简单地说，索引是一个数据结构，用来快速访问数据库表格或者视图里的数据。在SQL Server里，它们有两种形式:聚集索引和非聚集索引。聚集索引在索引的叶级保存数据。这意味着不论聚集索引里有表格的哪个(或哪些)字段，这些字段都会按顺序被保存在表格。由于存在这种排序，所以每个表格只会有一个聚集索引。非聚集索引在索引的叶级有一个行标识符。这个行标识符是一个指向磁盘上数据的指针。它允许每个表格有多个非聚集索引。 2．NULL是什么意思?
NULL这个值表示UNKNOWN(未知):它不表示“”(空字符串)。假设您的SQL Server数据库里有ANSI_NULLS，当然在默认情况下会有，对NULL这个值的任何比较都会生产一个NULL值。您不能把任何值与一个 UNKNOWN值进行比较，并在逻辑上希望获得一个答案。您必须使用IS NULL操作符。 3．什么是主键?什么是外键?
主键是表格里的(一个或多个)字段，只用来定义表格里的行;主键里的值总是唯一的。外键是一个用来建立两个表格之间关系的约束。这种关系一般都涉及一个表格里的主键字段与另外一个表格(尽管可能是同一个表格)里的一系列相连的字段。那么这些相连的字段就是外键。
4．什么是触发器?SQL Server 2000有什么不同类型的触发器?
让未来的数据库开发人员知道可用的触发器类型以及如何实现它们是非常有益的。
触发器是一种专用类型的存储过程，它被捆绑到SQL Server 2000的表格或者视图上。在SQL Server 2000里，有INSTEAD-OF和AFTER两种触发器。
INSTEAD-OF触发器是替代数据操控语言(Data Manipulation Language，DML)语句对表格执行语句的存储过程。例如，如果我有一个用于TableA的INSTEAD-OF-UPDATE触发器，同时对这个表格执行一个更新语句，那么
INSTEAD-OF-UPDATE触发器里的代码会执行，而不是我执行的更新语句则不会执行操作。AFTER触发器要在DML语句在数据库里使用之后才执行。这些类型的触发器对于监视发生在数据库表格里的数据变化十分好用。
5．您如何确一个带有名为Fld1字段的TableB表格里只具有Fld1字段里的那些值，而这些值同时在名为TableA的表格的Fld1字段里?
这个与关系相关的问题有两个可能的答案。第一个答案(而且是您希望听到的答案)是使用外键限制。外键限制用来维护引用的完整性。它被用来确保表格里的字段只保存有已经在不同的(或者相同的)表格里的另一个字段里定义了的值。这个字段就是候选键(通常是另外一个表格的主键)。 另外一种答案是触发器。触发器可以被用来保证以另外一种方式实现与限制相同的作用，但是它非常难设置与维护，而且性能一般都很糟糕。由于这个原因，微软建议开发人员使用外键限制而不是触发器来维护引用的完整性。
6．对一个投入使用的在线事务处理表格有过多索引需要有什么样的性能考虑?
对一个表格的索引越多，数据库引擎用来更新、插入或者删除数据所需要的时间就越多，因为在数据操控发生的时候索引也必须要维护。
7．您可以用什么来确保表格里的字段只接受特定范围里的值?
这个问题可以用多种方式来回答，但是只有一个答案是“好”答案。您希望
听到的回答是Check限制，它在数据库表格里被定义，用来限制输入该列的值。 触发器也可以被用来限制数据库表格里的字段能够接受的值，但是这种办法要求触发器在表格里被定义，这可能会在某些情况下影响到性能。因此，微软建议使用Check限制而不是其他的方式来限制域的完整性。 返回参数和OUTPUT参数之间的区别是什么?
返回参数总是由存储过程返回，它用来表示存储过程是成功还是失败。返回参数总是INT数据类型。OUTPUT参数明确要求由开发人员来指定，它可以返回其他类型的数据，例如字符型和数值型的值。(可以用作输出参数的数据类型是有一些限制的。)您可以在一个存储过程里使用多个OUTPUT参数，而您只能够使用一个返回参数
8．什么是相关子查询?如何使用这些查询?
