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Oracle 12C -- native left outer join的加强

2023-11-09 来源：帮我找美食网

在11g中SQL> select count(*) 2 from emp a, dept b, bonus c 3 where a.deptno(+) = b.deptno 4 and a.ename(+) = c.ename;where a.deptno(+) = b.deptno *ERROR at line 3:ORA-01417: a table may be outer joined to at most one other tableSQL> 在12C中SQL> select count(*) 2 from emp a, dept b, bonus c 3 where a.deptno(+) = b.deptno 4 and a.ename(+) = c.ename; COUNT(*)---------- 0 SQL>

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小编还为您整理了以下内容，可能对您也有帮助：

数据库的多表大数据查询应如何优化？

数据库的多表大数据查询应如何优化？

1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 beeen 就不要用 in 了：

select id from t where num beeen 1 and 3

5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。

见如下例子：

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’

SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。

6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100

应改为:

SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

应改为:

SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

应改为:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())

即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。

8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

11.很多时候用 exists是一个好的选择：

elect num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(

(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)

SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(

SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

Java怎么把数据库的数据查询

Statement stmt = null;

ResultSet rs = null;

String query = "select 列名 from 表名 where id=11 and fname='xx' order by 列名 desc limit 1";

stmt = conn.createStatement();

rs = stmt.executeQuery(query);

if (rs.next()) {

result = rs.getInt("列名");

}

数据库表内数据查询

楼上的拼写错误，我来修正 ^^

select count(*) from 表名

如何查询大数据库数据存在

传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。

建议研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。

如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。

当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。

如何实现不同数据库的数据查询分页

有两种方法

方法1：

select 100 * from tbllendlist where fldserialNo not in ( select 300100 fldserialNo from tbllendlist order by fldserialNo ) order by fldserialNo

方法2：

SELECT TOP 100 * FROM tbllendlist WHERE (fldserialNo > (SELECT MAX(fldserialNo) FROM (SELECT TOP 300100 fldserialNo FROM tbllendlist ORDER BY fldserialNo) AS T)) ORDER BY fldserialNo

如何提高Oracle数据库数据查询的命中率

影响命中率的因素有四种：字典表活动、临时段活动、回滚段活动、表扫描，应用DBA可以对这四种因素进行分析，找出数据库命中率低的症结所在。 1)字典表活动当一个SQL语句第一次到达Oracle内核时数据库对SQL语句进行分析，包含在查询中的数据字典对象被分解，产生SQL执行路径。如果SQL语句指向一个不在SGA中的对象?表或视图，Oracle执行SQL语句到数据典中查询有关对象的信息。数据块从数据字典表被读取到SGA的数据缓存中。由于每个数据字典都很小，因此，我们可缓存这些表以提高对这些表的命中率。但是由于数据字典表的数据块在SGA中占据空间，当增加全部的命中率时，它们会降低表数据块的可用空间，所以若查询所需的时间字典信息已经在SGA缓存中，那么就没有必要递归调用。 2)临时段的活动当用户执行一个需要排序的查询时，Oracle设法对内存中排序区内的所有行进行排序，排序区的大小由数据库的init.ora文件的数确定。如果排序区域不够大，数据库就会在排序操作期间开辟临时段。临时段会人为地降低OLTP(online transaction processing）应用命中率,也会降低查询进行排序的性能。如果能在内存中完成全部排序操作，就可以消除向临时段写数据的开销。所以应将SORT_AREA_SIZE设置得足够大，以避免对临时段的需要。这个参数的具体调整方法是:查询相关数据，以确定这个参数的调整。 select * from v$sysstat where name='sorts(disk)'or name='sorts(memory); 大部分排序是在内存中进行的，但还有小部分发生在临时段，需要调整值，查看init.ora文件的 SORT_AREA_SIZE值，参数为：SORT_AREA_SIZE＝65536;将其调整到SORT_AREA_SIZE＝131072、这个值调整后，重启ORACLE数据库即可生效。 3)回滚段的活动回滚段活动分为回滚活动和回滚段头活动。对回滚段头块的访问会降低应用的命中率，对OLTP系统命中率的影响最大。为确认是否因为回滚段影响了命中率，可以查看监控输出报表中的“数据块相容性读一重写记录应用” 的统计值，这些统计值是用来确定用户从回滚段中访问数据的发生次数。 4)表扫描通过大扫描读得的块在数据块缓存中不会保持很长时间，因此表扫描会降低命中率。为了避免不必要的全表扫描，首先是根据需要建立索引，合理的索引设计要建立人对各种查询的分析和预测上，笔者会在SQL优化中详细谈及；其次是将经常用到的表放在内存中，以降低磁盘读写次数。

