如何加快数据库连接速度？

2、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。

3、扩大服务器的内存

4、增加服务器CPU个数

5、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

6、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。

7、查询时不要返回不需要的行、列

8、用select

top

100

/

10

Percent

来限制用户返回的行数或者SET

ROWCOUNT来限制 *** 作的行

9、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

10、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

11、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.

在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引

临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

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。

如果在 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。