经验更加丰富的开发人员将能够准确地描述这种类型的查询。 相关子查询是一种包含子查询的特殊类型的查询。查询里包含的子查询会真正请求外部查询的值，从而形成一个类似于循环的状况。 1、事务是什么？
所谓事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么全不做，是一个不可分割的工作单位。
2、oracle中truncate和delete命令有何区别？
（1）delete将在回滚段中产生回滚信息，truncate不产生，因此无论表中的记录多少，truncate执行都很快。
（2）truncate 是 DDL（数据库定义语言，如Create ,Drop,Grant,Revoke），执行隐含的commit，truncate不能回滚。任何没有提交的 DML（数据操纵语言DML，如Update,Insert,Delete） 改变也将会和truncate一起提交。
（3）truncate 重置表及其索引高水位标志high-water mark。全表扫描和索引快速全扫描读高水位标志下的所有数据块，因此在delete后全扫描性能没有提高，但truncate后将会变快。
（4）truncate 不触发 delete 触发器。 （5）没有对象权限允许一个用户 truncate 另一个用户的表。这样做需要 DROP ANY TABLE 系统权限。 （6）当一个表被 truncate，表及其索引的存储将被重置回初始大小。而 delete 不收缩表及其索引的大小。
（7）当父表有一个可用的引用完整性约束时不能被 truncate。必须先disable引用父表的外键约束，再truncate。 3、Oracle中char和varchar2数据类型有什么区别？有数据”test”分别存放到char(10)和varchar2(10)类型的字段中，其存储长度及类型有何区别？ A：char是定长字符类型，varchar2是变长字符类型。“test”在char(10)中被补齐空格，存储长度是10字节，在varchar2(10)中存储长度是4字节。 外关联的性能好于not exists，not exists 好于 not in。
因为数据库在遇到这两种语句的时候是要把数据进行一条一条的比对，如果in或者not in两侧的数据量在上万条的时候，进行比对的次数就是上亿次，很可能一个简单的sql语句就要执行半个小时以上。
6、Oracle中，需要在查询语句中把空值（NULL）输出为0，如何处理？
select nvl(c1,0) from t1;// nvl函数- 2 -从两个表达式返回一个非 null 值。
10、什么是聚集索引，什么是非聚集索引，什么又是主键？
聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，叶节点就是数据节点。
非聚簇索引的顺序与数据物理排列顺序无关，叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。
能够唯一表示数据表中的每个记录的字段或者字段的组合就称为主键，通过它可强制表的实体完整性。
1. SQL Server存储过程，与触发器的作用，与优缺点
存储过程是SQL 语句和可选控制流语句的预编译集合，以一个名称存储并作为一个单元处理。存储过程存储在数据库内，可由应用程序通过一个调用执行，而且允许用户声明变量、有条件执行以及其它强大的编程功能。存储过程在创建时即在服务器上进行编译，所以执行起来比单个SQL语句快。
触发器是一种特殊类型的存储过程，当使用下面的一种或多种数据修改操作在指定表中对数据进行修改时，触发器会生效：UPDATE、INSERT 或 DELETE。触发器可以查询其它表，而且可以包含复杂的 SQL 语句。它们主要用于强制复杂的业务规则或要求。例如，可以控制是否允许基于顾客的当前帐户状态插入定单。 触发器还有助于强制引用完整性，以便在添加、更新或删除表中的行时保留表之间已定义的关系。然而，强制引用完整性的最好方法是在相关表中定义主键和外键约束。如果使用数据库关系图，则可以在表之间创建关系以自动创建外键约束。有关详细信息，请参见表关系。 触发器的优点如下： 触发器是自动的：它们在对表的数据作了任何修改（比如手工输入或者应用程序采取的操作）之后立即被激活。
触发器可以通过数据库中的相关表进行层叠更改。例如，可以在 titles 表的 title_id 列上写入一个删除触发器，以使其它表中的各匹配行采取删除操作。该触发器用 title_id 列作为唯一键，在 titleauthor、sales 及 roysched 表中对各匹配行进行定位。
触发器可以强制限制，这些限制比用 CHECK 约束所定义的更复杂。与 CHECK 约束不同的是，触发器可以引用其它表中的列 2.SQL语句
4.标准的SQL与T-SQL的区别？写出4个SQL命令和3个T-SQL命令。
SQL是Structrued Query Language的缩写，即结构化查询语言。它是负责与ANSI（美国国家标准学会）维护的数据库交互的标准。作为关系数据库的标准语言，它已被众多商用DBMS产品所采用， 使得它已成为关系数据库领域中一个主流语言，不仅包含数据查询功能，还包括插入、删除、更新和数据定义功能.
T-SQL是SQL语言的一种版本，且只能在SQL SERVER上使用。它是ANSI SQL的加强版语言、提供了标准的SQL命令。另外，T-SQL还对SQL做了许多补允，提供了数据库脚本语言，即类似C、Basic和Pascal的基本功能，如变量说明、流控制语言、功能函数等。 PL-SQL（Procedural Language-SQL）是一种增加了过程化概念的SQL语言，是Oracle对SQL的扩充。与标准SQL语言相同，PL-SQL也是Oracle客户端工具（如SQL*Plus、Developer/2000等）访问服务器的操作语言。它有标准SQL所没有的特征：变量（包括预先定义的和自定义的）；控制结构（如IF-THEN-ELSE等流控制语句）；自定义的存储过程和函数 ；对象类型等。由于 P/L-SQL 融合了SQL语言的灵活性和过程化的概念，使得P/L-SQL成为了一种功能强大的结构化语言，可以设计复杂的应用。
5.在实践中，对象设计常常来自数据。下表是一个软件顾问公司的数据，它列出公司内部每个顾问师的现行工作分配。
很明显，这个表违反了 第三范式。审查表中的数据，然后进行面向对象的设计，用UML类图表达出表中隐含对象之间的静态关系。
再用“一类——表格”标准法则， 把对象映射为规范化的关系结构。 名字 身份证号 工作分配 百分比 价格 公司 地址
John Smith 123-45-6789 数据库设计 60% 55 ABCD 888ave Tom Chan 582-54-5528 网络安装 40% 70 ABCD 888ave