如何优化数据库提高数据库的效率

1. SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

调整不良SQL通常可以从以下几点切入：

? 检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容

? 检查子查询考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写

? 检查优化索引的使用

? 考虑数据库的优化器

2. 避免出现SELECT * FROM table 语句，要明确查出的字段。

3. 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。

4. 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。

5. 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （*）和select 1 语句。

6. 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。

7. 应绝对避免在order by子句中使用表达式。

8. 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。

9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。

10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。

11. 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。

12. 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。

13. 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值条件)。

注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。

14. 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。

15. 在WHERE 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。

16. 如果在语句中有not in（in）操作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。

17. 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。

18. 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。

19. 用union all 代替 union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。

当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。

数据更新的效率

1. 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。

2. 在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。

数据库物理规划的效率

为了避免I/O的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例)：

?? table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。

?? Rollback Segment的分离：Rollback Segment应该放在的Tablespace中。

?? System Tablespace的分离：System Tablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object）

?? Temp Tablesace的分离：建立单独的Temp Tablespace，并为每个user指定default Temp Tablespace

??避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML操作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做DML操作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。

当我们遵循了以上原则后，仍然发现有I/O冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。

?? 连接Table的分离：在实际应用中经常做连接查询的Table，可以将其分离在不同的Taclespace中，以减少I/O冲突。

?? 使用分区：对数据量很大的Table和Index使用分区，放在不同的Tablespace中。

在实际的物理存储中，建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。

数据库的查询优化算法

给出你的查询，然后才可以对其进行优化

如何优化SQL Server数据库查询

如果你的查询比较固定，并且查询的条件区别度较高，可以建立相应的索引。

其他的一些规则，比如使用exists代替 in都可以试试

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 :

1、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不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要.

2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升级硬件

4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，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

5、提高网速;

6、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）。

7、增加服务器 CPU个数; 但是必须明白并行处理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。

8、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。

9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离

10、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。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件'分区视图'）

a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表

b、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。

11、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：

1、查询语句的词法、语法检查

2、将语句提交给DBMS的查询优化器

3、优化器做代数优化和存取路径的优化

4、由预编译模块生成查询规划

5、然后在合适的时间提交给系统处理执行

6、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。

12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物. 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) mit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。

13、在查询Select语句中用Where字句返回的行数,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,后果严重。

14、SQL的注释申明对执行没有任何影响

15、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：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。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。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。 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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。 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 Select 语句中的锁提示。锁提示只读乐观数值乐观行版本控制锁定无提示未锁定未锁定未锁定更新 NOLOCK 未锁定未锁定未锁定未锁定 HOLDLOCK 共享共享共享更新 UPDLOCK 错误更新更新更新 TABLOCKX 错误未锁定未锁定更新其它未锁定未锁定未锁定更新 *指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。

16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在; 用索引优化器优化索引

17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好

18、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

19、查询时不要返回不需要的行、列

20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出时，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

21、用select 100 / 10 Percent 来用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来操作的行

22、在SQL2000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。

23、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。

24、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')

25、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。

26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。

27、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）,Procere.这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。

28、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 procere 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

pl-sql中ordered什么场合使用

在执行sql优化的时候使用。
oracle的sql优化基本上可以说有一个目标，两种方式。
一个目标就是说：要减少查询所需要的逻辑读次数，如果概念不懂可以查询网络；
两种方式可以概括为：
1，增加适当的索引；
2，通过搜集统计信息改变执行计划，或者手工使用hints影响oracle对执行计划的选择；

这里你提到的ordered就是hint的一种，它的作用是，指定按照表在from后面出现的先后顺序对表进行关联，方式是将ordered关键词放在hints的专用格式中 /*+ ordered */
比如说，对于下面的sql来说
select * from t1,t2
where t1.id = t2.id
我们假设oracle当前的默认执行计划是t1为驱动表，t2为被探测表，
select
nest loop
t1
t2
那么我们可以通过hint，ordered强制让oracle用t2作为驱动表，方式如下
select /*+ ordered */ *
from t2,t1
where t1.id = t2.id

这是的执行计划将是
select
nested loop
t2
t1

-------------------------------
ORDERED提示强制Oracle按照From子句中表出现的顺序进行表连接。

通过ordered提示，可以避免CBO SQL解析过程中的表连接评估，从而避免Oracle产生错误的执行计划，或者强制Oracle按照我们指定的方式执行。

在很多时候，当我们清楚地了解数据结构和数据分布之后，就可以通过ORDERED提示来提高SQL性能。

通过以下例子我们来说明一下Ordered提示的作用.

