set statistics io on
这两条语句先看一下你编写的sql的逻辑读之类的，优化一下sql语句，尽量把多次查询变成一个查询，比如通过update，insert。where，group by之类的语句
另外如果必须每秒20万次查询，且每次查询的逻辑读都在1000以上，物理读都大于2的话，基本上 *** 作不能成功的，只会影响前几条记录。不过数据库不会挂掉，也不会损坏数据结构
另外写程序不如用sql的作业，写存储过程的方式效率高
1. 保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的 *** 作尽量分开处理，提高每次的响应速度；、使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多地使用通配符，而且要用到几列就选择几列，如：SELECT C1,C2 FROM T1；
在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数，如：
SELECT TOP 300 C1,C2FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的, 避免用!=或<>ISNULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的 *** 作符,因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如:
SELECT C1 FROM T1 WHERE C1 != 'B%'
2. 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：
1)SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE((SELECTCOUNT(1)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)>0)
2)SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM T2 WHERET2.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。如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(1) FROM table_name WHEREcolumn_name = 'xxx')>0
可以写成：
IF EXISTS (SELECT 1 FROM table_name WHEREcolumn_name = 'xxx')
3. 经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：
1) SELECTa.C1 FROM T1 a
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM T2 b WHERE a.C1= b.C1)
2) SELECT a.C1 FROM T1 a
LEFT JOIN T2 b ON a.C1 = b.C1 WHERE b.C1IS NULL
3) SELECT a.C1 FROM T1 a
WHERE a.C1 NOT IN (SELECT C1 FROM T2)
三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。
4. 能够用BETWEEN的就不要用IN
SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)
改成：
SELECT* FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14
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。
1. SQL优化的原则是：将一次 *** 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 top 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） *** 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 *** 作在前面完成，数据库写 *** 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 *** 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应该放在独立的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 *** 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 *** 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。
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