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数据库优化经验技巧及注意事项

时间：2022-07-02 05:47:27 其他范文收藏本文下载本文

数据库优化经验技巧及注意事项（共5篇）由网友“点星”投稿提供，这次小编给大家整理过的数据库优化经验技巧及注意事项，供大家阅读参考。

数据库优化经验技巧及注意事项

篇1：数据库优化经验技巧及注意事项

数据库优化方面的经验?用PreparedStatement 一般来说比Statement性能高：一个sql 发给服务器去执行，涉及步骤：语法检查、语义分析，编译，缓存“inert into user values(1,1,1)”-à二进制“inert into user values(2,2,2)”-à二进制“inert into user values(?,?,?)”-à二进制有外键约束会影响插入和删除性能，如果程序能够保证数据的完整性，那在设计数据库时就去掉外键。（比喻：就好比免检产品，就是为了提高效率，充分相信产品的制造商）（对于hibernate来说，就应该有一个变化：empleyee->Deptment对象，现在设计时就成了employeeàdeptid）看mysql帮助文档子查询章节的最后部分，例如，根据扫描的原理，下面的子查询语句要比第二条关联查询的效率高：1. select e.name,e.salary where e.managerid=(select id from employee where name='zxx');2. select e.name,e.salary,m.name,m.salary from employees e,employees m wheree.managerid = m.id and m.name='zxx';表中允许适当冗余，譬如，主题帖的回复数量和最后回复时间等将姓名和密码单独从用户表中独立出来。这可以是非常好的一对一的案例哟！sql语句全部大写，特别是列名和表名都大写。特别是sql命令的缓存功能，更加需要统一大小写，sql语句à发给oracle服务器à语法检查和编译成为内部指令à缓存和执行指令。根据缓存的特点，不要拼凑条件，而是用?和PreparedStatment还有索引对查询性能的改进也是值得关注的。备注：下面是关于性能的讨论举例4航班 3个城市m*nselect * from flight,city where flight.startcityid=city.cityid and city.name='beijing';m + nselect * from flight where startcityid = (select cityid from city where cityname='beijing');select flight.id,'beijing',flight.flightTime from flight where startcityid = (select cityid from city where cityname='beijing')

如何完全卸载删除oracle数据库

很多朋友只用了oracle的删除，但很多情况下，他会发现重新安装时，点了下一步安装界面就消失了，

往往无奈下只好重装系统，其实只是你数据库没删干净，删干净就不会出现这种情况了。

实现方法：

1、开始->设置->控制面板->管理工具->服务

停止所有Oracle服务。

2、开始->程序->Oracle - OraHome81->Oracle Installation Products->

Universal Installer

卸装所有Oracle产品，但Universal Installer本身不能被删除

5、运行regedit，选择HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/ORACLE，按del键删除这个入口。

6、运行regedit，选择HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/Current/ControlSet/Services，滚动

这个列表，删除所有Oracle入口。

7、运行refedit，

HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/Current/ControlSet/Services/Eventlog/Application，

删除所有Oracle入口。

8、开始->设置->控制面板->系统->高级->环境变量

删除环境变量CLASSPATH和PATH中有关Oracle的设定

9、从桌面上、STARTUP(启动)组、程序菜单中，删除所有有关Oracle的组和图标

10、删除Program FilesOracle目录

11、重新启动计算机，重起后才能完全删除Oracle所在目录

12、删除与Oracle有关的文件，选择Oracle所在的缺省目录C:Oracle，删除这个入

口目录及所有子目录，并从Windows 目录(一般为C:WINNT)下删除以下文

件ORACLE.INI、oradim73.INI、oradim80.INI、oraodbc.ini等等。

13、WIN.INI文件中若有[ORACLE]的标记段，删除该段

14、如有必要，删除所有Oracle相关的ODBC的DSN

15、到事件查看器中，删除Oracle相关的日志

说明：

如果有个别DLL文件无法删除的情况，则不用理会，重新启动，开始新的安装。安装时，选择一个新的目录，则，安装完毕并重新启动后，老的目录及文件就可以删除掉了

使用ADO编程如何判断一个数据库是否存在

(1)、可打开master数据库中一个叫做SCHEMATA的视图，其内容列出了该服务器上所有的数据库名称。

(2)、更简便的方法是使用USE语句，成功了就存在；不成功，就不存在。例如：

try{

m_pConnect->Execute(_bstr_t(“USEINSURANCE_”),NULL,

adCmdText│adExecuteNoRecords);

catch(_com_error&e)

blSuccess=FALSE;