1.不加Hints时SQL的执行计划

SQL> set autotrace trace explainSQL> SELECT COUNT (*) 2 FROM t_small, t_max, t_middle 3 WHERE t_small.object_id = t_middle.object_id 4 AND t_middle.object_id = t_max.object_id;Execution Plan---------------------------------------------------------- 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=194 Card=1 Bytes=12) 1 0 SORT (AGGREGATE) 2 1 HASH JOIN (Cost=194 Card=400 Bytes=4800) 3 2 HASH JOIN (Cost=42 Card=100 Bytes=800) 4 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'T_SMALL' (Cost=2 Card=100 Bytes=400) 5 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'T_MIDDLE' (Cost=39 Card=28447 Bytes=113788) 6 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'T_MAX' (Cost=151 Card=113792 Bytes=455168)

我们可以通过10053事件跟踪一下该SQL的解析:

SQL> alter session set events='10053 trace name context forever,level 1';Session altered.SQL> explain plan for 2 SELECT COUNT (*) 3 FROM t_small, t_max, t_middle 4 WHERE t_small.object_id = t_middle.object_id 5 AND t_middle.object_id = t_max.object_id; Explained.

查看Trace文件可以看到,Oracle需要进行3! (6)次表连接顺序的评估:

bash-2.03$ cat testora9_ora_10862.trc |grep "Join order"Join order[1]: T_SMALL [T_SMALL] T_MIDDLE [T_MIDDLE] T_MAX [T_MAX] Join order[2]: T_SMALL [T_SMALL] T_MAX [T_MAX] T_MIDDLE [T_MIDDLE] Join order[3]: T_MIDDLE [T_MIDDLE] T_SMALL [T_SMALL] T_MAX [T_MAX] Join order[4]: T_MIDDLE [T_MIDDLE] T_MAX [T_MAX] T_SMALL [T_SMALL] Join order[5]: T_MAX [T_MAX] T_SMALL [T_SMALL] T_MIDDLE [T_MIDDLE] Join order[6]: T_MAX [T_MAX] T_MIDDLE [T_MIDDLE] T_SMALL [T_SMALL]

2.当我们使用Ordered提示之后

SQL的执行计划如下(from子句后的表顺序作了调整):

SQL> SELECT /*+ ordered */ COUNT (*) 2 FROM t_middle, t_small, t_max 3 WHERE t_small.object_id = t_middle.object_id 4 AND t_middle.object_id = t_max.object_id; Execution Plan---------------------------------------------------------- 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=197 Card=1 Bytes=12) 1 0 SORT (AGGREGATE) 2 1 HASH JOIN (Cost=197 Card=400 Bytes=4800) 3 2 HASH JOIN (Cost=45 Card=100 Bytes=800) 4 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'T_MIDDLE' (Cost=39 Card=28447 Bytes=113788) 5 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'T_SMALL' (Cost=2 Card=100 Bytes=400) 6 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'T_MAX' (Cost=151 Card=113792 Bytes=455168)

再看10053的跟踪Trace文件:

bash-2.03$ grep "Join order" testora9_ora_10918.trcJoin order[1]: T_MIDDLE [T_MIDDLE] T_SMALL [T_SMALL] T_MAX [T_MAX]

Oracle只需要按照表在From子句中的出现顺序进行连接,从而按照我们的意图进行解析或执行.

这就是Ordered提示的基本作用,本例只是一个示范说明,后者的执行计划使得Cost激增,在实际应用中,我们当然是不希望看到此类增长的.

pl-sql中ordered什么场合使用

为什么NATIVE FOR ORACLE查询速度慢

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 :

1)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不在支持。数据量(尺寸)越大，提高I/O越重要.

2)纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)

3)升级硬件

4)根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，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

5)提高网速;

6)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)。

7)增加服务器CPU个数;但是必须明白并行处理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。

8)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。

9)DB Server 和APPLication Server 分离;OLTP和OLAP分离

10)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。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。(参照SQL帮助文件'分区视图')

a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表

1) 查询语句的词法、语法检查

2) 将语句提交给DBMS的查询优化器

3) 优化器做代数优化和存取路径的优化

4) 由预编译模块生成查询规划

5) 然后在合适的时间提交给系统处理执行

6) 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。

12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事务。 Commit:提交当前的事物. 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。

14、SQL的注释申明对执行没有任何影响

15、尽可能不使用游标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非游标技术,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：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。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。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。 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 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。 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 SELECT 语句中的锁提示。

16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引

17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好

18、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

19、查询时不要返回不需要的行、列

21、用select top

100

10.Percent 来用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来操作的行

22、在SQL2000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。

23、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。

24、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')

25、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。

26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。

27、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),Procere.这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。

28、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

procere 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。

29、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。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。

30、在必要是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。

31、不要建没有作用的事物例如产生报表时，浪费资源。只有在必要使用事物时使用它。

32、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。

33、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 procere来代替她。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。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。

