SQLServer数据库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，是数据库设计的缺陷)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●可以通过以下方法来优化查询: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,Windows2000和SQLserver2000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MicrosoftSQLServer?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SQLServermaxservermemory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，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUPBY字句同时执行，SQLSERVER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是不行的，但是全文索引，耗空间。likea%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、DBServer和APPLicationServer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DBCCREINDEX,DBCCINDEXDEFRAG,收缩数据和日志DBCCSHRINKDB,DBCCSHRINKFILE.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SQLSERVER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。

SQL常见优化Sql查询性能的方法有哪些

SQL常见优化Sql查询性能的方法有哪些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

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如何提高oracle数据库的性能

在公路建设中，通过建立多条车道可以提高道路的流量。其实这个道理在Oracle数据库中也行得通。即可以将关键数据文件存储在多块硬盘上，以提高Oracle数据库的性能。可惜的是，不少数据库管理员没有意识到这一点。在这篇文章中笔者就以Oracle11G为例，说明如何通过在硬盘之间分布关键数据文件来提高性能。一、在硬盘之间分布关键数据文件的基本原则。在传统的文件系统上(即不是在裸机上)部署Oracle数据库，可以通过将关键的数据文件分布到多个可用的文件系统上或者不同的硬盘上来提高数据库的性能。具体的来说，需要遵循如下几个原则。一是对于表来说，往往包含两个部分，即基本表与索引表。只要为基本表中的字段创建了索引，其对应的就有一张索引表。当用户访问表中的数据时，应用系统需要同时访问到索引表与数据表。此时我们可以将这两张表比喻成两辆车。如果现在只有一个车道(即将他们同时存放在一个硬盘或者文件系统中)，那么两辆车必须前后行使。而如果现在有两个车道(即将基本表与其相对应的索引表存放在不同的硬盘或者文件系统中)，那么这两辆车就可以并排行使。显然，后者的效率更高。为此笔者建议，可将经常需要访问的表和与之对应的索引表分开来存放。二是可以将日志文件也分开来存放。不光光是数据表与索引表存在着这种状况。其实在日志文件管理中也是如此。只要条件允许，那么最好能够将联机重做日志和归档日志与其它数据文件存放在不同的硬盘或者文件系统上。因为当用户往数据库中写入数据时，需要同时往数据文件与重做日志文件中写入数据。此时如果将它们分开来存放，那么就相当于有了多条车道，分别往不同的文件中写入数据。这无疑就可以提高数据写入的效率，从而提高数据库的性能。二、哪些文件最好能够分开存放?在讲到硬盘之间分布关键数据文件的基本原则的时候，笔者举了几个需要分开存放的几个案例。