CStringstr=“数据库INSURANCE_2002不存在！ ”;str+=e.Description;::MessageBox(NULL,str,“警告”,MB_OK│MB_ICONWARNING);

收缩SQL数据库

一般情况下，SQL数据库的收缩并不能很大程度上减小数据库大小，其主要作用是收缩日志大小，应当定期进行此操作以免数据库日志过大

1、设置数据库模式为简单模式：打开SQL企业管理器，在控制台根目录中依次点开Microsoft SQL Server-->SQL Server组-->双击打开你的服务器-->双击打开数据库目录-->选择

你的数据库名称（如论坛数据库Forum）-->然后点击右键选择属性-->选择选项-->在故障还原的模式中选择“简单”，然后按确定保存

2、在当前数据库上点右键，看所有任务中的收缩数据库，一般里面的默认设置不用调整，直接点确定

3、收缩数据库完成后，建议将您的数据库属性重新设置为标准模式，操作方法同第一点，因为日志在一些异常情况下往往是恢复数据库的重要依据

SQL Server还原数据库

1、打开SQL企业管理器，在控制台根目录中依次点开MicrosoftSQLServer

2、SQLServer组-->双击打开你的服务器-->点图标栏的新建数据库图标，新建数据库的名字自行取

3、点击新建好的数据库名称（如论坛数据库Forum）-->然后点上面菜单中的工具-->选择恢复数据库

4、在弹出来的窗口中的还原选项中选择从设备-->点选择设备-->点添加-->然后选择你的备份文件名-->添加后点确定返回，这时候设备栏应该出现您刚才选择的数据库备份文件名

，备份号默认为1（如果您对同一个文件做过多次备份，可以点击备份号旁边的查看内容，在复选框中选择最新的一次备份后点确定）-->然后点击上方常规旁边的选项按钮

5、在出现的窗口中选择在现有数据库上强制还原，以及在恢复完成状态中选择使数据库可以继续运行但无法还原其它事务日志的选项。在窗口的中间部位的将数据库文件还原为这

里要按照你SQL的安装进行设置（也可以指定自己的目录），逻辑文件名不需要改动，移至物理文件名要根据你所恢复的机器情况做改动，如您的SQL数据库装在D:Program

FilesMicrosoftSQLServerMSSQLData，那么就按照您恢复机器的目录进行相关改动改动，并且最后的文件名最好改成您当前的数据库名（如原来是bbs_data.mdf，现在的数据

库是forum，就改成forum_data.mdf），日志和数据文件都要按照这样的方式做相关的改动（日志的文件名是*_log.ldf结尾的），这里的恢复目录您可以自由设置，前提是该目录

必须存在（如您可以指定d:sqldatabs_data.mdf或者d:sqldatabs_log.ldf），否则恢复将报错

6、修改完成后，点击下面的确定进行恢复，这时会出现一个进度条，提示恢复的进度，恢复完成后系统会自动提示成功，如中间提示报错，请记录下相关的错误内容并询问对SQL

操作比较熟悉的人员，一般的错误无非是目录错误或者文件名重复或者文件名错误或者空间不够或者数据库正在使用中的错误，数据库正在使用的错误您可以尝试关闭所有关于SQL

窗口然后重新打开进行恢复操作，如果还提示正在使用的错误可以将SQL服务停止然后重起看看，至于上述其它的错误一般都能按照错误内容做相应改动后即可恢复

Sql Server备份数据库

1、打开SQL企业管理器，在控制台根目录中依次点开Microsoft SQL Server

2、SQL Server组-->双击打开你的服务器-->双击打开数据库目录

3、选择你的数据库名称（如论坛数据库Forum）-->然后点上面菜单中的工具-->选择备份数据库

4、备份选项选择完全备份，目的中的备份到如果原来有路径和名称则选中名称点删除，然后点添加，如果原来没有路径和名称则直接选择添加，接着指定路径和文件名，指定后点

确定返回备份窗口，接着点确定进行备份

[数据库优化经验技巧及注意事项]