Mike Brown 473-55-8721 软件编码 100% 80 IT。com 1 main st John Smith 123-45-6789 数据库设计 40% 60 IT。com 1 main st Sue Li 743-31-3782 客户培训 100% 65 IT。com 1 main st Tom chan 582-54-5528 网络安装 60% 75 HiTech 7 state Rd 6.数据库表user pk ID int Name (char) Age(int) Sex(bit) (1) sex=0,age=20的name降序 (2) 当sex=1时，age+1 (3) 删除所有奇数据 (4) 统计age>20的个数 (5) 年龄最大的人的名字 1.存储过程和函数的区别
函数限制比较多，如不能用临时表，只能用表变量等，而存储过程的限制相对就比较少。 1. 一般来说，存储过程实现的功能要复杂一点，而函数的实现的功能针对性比较强。 2. 对于存储过程来说可以返回参数，而函数只能返回值或者表对象。
3. 存储过程一般是作为一个独立的部分来执行，而函数可以作为查询语句的一个部分来调用，由于函数可以返回一个表对象，因此它可以在查询语句中位于FROM关键字的后面。 4. 当存储过程和函数被执行的时候，SQL Manager会到procedure cache中去取相应的查询语句，如果在procedure cache里没有相应的查询语句，SQL Manager就会对存储过程和函数进行编译。
Procedure cache：中保存的是执行计划，当编译好之后就执行procedure cache中的execution plan，之后SQL SERVER会根据每个execution plan的实际情况来考虑是否要在cache中保存这个plan，评判的标准一个是这个execution plan可能被使用的频率；其次是生成这个plan的代价，也就是编译的耗时。保存在cache中的plan在下次执行时就不用再编译了。
存储过程和函数具体的区别：
存储过程：可以使得对的管理、以及显示关于及其用户信息的工作容易得多。存储过程是 SQL 语句和可选控制流语句的预编译集合，以一个名称存储并作为一个单元处理。存储
过程存储在数据库内，可由应用程序通过一个调用执行，而且允许用户声明变量、有条件执行以及其它强大的编程功能。存储过程可包含程序流、逻辑以及对数据库的查询。它们可以接受参数、输出参数、返回单个或多个结果集以及返回值。
可以出于任何使用 SQL 语句的目的来使用存储过程，它具有以下优点： (1)功能强大，限制少。
(2)可以在单个存储过程中执行一系列 SQL 语句。
(3)可以从自己的存储过程内引用其它存储过程，这可以简化一系列复杂语句。 (4)存储过程在创建时即进行编译，所以执行起来比单个 SQL 语句快。 (5)可以有多个返回值，即多个输出参数，并且可以使用SELECT返回结果集。 函数：是由一个或多个 SQL 语句组成的子程序，可用于封装代码以便重新使用。自定义函数诸多限制，有许多语句不能使用，许多功能不能实现。函数可以直接引用返回值，用表变量返回记录集。但是，用户定义函数不能用于执行一组修改全局数据库状态的操作。
2.事务是什么？
事务是访问数据库的一个操作序列，数据库应用系统通过事务集来完成对数据库的存取。事务的正确执行使得数据库从一种状态转换成另一种状态。
事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。
原子性。即不可分割性，事务要么全部被执行，要么就全部不被执行。如果事务的所有子事务全部提交成功，则所有的数据库操作被提交，数据库状态发生转换；如果有子事务失败，则其他子事务的数据库操作被回滚，即数据库回到事务执行前的状态，不会发生状态转换。
一致性或可串性。事务的执行使得数据库从一种正确状态转换成另一种正确状态。
隔离性。在事务正确提交之前，不允许把该事务对数据的任何改变提供给任何其他事务，即在事务正确提交之前，它可能的结果不应显示给任何其他事务。
持久性。事务正确提交后，其结果将永久保存在数据库中，即使在事务提交后有了其他故障，事务的处理结果也会得到保存。
运行嵌入式SQL应用程序或脚本，在可执行SQL语句第一次执行时(在建立与数据库的连接之后或在现有事务终止之后)，事务就会自动启动。在启动事务之后，必须由启动事务的用户或应用程序显式地终止它，除非使用了称为自动提交(automatic commit)的过程(在这种情况下，发出的每个单独的SQL语句被看做单个事务，它一执行就被隐式地提交了)。
在大多数情况下，通过执行COMMIT或ROLLBACK语句来终止事务。当执行COMMIT语句时，自从事务启动以来对数据库所做的一切更改就成为永久性的了-- 即它们被写到磁盘。当执行ROLLBACK语句时，自从事务启动以来对数据库所做的一切更改都被撤销，并且数据库返回到事务开始之前所处的状态。不管是哪种情况，数据库在事务完成时都保证能回到一致状态。
一定要注意一点：虽然事务通过确保对数据的更改仅在事务被成功提交之后才成为永久性的，从而提供了一般的数据库一致性，但还是须要用户或应用程序来确保每个事务中执行的SQL操作序列始终会导致一致的数据库。 二、数据库系统支持两种事务模式：
自动提交模式：每个SQL语句都是一个独立的事务，当数据库系统执行完一个SQL语句后，会自动提交事务。
手动提交模式：必须由数据库客户程序显示指定事务开始边界和结束边界。
注：MySQL中数据库表分为3种类型：INNODB、BDB和MyISAM，其中MyISAM不支持数据库事务。MySQL中create table 语句默认为MyISAM类型。
三、对于同时运行的多个事务，当这些事务访问数据库中相同的数据时，如果没有采取必要的隔离机制，就会导致各种并发问题，这些并发问题可归纳为以下几类：
第一类丢失更新：撤销一个事务时，把其他事务已提交的更新数据覆盖。 脏读：一个事务读到另一个事务为提交的更新数据。 虚读：一个事务读到另一个事务已提交的新插入的数据。 不可重复读：一个事务读到另一个事务已提交的更新数据。 第二类丢失更新：这是不可重复读中的特例，一个事务覆盖另一个事务已提交的更新数据。
四、隔离级别
当数据库系统采用read Commited隔离级别时，会导致不可重复读喝第二类丢失更新的并发问题，可以在应用程序中采用悲观锁或乐观锁来避免这类问题。从应用程序的角度，锁可以分为以下几类：
Serializable(串行化)：一个事务在执行过程中完全看不到其他事务对数据库所做的更新。
Repeatable Read(可重复读)：一个事务在执行过程中可以看到其他事务已经提交的新插入的记录，但是不能看到其他事务对已有记录的更新。 Read Commited（读已提交数据）：一个事务在执行过程中可以看到其他事务已经提交的新插入的记录，而且能看到其他事务已经提交的对已有记录的更新
Read Uncomitted（读未提交数据）：一个事务在执行过程中可以拷打其他事务没有提交的新插入的记录，而且能看到其他事务没有提交的对已有记录的更新。
隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。对于多数应用程序，可以有优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Commited，它能够避免脏读，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、虚读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。
