我对SQL性能优化的看法,对我的文章有提议的欢迎评论!
2018-08-30 11:22
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影响你的查询速度的原因是什么?
网速不给力,不稳定。
服务器内存不够,或者SQL 被分配的内存不够。
sql语句设计不合理
没有相应的索引,索引不合理
表数据过大没有有效的分区设计
数据库设计太2,存在大量的数据冗余
那我们如何找到速度慢的原因呢?
首先你要知道是否跟sql语句有关,确保不是机器开不开机,服务器硬件配置太差,没网你说p啊
sql server profiler,分析出sql慢的相关语句,就是执行时间过长,占用系统资源,cpu过多的工具
然后是这篇文章要说的,sql优化方法跟技巧,避免一些不合理的sql语句,取暂优sql
再然后判断是否使用啦,合理的统计信息。
确认表中使用啦合理的索引
数据太多的表,要分区,缩小查找范围
分析SQL语句执行的时间
1.记录查询时间和cpu占用时间
2.记录I/O的支配
扫描计数:索引或表扫描次数
逻辑读取:数据缓存中读取的页数
物理读取:从磁盘中读取的页数
预读:查询过程中,从磁盘放入缓存的页数
lob逻辑读取:从数据缓存中读取,image,text,ntext或大型数据的页数
lob物理读取:从磁盘中读取,image,text,ntext或大型数据的页数
lob预读:查询过程中,从磁盘放入缓存的image,text,ntext或大型数据的页数
如果是物理次数和预读次数较多,可以使用索引进行优化。
如果不想使用sql命令去查看这些内容,可以在sqlserver的新建查询中 右击找到查询选项
勾中Set statistics time 与 io 确定即可.
3.查看执行计划
鼠标放到这个图标会出现查询的详细步骤,且看到你哪个sql花费的开销有多大,如果哪个表的占比过大,证明该表的索引设计不对,或者说性能有待提高.
select是一把钢刀,磨好了可秒杀敌军将领!磨不好则是自杀。
1.保证不要出现*,请使用列代替*
2.使用where查询时,尽量避免多余的列
3.使用top 或 distinct 减少多余或重复
(常言道, 什么玩腻都是一把双刃剑)
1.distinct
distinct在查询一个字段或者很少字段的情况下使用,会避免重复数据的出现,给查询带来优化效果。
但是查询字段很多的情况下使用,则会大大降低查询效率。
这个测试结果代表了使用distint,数据库会占用cpu对数据进行筛选。 所以说少用distinct
2.判断表是否存在数据
很显然下面的完胜
3.连接查询优化
减少表连接可以提高查询性能,当然这个差距是由数据大小进行扩大的。
修改删除SQL性能优化
如果成群的操作,会造成cpu的利用率过高从而影响其他用户访问数据库.
再如果单个的迭代进行操作,那么效率就太低了.
所以我们采用折中的方式.进行分块操作
网速不给力,不稳定。
服务器内存不够,或者SQL 被分配的内存不够。
sql语句设计不合理
没有相应的索引,索引不合理
表数据过大没有有效的分区设计
数据库设计太2,存在大量的数据冗余
那我们如何找到速度慢的原因呢?
首先你要知道是否跟sql语句有关,确保不是机器开不开机,服务器硬件配置太差,没网你说p啊
sql server profiler,分析出sql慢的相关语句,就是执行时间过长,占用系统资源,cpu过多的工具
然后是这篇文章要说的,sql优化方法跟技巧,避免一些不合理的sql语句,取暂优sql
再然后判断是否使用啦,合理的统计信息。
确认表中使用啦合理的索引
数据太多的表,要分区,缩小查找范围
分析SQL语句执行的时间
1.记录查询时间和cpu占用时间
set statistics time on select * from DetitalIndex set statistics time off
2.记录I/O的支配
set statistics io on select * from dbo.Product set statistics io off
扫描计数:索引或表扫描次数
逻辑读取:数据缓存中读取的页数
物理读取:从磁盘中读取的页数
预读:查询过程中,从磁盘放入缓存的页数
lob逻辑读取:从数据缓存中读取,image,text,ntext或大型数据的页数
lob物理读取:从磁盘中读取,image,text,ntext或大型数据的页数
lob预读:查询过程中,从磁盘放入缓存的image,text,ntext或大型数据的页数
如果是物理次数和预读次数较多,可以使用索引进行优化。
如果不想使用sql命令去查看这些内容,可以在sqlserver的新建查询中 右击找到查询选项
勾中Set statistics time 与 io 确定即可.
3.查看执行计划
鼠标放到这个图标会出现查询的详细步骤,且看到你哪个sql花费的开销有多大,如果哪个表的占比过大,证明该表的索引设计不对,或者说性能有待提高.
select是一把钢刀,磨好了可秒杀敌军将领!磨不好则是自杀。
1.保证不要出现*,请使用列代替*
2.使用where查询时,尽量避免多余的列
3.使用top 或 distinct 减少多余或重复
(常言道, 什么玩腻都是一把双刃剑)
1.distinct
distinct在查询一个字段或者很少字段的情况下使用,会避免重复数据的出现,给查询带来优化效果。
但是查询字段很多的情况下使用,则会大大降低查询效率。
这个测试结果代表了使用distint,数据库会占用cpu对数据进行筛选。 所以说少用distinct
2.判断表是否存在数据
select count(*) from IndentDetails select top(1) id from IndentDetails
很显然下面的完胜
3.连接查询优化
select * from (select * from Student) o left join Grade on o.GradeId = Grade.GradeId select * from (Student s left join Grade g on s.GradeId=g.GradeId)
减少表连接可以提高查询性能,当然这个差距是由数据大小进行扩大的。
修改删除SQL性能优化
如果成群的操作,会造成cpu的利用率过高从而影响其他用户访问数据库.
再如果单个的迭代进行操作,那么效率就太低了.
所以我们采用折中的方式.进行分块操作
delete orderwhere id<1000 delete order where id>=1000 and id<2000 delete orderwhere id>=2000 and id<3000 .....
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