篇2：Wordpress数据库优化技巧

WordPress系统使用时间长了，数据库中的冗余数据就会很多，定期优化和清理Wordpress的数据库，可以保证Wordpress能够快速工作，

首先，停用一些无用的插件，将WordPress系统表之外的数据表都删除，只保留wp_posts， wp_comments， wp_terms， wp_term_relationships， wp_term_taxonomy 等系统数据表。

其次，打开phpMyadmin，通过SQL语句进行冗余数据删除操作。删除前记得先备份一下。

删除脚本是：

DELETE FROM wp_posts WHERE post_type = “revision”;

DELETE FROM wp_postmeta. WHERE meta_key = “_edit_lock”;

DELETE FROM wp_postmeta. WHERE meta_key = “_edit_last”;

最后，在phpMyAdmin中，选中所有表，点“优化表”，

经过这一番优化操作，就可以将WordPress数据库中的冗余数据删除，优化了数据库的性能。

以上操作，需要用户懂一些SQL语句，不要进行误操作，如果用户SQL比较熟的话，还可以看看这篇文章《八个有用的WordPress的SQL语句》。

本文自月光博客 [ www.williamlong.info/ ]

篇3：面试技巧经验和注意事项

面试时掌握一些技巧和经验，会更你加分哦!

面试技巧经验和注意事项：

经验一：捕捉信息，把握职业机会要做成功的职业人，必须保持敏锐的信息捕捉能力，在知识、技术快速更新的行业更是如此。各家公司在不同的时期会推出不同的职位，或者伴随着公司产品的转型，新技术岗位会随之产生，迅速把握行业发展、瞄准某项新技术的发展前景，是成功跳槽的第一步。记者发现，很多技术人才一方面担忧自己的职业前景，另一方面却只会埋头苦干，信息闭塞，根本不了解目前行业发展状况及涌现出来的职业机会。

提醒：技术人员应时刻关注行业信息，比如拓宽人脉圈，经常参加行业聚会，经常登录招聘网站或者翻阅招聘报纸，关注各家知名企业的发展动态等，这样才能在合适的时间找到合适的职业机会。

经验二：广种薄收，重复投递简历技术类职位需求多，求职者的数量更多。比如花旗软件推出的研发工程师的职位，当天就收到三四百份简历，竞争相当激烈，求职者得到面试通知的概率大大降低。此时“广种薄收”是最好的方法。你首先可以在某招聘网站填写一份完整的个人简历，并且让简历处于公开状态。然后按照需求搜索合适的职位，有选择性地发送多份简历，增加自己的成功概率。针对心仪的企业，你可以连续一周重复投递。因为当某个职位收到太多简历的时候，公司不会一一查阅，只会随机选择部分简历，重复投递无疑给自己增加了成功的概率。

提醒：引起企业关注的方法很多，除了网络投递，还可以邮寄书面信件，或者在打听到企业招聘负责人姓名后，叫快递投递简历，这样更加能够引起企业的重视。此外，当某家企业某个职位应聘失败后，你依旧可以申请该企业的其他职位。

经验三：巧排时间，节省应聘成本一般应聘技术类的职位，需要经过3-4轮面试，也就是说大多数情况下需要在家和企业间来回奔波三四次。高新技术企业大多地处偏远郊区，比如张江高科技园区、紫竹科学园区、外高桥保税区、临港新城、漕河泾开发区等，来回奔波煞是辛苦。从市中心去紫竹科学园，需要先乘坐地铁一号线到莘庄站，换乘地铁五号线到底，然后打车到公司，来回时间长达两个多小时，路费也要四五十元。

提醒：当你接到面试通知后，可以和公司hr改约时间，把相同地区、不同企业的面试时间安排在同一天，能够节省时间和路费。

经验四：临门一脚，自学闯技术关如果你认为技术岗位面试考察的都是“真材实料”，不用复习准备，那你就错了。过来人的经验告诉我们，技术人员的面试也应该“临时抱佛脚”。一位拥有多年工作经验的软件研发工程师告诉记者，再资深的技术人才也往往只专注于某个领域的技术，或者熟练使用某项编程工具。但每个公司的开发领域各有不同，对具体技术的要求也大相径庭，即使是同行业的企业，要求也有所差异。