34、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。 SELECT

top

20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation, convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748','JCNAD00338345','JCNAD00333138','JCNAD00303570', 'JCNAD00303569','JCNAD00303568','JCNAD00306698','JCNAD00231935','JCNAD00231933','JCNAD00254567', 'JCNAD00254585','JCNAD00254608','JCNAD00254607','JCNAD00258524','JCNAD00332133','JCNAD00268618', 'JCNAD00279196','JCNAD00268613') order

by postdate desc

35、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。

36、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)。所以千万不要在事物内使用它!!!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。

37、一般在GROUP BY 个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

38、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

39、少用临时表，尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好

40、在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满足的条件如下：

a、计算字段的表达是确定的

b、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型

c、必须配制如下选项 ANSI_NULLS =

ON, ANSI_PADDINGS =

ON, …….

41、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

42、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

43、SELECT

COUNT(*)的效率教低，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!!!

44、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。

45、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

46、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。 Process:

1、% 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。

2、%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。

3、% 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。

4、%

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。

47、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。

48、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 b.referenceid = 'JCNPRH39681' (A = B ,B = ‘号码'， A = ‘号码') select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = 'JCNPRH39681' and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' (B = ‘号码'， A = ‘号码')

如何分析为什么oracle速度慢

Oracle查询速度慢的原因总结

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 :

1,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不在支持.数据量(尺寸)越大,提高I/O越重要.

2,纵向,横向分割表,减少表的尺寸(sp_spaceuse)

3,升级硬件

4,根据查询条件,建立索引,优化索引,优化访问方式,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

5,提高网速;

6,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).

7,增加服务器 CPU个数;但是必须明白并行处理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.

8,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.

9,DB Server 和APPLication Server 分离;OLTP和OLAP分离

10,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.有关更多信息,参见设计联合数据库服务器.(参照SQL帮助文件'分区视图')

a,在实现分区视图之前,必须先水平分区表

b,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.

11,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:

1, 查询语句的词法,语法检查

2, 将语句提交给DBMS的查询优化器

3, 优化器做代数优化和存取路径的优化

4, 由预编译模块生成查询规划

5, 然后在合适的时间提交给系统处理执行

6, 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.

12,Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物. Commit:提交当前的事物. 没有必要在动态SQL里写事物,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.

13,在查询Select语句中用Where字句返回的行数,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,后果严重.

14,SQL的注释申明对执行没有任何影响15,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: 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.可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行.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. 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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. 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 Select 语句中的锁提示.锁提示只读乐观数值乐观行版本控制锁定无提示未锁定未锁定未锁定更新 NOLOCK 未锁定未锁定未锁定未锁定 HOLDLOCK 共享共享共享更新 UPDLOCK 错误更新更新更新 TABLOCKX 错误未锁定未锁定更新其它未锁定未锁定未锁定更新 *指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的.

16,用Profiler来跟踪查询,得到查询所需的时间,找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引

17,注意UNion和UNion all 的区别.UNION all好

18,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

19,查询时不要返回不需要的行,列

20,用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来查询消耗的资源.当评估查询消耗的资源超出时,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.

21,用select top 100 / 10 Percent 来用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来操作的行

22,在SQL2000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.

23,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.

24,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')

25,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.

26,MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引.

27,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),Procere.这样不仅维护工作小,编写程序质量高,并且执行的速度快.

28,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 procere 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.

29,Between在某些时候比IN 速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围.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.

30,在必要是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.

31,不要建没有作用的事物例如产生报表时,浪费资源.只有在必要使用事物时使用它.

32,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.

33,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 procere来代替她.特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度.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.

34,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.

select top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation, convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748','JCNAD00338345','JCNAD00333138','JCNAD00303570','JCNAD00303569','JCNAD00303568','JCNAD00306698',

'JCNAD00231935','JCNAD00231933','JCNAD00254567','JCNAD00254585','JCNAD00254608','JCNAD00254607','JCNAD00258524',

'JCNAD00332133','JCNAD00268618','JCNAD00279196','JCNAD00268613') order by postdate desc

35,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.

36,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 ——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).所以千万不要在事物内使用它!!!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.

37,一般在GROUP BY 个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

38,一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

39,少用临时表,尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好

40,在SQL2000下,计算字段是可以索引的,需要满足的条件如下:

a,计算字段的表达是确定的

b,不能用在TEXT,Ntext,Image数据类型

c,必须配制如下选项 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, …….

41,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

42,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

43,Select COUNT(*)的效率教低,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!!!

44,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.

45,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

46,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.

Process:

1,% 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.

2,%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.

3,% 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.

4,% 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.

47,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.

48,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 b.referenceid = 'JCNPRH39681' (A = B ,B = '号码', A = '号码')

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = 'JCNPRH39681' and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' (B = '号码', A = '号码')