數據庫高併發解決方案（一）查詢優化

1.查詢優化

1）保證在實現功能的基礎上，儘可能減小對數據庫的訪問次數；經過搜索參數，儘可能減小對錶的訪問行數,最小化結果集，從而減輕網絡負擔；可以分開的操做盡可能分開處理，提升每次的響應速度；在數據窗口使用SQL時，儘可能把使用的索引放在選擇的首列；算法的結構儘可能簡單；在查詢時，不要過多地使用通配符如SELECT * FROM T1語句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的狀況下儘可能限制儘可能結果集行數如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,由於某些狀況下用戶是不須要那麼多的數據的。   

具體要注意的：

1.應儘可能避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，不然將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
能夠在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，而後這樣查詢：
select id from t where num=0

2.應儘可能避免在 where 子句中使用!=或<>操做符，不然將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。優化器將沒法經過索引來肯定將要命中的行數,所以須要搜索該表的全部行。

3.應儘可能避免在 where 子句中使用 or 來鏈接條件，不然將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
能夠這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

4.in 和 not in 也要慎用，由於IN會使系統沒法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

5.儘可能避免在索引過的字符數據中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎沒法利用索引。 
見以下例子： 
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’ 
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’ 
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’ 
即便NAME字段建有索引，前兩個查詢依然沒法利用索引完成加快操做，引擎不得不對全表全部數據逐條操做來完成任務。而第三個查詢可以使用索引來加快操做。

6.必要時強制查詢優化器使用某個索引，如在 where 子句中使用參數，也會致使全表掃描。由於SQL只有在運行時纔會解析局部變量，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，若是在編譯時創建訪問計劃，變量的值仍是未知的，於是沒法做爲索引選擇的輸入項。以下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
能夠改成強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

7.應儘可能避免在 where 子句中對字段進行表達式操做，這將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 
應改成: 
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’ 
應改成: 
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 
應改成: 
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 
即：任何對列的操做都將致使表掃描，它包括數據庫函數、計算表達式等等，查詢時要儘量將操做移至等號右邊。

8.應儘可能避免在where子句中對字段進行函數操做，這將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
應改成:
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「=」左邊進行函數、算術運算或其餘表達式運算，不然系統將可能沒法正確使用索引。

10.在使用索引字段做爲條件時，若是該索引是複合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個字段做爲條件時才能保證系統使用該索引，不然該索引將不會被使用，而且應儘量的讓字段順序與索引順序相一致。

11.不少時候用 exists是一個好的選擇：
elect num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE( 
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) 
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( 
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 
二者產生相同的結果，可是後者的效率顯然要高於前者。由於後者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。

若是你想校驗表裏是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，並且浪費服務器資源。能夠用EXISTS代替。如： 
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx') 
能夠寫成： 
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

常常須要寫一個T_SQL語句比較一個父結果集和子結果集，從而找到是否存在在父結果集中有而在子結果集中沒有的記錄，如： 
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用別名a代替 
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) 
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a 
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL 
SELECT hdr_key FROM hdr_tbl 
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl) 
三種寫法均可以獲得一樣正確的結果，可是效率依次下降。

12.儘可能使用表變量來代替臨時表。若是表變量包含大量數據，請注意索引很是有限（只有主鍵索引）。

13.避免頻繁建立和刪除臨時表，以減小系統表資源的消耗。

14.臨時表並非不可以使用，適當地使用它們可使某些例程更有效，例如，當須要重複引用大型表或經常使用表中的某個數據集時。可是，對於一次性事件，最好使用導出表。

15.在新建臨時表時，若是一次性插入數據量很大，那麼可使用 select into 代替 create table，避免形成大量 log ，以提升速度；若是數據量不大，爲了緩和系統表的資源，應先create table，而後insert。

16.若是使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將全部的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，而後 drop table ，這樣能夠避免系統表的較長時間鎖定。 
17.在全部的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每一個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。

18.儘可能避免大事務操做，提升系統併發能力。

19.儘可能避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。 
20. 避免使用不兼容的數據類型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器沒法執行一些原本能夠進行的優化操做。例如: 
SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000 
在這條語句中,如salary字段是money型的,則優化器很難對其進行優化,由於60000是個整型數。咱們應當在編程時將整型轉化成爲錢幣型,而不要等到運行時轉化。

21.充分利用鏈接條件，在某種狀況下，兩個表之間可能不僅一個的鏈接條件，這時在 WHERE 子句中將鏈接條件完整的寫上，有可能大大提升查詢速度。 
例： 
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO 
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO 
第二句將比第一句執行快得多。

2二、使用視圖加速查詢 
把表的一個子集進行排序並建立視圖，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序 操做，並且在其餘方面還能簡化優化器的工做。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 
FROM cust，rcvbles 
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 
AND rcvblls.balance>0 
AND cust.postcode>「98000」 
ORDER BY cust.name

若是這個查詢要被執行屢次而不止一次，能夠把全部未付款的客戶找出來放在一個視圖中，並按客戶的名字進行排序： 
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES 
AS 
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 
FROM cust，rcvbles 
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 
AND rcvblls.balance>0 
ORDER BY cust.name 
而後如下面的方式在視圖中查詢： 
SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES 
WHERE postcode>「98000」 
視圖中的行要比主表中的行少，並且物理順序就是所要求的順序，減小了磁盤I/O，因此查詢工做量能夠獲得大幅減小。

2三、能用DISTINCT的就不用GROUP BY 
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID 
可改成： 
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10

24.能用UNION ALL就不要用UNION 
UNION ALL不執行SELECT DISTINCT函數，這樣就會減小不少沒必要要的資源 
35.儘可能不要用SELECT INTO語句。 
SELECT INOT 語句會致使表鎖定，阻止其餘用戶訪問該表。

    上面咱們提到的是一些基本的提升查詢速度的注意事項,可是在更多的狀況下,每每須要反覆試驗比較不一樣的語句以獲得最佳方案。最好的方法固然是測試，看實現相同功能的SQL語句哪一個執行時間最少，可是數據庫中若是數據量不多，是比較不出來的，這時能夠用查看執行計劃，即：把實現相同功能的多條SQL語句考到查詢分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表掃描次數（這兩個對性能影響最大），整體上看詢成本百分比便可。