提醒：在面试前要详细了解公司的职位说明书，了解公司的产品领域和方向，并及时找到相关资料和技术参阅。一般有着良好的技术基础，并且学习力强的人才，经过1-2天相关技术的自学便能闯过面试关。

经验五：规划职业，明晰发展目标无论是部门经理的技术面试，还是人力资源经理的常规面试，“离职原因”和“职业目标”两大问题被问得最多。惠普公司的招聘负责人坦言，考虑到招聘成本和对工作进度的影响，公司在招聘时特别注重员工的忠诚度，凡简历中有低于一年即跳槽的经历，都会再三询问。

提醒：无论你的职业经历如何，拥有清晰的职业目标、给出明确的技术路线，并将自己的技术路线与企业的发展相结合，才能稳操胜券。你可以选择技术工程师到团队组长、项目经理、部门经理这样一条从技术转为管理的发展路线，也可以走首席技术官到研发总监这样一条从技术到技术的发展路线。

经验六：了解招聘流程，成竹在胸首轮电话面试，2-3轮技术面试，部门经理面试，人力资源经理面试……熟悉技术面试的求职者觉得整个流程逃不出这些“花头”，因此只等公司“放马过来”。其实不然。比如去花旗软件的专场招聘会之前，你可以先通过网络投递简历，然后得到审批确认，当天可以直接进入第二轮面试;再比如微软亚洲工程院招聘，首轮会安排5位面试官轮流面试，给出看似和技术毫不相关的“算数”题目，考考你是否足够聪明;再如赛贝斯等公司，会有一轮国外团队主管或者经理的面试，此时电话英语的事先练习就很有必要;再如应聘hp公司，若没有事先了解薪酬水平，开出了过高的价格，往往会让自己前功尽弃。

提醒：各个企业的侧重点、题目类型、企业文化、关注焦点都有所不同，做好流程研究工作举足轻重。经验七：面后确认，增加考官印象每轮面试后，再次面试通知将在1-2周内发出，求职者怀着忐忑的心情，眼巴巴地等待通知的过程格外难熬，而且等待的过程也会影响到求职其他公司或职位的进度。此时，求职者不妨化被动为主动，在面试后给主面试官发封感谢信，重申自己对公司的向往，这样可增加面试官对你的印象。

提醒：一般企业hr部门都设有招聘系统和人才库，详细记录求职者的各轮面试结果，在面试后2-3天还未得到回复时，也可以主动打电话到人力资源部门查询，是否有戏可以提早知道。

篇4：SQL Server数据库性能优化技巧

设计1个应用系统似乎并不难，但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事，在开发工具、数据库设计、应用程序的结构、查询设计、接口选择等方面有多种选择，这取决于特定的应用需求以及开发队伍的技能。本文以SQL Server为例，从后台数据库的角度讨论应用程序性能优化技巧，并且给出了一些有益的建议。

1 数据库设计

要在良好的SQL Server方案中实现最优的性能，最关键的是要有1个很好的数据库设计方案。在实际工作中，许多SQL Server方案往往是由于数据库设计得不好导致性能很差。所以，要实现良好的数据库设计就必须考虑这些问题。

1.1 逻辑库规范化问题

一般来说，逻辑数据库设计会满足规范化的前3级标准：

1.第1规范：没有重复的组或多值的列。

2.第2规范：每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于1个组合式主关键字的某些组成部分。

3.第3规范：1个非关键字段不能依赖于另1个非关键字段。

遵守这些规则的设计会产生较少的列和更多的表，因而也就减少了数据冗余，也减少了用于存储数据的页。但表关系也许需要通过复杂的合并来处理，这样会降低系统的性能。某种程度上的非规范化可以改善系统的性能，非规范化过程可以根据性能方面不同的考虑用多种不同的方法进行，但以下方法经实践验证往往能提高性能。

