sql server优化查询速度？SQL Server 优化存储过程的方法有哪些

SQL Server 优化存储过程的方法有哪些

优化存储过程有很多种方法，下面介绍最常使用的7种。

1.使用SET NOCOUNT ON选项

我们使用SELECT语句时，除了返回对应的结果集外，还会返回相应的影响行数。使用SET NOCOUNT ON后，除了数据集就不会返回额外的信息了，减小网络流量。

2.使用确定的Schema

在使用表，存储过程，函数等等时，最好加上确定的Schema。这样就可以使SQL Server直接找到对应目标，避免去计划缓存中搜索。而且搜索会导致编译锁定，最终影响性能。例如select* from dbo.TestTable比select* from TestTable要好。from TestTable会在当前Schema下搜索，如果没有，再去dbo下面搜索，影响性能。而且如果你的表是csdn.TestTable的话，那么select* from TestTable会直接报找不到表的错误。所以写上具体的Schema亦是一个好习惯。

3.自定义存储过程不要以sp_开头

因为以sp_开头的存储过程默认为系统存储过程，所以首先会去master库中找，然后在当前数据库找。建议使用USP_或其它标识开头。

4.使用sp_executesql替代exec

原因在Inside Microsoft SQL Server 2005 T-SQL Programming书中的第四章Dynamic SQL里面有具体描述。这里只是简单说明一下：sp_executesql可使用参数化，从此可以重用执行计划。exec就是纯拼SQL语句。

5.少使用游标

可参考Inside Microsoft SQL Server 2005 T-SQL Programming书中的第三章Cursors里面有具体描述。总体来说，SQL是个集合语言，对于集合运算具有较高的性能，而Cursors是过程运算。例如对一个100万行的数据进行查询，游标需要读表100万次，而不使用游标只要少量几次读取。

6.事务越短越好

SQL Server支持并发操作。如果事务过多过长，或是隔离级别过高，都会造成并发操作的阻塞，死锁。此时现象是查询极慢，同时cup占用率极低。

7.使用try-catch来处理错误异常

SQL Server 2005及以上版本提供对try-catch的支持，语法为：

begin try

----your code

end try

begin catch

--error dispose

end catch

一般情况可将try-catch同事务结合在一起使用。

begin try

begin tran

--select

--update

--delete

--…………

commit

end try

begin catch

--if error

rollback

end catch

======================分割线=======================

『自己的一些调优经验』

1.少使用游标是个很好的建议，为此，我自己也碰到过一些事故，是游标所造成的，由于，游标是逐行逐行操作的，当记录较多时，时常会碰到超时的情况。

2.多表join做查询时，查询的字段尽可能不要使用case when then else end的语法，或使用网民函数，例如：

select(case when fType=1 then'是' else'否' end) as fTypeName, dbo.F_GetFullName(fID) as fFullName from Table1 inner join Table2……

当两个表的数据量非常大时，你可在查询分析器中明显感觉到：直接查询fType和fID与查询上面两个字段的速度，很可能找到用了一个case when then就导致超时。

针对这种情况，可以分两种做法：

第一，把一些简单的转换可以放在程序中完成。

第二，如果要通过ID查询全名或全称，类似的，可以创建好视图，直接查视图，或，先把所有的fFullName查出来放到临时表中，直接join临时表（如果这一个数据不是很多的话），获得fFullName。

3.少使用一些嵌套的查询，用临时表缓存中间数据，例如：

select* from Table1

inner join(

select count(1) as count, Table2.ID2 from Table2 inner join Table3 on ID2=ID3 group by Table2.ID2

) as t1 on t1.ID1= Table1.ID1

我曾经碰到这样情况，上面的语句是那种情况的简化版本，把其他不影响结果的表格都去掉了，发现一个奇怪的现象：嵌套查询的结果集并不大，大约就200多行，Table1有6w条记录，结果，这一个查询语句超时，查询分析器中执行2分钟也得不到结果。

后来，这样一改，就Ok了，3秒出结果：

select count(1) as count, Table2.ID2 into#temp from Table2 inner join Table3 on ID2=ID3 group by Table2.ID2

