数据库优化

/****数据库优化********/

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目前,几乎所有的应用程序都要和数据库打交道。通过查询数据库可很容易地获得想要的数据。但是,令人不满意的是:某些查询时间长,响应速度慢。究其原因,一是硬件设备(如CPU、磁盘)的存取速度跟不上,内存容量不够大,这需要计算机制造商的努力;另一方面是没有进行查询优化。本文就查询优化问题,谈点实践体会。

分解查询
这种方法是把查询分解执行,根据付出开销的多少来决定如何分解,如何执行。为方便叙述,先给出一个例子。
关系:SUPPLIER(S#,SNAME,CITY) :S(关键字)
PARTS　 (P#,PNAME,SIZE)　    :P(关键字)
PROJECT (J#,JNAME,COLOR)     :J(关键字)
INVENTORY(S#,P#,QO)          :V(关键字)
SUPPLY(S#,J#,P#,QU)          :Y(关键字)
其中,QO:现有数量  QU:要用的数量
这个查询是找出某城市能提供黑色轿车,且供应量大于1000的供应商名单。
1. 一般查询方法
(1) 形成卡氏积 S×P×J×V×Y;
(2) 从卡氏积中选择出满足条件的元组;
(3) 在S.SNAME上投影。
这是个5元查询。当查询涉及到卡氏积时,卡氏积的元组数将组合性增长,这样不仅需要大量的存储空间,而且执行查询时间很长。
2. 优化查询方法
该方法是把查询分解处理。这里介绍两种方法:
(1) 一元子查询提取任一N元查询Q(X1,X2......Xn)被替换为一个一元查询Q1和一个在其后执行的Q2,即Q→(Q1,Q2)。
(2) 化简  Q被替换为两个查询Q1和Q2,Q2在Q1执行后执行,它们只有一个变化,即Q1(X1,X2......Xm), Q2(Xm,Xm+1......Xn)。
例如上例的查询可以分成两个一元查询
SELECT　P#
FROM　P
WHERE　P.PNAME=‘轿车’ AND P.COLOR=‘黑色’
和
SELECT　S#,J#,P#,QO
FROM　Y
WHERE　V.QO>1000
另一部分查询为:
SELECT　S.SNAME
FROM　S,P,J,V,Y
WHERE (S.S#=V.S# AND S.S#=Y.S# AND
　 S.CITY=J.CITY AND P.P#=V.P# AND
　 T.P#=V.P# AND J.J#=Y.J#)
上面例子的查询也很容易化简化为一个涉及(P,V)的查询和在其后执行的涉及(S,J,Y,V)的查询:
SELECT　S.SNAME
FORM　S,J,V,Y
WHERE　S.CITY=J.CITY AND S.S#=Y.S# AND
　 J.J#=Y.J# AND V.QO>1000 AND P.#=Y.P#
AND V.S#=Y.S# AND
　V.P#=(SELECT V.P#
　 FROM　 V,P
WHERE V.P#=P P#AND P.PNAME=‘轿车’ AND　P.COLOR=‘黑色’)
3. 综上所述
    一元子查询提取几乎总会得到好处,因为在关系运算之前尽可能减少关系的体积对减少相应的系统开销起很大的作用;·通常会得到期待的优化结果,但也并不绝对如此。
选择最优存取路径
    在计算查询表达式值时要充分考虑索引、数据的存储分布等存取路径,以进一步提高查询效率。例如,选择字段、连接字段上是否有索引,利用索引和HASHING算法可快速地存取包含索引属性特定值的记录。建立索引,用户可按顺序读文件中的记录,依照接近于物理顺序的顺序读文件中的记录是非常有效的。这种接近的物理顺序读取文件中记录的索引称为聚簇索引。聚簇索引使我们可利用存储块中的记录物理聚簇的优点,加快查询速度。下面具体谈一点实践体会。
    前不久,笔者参加了一个在国内开发的国外数据库应用系统的编程工作。该系统后台使用Oracle 7.3数据库,Oracle的DBMS处理SQL执    行语句的顺序如下:
(1) 根据WHERE子句选择行;
(2) 根据GROUP BY子句对这些行进行聚合;
(3) 对每一分组用组函数计算结果;
(4) 根据HAVING子句选择和排除分组;
(5) 根据ORDER BY子句中的组函数所得的结果对组进行排序。
    这是一个体现查询优化思路的执行顺序,它对查询的性能具有直接影响。一般来说,被WHERE子句滤去的记录越多,查询速度就越快。因为减少了在GROUP BY运算中必须处理的行数量。在这次工作中笔者的体会如下。
1. 尽量避免连接
例如:
    PowerBuilder 5.0数据窗口在选择库表时自动把各个表中的相同属性名(域也相同)连接起来。这种自动连接多数情况下是有益的,但有些情况却需要取消连接。如查询条件为P2000、P3000、P4000的有效区分都为1,这时有两种方法:
(1) WHERE(P2000.有效区分=P3000.有效区分
　 P3000.有效区分=P4000.有效区分
    P2000.有效区分=1
(2) WHERE(P2000.有效区分=1
    P3000.有效区分=1
    P4000.有效区分=1
    第一种方法在自动生成的基础上添加P2000.有效区分=1就可以了,第二种方法先要取消连接,然后再重新写WHERE语句。表面看,第一种方法简单,其实第一种方法大大降低了执行效率,因为它有不必要的连接。所以笔者在这里提醒使用者,不要为了一时省事而降低了系统的效率。
2. 选择最佳的解决方案
    解决同一问题的方法固然很多,但应用中应该选择最佳的解决方法。例如,对某一问题的数据库查询有两种方法,执行结果一样,效率却不同。
    查询要求是:如果在程序运行界面上输入了负责人代码(放到code中),那么将查询P2000表中负责人代码等于code的负责人名;如果没有输入负责人代码,那么查询P2000表中所有负责人名。负责人代码的取值范围是0～9999,两种解决方法分别是:
(1) IF 没有输入负责人代码 THEN
code1=0
code2=9999
ELSE
code1=code2=负责人代码
END IF
执行SQL语句为:
SELECT 负责人名
FROM P2000
WHERE 负责人代码>=:code1 AND负责人代码
　 <=:code2
(2) IF 没有输入负责人代码 THEN
　 执行SQL语句为:
　SELECT 负责人名
FROM P2000
ELSE
code= 负责人代码
执行SQL语句为:
SELECT 负责人代码
FROM P2000
WHERE 负责人代码=:code
END IF
    第一种方法只用了一条SQL语句,第二种方法用了两条SQL语句。在没有输入负责人代码时,第二种方法显然比第一种方法执行效率高,因为它没有限制条件;在输入了负责人代码时,第二种方法仍然比第一种方法效率高,不仅是少了一个限制条件,还因相等运算是最
快的查询运算。分析到这里,读者优劣自明。
    此外,Oracle提供存储过程功能,它是编译好、优化过、且存储在数据库中的SQL语句和控制流语言的集合,如果利用好存储过程,可极大地增强SQL语言的功能、效率和灵活性。
    以上着重从实现的角度讨论了查询优化,实际上要想根本解决查询优化问题,还需从设计上进行优化,如尽量使用大的内存,数据可适度冗余,库结构优化,对于频繁使用的表建立索引,面向对象的数据库设计方法等等。