1.如果规范化设计产生了许多4路或更多路合并关系，就可以考虑在数据库实体(表)中加入重复属性(列)。

2.常用的计算字段(如总计、最大值等)可以考虑存储到数据库实体中。

比如某一个项目的计划管理系统中有计划表，其字段为：项目编号、年初计划、二次计划、调整计划、补列计划…，而计划总数(年初计划+二次计划+调整计划+补列计划)是用户经常需要在查询和报表中用到的，在表的记录量很大时，有必要把计划总数作为1个独立的字段加入到表中。这里可以采用触发器以在客户端保持数据的一致性。

3.重新定义实体以减少外部属性数据或行数据的开支。相应的非规范化类型是：

(1)把1个实体(表)分割成2个表(把所有的属性分成2组)。这样就把频繁被访问的数据同较少被访问的数据分开了。这种方法要求在每个表中复制首要关键字。这样产生的设计有利于并行处理，并将产生列数较少的表。

(2)把1个实体(表)分割成2个表(把所有的行分成2组)。这种方法适用于那些将包含大量数据的实体(表)。在应用中常要保留历史记录，但是历史记录很少用到。因此可以把频繁被访问的数据同较少被访问的历史数据分开。而且如果数据行是作为子集被逻辑工作组(部门、销售分区、地理区域等)访问的，那么这种方法也是很有好处的。

1.2 生成物理数据库

要想正确选择基本物理实现策略，必须懂得数据库访问格式和硬件资源的操作特点，主要是内存和磁盘子系统I/O。这是一个范围广泛的话题，但以下的准则可能会有所帮助。

1.与每个表列相关的数据类型应该反映数据所需的最小存储空间，特别是对于被索引的列更是如此。比如能使用smallint类型就不要用integer类型，这样索引字段可以被更快地读取，而且可以在1个数据页上放置更多的数据行，因而也就减少了I/O操作。

2.把1个表放在某个物理设备上，再通过SQL Server段把它的不分簇索引放在1个不同的物理设备上，这样能提高性能。尤其是系统采用了多个智能型磁盘控制器和数据分离技术的情况下，这样做的好处更加明显。

3.用SQL Server段把一个频繁使用的大表分割开，并放在2个单独的智能型磁盘控制器的数据库设备上，这样也可以提高性能。因为有多个磁头在查找，所以数据分离也能提高性能。

4.用SQL Server段把文本或图像列的数据存放在1个单独的物理设备上可以提高性能。1个专用的智能型的控制器能进一步提高性能。

2 与SQL Server相关的硬件系统

与SQL Server有关的硬件设计包括系统处理器、内存、磁盘子系统和网络，这4个部分基本上构成了硬件平台，Windows NT和SQL Server运行于其上。

2.1 系统处理器(CPU)

根据自己的具体需要确定CPU结构的过程就是估计在硬件平台上占用CPU的工作量的过程。从以往的经验看，CPU配置最少应是1个80586/100处理器。如果只有2～3个用户，这就足够了，但如果打算支持更多的用户和关键应用，推荐采用Pentium Pro或PⅡ级CPU。

2.2 内存(RAM)

为SQL Server方案确定合适的内存设置对于实现良好的性能是至关重要的。SQL Server用内存做过程缓存、数据和索引项缓存、静态服务器开支和设置开支。SQL Server最多能利用2GB虚拟内存，这也是最大的设置值。还有一点必须考虑的是Windows NT和它的所有相关的服务也要占用内存。

Windows NT为每个WIN32应用程序提供了4GB的虚拟地址空间。这个虚拟地址空间由Windows NT虚拟内存管理器(VMM)映射到物理内存上，在某些硬件平台上可以达到4GB。SQL Server应用程序只知道虚拟地址，所以不能直接访问物理内存，这个访问是由VMM控制的。Windows NT允许产生超出可用的物理内存的虚拟地址空间，这样当给SQL Server分配的虚拟内存多于可用的物理内存时，会降低SQL Server的性能。

这些地址空间是专门为SQL Server系统设置的，所以如果在同一硬件平台上还有其它软件(如文件和打印共享，应用程序服务等)在运行，那么应该考虑到它们也占用一部分内存。一般来说硬件平台至少要配置32MB的内存，其中，Windows NT至少要占用16MB。1个简单的法则是，给每一个并发的用户增加100KB的内存。例如，如果有100个并发的用户，则至少需要32MB+100用户*100KB=42MB内存，实际的使用数量还需要根据运行的实际情况调整。可以说，提高内存是提高系统性能的最经济的途径。

