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

原文:SQL Server 性能优化(一)--简介 一.性能优化的理由: 听起来有点多余,但是还是详细说一下: 1.节省成本:这里的成本不一定是钱,但是基本上可以变相认为是节省钱.性能上去了,本来要投入的硬件就可以减缓投入,从另外一个角度看来它就是节省了钱. 2.增加效率:对于客户来说,性能上去了,他们的工作效率也高了. 3.降低挫折感:性能底下,客户抱怨,无疑是对自己心灵上的打击. 二.性能误区: 性能误区 误区 现实 如果处理器使用率很高,那么需要添加更快的处理器 某一部分导致了性能问题 8

SQL SERVER性能优化综述 一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意,进行有效工作才能达到的.所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项.   一.分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性.可用性.可靠性.安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求.响应时间的需求.硬

现在很多用户被数据库的慢的问题所困扰,又苦于花钱请一个专业的DBA成本太高.软件维护人员对数据库的了解又不是那么深入,所以导致问题迟迟不能解决,或只能暂时解决不能得到根治.开发人员解决数据问题基本又是搜遍百度各种方法尝试个遍,可能错过诊断问题的最佳时机又可能尝试一堆方法最后无奈放弃. 本系列文章主要和企业IT运维人员或数据库从业者分享,如何用最快的方式解决数据库出现的问题?当问题出现时应该有的解决思路和本能的判断.让数据库问题出现时,我们不再那么慌乱,不再毫无头绪. 另外针对目前企业对数据库的应

前几篇文章已经从整体提供了诊断数据库的各个方面问题的基本思路...也许对你很有用,也许你觉得离自己太远.那么今天我们从语句的一些优化写法及一些简单优化方法做一个介绍.这对于很多开发人员来说还是很有用的!为了方便阅读给出前文链接: SQL SERVER全面优化-------Expert for SQL Server 诊断系列 首先还是贴出我的座驾 好的语句就像这辆车,跑的又快又帅气!今天这里介绍一些技巧让你可以改装一下自己的车! 网上确实有好多好多好多好多SQL 语句优化的文章,什么 优化大全 ,

想了好久索引的重要性应该怎么写?讲原理结构?我估计大部分人不愿意看,也不愿意花那么多时间仔细研究.光写应用?感觉不明白原理一样不会用.举例说明?情况太多也写不全....到底该怎么写呢? 随便写吧,想到哪写到哪!  前面很多篇不管CPU.内存.磁盘.语句等等等都提到了索引的重要,我想刚刚开始学数据库的在校学生都知道索引对语句性能的重要性.但他们可能不知道,对语句的重要性就是对系统的重要性! 抛出一个问题 :你相信一条语句就能让你的大系统挂掉么? 带着问题,首先还是贴出我的座驾 最近不太喜欢红色换了

今天我们从语句的一些优化写法及一些简单优化方法做一个介绍.这对于很多开发人员来说还是很有用的!为了方便阅读给出前文链接: SQL SERVER全面优化-------Expert for SQL Server 诊断系列 http://www.cnblogs.com/double-K/p/5538249.html 首先还是贴出我的座驾 好的语句就像这辆车,跑的又快又帅气!今天这里介绍一些技巧让你可以改装一下自己的车! 重中之重---语句执行顺序 在QQ群和人聊天的时候突然有位群友说:我才知道原来语句

SQL Server 性能优化之——系统化方法提高性能 阅读导航 1. 概述 2. 规范逻辑数据库设计 3. 使用高效索引设计 4. 使用高效的查询设计 5. 使用技术分析低性能 6. 总结 1. 概述 在比较大的范围内找出能够大幅提高性能的区域,并且专注于分析这个区域,这是最有效的优化SQL Server性能的方式.否则,大量的时间和精力可能被浪费在不能提高很大性能的区域.在这里并没有讨论关于多用户并发所带来的性能问题. 能获得最大性能提高的区域一般是:逻辑数据库设计,索引设计,查询设计.然而

前言: 有一个用于历史归档的数据库(简称历史库),经过一定时间的积累,数据文件已经达到700多GB,后来决定某些数据可以不需要保留,就把这部分数据truncate了,空余出600多GB的空间,也就是说,经过收缩后,理论上数据库只有100多G.为此,我经过重建各个表(表数量不多,但单表数量还是有几千万)的聚集索引后,准备进行收缩. 但是当收缩开始时,即使把每次收缩的范围缩小到500MB,速度也极其慢,经常几个小时都没反应.经过查看等待信息之后发现有一个SPID=18的会话(SPID<=50的均为系

首先感谢读者们对鄙人的支持,购买了<SQL Server性能优化与管理的艺术>,由于之前出版社的一些疏忽,附件没有上传成功,再次本人深表歉意. 请需要下载附件的读者从下面链接下载,谢谢: 链接:http://pan.baidu.com/s/1jGh2FrS 密码:wkuw