查询优化方法

●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)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，限制结果集的数据量。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&#8482; 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。
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字句限制返回的行数,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。 
选择这个并发选项将迫使用户或程序员承担责任，处理那些表示其它用户已经对其进行了修改的错误。应用程序收到这种错误时采取的典型措施就是刷新游标，获得其新值，然后让用户决定是否对新值进行修改。
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。滚动锁独立于事务锁，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来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，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 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行
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\Check\UNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procedure.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 procedure 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  procedure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(syso b j e c ts，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 syso b j e c ts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
41、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
42、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
43、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, ……. 
44、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
45、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
46、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！！！
47、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。
48、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

49、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。
40、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。
41、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’）

42、(1) IF 没有输入负责人代码 THEN
code1=0
code2=9999
ELSE
code1=code2=负责人代码
END IF
执行SQL语句为:
SELECT 负责人名 FROM P2000 WHERE 负责人代码>=:code1 AND负责人代码  <=:code2
(2) IF 没有输入负责人代码 THEN
　SELECT 负责人名 FROM P2000
ELSE
code= 负责人代码
SELECT 负责人代码 FROM P2000  WHERE 负责人代码=:code
END IF
    第一种方法只用了一条SQL语句,第二种方法用了两条SQL语句。在没有输入负责人代码时,第二种方法显然比第一种方法执行效率高,因为它没有限制条件;在输入了负责人代码时,第二种方法仍然比第一种方法效率高,不仅是少了一个限制条件,还因相等运算是最快的查询运算。我们写程序不要怕麻烦

43、关于JOBCN现在查询分页的新方法（如下），用性能优化器分析性能的瓶颈，如果在I/O或者网
络的速度上，如下的方法优化切实有效，如果在CPU或者内存上，用现在的方法更好。请区分如下的方法，说明索引越小越好。
begin
DECLARE  @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
insert into @local_variable (ReferenceID) 
  select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by ReferenceID
select * from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60
end
和
begin
DECLARE  @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
insert into @local_variable (ReferenceID) 
  select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate
select * from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60
end
的不同

begin
create table #temp  (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))
insert into #temp (ReferenceID) 
  select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate
select * from #temp where Fid > 40 and fid <= 60
drop table #temp
end