2.3 磁盘子系统

设计1个好的磁盘I/O系统是实现良好的SQL Server方案的一个很重要的方面。这里讨论的磁盘子系统至少有1个磁盘控制设备和1个或多个硬盘单元，还有对磁盘设置和文件系统的考虑。智能型SCSI-2磁盘控制器或磁盘组控制器是不错的选择，其特点如下：

(1)控制器高速缓存。

(2)总线主板上有处理器，可以减少对系统CPU的中断。

(3)异步读写支持。

(4)32位RAID支持。

(5)快速SCSI—2驱动。

(6)超前读高速缓存(至少1个磁道)。

3 检索策略

在精心选择了硬件平台，又实现了1个良好的数据库方案，并且具备了用户需求和应用方面的知识后，现在应该设计查询和索引了。有2个方面对于在SQL Server上取得良好的查询和索引性能是十分重要的，第1是根据SQL Server优化器方面的知识生成查询和索引;第2是利用SQL Server的性能特点，加强数据访问操作。

3.1 SQL Server优化器

Microsoft SQL Server数据库内核用1个基于费用的查询优化器自动优化向SQL提交的数据查询操作，

数据操作查询是指支持SQL关键字WHERE或HAVING的查询，如SELECT、DELETE和UPDATE。基于费用的查询优化器根据统计信息产生子句的费用估算。

了解优化器数据处理过程的简单方法是检测SHOWPLAN命令的输出结果。如果用基于字符的工具(例如isql)，可以通过键入SHOW SHOWPLAN ON来得到SHOWPLAN命令的输出。如果使用图形化查询，比如SQL Enterprise Manager中的查询工具或isql/w，可以设定配置选项来提供这一信息。

SQL Server的优化通过3个阶段完成：查询分析、索引选择、合并选择。

1.查询分析

在查询分析阶段，SQL Server优化器查看每一个由正规查询树代表的子句，并判断它是否能被优化。SQL Server一般会尽量优化那些限制扫描的子句。例如，搜索和/或合并子句。但是不是所有合法的SQL语法都可以分成可优化的子句，如含有SQL不等关系符“”的子句。因为“”是1个排斥性的操作符，而不是1个包括性的操作符，所在扫描整个表之前无法确定子句的选择范围会有多大。当1个关系型查询中含有不可优化的子句时，执行计划用表扫描来访问查询的这个部分，对于查询树中可优化的SQL Server子句，则由优化器执行索引选择。

2.索引选择

对于每个可优化的子句，优化器都查看数据库系统表，以确定是否有相关的索引能用于访问数据。只有当索引中的列的1个前缀与查询子句中的列完全匹配时，这个索引才被认为是有用的。因为索引是根据列的顺序构造的，所以要求匹配是精确的匹配。对于分簇索引，原来的数据也是根据索引列顺序排序的。想用索引的次要列访问数据，就像想在电话本中查找所有姓为某个姓氏的条目一样，排序基本上没有什么用，因为你还是得查看每一行以确定它是否符合条件。如果1个子句有可用的索引，那么优化器就会为它确定选择性。

所以在设计过程中，要根据查询设计准则仔细检查所有的查询，以查询的优化特点为基础设计索引。

(1)比较窄的索引具有比较高的效率。对于比较窄的索引来说，每页上能存放较多的索引行，而且索引的级别也较少。所以，缓存中能放置更多的索引页，这样也减少了I/O操作。

(2)SQL Server优化器能分析大量的索引和合并可能性。所以与较少的宽索引相比，较多的窄索引能向优化器提供更多的选择。但是不要保留不必要的索引，因为它们将增加存储和维护的开支。对于复合索引、组合索引或多列索引，SQL Server优化器只保留最重要的列的分布统计信息，这样，索引的第1列应该有很大的选择性。

(3)表上的索引过多会影响UPDATE、INSERT和DELETE的性能，因为所有的索引都必须做相应的调整。另外，所有的分页操作都被记录在日志中，这也会增加I/O操作。

