用JDBC连接 SQL Server 2012 数据库查询速度慢怎么解决

SQL Server查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：

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

数据库的结构很重要，表的建立，对需要用到的字段进行建立索引：尽量单表查询。

CREATE

INDEX

index_name

ON

table_name

(column_name)；

多字段查询，建立索引：

CREATE

INDEX

index_name

ON

table_name

(column_name1，column_name2)；

唯一索引

：

CREATE

UNIQUE

INDEX

index_name

ON

table_name

(column_name)；

到这个数量级的全部更新，肯定会很慢。

第一。你的记录不一定在同一个partition，

第二。不明白为什么那么多人建议你建索引，你建的索引越多，你的更新速度越慢，因为你更新记录的同时，还有更新索引。

第三。你必须知道更新速度慢的瓶颈在哪里。是读写太多，还是内存不够，还是CUP不够快，然后对症下药。

下面介绍两个简单的办法，也许有效：

第一：

把这个100W行的表纵向劈成两个，用外键关系连接，一个装小的，经常改变的数据比如ID,外键，状态值，时间等，另一个装大的，不经常改变的数据，比如很长的字符串，xml，text 等。

这样更新时 *** 作小的这个表，可以大大节约内存和CPU 开销，降低磁盘 *** 作。

坏处就是查询时会慢些。

第二：

把这100W行横向切成很多个表，比如每个月的记录装在一个表里，这样每个表的记录数可能只有几万，查询，更新都会快很多。

坏处是查询，更新都不如原来好写。

这是一个典型问题，在网上搜一下就行了。给你搜了一个粘过来看看

1索引优化

建索引的选择必须结合SQL查询、修改、删除语句的需要，一般的说法是在WHERE里经常出现的字段建索引。如果在WHERE经常是几个字段一起出现而且是用AND连接的，那就应该建这几个字段一起的联合索引，而且次序也需要考虑，一般是最常出现的放前面，重复率低的放前面。

SQL Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database Maintenance Plan Wizard ，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。如果你运行这个向导，你会看到关于数据库中关于索引的统计量，这些统计量作为日志工作并定时更新，这样就减轻了手工重建索引或者DBCC INDEXDEFRAG所带来的工作量。如果你不想自动定期刷新索引统计量，你还可以在DMPW中选择重新组织数据和数据页，这将停止旧有索引并按特定的填充因子重建索引。

2

改善硬件（双CPU，Raid 5，增加内存）

tempdb这个临时数据库，它对性能的影响较大。tempdb和其他数据库一样可以增大，可以缩小。当数据文件需要增长的时候，通常不能保持剩余部分的连续性。这时文件就会产生碎片，这种碎片会造成性能下降。这种碎片属于外来性碎片。要阻止在tempdb中产生外来性碎片，必须保证有足够的硬盘空间。一般将tempdb的容量放到平均使用容量。而你也应该允许tempdb自动增长，比如你有个一个超大的join *** 作，它建立了一个超过tempdb容量的时候，该查询将失败。你还要设置一个合理的单位增长量。因为如果你设得太小，将会产生许多外来性碎片，反而会占用更多资源。sqlserver调优最有效的做法之一，就是把争夺资源的 *** 作独立出去。tempdb就是一个需要独立出去的部分而tempdb和其他系统库一样是公用的，是存取最可能频繁的库，所有处理临时表、子查询、GROUP BY、排序、DISTINCT、连接等等。它最适合放到一个具有快速读写能力的设备上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。

查询语句一定要使用存储过程；

3、查询尽量使用TOP子句

4将表按一定的约束分成子表,(如按分类)创建约束,在用Like 时,先用分类 and like , 应该可能解决问题 而且效果立秆见影!(你要确定SQL会认识你建的分区视图)我一个表有上百万的记录(700兆),用分区视图后,查询速度基本跟10万行一样

如果还是太慢,还可以考滤分布式分区视图!这总可以解决问题了吧!