当数据库系统采用read Commited隔离级别时，会导致不可重复读喝第二类丢失更新的并发问题，可以在应用程序中采用悲观锁或乐观锁来避免这类问题。从应用程序的角度，锁可以分为以下几类：
A.悲观锁：指在应用程序中显示的为数据资源加锁。尽管能防止丢失更新和不可重复读这类并发问题，但是它会影响并发性能，因此应该谨慎地使用。
B.乐观锁：乐观锁假定当前事务操作数据资源时，不会有其他事务同时访问该数据资源，因此完全依靠数据库的隔离级别来自动管理锁的工作。应用程序采用版本控制手段来避免可能出现的并发问题。 五、悲观锁有两种实现方式。
A.在应用程序中显示指定采用数据库系统的独占所来锁定数据资源。SQL语句：select ... for update，在Hibernate中使用get，load时如session.get(Account.class,new Long(1),LockMode,UPGRADE)
B.在数据库表中增加一个表明记录状态的LOCK字段，当它取值为“Y”时，表示该记录已经被某个事务锁定，如果为“N”，表明该记录处于空闲状态，事务可以访问它。增加锁标记字段就可以实现。 利用Hibernate的版本控制来实现乐观锁
乐观锁是由程序提供的一种机制，这种机制既能保证多个事务并发访问数据，又能防止第二类丢失更新问题。
在应用程序中可以利用Hibernate提供的版本控制功能来视线乐观锁，OR映射文件中的 3.游标的作用？如何知道游标已经到了最后？ 关系数据库中的操作会对整个行集起作用。由 SELECT 语句返回的行集包括满足该语句的 WHERE 子句中条件的所有行。这种由语句返回的完整行集称为结果集。应用程序，特别是交互式联机应用程序，并不总能将整个结果集作为一个单元来有效地处理。这些应用程序需要一种机制以便每次处理一行或一部分行。游标就是提供这种机制的对结果集的一种扩展。 游标的特点是： 允许定位在结果集的特定行。 从结果集的当前位置检索一行或一部分行。 支持对结果集中当前位置的行进行数据修改。 为由其他用户对显示在结果集中的数据库数据所做的更改提供不同级别的可见性支持。 提供脚本、存储过程和触发器中用于访问结果集中的数据的 Transact-SQL 语句 在从游标中提取信息后，可以通过判断@@FETCH_STATUS 的值来判断是否到了最后。当@@FETCH_STATUS为0的时候，说明提取是成功的，否则就可以认为到了最后。 点评： 游标是进行数据库操作的一个重要概念，但是在现代的软件开发中应用的不是很多，只有在一些特殊的存储过程中才会应用。但是，毕竟这是一个很重要，也是我们必须掌握的概念，最好能理解它的原理和用法。 4.触发器分为事前触发和事后触发，这两种触发有和区别。语句级触发和行级触发有何区别。 事前触发器运行于触发事件发生之前，而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。 语句级触发器可以在语句执行前或后执行，而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 1、请写出SQL四条最基本的数据操作语句（DML）。 SELECT * FROM 表名 INSERT INTO表名(字段, 字段, „) UPDATE表名SET (字段=值, 字段＝值, „) WHERE (条件) DELETE FROM 表名 WHERE (条件) 2、试解释COMMIT操作和ROLLBACK操作的语义。 COMMIT语句表示事务执行成功地结束（提交），此时告诉系统，数据库要进入一个新的正确状态，该事务对数据库的所有更新都已交付实施（写入磁盘）。 ROLLBACK语句表示事务执行不成功地结束（应该“回退”），此时告诉系统，已发生错误，数据库可能处在不正确的状态，该事务对数据库的所有更新必须被撤销，数据库应恢复该事务到初始状态。 3、如何估计一张表的大小（假设该表中有1万条数据）？ 表的大小 ＝ 所有属性的字节数之和 × 10000 6、表数据：table id name num A a 9 A b 11 B f 7 B g 8 所要结果： A b 11 B g 8 请写出获得此结果的SQL 语句： select * from table where (num in (select max(num) from table group by id) ) 7、设教学数据库中有三个基本表： 学生表 S（S#，SNAME，AGE，SEX），其属性表示学生的学号、姓名、年龄和性别；选课表 SC（S#，C#，GRADE），其属性表示学生的学号、所学课程的课程号和成绩；课程表 C（C#，CNAME，TEACHER），其属性表示课程号、课程名称和任课教师姓名。 下面的题目都是针对上述三个基本表操作的。 1)．试写出下列插入操作的SQL语句： 把SC表中每门课程的平均成绩插入到另一个已存在的表SC_C（C#，CNAME，AVG_GRADE）中，其中AVG_GRADE为每门课程的平均成绩。 INSERT INTO SC_C( C#, CNAME, AVG_GRADE ) SELECT SC.C#, C.CNAME, AVG(GRADE) FROM SC, C WHERE SC.C#=C.C# 2)．试写出下列删除操作的SQL语句： 从SC表中把WU老师的女学生选课元组删去。 DELETE FROM SC, S, C WHERE SC.S#=S.S# AND SC.C#=C.C# AND S.SEX=’女’ AND C.TEACHER=’吴老师’ 3)．试用SQL的断言来表达下列完整性约束： 规定女同学选修LIU老师的课程成绩都应该在70分以上。 ALTER TABLE SC, S, C ADD CONSTRAINT GRADE CHECK(GRADE>=70) WHERE SC.C#=C.C# AND SC.S#=S.S# AND S.SEX=’女’ AND C.TEACHER=’LIU’ 8、谈谈您所知道的JOIN语句的使用，并考虑到性能的优化，您有什么建议？ INNER JOIN LEFT OUTER JOIN RIGHT OUTER JOIN SQL SERVER 的查询引擎是基于开销的查询引擎基于开销的查询优化器在备选计划中选择应答 SQL 查询的计划。选择是基于对执行特殊计划的开销估算（I/O 操作数、CPU 秒数，等等）而作出的。它通过记录表或索引中记录的数目和构成的统计数字估算这些开销。与基于语法的查询优化器不同，它不依赖于查询的确切语法或查询中的子句顺序。 9、您熟悉ORM（Object-Relation Mapping）吗？请谈谈您所理解的ORM。 对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。 简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将java程序中的对象自动持久化到关系数据库中。本质上就是将数据从一种形式转换到另外一种形式。 