(4)对1个经常被更新的列建立索引，会严重影响性能。

(5)由于存储开支和I/O操作方面的原因，较小的自组索引比较大的索引性能更好一些。但它的缺点是要维护自组的列。

(6)尽量分析出每一个重要查询的使用频度，这样可以找出使用最多的索引，然后可以先对这些索引进行适当的优化。

(7)查询中的WHERE子句中的任何列都很可能是个索引列，因为优化器重点处理这个子句。

(8)对小于1个范围的小型表进行索引是不划算的，因为对于小表来说表扫描往往更快而且费用低。

(9)与“ORDER BY”或“GROUP BY”一起使用的列一般适于做分族索引。如果“ORDER BY”命令中用到的列上有分簇索引，那么就不会再生成1个工作表了，因为行已经排序了。“GROUP BY”命令则一定产生1个工作表。

(10)分簇索引不应该构造在经常变化的列上，因为这会引起整行的移动。在实现大型交易处理系统时，尤其要注意这一点，因为这些系统中数据往往是频繁变化的。

3.合并选择

当索引选择结束，并且所有的子句都有了一个基于它们的访问计划的处理费用时，优化器开始执行合并选择。合并选择被用来找出一个用于合并子句访问计划的有效顺序。为了做到这一点，优化器比较子句的不同排序，然后选出从物理磁盘I/O的角度看处理费用最低的合并计划。因为子句组合的数量会随着查询的复杂度极快地增长，SQL Server查询优化器使用树剪枝技术来尽量减少这些比较所带来的开支。当这个合并选择阶段结束时，SQL Server查询优化器已经生成了1个基于费用的查询执行计划，这个计划充分利用了可用的索引，并以最小的系统开支和良好的执行性能访问原来的数据。

3.2 高效的查询选择

从以上查询优化的3个阶段不难看出，设计出物理I/O和逻辑I/O最少的方案并掌握好处理器时间和I/O时间的平衡，是高效查询设计的主要目标。也就是说，希望设计出这样的查询：充分利用索引、磁盘读写最少、最高效地利用了内存和CPU资源。

以下建议是从SQL Server优化器的优化策略中总结出来的，对于设计高效的查询是很有帮助的。

1.如果有独特的索引，那么带有“=”操作符的WHERE子句性能最好，其次是封闭的区间(范围)，再其次是开放的区间。

2.从数据库访问的角度看，含有不连续连接词(OR和IN)的WHERE子句一般来说性能不会太好。所以，优化器可能会采用R策略，这种策略会生成1个工作表，其中含有每个可能匹配的执行的标识符，优化器把这些行标志符(页号和行号)看做是指向1个表中匹配的行的“动态索引”。优化器只需扫描工作表，取出每一个行标志符，再从数据表中取得相应的行，所以R策略的代价是生成工作表。

3.包含NOT、、或! =的WHERE子句对于优化器的索引选择来说没有什么用处。因为这样的子句是排斥性的，而不是包括性的，所以在扫描整个原来数据表之前无法确定子句的选择性。

4.限制数据转换和串操作，优化器一般不会根据WHERE子句中的表达式和数据转换式生成索引选择。例如：

paycheck * 12>36000 or substring(lastname,1,1)=“L”

如果该表建立了针对paycheck和lastname的索引，就不能利用索引进行优化，可以改写上面的条件表达式为：

paycheck<36000/12 or lastname like “L%”

5.WHERE子句中的本地变量被认为是不被优化器知道和考虑的，例外的情况是定义为储备过程输入参数的变量。

6.如果没有包含合并子句的索引，那么优化器构造1个工作表以存放合并中最小的表中的行。然后再在这个表上构造1个分簇索引以完成一个高效的合并。这种作法的代价是工作表的生成和随后的分族索引的生成，这个过程叫REFORMATTING。

所以应该注意RAM中或磁盘上的数据库tempdb的大小(除了SELECT INTO语句)。另外，如果这些类型的操作是很常见的，那么把tempdb放在RAM中对于提高性能是很有好处的。

4 性能优化的其他考虑

上面列出了影响SQL Server的一些主要因素，实际上远不止这些。操作系统的影响也很大，在Windows NT下，文件系统的选择、网络协议、开启的服务、SQL Server的优先级等选项也不同程度上影响了SQL Server的性能。影响性能的因素是如此的多，而应用又各不相同，找出1个通用的优化方案是不现实的，在系统开发和维护的过程中必须针对运行的情况，不断加以调整。事实上，绝大部分的优化和调整工作是在与客户端独立的服务器上进行的，因此也是现实可行的。

篇5：数据库优化面试

(1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：

ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表 (intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.

