巧妙优化sql server数据库的几种方法,在实际操作中导致查询速度慢的原因有很多,其中最为常见有以下的几种: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). I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 没有创建计算列导致查询不优化SQL Server数据库. 内存不足. 网络速度慢. 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). 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). sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 返回了

SQL Server数据库性能优化之SQL语句篇http://www.blogjava.net/allen-zhe/archive/2010/07/23/326927.html 近期项目需要, 做了一段时间的SQL Server性能优化,遇到了一些问题,也积累了一些经验,现总结一下,与君共享.SQL Server性能优化涉及到许多方面,如良好的系统和数据库设计,优质的SQL编写,合适的数据表索引设计,甚至各种硬件因素:网络性能.服务器的性能. 操作系统的性能,甚至网卡.交换机等.这篇文章主要讲到

最近在做SQL Server数据库性能优化,因此复习下一索引.视图.存储过程等知识点.本篇为索引篇,知识整理来源于互联网. 索引加快检索表中数据的方法,它对数据表中一个或者多个列的值进行结构排序,是数据库中一个非常有用的对象. 索引的创建 #1使用企业管理器创建 启动企业管理器--选择数据库------选在要创建索引的表------在表的下拉菜单中选择索引---在快捷菜单中选择新建索引-- 在新建索引对话框中单击“添加”按钮,弹出“从列表中选择列”,在该对话框中选择要添加到索引键的表列 单击确定

http://www.blogjava.net/allen-zhe/archive/2010/07/23/326966.html 性能优化之索引篇 近期项目需要, 做了一段时间的SQL Server性能优化,遇到了一些问题,也积累了一些经验,现总结一下,与君共享.SQL Server性能优化涉及到许多方面,如良好的系统和数据库设计,优质的SQL编写,合适的数据表索引设计,甚至各种硬件因素:网络性能.服务器的性能. 操作系统的性能,甚至网卡.交换机等.这篇文章主要讲到如何改善索引,还将有另一篇讨论

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引: 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应: 3.内存不足: 4.网络速度慢: 5.查询出的数据量过大: 6.锁或者死锁: 7.返回了不必要的行和列: 8.查询语句不好,没有优化. 可以通过如下方法来优化查询: 硬件/网络方面 1.升级硬件. 2.提高网速. 3.扩大服务器的内存. 4.增加服务器CPU个数. 5.把数据.日志.索引放到不同的I/O设备上. 6.DB Server和APP Server分离. 7.应用分布式分区视图.

参考文献 http://isky000.com/database/mysql-performance-tuning-index 原文作者是做mysql 优化的     但是我觉得  在索引方面    sql server 和mysql 的优化相差并不大 而且原文作者写的较通俗易懂   所以这里就引用了   如果哪里 有问题 还请大家 指正 大家都知道索引对于数据访问的性能有非常关键的作用,都知道索引可以提高数据访问效率. 为什么索引能提高数据访问性能?他会不会有“副作用”?是不是索引创建越多,性

原文: http://www.d1net.com/bigdata/news/284983.html 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里 由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同

分析比较执行时间计划读取情况 1. 查看执行时间和cpu set statistics time on select * from Bus_DevHistoryData set statistics time off 执行后在消息里可以看到 2. 查看查询对I/O的操作情况 set statistics io on select * from Bus_DevHistoryData set statistics io off 执行之后的结果: 扫描计数:索引和表执行次数 逻辑读取:数据缓存中读取的

分析比较执行时间计划读取情况 1. 查看执行时间和cpu set statistics time on select * from Bus_DevHistoryData set statistics time off 执行后在消息里可以看到 2. 查看查询对I/O的操作情况 set statistics io on select * from Bus_DevHistoryData set statistics io off 执行之后的结果: 扫描计数:索引和表执行次数 逻辑读取:数据缓存中读取的

