mysql innodb建立普通索引怎么写

从 MySQL 57 开始，开发人员改变了 InnoDB 构建二级索引的方式，采用自下而上的方法，而不是早期版本中自上而下的方法了。在这篇文章中，我们将通过一个示例来说明如何构建 InnoDB 索引。最后，我将解释如何通过为 innodb_fill_factor 设置更合适的值。

索引构建过程

在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：1读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）2合并排序阶段3插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 56 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。这是一种“自上而下”的方法。搜索插入位置从树的根部（顶部）开始并达到叶页（底部）。该记录插入光标指向的叶页上。在查找插入位置和进行业面拆分和合并方面开销很大。从MySQL 57开始，添加索引期间的插入阶段使用“排序索引构建”，也称为“批量索引加载”。在这种方法中，索引是“自下而上”构建的。即叶页（底部）首先构建，然后非叶级别直到根（顶部）。

示例

在这些情况下使用排序的索引构建：

ALTER TABLE t1 ADD INDEX（or CREATE INDEX）ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT INDEXALTER TABLE t1 ADD COLUMN, ALGORITHM = INPLACEOPIMIZE t1对于最后两个用例，ALTER 会创建一个中间表。中间表索引（主要和次要）使用“排序索引构建”构建。

算法

在 0 级别创建页，还要为此页创建一个游标使用 0 级别处的游标插入页面，直到填满页面填满后，创建一个兄弟页（不要插入到兄弟页）为当前的整页创建节点指针（子页中的最小键，子页码），并将节点指针插入上一级（父页）在较高级别，检查游标是否已定位。如果没有，请为该级别创建父页和游标在父页插入节点指针如果父页已填满，请重复步骤 3, 4, 5, 6现在插入兄弟页并使游标指向兄弟页在所有插入的末尾，每个级别的游标指向最右边的页。提交所有游标（意味着提交修改页面的迷你事务，释放所有锁存器）为简单起见，上述算法跳过了有关压缩页和 BLOB（外部存储的 BLOB）处理的细节。

通过自下而上的方式构建索引

为简单起见，假设子页和非子页中允许的 最大记录数为 3

CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, c BLOB);

INSERT INTO t1 VALUES (1, 11, 'hello111');

INSERT INTO t1 VALUES (2, 22, 'hello222');

INSERT INTO t1 VALUES (3, 33, 'hello333');

INSERT INTO t1 VALUES (4, 44, 'hello444');

INSERT INTO t1 VALUES (5, 55, 'hello555');

INSERT INTO t1 VALUES (6, 66, 'hello666');

INSERT INTO t1 VALUES (7, 77, 'hello777');

INSERT INTO t1 VALUES (8, 88, 'hello888');

INSERT INTO t1 VALUES (9, 99, 'hello999');

INSERT INTO t1 VALUES (10, 1010, 'hello101010');

ALTER TABLE t1 ADD INDEX k1(b);

InnoDB 将主键字段追加到二级索引。二级索引 k1 的记录格式为(b, a)。在排序阶段完成后，记录为：

(11,1), (22,2), (33,3), (44,4), (55,5), (66,6), (77,7), (88,8), (99,9), (1010, 10)

初始插入阶段

让我们从记录 (11,1) 开始。在 0 级别（叶级别）创建页创建一个到页的游标所有插入都将转到此页面，直到它填满了箭头显示游标当前指向的位置。它目前位于第 5 页，下一个插入将转到此页面。

还有两个空闲插槽，因此插入记录 (22,2) 和 (33,3) 非常简单

对于下一条记录 (44,4)，页码 5 已满（前面提到的假设最大记录数为 3）。这就是步骤。

页填充时的索引构建

创建一个兄弟页，页码 6不要插入兄弟页在游标处提交页面，即迷你事务提交，释放锁存器等作为提交的一部分，创建节点指针并将其插入到 当前级别 + 1 的父页面中（即在 1 级别）节点指针的格式 (子页面中的最小键,子页码) 。第 5 页的最小键是 (11,1) 。在父级别插入记录 ((11,1)，5)。1 级别的父页尚不存在，MySQL 创建页码 7 和指向页码 7 的游标。将 ((11,1)，5) 插入第 7 页现在，返回到 0 级并创建从第 5 页到第 6 页的链接，反之亦然0 级别的游标现在指向兄弟页，页码为 6