但是在实际工作中，并不仅仅局限于上面提到的这些文件。笔者认为，如果条件允许的话，那么可以考虑将如下文件放置在不同的硬盘上。一是表空间，如临时表空间、系统表空间、UNDO表空间等等。这三个表空间可能系统会同时进行访问。为此需要将其分开来存放。二是数据文件和索引文件。上面提到过，需要将经常访问的数据文件与其对应的索引文件存放在不同的硬盘上。因为这两类文件在访问数据时也可能会同时访问到。三是操作系统盘与数据库文件单独存放。显然Oracle系统肯定是与操作系统同时运行的。为了避免他们之间的I/Q冲突，就需要将Oracle部署在操作系统盘以外的磁盘上。四是联机重做日志文件。这个文件比较复杂，不但要将其与其他文件分开来存放。而且还需要注意的是，最好能够将其存放在性能最佳的硬盘上。最后需要说明的一点是，增加磁盘也会增加成本。这不光光是购买磁盘所需要的花费，还包括管理的成本。所以这之间也会涉及到成本与性能之间的一个均衡问题。如果企业的数据不是很多，或者主要是涉及到查询操作，那么这么设计的话，就可能不怎么合理。因为投入要大于回报。三、如何确定是否需要将文件分开来存放?在实际工作中，企业的数据是一个从少到多的过程。也就是说，刚开始使用数据库的时候，可能数据量比较少，此时出于成本的考虑，没有将相关文件存放在不同的磁盘上。但是随着工作的深入，用户会发现数据库的性能在逐渐的降低。此时管理员就需要考虑，能够采取这种多建车道的措施，来提高数据库性能。当然在采取这个措施之前，管理员需要先进性评估。此时评估所需要用到的一个指标就是磁盘的I/O争用。磁盘争用通常发生在有多个进程试图同时访问一个物理磁盘的情况下。如现在用户需要访问某个数据表中的数据，此时系统需要访问索引文件与数据表文件。如果将它们放置在同一磁盘上，那么在访问时就会发生I/O冲突。所以评估I/O冲突的严重程度，可以帮我们来确定是否需要将关键文件存放在不同的磁盘上。将I/O平均的分布到多个可用的磁盘上，这可以有效的减少磁盘之间的争用情况，提高数据存储与读取的性能。从而提高Oracle等应用程序的效率。在实际工作中，数据库控制文件中有两个参数可以用来帮助我们评估这个指标。这两个参数是文件平均读取时间和文件平均写入时间。不过在使用这两个参数的时候，其只评估所有与数据库相关联的文件。管理员如果有需要的话，也可以通过下面的查询语句来查询数据文件是否存在I/O问题。查询的语法与结果如下图所示：从如上的查询结果中可以看出某个数据文件是否繁忙，数据文件之间是否存在着/I/O冲突文件。这里需要注意的是，这个结果是一个动态的结果。在不同的时刻、用户进行不同的操作时往往会得出不同的结论。为此笔者建议，在使用这个数据的时候，最好能够多跟踪几次。然后分析多次运行的结果。只有如此，才能够得到比较合乎情理的判断。通常情况下，管理员根据上面的结果可以得出三种结论。第一种结论是上面这些数据文件都不是很忙。即文件的平均读取时间与写入时间都比较短，表示这两个文件都是比较空闲的。此时正常情况下，数据库的性能应该是不错的。也就是说，如果此时数据库的性能不理想的话，那么就不是磁盘的I/O所造成的。管理员应该从其他角度来改善数据库的性能。第二种结论是每个数据库文件都非常的繁忙。此时有可能是读取时间或者写入时间比较长，或者说两个时间都比较长。当多个数据文件同时比较繁忙并且他们处于同一磁盘的话，那么管理员就需要考虑购买新的磁盘，然后将上面提到的这些关键文件重新整理，让他们部署在不同的磁盘上。第三种结论是某几个特定的数据文件比较繁忙，而其他数据文件还可以。此时管理员如果成本受到限制，那么也不需要重新购买硬盘。在磁盘上的物理写入和读取次数上如果出现比较大的差异，就表明某个磁盘负载过大，即有很严重的I/O冲突。此时最好能够将这个磁盘中的文件进行调整，如将某些文件移动到另外的一块I/O相对不怎么严重的磁盘上。不过在采取这个操作的时候，需要注意一点。对于联机重做日志文件来说，即使其所在的磁盘I/O冲突比较低，或者访问这个文件的时间比较短，但是也不建议将其他数据文件转移到其所在的磁盘上来。因为通常情况下，为了保障数据库的性能，我们都建议将联机重做日志文件单独存放，并且还需要讲起放置在性能比较高的硬盘上。总之，将关键的Oracle数据库文件分开放置。如此的话可以有效避免磁盘争用成为Oracle数据库系统的性能瓶颈。

