如何优化SQL Server数据库查询.

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) 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 *** 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 top 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

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书名：数据库查询优化器的艺术

作者：李海翔

豆瓣评分：84

出版社：机械工业出版社

出版年份：2014-1-1

页数：532

内容简介：

《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》是数据库查询优化领域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球开发团队、资深专家撰写，作者有10余年数据库内核和查询优化器研究经验。数据库领域泰斗王珊教授亲自作序推荐，PostgreSQL中国社区和中国用户会发起人以及来自Oracle、新浪、网易、华为等企业的数位资深数据库专家联袂推荐。从原理角度深度解读和展示数据库查询优化器的技术细节和全貌；从源码实现角度全方位深入分析MySQL和PostgreSQL两大主流开源数据库查询优化器的实现原理；从工程实践的角度对比了两大数据库的查询优化器的功能异同和实现异同。它是所有数据开发工程师、内核工程师、DBA以及其他数据库相关工作人员值得反复研读的一本书。

《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》共19章，分为四个部分：第一篇（第1～4章）对数据库查询优化技术的范围、逻辑查询优化、物理查询优化，以及查询优化器与其他模块的关系做了非常细致、深入的讲解；第二篇（第5～10章）首先从源码角度对PostgreSQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理进行了深入、系统的分析，然后从功能角度对PostgreSQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及PostgreSQL查询优化器与其他模块的关系做了深入的讲解；第三篇（第11～16章）首先从源码角度对MySQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理进行了深入、系统的分析，然后从功能角度对MySQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及MySQL查询优化器与其他模块的关系做了深入的讲解；第四篇（第17～19章）对PostgreSQL与MySQL的逻辑查询优化技术、物理查询优化技术、设计思想和编码规范等各方面进行了深度的比较。

作者简介：

李海翔，网名“那海蓝蓝”，资深数据库专家，从事数据库研发、数据库测试与技术管理等工作10余年，对数据库的内核有深入的研究，长于PostgreSQL和MySQL等开源数据库的内核与架构。现任职于Oracle公司MySQL全球开发团队，从事查询优化技术的研究和MySQL查询优化器的开发工作。曾参与了863、核高基、工信部、科技部、发改委、北京市科委等多个重大科技项目。2005年获得北京市科学技术进步奖一等奖，2006年获高级工程师（系统分析师）。

数据库性能优化是无止境的 无论哪种优化技术只是一种手段 但最重要的不是技术 而是思想 掌握了索引优化技术仅仅刚入门 只有融会贯通 举一反三才能成为高手

本文引用一套实验室信息管理系统（LIS）使用的数据库 假设我们要查询 年 月做检验的患者记录 条件是大于 岁 姓周的患者 最终结果按检查日期进行倒序排列 要使用的表有三个

◆lis_report 报告主表 我们要用到的字段包括i_checkno（检查号） d_checkdate（检查日期） i_patientid（患者ID）

◆m_patient 患者信息表 我们要用到的字段包括i_patientid（患者ID） s_name（患者姓名） s_code（患者住院号） i_age（患者年龄） i_dept（患者所在病区）

◆lis_code_dept 病区信息表 我们要用到的字段包括i_id（病区ID 主键 与m_patient中的i_dept关联） s_name（病区名）

最终我们构造的SQL如下

select a i_checkno a d_checkdate b s_name b s_code b i_age c s_name from lis_report a inner join m_patient b on a i_patientid = b i_patientid inner join lis_code_dept c on b i_dept = c i_id where a d_checkdate > and a d_checkdate < and b i_age>= and b s_name like 周% order by a d_checkdate desc

我们的SQL使用的这三张表除了创建主键时自动创建的索引外 均未创建其它索引 下图是无索引时的执行计划

表m_patient和lis_report都使用了全表扫描 m_patient全表扫描的成本是 lis_report全表扫描的成本是 只有表lis_code_dept因关联时使用的是其主键 因此这里使用了主键索引 从而避免了全表扫描 它的成本是 我们知道提高查询性能的目标之一就是消灭掉全表扫描 因此我们应该给表m_patient和lis_report加上适当的索引 在SQL代码的where子句中 对m_patient表 我们引用了i_age和s_name字段 对lis_report表 我们引用了d_checkdate字段 通常给这些条件中引用的字段加上索引会提高查询速度 我们先给m_patient的i_gae字段加上索引 下面是对应的执行计划