将 (44,4) 插入第 6 页

下一个插入 - (55,5) 和 (66,6) - 很简单，它们转到第 6 页。插入记录 (77,7) 类似于 (44,4)，除了父页面 （页面编号 7） 已经存在并且它有两个以上记录的空间。首先将节点指针 ((44,4),8) 插入第 7 页，然后将 (77,7) 记录到同级 8 页中。插入记录 (88,8) 和 (99,9) 很简单，因为第 8 页有两个空闲插槽。

下一个插入 (1010,10) 。将节点指针 ((77,7),8) 插入 1级别的父页（页码 7）。

MySQL 在 0 级创建同级页码 9。将记录 (1010,10) 插入第 9 页并将光标更改为此页面。

以此类推。在上面的示例中，数据库在 0 级别提交到第 9 页，在 1 级别提交到第 7 页。

我们现在有了一个完整的 B+-tree 索引，它是自下至上构建的！

索引填充因子

全局变量 innodb_fill_factor 用于设置插入 B-tree 页中的空间量。默认值为 100，表示使用整个业面（不包括页眉）。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除项。 在这种情况下，聚簇索引也空间的 1 /16 保持空闲。即 625% 的空间用于未来的 DML。

值 80 意味着 MySQL 使用了 80% 的页空间填充，预留 20% 于未来的更新。如果 innodb_fill_factor=100 则没有剩余空间供未来插入二级索引。如果在添加索引后，期望表上有更多的 DML，则可能导致业面拆分并再次合并。在这种情况下，建议使用 80-90 之间的值。此变量还会影响使用 OPTIMIZE TABLE 和 ALTER TABLE DROP COLUMN, ALGOITHM=INPLACE 重新创建的索引。也不应该设置太低的值，例如低于 50。因为索引会占用浪费更多的磁盘空间，值较低时，索引中的页数较多，索引统计信息的采样可能不是最佳的。优化器可以选择具有次优统计信息的错误查询计划。

排序索引构建的优点

没有页面拆分（不包括压缩表）和合并没有重复搜索插入位置插入不会被重做记录（页分配除外），因此重做日志子系统的压力较小

缺点

ALTER 正在进行时，插入性能降低 Bug＃82940，但在后续版本中计划修复。

动态关键字：

create 新建 alter 修改 drop删除 add添加

动态关键字后一般给表或数据库名

如：1create database 'MyQQData' 新建数据库 名字为 MyQQData

2drop table student 删除学员表

约束关键字:

primary 主要的 unique 唯一的 default 默认的 check检查约束

foreign 外来的(外键) references 引文 涉及（引用对象--主键）

建库:

create database '要新建数据库名'

on primary--主数据库

(

name='数据库文件名',

filename='路径(将数据库创建到哪里)+\数据库物理文件名',

/如果没有特殊要求其后的描述可以不要/

size=数字mb--,--初始大小

filegrowth=数字%,--设置增长量

maxsize=数字mb--最大容量

)

,

(

/次要数据库文件,如果没有则不在主数据库文件描述完毕后加"," 创建方法一样/

name='数据库文件名',

filename='路径(将数据库创建到哪里)+\数据库物理文件名',

)

log on--日志文件

(

name='日志文件名',

filename='路径(将日志文件创建到哪里)+\日志文件的物理文件名',

)

