8大常见营养素，缺不缺一目了然，满足你的数据库

健康 饮食行动清单 的姊妹篇来喽，这次主要集中于各类细节的营养素数据。

老百姓过日子嘛，只要知道该吃哪些食物就可以了。对于营养素的学习，属于进阶内容。

钙与骨骼 健康 密不可分，钙缺乏症是我们不容忽视的营养疾病，中国成年人钙摄入平均值仅为3666mg，远低于推荐摄入量。

数据解析：

铁为构成血红蛋白、肌红蛋白等物质的组成成分，参与体内氧的运送和组织呼吸过程，维持正常的造血功能。

然而，几乎每5个女生，就有一个缺铁性贫血。

对成年人来说，长期缺铁会降低身体耐力和运动能力，还会影响免疫功能，降低抗感染能力。

对孩子来说，严重缺铁，会造成不可逆的神经发育损伤。

数据解析：

锌在人体发育、认知行为、创伤愈合、味觉和免疫调节等方面发挥着重要作用。

长期缺锌，会导致食欲下降、伤口不易愈合、性功能障碍、精神萎靡等状况。

儿童缺锌还会导致生长发育不良，矮小、瘦弱。

数据解析：

如何养出不挑食、好好吃饭的宝宝，可以查看这一篇：家庭餐桌，宝宝 健康 吃出来！

钾是非常重要矿物质，可以与钠离子相互作用，维持细胞内渗透压、维持神经肌肉的应激性、维持心肌的正常功能。

有多项研究证实，钾对抗钠的作用，对预防高血压等慢性病有着重要的作用。

鉴于咱们的饮食中普遍钠含量超标，高钾饮食就非常值得推荐了。

数据解析：

维生素A又被叫做视黄醇，从名字上就可以看出与眼睛有关。

严重缺乏会导致夜盲症、干眼症等眼部与视觉异常。也会出现皮肤角化、黏膜功能异常、免疫功能受损，感染性疾病的患病率和死亡率都会升高。

数据解析：

维生素D与钙的吸收有关，对维持骨骼、肌肉、神经传导等功能，起着关键性作用。

数据解析：

维生素E是一种重要的抗氧化物，能有助于清除体内自由基，保护细胞膜、细胞结构中的多不饱和脂肪酸等物质免于被氧化伤害。

好在，我们不是很容易缺乏。

数据解析：

维生素C也是一种很强的抗氧化剂，可以与像维生素E这样的脂溶性抗氧化物相互协同作用，清除自由基，阻断过氧化脂质的反应。

维生素C的存在，还可以促进铁等物质的吸收，对促进胶原蛋白合成也有重要作用。

数据解析：

418千焦（kj）=1千卡（kcal）

蛋白质需求g =体重kg x 系数

酒精量(克)=饮酒量(毫升)×度数(%)×08

以上工具、数据都帮你整理好了，建议收藏，想查询的时候就可以随时翻出来啦！

本文教你如何设计大型Oracle数据库 希望对大家有所帮助

一 概论

超大型系统的特点为

处理的用户数一般都超过百万 有的还超过千万 数据库的数据量一般超过 TB;

系统必须提供实时响应功能 系统需不停机运行 要求系统有很高的可用性及可扩展性

为了能达到以上要求 除了需要性能优越的计算机和海量存储设备外 还需要先进的数据库结构设计和优化的应用系统

一般的超大型系统采用双机或多机集群系统 下面以数据库采用Oracle 并行服务器为例来谈谈超大型数据库设计方法

确定系统的ORACLE并行服务器应用划分策略

数据库物理结构的设计

系统硬盘的划分及分配

备份及恢复策略的考虑

二 Oracle并行服务器应用划分策略

Oracle并行服务器允许不同节点上的多个INSTANCE实例同时访问一个数据库 以提高系统的可用性 可扩展性及性能 Oracle并行服务器中的每个INSTANCE实例都可将共享数据库中的表或索引的数据块读入本地的缓冲区中 这就意味着一个数据块可存在于多个INSTANCE实例的SGA区中 那么保持这些缓冲区的数据的一致性就很重要 Oracle使用 PCM( Parallel Cache Management)锁维护缓冲区的一致性 Oracle同时通过I DLM(集成的分布式锁管理器)实现PCM 锁 并通过专门的LCK进程实现INSTANCE实例间的数据一致

考虑这种情况 INSTANCE 对BLOCK X块修改 这时INSTANCE 对BLOCK X块也需要修改 Oracle并行服务器利用PCM锁机制 使BLOCK X从INSTANCE 的SGA区写入数据库数据文件中 又从数据文件中把BLOCK X块读入INSTANCE 的SGA区中 发生这种情况即为一个PING PING使原来 个MEMORY IO可以完成的工作变成 个DISK IO和 个 MEMORY IO才能够完成 如果系统中有过多的PING 将大大降低系统的性能