如何提高SQLSERVER运行效率

可以从很多方面进行提高，1硬件：增加内存、使用更高性能的CPU，使用更高性能的硬盘（存储）2SQL系统：设置内存使用，数据文件每次增长大一点，减少增长频率，日志放在更高速的存储设置上。3设计优化：建立必要的索引，建立必要的聚集索引或关键字4SQL语句优化：比如用exists代替in，查看语句，是否使用了正确的索引，去掉没有必要的orderby，去掉没有必要的union（可以使用unionall代替的情况），减少游标的使用

如何加速Oracle大批量数据处理

一、提高DML操作的办法：简单说来：1、暂停索引，更新后恢复.避免在更新的过程中涉及到索引的重建.2、批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.3、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．4、批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.5、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作．6、加大排序缓冲区altersessionsetsort_area_size=100000000;insertintotablebselect*fromtablea;commit;如果UPDATE的是索引字段，就会涉及到索引的重建，暂停索引不会提高多少的速度，反而有可能降低UPDATE速度，因为在更新是索引可以提高数据的查询速度，重建索引引起的速度降低影响不大。ORACLE优化修改参数最多也只能把性能提高15%，大部分都是SQL语句的优化！update总体来说比insert要慢：几点建议：1、如果更新的数据量接近整个表，就不应该使用index而应该采用全表扫描2、减少不必要的index，因为update表通常需要updateindex3、如果你的服务器有多个cpu，采用parellelhint，可以大幅度的提高效率另外，建表的参数非常重要，对于更新非常频繁的表，建议加大PCTFREE的值，以保证数据块中有足够的空间用于UPDATE，从而降低CHAINED_ROWS。二、各种批量DML操作：（1）、oracle批量拷贝：setarraysize20setcopycommit5000copyfromusername/password@oraclenameappendtable_name1usingselect*fromtable_name2;（2）、常规插入方式：insertintot1select*fromt;为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志:altertablet1nologging;insertintot1select*fromt;commit;(3)、CTAS方式：createtablet1asselect*fromt;为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志，并且可以制定并行度:createtablet1nologgingparallel(degree2)asselect*fromt;（4）、Direct-Path插入：insert/*+append*/intot1select*fromt;commit;为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志：altertablet1nologging;insert/*+append*/intot1select*fromt;Direct-Path插入特点：1、append只在insert…select…中起作用，像insert/*+append*/intotvalues(…)这类的语句是不起作用的。在update、delete操作中，append也不起作用。2、Direct-Path会使数据库不记录直接路径导入的数据的重做日志，会对恢复带来麻烦。3、Direct-Path直接在表段的高水位线以上的空白数据块中写数据，不会重用高水位线以下的空间，会对空间的使用造成一定的浪费，对查询的性能也会造成一定的影响。而常规插入会优先考虑使用高水位线之下有空闲空间存在的数据块。因此理论上Direct-Path插入会比常规插入速度更快，因为Direct-Path直接使用新数据块，而常规插入要遍历freelist获取可用空闲数据块，如果同nologging配合，这种速度优势会更加明显。4、以append方式插入记录后，要执行commit，才能对表进行查询。否则会出现错误：ORA-12838:无法在并行模式下修改之后读/修改对象。5、用append导入数据后，如果没有提交或者回滚，在其他会话中任何对该表的DML都会被阻塞（不会报错），但对该表的查询可以正常执行。6、在归档模式下，要把表设置为nologging，然后以append方式批量添加记录，才会显著减少redo数量。在非归档模式下，不必设置表的nologging属性，即可减少redo数量。如果表上有索引，则append方式批量添加记录，不会减少索引上产生的redo数量，索引上的redo数量可能比表的redo数量还要大。7、数据直接插入数据文件，绕过buffercache并且忽略了引用完整性约束。8、不管表是否在nologging下，只要是directinsert，就不会对数据内容生成undo。9、Oracle在Direct-PathINSERT操作末尾，对具有索引的表执行索引维护，这样就避免了在drop掉索引后，再rebuild。10、Direct-PathINSERT比常规的插入需要更多的空间。因为它将数据插入在高水位之上。并行插入非分区表需要更多的空间，因为它需要为每一个并行线程创建临时段。11、在插入期间，数据库在表上获得排他锁，用户不能在表上执行并行插入、更新或者删除操作，并行的索引创建和build也不被允许。但却可以并行查询，但查询返回的是插入之前的结果集。（5）、并行DML：如果你的服务器有多个cpu，采用parellelhint，可以大幅度的提高效率ALTERSESSIONENABLEPARALLELDML;INSERT/*+PARALLEL(tableA,2)*/INTOtableASELECT*FROMtableB;为了提高速度可以使用下面方法，来减少插入过程中产生的日志：INSERT/*+PARALLEL(tableA,2)*/INTOtableANOLOGGINGSELECT*FROMtableB;oracle默认并不会打开PDML，对DML语句必须手工启用。即需要执行altertableenableparalleldml命令。并行DML特点：1、在并行DML模式中，默认的就是DIRECT-PATH插入，为了运行并行DML模式，必须满足以下条件：a、必须是Oracle企业版；b、必须在session中使并行DML生效，执行以下sql语句：ALTERSESSION{ENABLE|FORCE}PARALLELDML;c、必须指定table的并行属性，在创建的时候或者其他时候，或者在insert操作时使用PARALLEL提示。d、为了使Direct-PathInsert模式失效，在INSERT语句中指定NOAPPEND提示，覆盖并行DML模式。2、并行Direct-PathINSERT到分区表：类似于serialDirect-PathINSERT，每个并行操作分配给一个或者多个分区，每个并行操作插入数据到各自的分区段的高水位标志之上，commit之后，用户就能看到更新的数据。3、并行Direct-PathINSERT到非分区表：每个并行执行分配一个新的临时段，并插入数据到临时段。当commit运行后，并行执行协调者合并新的临时段到主表段，用户就能看到更新的数据。4、Direct-PathINSERT可以使用Log或者不使用Log。5、另外不得不说的是，并行不是一个可扩展的特性，只有在数据仓库或作为DBA等少数人的工具在批量数据操作时利于充分利用资源，而在OLTP环境下使用并行需要非常谨慎。事实上PDML还是有比较多的限制的，例如不支持触发器，引用约束，高级复制和分布式事务等特性，同时也会带来额外的空间占用，PDDL同样是如此。