(

/日志文件2的具体描述，如果有次要文件就要创建相应的日志文件/

)

go--有后续语句就得加go

建表：

在S2的T-Sql语句中建表语句是最简单的 其需用到 create 新建 关键字

create table 表名

(

字段 数据类型 非空还可以为空,--可以为空写关键字null 非空在null前加not

/建标识列/

字段 数据类型 not null identity(1,1),/identity关键字表明是标识列

前一个1是标识种子后一1是递增量/

)

--一般建表后紧跟建约束

/建约束需奥用到我们的动态关键字 alter 修改/

/还需用到/

add /必须包含add 添加/ constraint/约束,也必须包含/

--固定用法

alter table '表名'

add constraint 约束名 约束类型 约束描述

/对应约束/

alter table '表名'

add

--主键

constraint PK_字段/此为命名规范要求/ primary key(字段),

--唯一约束

constraint UK_字段 unique key(字段),

--默认约束

constrint DF_字段 default('默认值') for/到/ 字段,

--检查约束

constraint CK_字段 check(约束。如：len(字段)>1),

--主外键关系

constraint FK_主表_从表 foreign(外键字段) references 主表(主表主键字段)

go--后续 一般约束是写在建表之后的

关于索引一般不用怎么管

建索引

create 索引类型(聚集、非聚集、主键索引、唯一索引 默认为非聚集) index 索引名

on 表(字段)

with fillfactor = 数字--设置填充因子 建非聚集才用

创建 删除都很简单

只要写上关键字

create 后给你要建的东西就是

删除也是

drop 东西

存储过程也是一样

create procedure 存储过程名

@参数

as

程序逻辑

事例请自己去查sql联机丛书 上面的例子很好

一般太阳能电池的填充因子是多少在75-77左右。

太阳能电池又称为“太阳能芯片”或“光电池”，是一种利用太阳光直接发电的光电半导体薄片。它只要被光照到，瞬间就可输出电压及在有回路的情况下产生电流。在物理学上称为太阳能光伏（Photovoltaic，photo光，voltaics伏特，缩写为PV），简称光伏。

填充因子：

1(计算机,数据库,SQL,互联网,技术中的应用)索引的一个特性，定义该索引每页上的可用空间量。FILLFACTOR 适应以后表数据的扩展并减小了页拆分的可能性。FILLFACTOR 是从 1 到 100 之间的某个值，指定索引页保留为空的百分比。

2(太阳电池中的应用)工作曲线中可获得最大输出功率点上的电流电压乘积(IoptVopt) )与IscVoc(闭路电流和开路电压乘积）之比，它体现电池的输出功率随负载的变动特性。

3图像传感器中的填充因子。亦译为Fill Factor，指像素中感光部分面积与像素总面积的比值，FF值越高，则像素性能越好。例如，90%填充因子CCD中每个像素区域的10%是不感光的。

数据库文件格式是数据库系统定义的用来存放数据的文件格式。\x0d\一般情况下，大型数据库系统都将数据分成不同的文件来存放，如ORACLE，Sybase, Informix, MySql，也有只放在一个文件下的如SQL Server, Access，但无论放几个文件，其原理都是在各自文件内划分成许多页(Page)，所有的数据都是按页来存放，这也是SQL Server中建索引时指定"填充因子(Fill Factor)"的用处；所有的页面都会对应一个索引页(B-Tree, 2叉树,堆等)，通过索引页来调度。\x0d\SQL Server 读取其他数据源的方法有很多：\x0d\1 通过 Management Studio 中的 Import/Output Data 工具\x0d\2 通过 Sql Server Integration Service 中可 Data Transform Package\x0d\3 通过 T-SQL 语句 OpenQuery 读取

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<> *** 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

4in 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 *** 作，引擎不得不对全表所有数据逐条 *** 作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快 *** 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 *** 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=1002

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 *** 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 *** 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 *** 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=anum)

SELECT SUM(T1C1)FROM T1 WHERE(

(SELECT COUNT()FROM T2 WHERE T2C2=T1C2>0)

SELECT SUM(T1C1) FROM T1WHERE EXISTS(

SELECT FROM T2 WHERE T2C2=T1C2)