这也同时暗示者额外的执行开销；然而，如果ORM作为一种中间件实现，则会有很多机会做优化，而这些在手写的持久层并不存在。 更重要的是用于控制转换的元数据需要提供和管理；但是同样，这些花费要比维护手写的方案要少；而且就算是遵守ODMG规范的对象数据库依然需要类级别的元数据。 对象-关系映射（Object/Relation Mapping，简称ORM），是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法，关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统。对象和关系数据是业务实体的两种表现形式，业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系，而在数据库中，关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系。因此，对象-关系映射(ORM)系统一般以中间件的形式存在，主要实现程序对象到关系数据库数据的映射。 面向对象是从软件工程基本原则(如耦合、聚合、封装)的基础上发展起来的，而关系数据库则是从数学理论发展而来的，两套理论存在显著的区别。为了解决这个不匹配的现象,对象关系映射技术应运而生。 让我们从O/R开始。字母O起源于”对象”(Object),而R则来自于”关 系”(Relational)。几乎所有的程序里面，都存在对象和关系数据库。在业务逻辑层和用户界面层中，我们是面向对象的。当对象信息发生变化的时候，我们需要把对象的信息保存在关系数据库中。 当你开发一个应用程序的时候(不使用O/R Mapping),你可能会写不少数据访问层的代码，用来从数据库保存，删除，读取对象信息，等等。你在DAL中写了很多的方法来读取对象数据，改变状态对象等等任务。而这些代码写起来总是重复的。 如果打开你最近的程序，看看DAL代码，你肯定会看到很多近似的通用的模式。我们以保存对象的方法为例，你传入一个对象，为SqlCommand对象添加SqlParameter，把所有属性和对象对应，设置SqlCommand的CommandText属性为存储过程，然后运行SqlCommand。对于每个对象都要重复的写这些代码。 除此之外，还有更好的办法吗？有，引入一个O/R Mapping。实质上，一个O/R Mapping会为你生成DAL。与其自己写DAL代码，不如用O/R Mapping。你用O/R Mapping保存，删除，读取对象，O/R Mapping负责生成SQL，你只需要 关心对象就好。 对象关系映射成功运用在不同的面向对象持久层产品中， 如:Torque,OJB,Hibernate,TopLink,Castor JDO, TJDO 等。 一般的ORM包括以下四部分： 一个对持久类对象进行CRUD操作的API； 一个语言或API用来规定与类和类属性相关的查询； 一个规定mapping metadata的工具； 一种技术可以让ORM的实现同事务对象一起进行dirty checking, lazy association fetching以及其他的优化操作。 一、目前流行的 ORM 产品 目前众多厂商和开源社区都提供了持久层框架的实现，常见的有： Apache OJB （http://db.apache.org/ojb/） Cayenne （http://objectstyle.org/cayenne/） Jaxor （http://jaxor.sourceforge.net） Hibernate （http://www.hibernate.org） iBatis （http://www.ibatis.com） jRelationalFramework （http://ijf.sourceforge.net） mirage （http://itor.cq2.org/en/oss/mirage/toon） SMYLE （http://www.drjava.de/smyle） TopLink （http://otn.oracle.com/products/ias/toplink/index.html） 其中 TopLink 是 Oracle 的商业产品，其他均为开源项目。 其中 Hibernate 的轻量级 ORM 模型逐步确立了在 Java ORM 架构中领导地位，甚至取代复杂而又繁琐的 EJB 模型而成为事实上的 Java ORM 工业标准。而且其中的许多设计均被 J2EE 标准组织吸纳而成为最新 EJB 3.0 规范的标准，这也是开源项目影响工业领域标准的有力见证。 二、对象－关系映射模式 从《公共仓库元模型：开发指南》一书第8章CWM元仓库中摘录出来的内容，实现了公共仓库元模型(CWM)的UML图到Microsoft SQL Server数据库的映射，是一种将对象层次结构映射成关系型结构的方法。个人认为可以作为将本体(Ontology)文件存储到关系型数据库中的一种可借鉴方法。 基本情况：公共仓库元模型(CWM)是对象管理组织(OMG)的一种和数据仓库相关的元模型标准，采用UML表示的对象层次结构，在保存到数据库中时由于面向对象的数据库技术的不完善(理论研究和商业应用都不是主流)，所以该书的作者倾向于使用成熟的关系型数据库来保存－这也是存储本体时所遇到的问题。 采用方法：将UML模型中的各种元素通过转换，保存为数据库模式。由于CWM是一种元模型，因此模型的实例也是一种模型，将这种实例以数据库数据的形式保存。使用数据库中比较成熟的存储过程技术提高开发和执行效率。 1、数据类型映射模式 1.1简单数据类型模式：建立UML和关系型数据库中简单数据类型的映射表以指导映射。 1.2枚举数据类型模式：每种枚举类型对应一个表，只有一个列(_EnumLiteral)表示枚举值。 1.3基于类的数据类型模式：使用外键约束，将基础列与基于类的类型实例相关联。 2、类映射模型 每个类对应一个表。单值属性、多值属性、继承关系可以用下述方法映射，而引用属性将在关联映射模式中提到。 2.1单值属性模式：是cardinality的上界为1的属性，映射到类所对应的表的列上。若其下界也为1（必须有的属性），列属性为NOT NULL。 2.2多值属性模式：每个多值属性映射成一个独立的表，使用外键连接到类所对应的表上。 2.3继承模式：每加入一个类的实例时，根据其继承关系自顶向下生成每个类的对象，这些对象具有相同的ID（根对象对应记录的主键）。删除对象实例时，自底向上删除数据。遇到从中间删的情况怎么办？多重继承怎么处理？（金龙飞） 3、关联映射模式 3.1一对一关联模式：在关联两端各加一列。 3.2一对多关联模式：和3.1一样。如果多这端是有序的，还需加入一列表示序号。 3.3多对多关联模式：将关联单独作一个表。 3.4组合关联模式：注意级联式删除。 3.5反演关联模式：关联两端指向相关的类型，和普通关联一样。 3.6成对关联模式：关联记录两个类间的关系，用交集类表示关联，表示成一个单独的表，每个关联对应一个表，用外键表示它们间的关系。 3.7关联上的OCL需要分析成对应的存储过程代码。 3.8保证关联的cardinality也需要分析成对应的存储过程代码。 4、引用映射模式 在UML中不存在的MOF特征，指属性是声明为引用类型的实例。