表m_patient的全表扫描消失了 取而代之的是索引唯一性扫描 成本从 一下子降低到 了 注意这里并未使用我们给i_age增加的索引 但却靠它触发了使用表主键对应的索引 但表lis_report仍然是全表扫描 由于where子句中引用了该表的d_checkdate字段 因此我们给该字段加上索引看看效果

表lis_report的全表扫描消失了 取而代之的是索引范围降序扫描（INDEX RANGE SCAN DESCENDING） 成本也从 下降到 注意这里的索引范围降序扫描的来历 因为我的where子句中引用d_checkdate是介于 至 的一个范围 这时引用的这种字段上建立的索引通常都是执行范围扫描 因为这种条件返回的值往往不止一行 使用降序扫描的原因是order by子句使用了降序排序 如果我们将SQL代码中的 order by a d_checkdate desc 改为 order by a d_checkdate 则变为索引范围扫描（INDEX RANGE SCAN）

至此我们全部消除了全表扫描 我们看到加上索引后 查询执行的成本开销也有所降低 因为数据库表中的记录数不大 因此效果不太明显 如果有上百万条记录则会更直观

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/18362

指在执行分布式查询时选择查询执行计划的方法和关系运算符的实现算法。根据系统环境的不同，查询优化所使用的算法也有所不同，通常分为远程广域网环境和高速局域网环境，其区别主要在网络的带宽。对于一元运算符可以采用集中式数据库中的查询优化方法。而对于二元运算符，由于涉及场地间的数据传输，因此必须考虑通信代价。分布式查询中常见的连接运算执行策略包括：

（1）半连接方法：利用半连接运算的转换方法R∞S=（R&micro;S）∞S。假设场地1和场地2上分别有关系R和关系S，首先在S上执行连接属性上的投影并将结果传输至场地1，在场地1上执行关系R与投影的连接 *** 作，再将结果传输至场地2与关系S执行连接 *** 作。这种方法能够降低执行连接运算时的网络通信代价，主要适用于带宽较低的远程广域网络。

（2）枚举法方法：指枚举关系运算符的物理执行计划，通过对比执行计划的代价选择执行算法的方法。其中，连接运算符的物理执行计划包括嵌套循环方法、哈希连接法和归并连接法。枚举法主要适用于以磁盘IO代价为主的高速局域网环境。

1、1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

4、4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用 *** 作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、6、调整 *** 作系统参数，例如：运行在UNIX *** 作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。

ORACLE数据库性能优化工具

常用的数据库性能优化工具有：

1、1、ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。

2、2、 *** 作系统工具，例如UNIX *** 作系统的vmstat，iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况，这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。

3、3、SQL语言跟踪工具（SQL TRACE FACILITY），SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况，管理员可以使用虚拟表来调整实例，使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个 *** 作系统的文件，管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。

4、4、ORACLE Enterprise Manager（OEM），这是一个图形的用户管理界面，用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。

5、5、EXPLAIN PLAN——SQL语言优化命令，使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。

ORACLE数据库的系统性能评估

信息系统的类型不同，需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。

1、1、在线事务处理信息系统（OLTP），这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update *** 作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数：

l l 数据库回滚段是否足够？

l l 是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列？

l l 系统全局区（SGA）大小是否足够？

l l SQL语句是否高效？

2、2、数据仓库系统（Data Warehousing），这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询，得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数：

l l 是否采用B-索引或者bitmap索引？

l l 是否采用并行SQL查询以提高查询效率？

l l 是否采用PL/SQL函数编写存储过程？

l l 有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率

SQL语句的调整原则

SQL语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAIN PLAN语句来比较各种实现方案，并选出最优的实现方案。总得来讲，程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则：

1、1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句：

语句A：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN

(SELECT deptno FROM emp);

语句B：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS

(SELECT deptno FROM emp WHERE deptdeptno = empdeptno);

这两条查询语句实现的结果是相同的，但是执行语句A的时候，ORACLE会对整个emp表进行扫描，没有使用建立在emp表上的deptno索引，执行语句B的时候，由于在子查询中使用了联合查询，ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描，并利用了deptno列的索引，所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。

