查询性能的影响. 下面通过实例,来查看不同的索引结构,如聚集索引.非聚集索引.组合索引等来查看相同的SQL语句查询的不同性能   例一:没有任何索引的查询访问 1.表的碎片情况:   2.SQL查询语句与查询执行计划成本   --要求返回IO统计,也就是数据页访问的数量 SET STATISTICS IO ON --没有任何索引情况下的数据页访问数量 SELECT  [WBOOK_NO

索引是什么?索引是提高查询性能的一个重要工具,索引就是把查询语句所需要的少量数据添加到索引分页中,这样访问数据时只要访问少数索引的分页 就可以.但是索引对于提高查询性能也不是万能的,也不是建立越多的索引就越好.索引建少了,用WHERE子句找数据效率低,不利于查找数据.索引建多了, 不利于新增.修改和删除等操作,因为做这些操作时,SQL SERVER除了要更新数据表本身,还要连带地立即更新所有的相关索引,而且过多的索引也会浪 费硬盘空间.因此要建得恰到好处,这就需要经验了.   一:索引的基本目的

近段时间以来,一直在探究SQL Server查询性能的问题,当然也漫无目的的查找了很多资料,也从网上的大神们的文章中学到了很多,在这里,向各位大神致敬.正是受大神们无私奉献精神的影响,所以小弟也作为回报,分享一下关于SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME这两条T_SQL命令,在查询优化性能中的作用. 首先我想说明一下这篇文章不是关于如何优化SQL Server查询性能的,因为关于这方面的内容太多,太复杂.另外查看很多关于性能优化(该文章中,指的是查询性能)的资

索引是什么?索引是提高查询性能的一个重要工具,索引就是把查询语句所需要的少量数据添加到索引分页中,这样访问数据时只要访问少数索引的分页就可以.但是索引对于提高查询性能也不是万能的,也不是建立越多的索引就越好.索引建少了,用WHERE子句找数据效率低,不利于查找数据.索引建多了,不利于新增.修改和删除等操作,因为做这些操作时,SQL SERVER除了要更新数据表本身,还要连带地立即更新所有的相关索引,而且过多的索引也会浪费硬盘空间.因此要建得恰到好处,这就需要经验了. 一:索引的基本目的 索引的基

小小程序猿SQL Server认知的成长 1.没毕业或工作没多久,只知道有数据库.SQL这么个东东,浑然分不清SQL和Sql Server Oracle.MySql的关系,通常认为SQL就是SQL Server 2.工作好几年了,也写过不少SQL,却浑然不知道索引为何物,只知道数据库有索引这么个东西,分不清聚集索引和非聚集索引,只知道查询慢了建个索引查询就快了,到头来索引也建了不少,查询也确实快了,偶然问之:汝建之索引为何类型?答曰:... 3.终于受到刺激开始奋发图强,买书,gg查资料终于知道

索引是什么?索引是提高查询性能的一个重要工具,索引就是把查询语句所需要的少量数据添加到索引分页中,这样访问数据时只要访问少数索引的分页就可以.但是索引对于提高查询性能也不是万能的,也不是建立越多的索引就越好.索引建少了,用WHERE子句找数据效率低,不利于查找数据.索引建多了,不利于新增.修改和删除等操作,因为做这些操作时,SQL SERVER除了要更新数据表本身,还要连带地立即更新所有的相关索引,而且过多的索引也会浪费硬盘空间.因此要建得恰到好处,这就需要经验了. 一:索引的基本目的 索引的基

[摘要]本文从DBMS的查询优化器对SQL查询语句进行性能优化的角度出发,结合数据库理论,从查询表达式及其多种查询条件组合对数据库查询性能优化进行分析,总结出多种提高数据库查询性能优化策略,介绍索引的合理建立和使用以及高质量SQL查询语句的书写原则,从而实现高效的查询,提高系统的可用性. [关键词]SQL查询语句,索引,性能优化 1.引言 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,索引的运用与复杂视图的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是应用系统实际应用后,随

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条