用存储过程实现。 1． 表名为tab_1，其中有一个字段为code，写一条SELECT按code从小到大排序的前10条记录并按code从大到小排序（选所有字段） 2． 有一个表t_customer，栏位code为Varchar(20)，name为Varchar(40)，Code为主键栏位，写一条SQL语句删除name相同但code不同且code不是相同name对应的最大值的记录。（限一条SQL语句） 3． 在基表inv_trans_detail上创建一个触发器，当插入一笔资料时更新库存inv_current_stock。Inv_trans_detail的交易数量栏位为qty_trans，运算方式栏位为operation_type，可取“+”、“-”、“U”三个值，如为“+”，则增加库存，如为“-”，则减少库存，如为“U”， 则增加库存（根据Qty_trans的正负实际增加/减少库存）。Inv_current_stock的当前库存数量栏位为qty_current。两个表以part_no连接起来。 关于SQL语句优化 SQLServer优化资料整理 50种方法优化SQL Server数据库查询（有N多错别字） http://database.51cto.com/art/200612/35820.htm 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 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 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。 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) commit 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 是唯一允许的提取操作,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、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 top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行 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SQL7.0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。 29、Between在某些时候比IN 速度更快,Between能够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、在必要是对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提高速度，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。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。 33、尽量少用视图，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。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。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，直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，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、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。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，将出现最频繁的值放在最前面，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，而不是 select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume where name = 'XYZ' --commit 在另一个连接中Select * from sysobjects可以看到 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！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。 37、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：select 的Where字句选择所有合适的行，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，尽量用结果集和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、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型 c、必须配制如下选项 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, ……. 41、尽量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,可以使用临时存储过程，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。用户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 43、Select COUNT(*)的效率教低，尽量变通他的写法，而EXISTS快.同时请注意区别： select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的！！！ 44、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；否则使用 配制线程数量<最大连接数启用SQL SERVER的线程池来解决,如果还是数量 = 最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。 45、按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现 46、通过SQL Server Performance Monitor监视相应硬件的负载 Memory: Page Faults / sec计数器如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。如果持续很高，则内存可能是瓶颈。 