2、2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子：

SELECT stuff FROM taba a, tabb b, tabc c

WHERE aacol between :alow and :ahigh

AND bbcol between :blow and :bhigh

AND cccol between :clow and :chigh

AND akey1 = bkey1

AMD akey2 = ckey2;

这个SQL例子中，程序员首先需要选择要查询的主表，因为主表要进行整个表数据的扫描，所以主表应该数据量最小，所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。

3、3、在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句，使用where (NOT) exists的效果要好的多。

4、4、慎重使用视图的联合查询，尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。

5、5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数，这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间，连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。

6、6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存，程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。

CPU参数的调整

CPU是服务器的一项重要资源，服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90％以上。如果空闲时间CPU使用率就在90％以上，说明服务器缺乏CPU资源，如果工作高峰时CPU使用率仍然很低，说明服务器CPU资源还比较富余。

使用 *** 作相同命令可以看到CPU的使用情况，一般UNIX *** 作系统的服务器，可以使用sar –u命令查看CPU的使用率，NT *** 作系统的服务器，可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。

数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPU used by this session”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间，查看“OS User level CPU time”统计项得知 *** 作系统用户态下的CPU时间，查看“OS System call CPU time”统计项得知 *** 作系统系统态下的CPU时间， *** 作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和，如果ORACLE数据库使用的CPU时间占 *** 作系统总的CPU时间90％以上，说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着，这是合理，反之，说明服务器CPU被其它程序占用过多，ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。

数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间，从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。

出现CPU资源不足的情况是很多的：SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。

1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况：

SELECT FROM V$SYSSTAT

WHERE NAME IN

('parse time cpu', 'parse time elapsed', 'parse count (hard)');

这里parse time cpu是系统服务时间，parse time elapsed是响应时间，用户等待时间

waite time = parse time elapsed – parse time cpu

由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间＝waite time / parse count。这个平均等待时间应该接近于0，如果平均解析等待时间过长，数据库管理员可以通过下述语句

SELECT SQL_TEXT, PARSE_CALLS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA

ORDER BY PARSE_CALLS;

来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句，或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。

2、数据库管理员还可以通过下述语句：

SELECT BUFFER_GETS, EXECUTIONS, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA;

查看低效率的SQL语句，优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。

3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latch free”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况，如果没有冲突的话，latch free查询出来没有结果。如果冲突太大的话，数据库管理员可以降低spin_count参数值，来消除高的CPU使用率。

内存参数的调整

内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区（SGA）的调整。SGA主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。

1、 1、 共享池由两部分构成：共享SQL区和数据字典缓冲区，共享SQL区是存放用户SQL命令的区域，数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句：

select (sum(pins - reloads)) / sum(pins) "Lib Cache" from v$librarycache;

来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句：

select (sum(gets - getmisses - usage - fixed)) / sum(gets) "Row Cache" from v$rowcache;

查看数据字典缓冲区的使用率，这个使用率也应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。

2、 2、 数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句：

SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN ('db block gets', 'consistent gets','physical reads');

来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率＝1 - ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。

这个命中率应该在90％以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。

3、 3、 日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句：

select name,value from v$sysstat where name in ('redo entries','redo log space requests');查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率：

申请失败率＝requests/entries，申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区开设太小，需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。