select* from Table1

inner join#temp as t1 on t1.ID1= Table1.ID1

这样一改，效率提高了几十倍，猜想：可能是嵌套的查询是动态的，每一行的join可能都需要先执行嵌套的查询，从此导致效率极差。

所以，如果查询足够复杂，join多个表，需要连接多个通过group by求和、求平均数等运算计算出来的中间数据，那么，不妨多使用临时表缓存中间数据。

4.还有些是必须遵守的一些默认规则，例如：

先过滤后连接。

查询的字段最要不要使用“*”，指定要用的字段，减少网络流量。

『总结』

对于性能的追求是没有极限的，做到你所能做到的，这是一个很好的习惯。

有些业务逻辑放在存储过程中处理比较方便，而有些业务逻辑交给程序来处理，同样会提高系统整体的效率，看实际情况而定。

总之，尽最大可能减少这些容易引发性能问题的隐患，系统就会跑得更稳定更具有效率，一切从小细节做起。

sql server有哪些查询优化方法

可以通过如下方法来优化查询 1、把数据、日志、索引放到不一样的I/O设备上，增加读取速度，以前可将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。留意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽可能小，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 1.5倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft搜索服务以方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 1.5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。但是更新操作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是不可以的，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,所以不可以用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可以扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web站点的处理需要。有关更加多信息，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在任何一个成员服务器上运行。系统操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的写法上有很大的注重，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、然后在适合的时间提交给系统处理执行 6、最后将执行结果返回给受众其次，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或将动态SQL写成函数或存储过程。 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、尽最大可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽可能采用非光标技术,如：在顾客端循环，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是唯一允许的提取操作,亦是默认方式。可滚动性可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网民更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这能助于最大化其处理能力。如果网民试图撰改某一行，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，服务器就执行撰改。选择这一个并发选项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一种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是不是有所更改。在 SQL Server中，这一个性能由 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，从此确定该行是不是已更新。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这一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，每当受众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，从此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，并可保持到一个提交或回滚操作之后。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、留意UNion和UNion all的区别。UNION all好 18、留意使用DISTINCT，在没有必要时不要使用，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来限制网民返回的行数或SET ROWCOUNT来限制操作的行 22、在SQL2000以前，一般不要使用如下的字句:"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），需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操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器可以处理了。相同的是IS NULL，“NOT","NOT EXISTS","NOT IN"能优化她，而”<>”等还是不可以优化，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不是是优化的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SQL7.0以前是最为重要的手段。例如医院的住院费计算。 26、MIN()和 MAX()能找到用到适合的索引 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，千万不要使用内嵌INsert来插入(不知JAVA是不是)。因为只有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),在前台调用这一个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善。 29、Between在某些时候比IN速度更快,Between可以更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。 select* from chineseresume where title in('男','女') Select* from chineseresume where between'男' and'女'是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。 30、在必要是对全局或局部临时表创建索引，有时能提高速度，但不是一定会这样，因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。 31、不要建没有作用的事物例如产生报表时，浪费资源。只有在必要使用事物时使用它。 32、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION连接多个查询。他们的速度只同是不是使用索引有关,如果查询要用到联合索引，用UNION all执行的效率更加高.多个OR的字句没用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是不是用到索引。 33、尽可能少用视图，它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用stored procedure来代替她。特别的是不要使用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难易度。我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图，直接从表检索或仅仅包含这一个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。 34、没有必要时不要使用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在顾客端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION和UNION ALL一样的道理。 SELECT top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation, convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748','JCNAD00338345','JCNAD00333138','JCNAD00303570','JCNAD00303569','JCNAD00303568','JCNAD00306698','JCNAD00231935','JCNAD00231933','JCNAD00254567','JCNAD00254585','JCNAD00254608','JCNAD00254607','JCNAD00258524','JCNAD00332133','JCNAD00268618','JCNAD00279196','JCNAD00268613') order by postdate desc 35、在IN后面值的列表中，将出现最频频的值放在最前边，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数 36、当用SELECT INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句，而非 select INTO. drop table t_lxh begin tran select* into t_lxh from chineseresume where name='XYZ'--commit在另外一个连接中SELECT* from sysobjects可看到 SELECT INTO会锁住系统表，Create table也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是常常要用的临时表请使用实表，或临时表变量。 37、一般是在GROUP BY个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽可能不要使用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应如下最优：select的Where字句选择所有适合的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快 38、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好 39、少用临时表，尽可能用结果集和Table类性的变量来代替它,Table类型的变量比临时表好 40、在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满足的条件如下： a、计算字段的表达是确定的 b、不可以用在TEXT,Ntext，Image数据类型 c、必须配制如下选项 ANSI_NULLS= ON, ANSI_PADDINGS= ON,……. 41、尽可能将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的 SQL语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态SQL,可使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在Tempdb中。以前由于SQL SERVER对复杂的数学计算不支持，所以不得不将这一个工作放在其他的层上而增加网络的开销。SQL2000支持UDFs,现在支持复杂的数学计算，函数的返回值不要太大，这样的开销很大。网民自定义函数象光标一样执行的消耗大量的资源，如果返回大的结果采用存储过程 42、不要在一句话里再三的使用相同的函数，浪费资源,将结果放在变量里再调用更快