Process: 1、% DPC Time 指在范例间隔期间处理器用在缓延程序调用(DPC)接收和提供服务的百分比。(DPC 正在运行的为比标准间隔优先权低的间隔)。 由于 DPC 是以特权模式执行的，DPC 时间的百分比为特权时间百分比的一部分。这些时间单独计算并且不属于间隔计算总数的一部 分。这个总数显示了作为实例时间百分比的平均忙时。 2、%Processor Time计数器 如果该参数值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。 3、% Privileged Time 指非闲置处理器时间用于特权模式的百分比。(特权模式是为操作系统组件和操纵硬件驱动程序而设计的一种处理模式。它允许直接访问硬件和所有内存。另一种模式为用户模式，它是一种为应用程序、环境分系统和整数分系统设计的一种有限处理模式。操作系统将应用程序线程转换成特权模式以访问操作系统服务)。特权时间的 % 包括为间断和 DPC 提供服务的时间。特权时间比率高可能是由于失败设备产生的大数量的间隔而引起的。这个计数器将平均忙时作为样本时间的一部分显示。 4、% User Time表示耗费CPU的数据库操作，如排序，执行aggregate functions等。如果该值很高，可考虑增加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值。 Physical Disk: Curretn Disk Queue Length计数器该值应不超过磁盘数的1.5~2倍。要提高性能，可增加磁盘。 SQLServer:Cache Hit Ratio计数器该值越高越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。 注意该参数值是从SQL Server启动后，就一直累加记数，所以运行经过一段时间后，该值将不能反映系统当前值。 47、分析select emp_name form employee where salary > 3000 在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进行优化为Convert(float,3000)，因为3000是个整数，我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。同样字符和整型数据的转换。 48、查询的关联同写的顺序 select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' （A = B ,B = '号码'） select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' and b.referenceid = 'JCNPRH39681' （A = B ,B = '号码'， A = '号码'） select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = 'JCNPRH39681' and a.personMemberID = 'JCNPRH39681'（ B = '号码'， A = '号码'） 49、 (1)IF 没有输入负责人代码 THEN code1=0 code2=9999 ELSE code1=code2=负责人代码 END IF 执行SQL语句为: Select 负责人名 FROM P2000 Where 负责人代码>=:code1 AND负责人代码 <=:code2 (2)IF 没有输入负责人代码 THEN Select 负责人名 FROM P2000 ELSE code= 负责人代码 Select 负责人代码 FROM P2000 Where 负责人代码=:code END IF 第一种方法只用了一条SQL语句,第二种方法用了两条SQL语句。在没有输入负责人代码时,第二种方法显然比第一种方法执行效率高,因为它没有限制条件; 在输入了负责人代码时,第二种方法仍然比第一种方法效率高,不仅是少了一个限制条件,还因相等运算是最快的查询运算。我们写程序不要怕麻烦 50、关于JOBCN现在查询分页的新方法（如下），用性能优化器分析性能的瓶颈，如果在I/O或者网络的速度上，如下的方法优化切实有效，如果在CPU或者内存上，用现在的方法更好。请区分如下的方法，说明索引越小越好。 begin DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20)) insert into @local_variable (ReferenceID) select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by ReferenceID select * from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60 end 和 begin DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20)) insert into @local_variable (ReferenceID) select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate select * from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60 end 的不同 begin create table #temp (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20)) insert into #temp (ReferenceID) select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate select * from #temp where Fid > 40 and fid <= 60 drop table #temp end 存储过程编写经验和优化措施 From：网页教学网 一、适合读者对象：数据库开发程序员，数据库的数据量很多，涉及到对SP（存储过程）的优化的项目开发人员，对数据库有浓厚兴趣的人。 二、介绍：在数据库的开发过程中，经常会遇到复杂的业务逻辑和对数据库的操作，这个时候就会用SP来封装数据库操作。如果项目的SP较多，书写又没有一定的规范，将会影响以后的系统维护困难和大SP逻辑的难以理解，另外如果数据库的数据量大或者项目对SP 的性能要求很，就会遇到优化的问题，否则速度有可能很慢，经过亲身经验，一个经过优化过的SP要比一个性能差的SP的效率甚至高几百倍。 三、内容： 1、开发人员如果用到其他库的Table或View，务必在当前库中建立View来实现跨库操作，最好不要直接使用“databse.dbo.table_name”，因为sp_depends不能显示出该SP所使用的跨库table或view，不方便校验。 