网上有好多这方面的帖子，但我就不去找了。把我知道的几点给你列一下。

第一点：网速得给力，也就是应用服务器和数据库服务器之间不要做过多限制，特别是防火墙方面的，最好在一个网段

第二点：使用数据库连接池，无需创建连接，直接查询

第三点：查询语句上要明确指定查询那些列

第四点：连接查询，嵌套查询方面要仔细斟酌，选择最优的方案

第五点：分清各个函数、一些语法的特性，比如要分得清什么时候用 exists 什么时候用in

第六点：随着数据量的增大，再好的语句也会慢下来，可以考虑利用分区

。。。

其他方面还有，可以查看下论坛上的帖子总结一下

实例讲解MYSQL数据库的查询优化技术 作者：佚名 文章来源：未知 点击数：2538 更新时间：2006-1-19 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询 *** 作在各种数据库 *** 作中所占据的比重最大，而查询 *** 作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。笔者在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。分析问题许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此用户所写语句的优劣至关重要。系统所做查询优化我们暂不讨论，下面重点说明改善用户查询计划的解决方案。解决问题下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001UNIONSELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 这样就能利用索引路径处理查询。 4．避免相关子查询一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。5．避免困难的正规表达式MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。 另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。 6．使用临时表加速查询把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id AND rcvbllsbalance>0 AND custpostcode>“98000” ORDER BY custname 如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序： SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id AND rcvbllsbalance>0 ORDER BY custname INTO TEMP cust_with_balance 然后以下面的方式在临时表中查询：SELECT ＊ FROM cust_with_balance WHERE postcode>“98000” 临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。 7．用排序来取代非顺序存取非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。实例分析下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：1．part表 零件号　零件描述其他列 （part_num）　（part_desc）（other column） 102，032　Seageat 30G disk　…… 500，049　Novel 10M network card…… …… 2．vendor表 厂商号厂商名其他列 （vendor _num）　（vendor_name） （other column） 910，257　Seageat Corp　…… 523，045　IBM Corp　…… …… 3．parven表 零件号　厂商号　零件数量 （part_num）　（vendor_num）　（part_amount） 102，032910，2573,450,000 234，423321，0014，000，000 …… 下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表： SELECT part_desc，vendor_name，part_amount FROM part，vendor，parven WHERE partpart_num=parvenpart_num AND parvenvendor_num = vendorvendor_num ORDER BY partpart_num 如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下： 表　行尺寸　行数量　每页行数量　数据页数量 （table）　(row size)　（Row count）　（Rows/Pages）　（Data Pages） part150　10，00025　400 Vendor　150　1，000 25　40 Parven　13　 15，000300 50 索引　键尺寸　每页键数量　页面数量 （Indexes）　(Key Size)　（Keys/Page)　(Leaf Pages） part　4500　20 Vendor4500　2 Parven8250　60 看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取15万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为504万次。实际上，我们可以通过使用临时表分3个步骤来提高查询效率： 1．从parven表中按vendor_num的次序读数据： SELECT part_num，vendor_num，price FROM parven ORDER BY vendor_num INTO temp pv_by_vn 这个语句顺序读parven（50页），写一个临时表（50页），并排序。假定排序的开销为200页，总共是300页。 2．把临时表和vendor表连接，把结果输出到一个临时表，并按part_num排序： SELECT pv_by_vn，＊ vendorvendor_num FROM pv_by_vn，vendor WHERE pv_by_vnvendor_num=vendorvendor_num ORDER BY pv_by_vnpart_num INTO TMP pvvn_by_pn DROP TABLE pv_by_vn 这个查询读取pv_by_vn(50页)，它通过索引存取vendor表15万次，但由于按vendor_num次序排列，实际上只是通过索引顺序地读vendor表（40＋2=42页），输出的表每页约95行，共160页。写并存取这些页引发5＊160=800次的读写，索引共读写892页。3．把输出和part连接得到最后的结果： SELECT pvvn_by_pn＊，partpart_descFROM pvvn_by_pn，part WHERE pvvn_by_pnpart_num=partpart_num DROP TABLE pvvn_by_pn 这样，查询顺序地读pvvn_by_pn(160页)，通过索引读part表15万次，由于建有索引，所以实际上进行1772次磁盘读写，优化比例为30∶1。笔者在Informix DynamicSever上做同样的实验，发现在时间耗费上的优化比例为5∶1(如果增加数据量，比例可能会更大)。 小结20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。我们的优化要抓住关键问题，对于数据库应用程序来说，重点在于SQL的执行效率。查询优化的重点环节是使得数据库服务器少从磁盘中读数据以及顺序读页而不是非顺序读页。

我面试的时候就被问到过这个问题，方法就增加索引/简化字段/使用底层代码等等还有一些就记不到了，当时也因为这个问题被刷了--

你说的那个“已经对返回结果的控制” 可能是“以及对返回结果的控制”，只提取需要的数据，可以简化的结果数据都进行简化，到后台写几段代码再解析也会提升效率。

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