关键在于你能否把大表按某种约束分解成子表

1查询的模糊匹配

尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'——红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用

解决办法:

其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。改进方法如下：

a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。

b、直接修改后台——根据输入条件，先查出符合条件的供应商，并把相关记录保存在一个临时表里头，然后再用临时表去做复杂关联

2索引问题

在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为在设计表时，没去定义索引，而开发初期，由于表记录很少，索引创建与否，可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境，随着时间的推移，表记录越来越多

这时缺少索引，对性能的影响便会越来越大了。

这个问题需要数据库设计人员和开发人员共同关注

法则：不要在建立的索引的数据列上进行下列 *** 作:

◆避免对索引字段进行计算、函数、类型转换

◆避免在索引字段上使用not，<>，!=

◆避免在索引列上使用空值、IS NULL和IS NOT NULL

3复杂 *** 作

部分UPDATE、SELECT 语句写得很复杂（经常嵌套多级子查询）——可以考虑适当拆成几步，先生成一些临时数据表，再进行关联 *** 作

4update

同一个表的修改在一个过程里出现好几十次，如：

update table1

set col1=

where col2=;

update table1

set col1=

where col2=

象这类脚本其实可以很简单就整合在一个UPDATE语句来完成（前些时候在协助xxx项目做性能问题分析时就发现存在这种情况）

5在可以使用UNION ALL的语句里，使用了UNION

UNION 因为会将各查询子集的记录做比较，故比起UNIONALL ，通常速度都会慢上许多。一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话，务必使用UNION ALL。还有一种情况大家可能会忽略掉，就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录，但由于脚本的特殊性，不可能存在重复记录，这时便应该使用UNION ALL，如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况，见，由于语句的特殊性，在这个脚本中几个子集的记录绝对不可能重复，故可以改用UNION ALL）

6在WHERE 语句中，尽量避免对索引字段进行计算 *** 作

这个常识相信绝大部分开发人员都应该知道，但仍有不少人这么使用，我想其中一个最主要的原因可能是为了编写写简单而损害了性能，那就不可取了

9月份在对XX系统做性能分析时发现，有大量的后台程序存在类似用法，如：

where trunc(create_date)=trunc(:date1)

虽然已对create_date 字段建了索引，但由于加了TRUNC，使得索引无法用上。此处正确的写法应该是

where create_date>=trunc(:date1) andcreate_date

或者是

where create_date between trunc(:date1) andtrunc(:date1)+1-1/(246060)

注意：因between 的范围是个闭区间（greater than or equal to low value and less than or equal to highvalue），

故严格意义上应该再减去一个趋于0的小数，这里暂且设置成减去1秒（1/(246060)），如果不要求这么精确的话，可以略掉这步。

7对Where 语句的法则

71避免在WHERE子句中使用in，not in，or 或者having。

可以使用 exist 和not exist代替 in和not in。

可以使用表链接代替 exist。Having可以用where代替，如果无法代替可以分两步处理。

例子

SELECT FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN

(SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)

优化

SELECT FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist

(SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)

72 不要以字符格式声明数字，要以数字格式声明字符值。（日期同样）否则会使索引无效，产生全表扫描。

例子使用：

SELECT empename, empjobFROM emp WHERE empempno = 7369;

不要使用：SELECT empename,empjob FROM emp WHERE empempno = ‘7369’

8对Select语句的法则

在应用程序、包和过程中限制使用select from table这种方式。看下面例子

使用SELECT empno,ename,categoryFROM emp WHERE empno = '7369‘

而不要使用SELECT FROM empWHERE empno = '7369'

9 排序

避免使用耗费资源的 *** 作，带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行，耗费资源的排序(SORT)功能 DISTINCT需要一次排序 *** 作, 而其他的至少需要执行两次排序

10临时表

慎重使用临时表可以极大的提高系统性能

所谓的优化就是WHERE子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。经验显示，SQL Server性能的最大改进得益于逻辑的数据库设计、索引设计和查询设计方面。反过来说，最大的性能问题常常是由其中这些相同方面中的不足引起的。其实SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。

其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及 *** 作系统层的总体设计。

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