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 = conncreateStatement();

rs = stmtexecuteQuery(query);

if (rsnext()) {

result = rsgetInt("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initora文件的数确定。如果排序区域不够大，数据库就会在排序 *** 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 *** 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initora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 *** 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（table1je） 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 customercustomer_id=ordercustomer_id where ordermoney>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。

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，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 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 15 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 15 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 *** 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 *** 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 *** 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。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚 *** 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 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制 *** 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 *** 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SQL70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）,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

数据库文件格式是数据库系统定义的用来存放数据的文件格式。

一般情况下，大型数据库系统都将数据分成不同的文件来存放，如ORACLE，Sybase,

Informix,

MySql，也有只放在一个文件下的如SQL

Server,

Access，但无论放几个文件，其原理都是在各自文件内划分成许多页(Page)，所有的数据都是按页来存放，这也是SQL

Server中建索引时指定"填充因子(Fill

Factor)"的用处；所有的页面都会对应一个索引页(B-Tree,

2叉树,堆等)，通过索引页来调度。

一般的

数据库备份可以自定义扩展名的。

通常的

备份扩展名为

bak。

一个好的数据库产品不等于就有一个好的应用系统 如果不能设计一个合理的数据库模型 不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度 而且将会影响系统实际运行的性能 一般来讲 在一个MIS系统分析 设计 测试和试运行阶段 因为数据量较小 设计人员和测试人员往往只注意到功能的实现 而很难注意到性能的薄弱之处 等到系统投入实际运行一段时间后 才发现系统的性能在降低 这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力 而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程 笔者依据多年来设计和使用数据库的经验 提出以下一些设计准则 供同仁们参考

命名的规范

不同的数据库产品对对象的命名有不同的要求 因此 数据库中的各种对象的命名 后台程序的代码编写应采用大小写敏感的形式 各种对象命名长度不要超过 个字符 这样便于应用系统适应不同的数据库

游标（Cursor）的慎用

游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段 一般使用游标逐行遍历数据 根据取出的数据不同条件进行不同的 *** 作 尤其对多表和大表定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等特甚至死机 笔者在某市《住房公积金管理系统》进行日终帐户滚积数计息处理时 对一个 万个帐户的游标处理导致程序进入了一个无限期的等特（后经测算需 个小时才能完成）(硬件环境 Alpha/ Mram Sco Unix Sybase ) 后根据不同的条件改成用不同的UPDATE语句得以在二十分钟之内完成 示例如下

Declare Mycursor cursor for select  count_no from COUNT

Open Mycursor

Fetch Mycursor into @vcount_no

While (@@sqlstatus= )

Begin

If  @vcount_no=   条件

*** 作

If  @vcount_no=   条件

*** 作

Fetch Mycursor into @vcount_no

End

改为

Update COUNT set  *** 作 for 条件

Update COUNT set  *** 作 for 条件

在有些场合 有时也非得使用游标 此时也可考虑将符合条件的数据行转入临时表中 再对临时表定义游标进行 *** 作 可时性能得到明显提高 笔者在某地市〈电信收费系统〉数据库后台程序设计中 对一个表（ 万行中符合条件的 多行数据）进行游标 *** 作(硬件环境 PC服务器 PII Mram NT Ms Sqlserver ) 示例如下

Create #tmp   / 定义临时表 /

(字段

字段

)

Insert into #tmp select from TOTAL where

条件  / TOTAL中 万行 符合条件只有几十行 /

Declare Mycursor cursor for select from #tmp

/对临时表定义游标/

索引(Index)的使用原则

创建索引一般有以下两个目的 维护被索引列的唯一性和提供快速访问表中数据的策略 大型数据库有两种索引即簇索引和非簇索引 一个没有簇索引的表是按堆结构存储数据 所有的数据均添加在表的尾部 而建立了簇索引的表 其数据在物理上会按照簇索引键的顺序存储 一个表只允许有一个簇索引 因此 根据B树结构 可以理解添加任何一种索引均能提高按索引列查询的速度 但会降低插入 更新 删除 *** 作的性能 尤其是当填充因子（Fill Factor）较大时 所以对索引较多的表进行频繁的插入 更新 删除 *** 作 建表和索引时因设置较小的填充因子 以便在各数据页中留下较多的自由空间 减少页分割及重新组织的工作