干货 | SSMS客户端连接京东云RDS SQL Server配置方法 原创: 于振江 京东云开发者社区  微软SQL Server, Oracle数据库以及MySQL系列占据了关系型数据库市场的绝对份额.京东云RDS集成了7个大类的关系型数据库包括SQL Server数据库.本文将详细介绍使用SQL Server客户端SSMS连接京东云RDS SQL Server的方法. SSMS(SQL Server Management Studio)是用于管理SQL Server基础架构的集成环境.Ma

在这篇博客"ORACLE当中自定义函数性优化浅析"中,我们介绍了通过标量子查询缓存来优化函数性能: 标量子查询缓存(scalar subquery caching)会通过缓存结果减少SQL对函数(Function)的调用次数, ORACLE会在内存中构建一个哈希表来缓存标量子查询的结果. 那么SQL Server的优化器是否也会有类似这样的功能呢? 抱着这样的疑问,动手测试了一下,准备测试环境 CREATE TABLE TEST (    ID  INT );     DECLARE

1. 如果对数据不是工业级的访问(允许脏读),在select里添加 with(nolock) ID FROM Measure_heat WITH (nolock) 2. 限制结果集的数据量,如使用TOP 100等来限制返回的行数.实在不行,在数据库内分页. 3. 查询时不要返回不需要的行.列,即不要用SELECT *, 而是用 SELECT 字段名. 4. 注意UNion和UNion all 的区别:UNION ALL好. 5. 避免使用: like  '%关键字%' 6. 避免在字段上使用函数

  SQL Server 性能优化之RML Utilities:快速入门(Quick Start)(1) 安装Quick Start工具 RML(Replay Markup Language)是MS SQL Server产品支持服务团队内部开发使用的一个Trace分析工具,最新的版本支持SQL Server 2005和SQL Server 2008. 功能: 1.分析最占资源的应用和查询. 2.分析跟踪期间的查询计划变更的情况. 3.分析哪些查询比起以前来说变慢了. 工具地址:http://bl

如果你的系统有高并发的要求,可以尝试使用SQL Server内存优化表来提升你的系统性能.你甚至可以把它当作Redis来使用. 要使用内存优化表,首先要在现在数据库中添加一个支持内存优化的文件组. Memory Optimized File Group 可以使用下列脚本来向现有数据库添加内存优化文件组: ALTER DATABASE SomeDatabase ADD FILEGROUP Memory CONTAINS MEMORY_OPTIMIZED_DATA; ALTER DATABASE S

原文:[SQL Server性能优化]删除大量数据的方法比较 如果你要删除表中的大量数据,这个大量一般是指删除大于10%的记录,那么如何删除,效率才会比较高呢? 而如何删除才会对系统的影响相对较小呢? 下面先做一个实验,然后对这个实验的结果进行分析,然后得出结论. 1.创建数据库 use master go if exists(select * from sys.databases where name = 'test') drop database test go create databas

原文:[SQL Server性能优化]运用SQL Server的全文检索来提高模糊匹配的效率 今天去面试,这个公司的业务需要模糊查询数据,之前他们通过mongodb来存储数据,但他们说会有丢数据的问题,我从业务上了解到,显然对他们公司而言,丢数是绝对不能允许的. 另外,他们说之前也用过SQL Server的全文检索,但速度不够快,不如用mongodb快,当然我不太清楚他们所谓快的具体定义,比如查询只需要1秒,还是1分钟.他们的系统现在采用的是SQL Server,通过复制来实现高可用性,因为他们

为什么我也要说SQL Server的并行: 这几天园子里写关于SQL Server并行的文章很多,不管怎么样,都让人对并行操作有了更深刻的认识. 我想说的是:尽管并行操作可能(并不是一定)存在这样或者那样的问题,但是我们不能否认并行,仍然要利用好并行. 但是,实际开发中,某些SQL语句的写法会导致用不到并行,从而影响到SQL的执行效率 所以,本文要表达的是:我们要利用好并行,不要让一些SQL的写法问题“抑制”了并行,让我们享受不了并行带来的快感 关于SQL Server的并行: 所谓的并行,指S

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 datetime数据类型设计.优化误区 一.场景 在SQL Server 2005中,有一个表TestDatetime,其中Dates这个字段的数据类型是datetime,如果你看到表的记录如下图所示,你最先想到的是什么呢? (图1:数据列表) 你看到这些数据,是不是觉得这样的设计既浪费了存储空间,又使得这个列的索引增大,查询起来更慢,你也想使用一些其它的数据类型来代替这个datetime吧? 其实大家都是这么想的,这个方向是100%正确的,但是在写这篇文章以前,我进入了两