*/

/*************SQL server锁的机制*************/

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SQL server的所有活动都会产生锁。锁定的单元越小，就越能越能提高并发处理能力，但是管理锁的开销越大。如何找到平衡点，使并发性和性能都可接受是SQL Server的难点。
SQL Server有如下几种琐：
1、 共享锁
用于只读操作(SELECT)，锁定共享的资源。共享锁不会阻止其他用户读，但是阻止其他的用户写和修改。
2、 更新锁
更新锁是一种意图锁，当一个事物已经请求共享琐后并试图请求一个独占锁的时候发生更新琐。例如当两个事物在几行数据行上都使用了共享锁，并同时试图获取独占锁以执行更新操作时，就发生了死锁：都在等待对方释放共享锁而实现独占锁。更新锁的目的是只让一个事物获得更新锁，防止这种情况的发生。
3、 独占锁
一次只能有一个独占锁用在一个资源上，并且阻止其他所有的锁包括共享缩。写是独占锁，可以有效的防止’脏读’
4、 意图缩
在使用共享锁和独占锁之前，使用意图锁。从表的层次上查看意图锁，以判断事物能否获得共享锁和独占锁，提高了系统的性能，不需从爷或者行上检查。
5、 计划锁
Sch-M,Sch-S。对数据库结构改变时用Sch-M，对查询进行编译时用Sch-S。这两种锁不会阻塞任何事物锁，包括独占锁。

读是共享锁，写是排他锁，先读后更新的操作是更新锁，更新锁成功并且改变了数据时更新锁升级到排他锁。锁的类型有：
DB-----数据库，由于 dbid 列已包含数据库的数据库 ID，所以没有提供任何信息
FIL----文件
IDX----索引
PG-----页，数据或索引页。页码。页由 fileid:page 组合进行标识，其中，fileid 是 sysfiles 表中的 fileid，而 page 是该文件内的逻辑页码。
KEY----键,用于保护可串行事务中的键范围
TAB----表，包括所有数据和索引在内的整个表。由于 ObjId 列已包含表的对象 ID，所以没有提供任何信息
EXT----区域, 相邻的八个数据页或索引页构成的一组。正被锁定的扩展盘区中的第一个页码。页由 fileid:page 组合进行标识
RID----行，表内已锁定行的行标识符。行由 fileid:page:rid 组合进行标识，其中，rid 是页中的行标识符

锁的状态：
Grant---能使用被授权的资源
Wait----能使用被其他任务阻塞的资源
Cnvrt---Convert,锁正在被转换

细分锁的模式：
0 Null 没有得到资源的访问权限
1 Sch-S (Schema stability) 对查询进行编译时。能防止加锁的对象被删除直到解锁
2 Sch-M (Schema Modification) 改变数据库结构时发生。能防止其他的事物访问加锁的对象
3 IS (Intent Shares) 意图共享锁。
4 SIU(Share Intent Update) 意图在维护资源的共享锁时，把更新锁放到锁层次结构的下层资源上
5 IS-S(Intent Share-shared) 复合键范围锁
6 IX(Intent Exclusive) 意图排他锁
7 SIX(Share Intent Exclusive) 
8 S(Share) 共享锁
9 U(Update) 更新锁。防止死锁
10 Iin-Nul(Intent Insert-Null) 索引行层次的锁定，复合键范围锁
11 IS-X(Intent Share-Exclusive) 
12 IU(Intent Update) 意图更新锁
13 IS-U(Intent Share Update) 串行更新扫描
14 X(Exclusive) 排他锁
15 BU 块操作使用的锁

所以有如下的结论。

1、一个连接在修改数据块时别的连接不能修改这个数据块，直到解锁。
并行访问是任何数据库解决方案都最为重视的问题了，为了解决并行访问方面的问题各类数据库系统提出了各种各样的方案。SQL Server采用了多线程机制，它当然能够一次处理多个请求。不过，在用户修改数据的情况下并行访问问题就变得复杂起来了。显然，数据库通常只允许唯一用户一次修改特定的数据。当某一用户开始修改某块数据时， SQL Server能很快地锁定数据，阻止其他用户对这块数据进行更新，直到修改该数据的第一位用户完成其操作并提交交易或者回滚。但是，当某一位用户正在修改某块数据时假设另一位用户又正想查询该数据的信息时会发生什么情况呢？
2、通常情况下，一个连接在修改数据块时别的连接也不能查询这个数据块，直到解锁。反之亦然：读的时候不能写和修改。这个方案会降低系统的性能和效率，尽管现在是行级锁（7.0以前是锁页甚至是锁表），如果你一次修改多行数据，SQL Server则会把数据锁定范围提升到页级别乃至锁定整个数据表，从而不必针对每一记录跟踪和维护各自的数据锁，这样能加快修改的速度，消耗小的服务器资源，但是并发性就差了。。
3、一个连接写的时候，另一个连接可以写，但是不得读
4、多个连接可以同时读同一行。