(2) WHERE子句中的连接顺序.：

ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.

(3) SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：

ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间

(4) 减少访问数据库的次数：

ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等;

(5) 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200

(6) 使用DECODE函数来减少处理时间：

使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.

(7) 整合简单,无关联的数据库访问：

如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)

(8) 删除重复记录：

最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：

DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)

FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);

(9) 用TRUNCATE替代DELETE：

当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)

(10) 尽量多使用COMMIT：

只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:

COMMIT所释放的资源:

a. 回滚段上用于恢复数据的信息.

b. 被程序语句获得的锁

c. redo log buffer 中的空间

d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费

(11) 用Where子句替换HAVING子句：

避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里

(12) 减少对表的查询：

在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子：

SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT

TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)

(13) 通过内部函数提高SQL效率.：

复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的

(14) 使用表的别名(Alias)：

当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.

(15) 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：

在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.

例子：

(高效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')

(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')

(16) 识别'低效执行'的SQL语句：

虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法：

SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,

ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,

ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,

SQL_TEXT

FROM V$SQLAREA

WHERE EXECUTIONS>0

AND BUFFER_GETS > 0

AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8

ORDER BY 4 DESC;

(17) 用索引提高效率：

索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.。定期的重构索引是有必要的.：

ALTER INDEX REBUILD

18) 用EXISTS替换DISTINCT：

当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果. 例子：

(低效):

SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E

WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO

(高效):

SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X'

FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);

(19) sql语句用大写的;因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行 (20) 在java代码中尽量少用连接符“+”连接字符串!

(21) 避免在索引列上使用NOT 通常，

我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.

(22) 避免在索引列上使用计算.

WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分.优化器将不使用索引而使用全表扫描.

举例:

低效：

SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;

高效:

SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

(23) 用>=替代>

高效:

SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4

低效:

SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3

两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.

(24) 用UNION替换OR (适用于索引列)

通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.

高效:

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION

FROM LOCATION

WHERE LOC_ID = 10

UNION

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION

FROM LOCATION

WHERE REGION = “MELBOURNE”

低效:

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION

FROM LOCATION

WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”

如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.

(25) 用IN来替换OR

这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的.

低效:

SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30

高效

SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);

(26) 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

避免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE将无法使用该索引.对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录. 如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中.举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值(123,null)的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引

低效: (索引失效)

SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;

高效: (索引有效)

SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;

(27) 总是使用索引的第一个列：

如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引

28) 用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：

当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量

低效：

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

UNION

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

高效:

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

UNION ALL

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

(29) 用WHERE替代ORDER BY：

ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引.

ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.

ORDER BY中所有的列必须定义为非空.

WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.

例如:

表DEPT包含以下列:

DEPT_CODE PK NOT NULL

DEPT_DESC NOT NULL

DEPT_TYPE NULL

低效: (索引不被使用)

SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE

高效: (使用索引)

SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0

(30) 避免改变索引列的类型.:

当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换.

假设 EMPNO是一个数值类型的索引列.

SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123'

实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为:

SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123')

幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变.

现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列.

SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123

这个语句被ORACLE转换为:

SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123

因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型

(31) 需要当心的WHERE子句:

某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子.

在下面的例子里, (1)‘!=' 将不使用索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. (2) ‘||'是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停用了索引. (3) ‘+'是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描.

(32) a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高.

b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!

(33) 避免使用耗费资源的操作:

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需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强

(34) 优化GROUP BY:

提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.

低效:

SELECT JOB , AVG(SAL)

FROM EMP

GROUP by JOB

HAVING JOB = ‘PRESIDENT'

OR JOB = ‘MANAGER'

高效:

SELECT JOB , AVG(SAL)

FROM EMP

WHERE JOB = ‘PRESIDENT'