最近工作上基本没什么需求(好吧 不是最近是好久了,所以随便看看基础的东西来填补自己的空白) 原文出自:http://www.blogjava.net/allen-zhe/archive/2010/07/23/326927.html   转载请保留 数据库优化主要可以从以下几个方面入手 (1)架构级别,表结构设计:如良好的系统和数据库设计 (2)代码语句级别:优质的SQL编写 (3)索引设计:合适的数据表索引设计 (4)硬件因素:网络性能.服务器的性能.操作系统的性能,甚至网卡.交换机等 这里主要

转载自:http://www.blogjava.net/allen-zhe/archive/2010/07/23/326927.html 1. 按需索取字段,跟“SELECT *”说拜拜 字段的提取一定要按照“用多少提多少”的原则,避免使用“SELECT *”这样的操作.做了这样一个实验,表tblA有1000万数据: select top 10000 c1, c2, c3, c4 from tblA order by c1 desc  --用时:4673毫秒select top 10000 c1

(引用自重明鸟的博客,方便学习和查看) 1. 按需索取字段,跟“SELECT *”说拜拜 字段的提取一定要按照“用多少提多少”的原则,避免使用“SELECT *”这样的操作.做了这样一个实验,表tblA有1000万数据: select top 10000 c1, c2, c3, c4 from tblA order by c1 desc  --用时:4673毫秒 select top 10000 c1, c2, c3 from tblA order by c1 desc --用时:1376毫秒

  开篇:    最近遇到了很多性能问题,一直没来的及总结,今天正好周末抽时间总结下: 对于稍微大点的公司或者说用户多一些的公司,说白了就是数据量较大的公司,在查询数据时往往会遇到很多瓶颈.这时就需要性能优化.  性能优化分为代码优化和数据库优化,常见的代码优化有分页查询,with(nolock)使用无锁模式.  数据库优化主要是创建索引. 一个苦逼的事情是我们的老系统没有使用分页查询,而是通过查询出所有的数据然后利用前台控件进行的分页.(PS:一个合格的架构师需要不断学习前沿技术,而不是固步自

参考文献 http://isky000.com/database/mysql-performance-tuning-hardware 由于对DBA 工作了解不多    所以只从网上简单的看了下  硬件的瓶颈分析, 觉得这个dba 写的文章相对通俗易懂些  ,文中的内容貌似是针对linux 系统下的  ,所以大家可以对应到 win 下的  相应 术语 在过往与很多人的交流过程中发现,在谈到基于硬件来进行数据库性能瓶颈分析的时候,常被大家误解为简单的使用更为强劲的主机或者存储来替换现有的设备. 个人

数据库优化中的一个实例,记录一下: 1. 原来用了CTE公用表达式的递归,reads高达约40万,看查询执行计划,使用了Nested Loops: 2. 优化去掉递归,改用其它方式实现,reads降低到2639,看查询执行计划,避免了使用Nested Loops. 欢迎转载,但转载请务必注明博文来源和作者!* 来源:https://www.cnblogs.com/zhang502219048/p/14911013.html* 作者博客园博主:zhang502219048* 微信公众号名称:SQL

简介 数据库性能调优通常需要较高数据库水平,并伴随较多的前期准备工作,比如收集各种性能基线.不同种类的性能指标.慢SQL日志等,这通常费时费力且效果一般,当面对多个数据库时总体拥有成本会大幅增加.今天数据库早已迈入云时代,借助阿里云RDS for SQL Server Clouddba这一免费工具,可以快速准确地降低阿里云RDS for SQL Server数据库负载优化成本与操作人员技能水平要求,从而达到将更多精力用于实现业务本身的,而不是数据库上实现细节. 本篇文章主要分享阿里云Cloudd

原文地址 http://www.cnblogs.com/zhycyq/articles/2636748.html 50种方法优化SQL Server数据库查询 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 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

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 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 可以通过如下方法来优化查询:

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,是程序设计的缺陷) 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

        数据库文件有两大类:数据文件跟日志文件,每一个数据库至少各有一个数据文件或者日志文件,数据文件用来存储数据,日志文件用来存储数据库的事务修改情况,可用于恢复数据库使用.     这里分为两篇博文讲解,本文来说说数据文件.         如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有.望各位支持!       本系列上一篇博文链接:SQL SERVER大话存储结构(5)_SQL SERVER 事务日志解析   1