所以锁发生在读、写的竞争上。

5、设置事物的级别 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL
A、READ COMMITTED ：指定在读取数据时控制共享锁以避免脏读，但数据可在事务结束前更改，从而产生不可重复读取或幻像数据。该选项是 SQL Server 的默认值。
B、READ UNCOMMITTED：执行脏读或 0 级隔离锁定，这表示不发出共享锁，也不接受排它锁。当设置该选项时，可以对数据执行未提交读或脏读；在事务结束前可以更改数据内的数值，行也可以出现在数据集中或从数据集消失。这是四个隔离级别中限制最小的级别。
C、REPEATABLE READ：锁定查询中使用的所有数据以防止其他用户更新数据，但是其他用户可以将新的幻像行插入数据集，且幻像行包括在当前事务的后续读取中。因为并发低于默认隔离级别，所以应只在必要时才使用该选项。
D、SERIALIZABLE：在数据集上放置一个范围锁，以防止其他用户在事务完成之前更新数据集或将行插入数据集内。这是四个隔离级别中限制最大的级别。因为并发级别较低，所以应只在必要时才使用该选项。该选项的作用与在事务内所有 SELECT 语句中的所有表上设置 HOLDLOCK 相同。
注释
一次只能设置这些选项中的一个，而且设置的选项将一直对那个连接保持有效，直到显式更改该选项为止。这是默认行为，除非在语句的 FROM 子句中在表级上指定优化选项。
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL 的设置是在执行或运行时设置，而不是在分析时设置。

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/*********如何提高SQL语言的查询效率**********/

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由于SQL是面向结果而不是面向过程的查询语言，所以一般支持SQL语言的大型关系型数据库都使用一个基于查询成本的优化器，为即时查询提供一个最佳的执行策略。对于优化器，输入是一条查询语句，输出是一个执行策略。

    一条SQL查询语句可以有多种执行策略，优化器将估计出全部执行方法中所需时间最少的所谓成本最低的那一种方法。所有优化都是基于用记所使用的查询语句中的where子句，优化器对where子句中的优化主要用搜索参数(Serach Argument)。

 

    搜索参数的核心思想就是数据库使用表中字段的索引来查询数据，而不必直接查询记录中的数据。

 

    带有 =、<、<=、>、>= 等操作符的条件语句可以直接使用索引，如下列是搜索参数：

    emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或  a =1 and c = 7

 

    而下列则不是搜索参数：

    salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7

 

    应当尽可能提供一些冗余的搜索参数，使优化器有更多的选择余地。请看以下3种方法：

 

    第一种方法：

    select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code='01') and (employee.dep_code='01');

 

    它的搜索分析结果如下：

    Estimate 2 I/O operations

    Scan department using primary key

    for rows where dep_code equals '01'

    Estimate getting here 1 times

    Scan employee sequentially

    Estimate getting here 5 times

 

    第二种方法：

    select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code='01');

 

    它的搜索分析结果如下：

    Estimate 2 I/O operations

    Scan department using primary key

    for rows where dep_code equals '01'

    Estimate getting here 1 times

    Scan employee sequentially

    Estimate getting here 5 times

 

    第一种方法与第二种运行效率相同，但第一种方法最好，因为它为优化器提供了更多的选择机会。

 

    第三种方法：

    select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code='01');

 

    这种方法最不好，因为它无法使用索引，也就是无法优化……

 

使用SQL语句时应注意以下几点：

 

    1、避免使用不兼容的数据类型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本可以进行的优化操作。例如：

 

    select emp_name form employee where salary > 3000;

 

    在此语句中若salary是Float类型的，则优化器很难对其进行优化，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。

 

    2、尽量不要使用表达式，因它在编绎时是无法得到的，所以SQL只能使用其平均密度来估计将要命中的记录数。

 

    3、避免对搜索参数使用其他的数学操作符。如：

 

       select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;

 

       应改为：

 

       select emp_name from employee where salary  > 250;

 

    4、避免使用 != 或 <> 等这样的操作符，因为它会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。

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