数据的一致性和完整性

为了保证数据库的一致性和完整性 设计人员往往会设计过多的表间关联（Relation） 尽可能的降低数据的冗余 表间关联是一种强制性措施 建立后 对父表（Parent Table）和子表(Child Table)的插入 更新 删除 *** 作均要占用系统的开销 另外 最好不要用Identify 属性字段作为主键与子表关联 如果数据冗余低 数据的完整性容易得到保证 但增加了表间连接查询的 *** 作 为了提高系统的响应时间 合理的数据冗余也是必要的 使用规则（Rule）和约束（Check）来防止系统 *** 作人员误输入造成数据的错误是设计人员的另一种常用手段 但是 不必要的规则和约束也会占用系统的不必要开销 需要注意的是 约束对数据的有效性验证要比规则快 所有这些 设计人员在设计阶段应根据系统 *** 作的类型 频度加以均衡考虑

事务的陷阱

事务是在一次性完成的一组 *** 作 虽然这些 *** 作是单个的 *** 作 SQL Server能够保证这组 *** 作要么全部都完成 要么一点都不做 正是大型数据库的这一特性 使得数据的完整性得到了极大的保证

众所周知 SQL Server为每个独立的SQL语句都提供了隐含的事务控制 使得每个DML的数据 *** 作得以完整提交或回滚 但是SQL Server还提供了显式事务控制语句

BEGIN TRANSACTION 开始一个事务

MIT TRANSACTION 提交一个事务

ROLLBACK TRANSACTION 回滚一个事务

事务可以嵌套 可以通过全局变量@@trancount检索到连接的事务处理嵌套层次 需要加以特别注意并且极容易使编程人员犯错误的是 每个显示或隐含的事物开始都使得该变量加 每个事务的提交使该变量减 每个事务的回滚都会使得该变量置 而只有当该变量为 时的事务提交（最后一个提交语句时） 这时才把物理数据写入磁盘

数据库性能调整

在计算机硬件配置和网络设计确定的情况下 影响到应用系统性能的因素不外乎为数据库性能和客户端程序设计 而大多数数据库设计员采用两步法进行数据库设计 首先进行逻辑设计 而后进行物理设计 数据库逻辑设计去除了所有冗余数据 提高了数据吞吐速度 保证了数据的完整性 清楚地表达数据元素之间的关系 而对于多表之间的关联查询（尤其是大数据表）时 其性能将会降低 同时也提高了客 户端程序的编程难度 因此 物理设计需折衷考虑 根据业务规则 确定对关联表的数据量大小 数据项的访问频度 对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设计

数据类型的选择

数据类型的合理选择对于数据库的性能和 *** 作具有很大的影响 有关这方面的书籍也有不少的阐述 这里主要介绍几点经验

Identify字段不要作为表的主键与其它表关联 这将会影响到该表的数据迁移

Text 和Image字段属指针型数据 主要用来存放二进制大型对象（BLOB） 这类数据的 *** 作相比其它数据类型较慢 因此要避开使用

日期型字段的优点是有众多的日期函数支持 因此 在日期的大小比较 加减 *** 作上非常简单 但是 在按照日期作为条件的查询 *** 作也要用函数 相比其它数据类型速度上就慢许多 因为用函数作为查询的条件时 服务器无法用先进的性能策略来优化查询而只能进行表扫描遍历每行

例如 要从DATA_TAB 中（其中有一个名为DATE的日期字段）查询 年的所有记录

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17929

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，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（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 15 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 15 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 *** 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 *** 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

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