Oracle并行服务器中的每个PCM锁可管理多个数据块 PCM锁管理的数据块的个数与分配给一个数据文件的PCM锁的个数及该数据文件的大小有关 当INSTANCE 和INSTANCE 要 *** 作不同的BLOCK 如果这些BLOCK 是由同一个PCM锁管理的 仍然会发生PING 这些PING称为FALSE PING 当多个INSTANCE访问相同的BLOCK而产生的PING是TRUE PING

合理的应用划分使不同的应用访问不同的数据 可避免或减少TRUE PING;通过给FALSE PING较多的数据文件分配更多的PCM锁可减少 FALSE PING的次数 增加PCM锁不能减少TRUE PING

所以 Oracle并行服务器设计的目的是使系统交易处理合理的分布在INSTANCE实例间 以最小化PING 同时合理的分配PCM锁 减少FALSE PING 设计的关键是找出可能产生的冲突 从而决定应用划分的策略 应用划分有如下四种方法

根据功能模块划分 不同的节点运行不同的应用

根据用户划分 不同类型的用户运行在不同的节点上

根据数据划分 不同的节点访问不同的数据或索引

根据时间划分 不同的应用在不同的时间段运行

应用划分的两个重要原则是使PING最小化及使各节点的负载大致均衡

三 数据库物理结构的设计

数据库物理结构设计包括确定表及索引的物理存储参数 确定及分配数据库表空间 确定初始的回滚段 临时表空间 redo log files等 并确定主要的初始化参数 物理设计的目的是提高系统的性能 整个物理设计的参数可以根据实际运行情况作调整

表及索引数据量估算及物理存储参数的设置

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/18944

访问量在3W左右的话，算比较大的了。这种大型数据库服务器对cpu性能，内存容量，磁盘读写速度要求都非常高的。\x0d\\x0d\你可以看看国产品牌正睿的这款双路八核服务器，标配2个Xeon E5-2690八核心十六线程处理器（29GHz，8GT，20M缓存）、24G DDR3 REG ECC容错校验内存，SSD 512G 6Gbps高性能固态硬盘，2U热插拔机构，可以在不关机的情况下增加或更换硬盘，四个千兆网卡。如果以后随着业务量的增长，觉得性能不够用了，还可以扩展到两颗处理器，达成16颗处理核心32条计算线程（任务管理器那里可以看到32个处理器格子，相当恐怖- -~），最大支持512GB DDR3 REG ECC高速容错校验内存，怎么也够用了。\x0d\产品型号：I22S2-88916RHVK\x0d\产品类型：双路八核机架式服务器\x0d\ 处 理 器：Xeon E5-2690×2\x0d\内 存：32G DDR3 REG ECC\x0d\硬 盘：SSD 512G\x0d\机 构：2U机架式 \x0d\价 格：￥69800\x0d\ 银牌服务\x0d\全国三年免费上门售后服务，关键部件三年以上免费质保。\x0d\\x0d\这个配置跑你的大型数据库怎么也够用了，CPU性能时顶级配置了，没办法再升了。硬盘是超高性能的SSD硬盘，读可以达到500MB/s，写可以达到260MB/s，如果加上3个做raid5，那读速度可以达到1200MB/s，写可以达到500MB/s左右，所向无敌。所以可以考虑增加到3个，做raid5阵列，这样既保证数据安全，又可以提升读写性能。\x0d\\x0d\给你推荐的是国产品牌正睿的服务器产品，他们的产品性价比很高，做工很专业，兼容性，质量之类的都有保障，售后也很完善，3年免费质保，3年免费上门售后服务，在业界口碑很不错。

在需要支持移动/平板电脑应用及普通桌面浏览器访问的时代，网站的普及率和有效性很大程度上取决于其可用性和性能。一个访问缓慢的网站会使得访问者或潜在的客户流失，并导致商业的失败。IT培训认为一个访问速度相当快的网站将会决定访客是否会使用网站提供的产品或服务。

拥有大规模数据库的网站始终需要适当的关注、配置、优化、调整和维护，以确保网站的快速加载。这篇文章将讨论如何优化有海量数据的MySQL数据库。

选择InnoDB作为存储引擎

大型产品的数据库对于可靠性和并发性的要求较高，InnoDB作为默认的MySQL存储引擎，相对于MyISAM来说是个更佳的选择。

优化数据库结构

组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。

设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。

对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。

仅创建你需要改进查询性能的索引。索引有助于检索，但是会增加插入和更新 *** 作的执行时间。

InnoDB的ChangeBuffering特性

InnoDB提供了changebuffering的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表 *** 作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目，从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O *** 作。当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能，适用于MySQL55及更高版本。

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

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