2、开发人员在提交SP前，必须已经使用set showplan on分析过查询计划，做过自身的查询优化检查。 3、高程序运行效率，优化应用程序，在SP编写过程中应该注意以下几点： a)SQL的使用规范： i. 尽量避免大事务操作，慎用holdlock子句，提高系统并发能力。 ii. 尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。 iii. 尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该改写；如果使用了游标，就要尽量避免在游标循环中再进行表连接的操作。 iv. 注意where字句写法，必须考虑语句顺序，应该根据索引顺序、范围大小来确定条件子句的前后顺序，尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致，范围从大到小。 v. 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。 vi. 尽量使用exists代替select count(1)来判断是否存在记录，count函数只有在统计表中所有行数时使用，而且count(1)比count(*)更有效率。 vii. 尽量使用“>=”，不要使用“>”。 viii. 注意一些or子句和union子句之间的替换 ix. 注意表之间连接的数据类型，避免不同类型数据之间的连接。 x. 注意存储过程中参数和数据类型的关系。 xi. 注意insert、update操作的数据量，防止与其他应用冲突。如果数据量超过200个数据页面（400k），那么系统将会进行锁升级，页级锁会升级成表级锁。 b)索引的使用规范： i. 索引的创建要与应用结合考虑，建议大的OLTP表不要超过6个索引。 ii. 尽可能的使用索引字段作为查询条件，尤其是聚簇索引，必要时可以通过index index_name来强制指定索引 iii. 避免对大表查询时进行table scan，必要时考虑新建索引。 iv. 在使用索引字段作为条件时，如果该索引是联合索引，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。 v. 要注意索引的维护，周期性重建索引，重新编译存储过程。 c)tempdb的使用规范： i. 尽量避免使用distinct、order by、group by、having、join、cumpute，因为这些语句会加重tempdb的负担。 ii. 避免频繁创建和删除临时表，减少系统表资源的消耗。 iii. 在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into代替create table，避免log，提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，建议先create table，然后insert。 iv. 如果临时表的数据量较大，需要建立索引，那么应该将创建临时表和建立索引的过程放在单独一个子存储过程中，这样才能保证系统能够很好的使用到该临时表的索引。 v. 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncate table，然后drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。 vi. 慎用大的临时表与其他大表的连接查询和修改，减低系统表负担，因为这种操作会在一条语句中多次使用tempdb的系统表。 d)合理的算法使用： 根据上面已提到的SQL优化技术和ASE Tuning手册中的SQL优化内容,结合实际应用,采用多种算法进行比较,以获得消耗资源最少、效率最高的方法。具体可用ASE调优命令：set statistics io on, set statistics time on , set showplan on 等。 解析：Microsoft SQL Server中的锁模式 在SQL Server数据库中加锁时，除了可以对不同的资源加锁，还可以使用不同程度的加锁方式，即锁有多种模式，SQL Server中锁模式包括： 1．共享锁 SQL Server中，共享锁用于所有的只读数据操作。共享锁是非独占的，允许多个并发事务读取其锁定的资源。默认情况下，数据被读取后，SQL Server立即释放共享锁。例如，执行查询“SELECT * FROM AUTHORS”时，首先锁定第一页，读取之后，释放对第一页的锁定，然后锁定第二页。这样，就允许在读操作过程中，修改未被锁定的第一页。但是，事务隔离级别连接选项设置和SELECT语句中的锁定设置都可以改变SQL Server的这种默认设置。例如，“ SELECT * FROM AUTHORS HOLDLOCK”就要求在整个查询过程中，保持对表的锁定，直到查询完成才释放锁定。 2．更新锁更新锁在修改操作的初始化阶段用来锁定可能要被修改的资源，这样可以避免使用共享锁造成的死锁现象。因为使用共享锁时，修改数据的操作分为两步，首先获得一个共 享锁，读取数据，然后将共享锁升级为排它锁，然后再执行修改操作。这样如果同时有两个或多个事务同时对一个事务申请了共享锁，在修改数据的时候，这些事务都要将共享锁升级为排它锁。这时，这些事务都不会释放共享锁而是一直等待对方释放，这样就造成了死锁。如果一个数据在修改前直接申请更新锁，在数据修改的时候再升级为排它锁，就可以避免死锁。 3．排它锁 排它锁是为修改数据而保留的。它所锁定的资源，其他事务不能读取也不能修改。 4．结构锁 执行表的数据定义语言 (DDL) 操作（例如添加列或除去表）时使用架构修改 (Sch-M) 锁。当编译查询时，使用架构稳定性 (Sch-S) 锁。架构稳定性 (Sch-S) 锁不阻塞任何事务锁，包括排它锁。因此在编译查询时，其它事务（包括在表上有排它锁的事务）都能继续运行。但不能在表上执行 DDL 操作。 5．意向锁 意向锁说明SQL Server有在资源的低层获得共享锁或排它锁的意向。例如，表级的共享意向锁说明事务意图将排它锁释放到表中的页或者行。意向锁又可以分为共享意向锁、独占意向锁和共享式独占意向锁。共享意向锁说明事务意图在共享意向锁所锁定的低层资源上放置共享锁来读取数据。独占意向锁说明事务意图在共享意向锁所锁定的低层资源上放置排它锁来修改数据。共享式排它锁说明事务允许其他事务使用共享锁来读取顶层资源，并意图在该资源低层上放置排它锁。 6．大容量更新锁 当将数据大容量复制到表，且指定了 TABLOCK 提示或者使用 sp_tableoption 设置了 table lock on bulk 表选项时，将使用大容量更新锁。大容量更新锁允许进程将数据并发地大容量复制到同一表，同时防止其它不进行大容量复制数据的进程访问该表。 详细介绍优化SQL Server 2000的设置 SQL Server已经为了优化自己的性能而进行了良好的配置，比今天市场其他的关系型数据库都要好得多。然而，你仍然有几项设置需要进行修改，以便你的数据库每分钟可以处理更多的事务(TPM)。本篇文章的目的就是讨论这些设置。我们忽略那些可以通过硬件配置或者表或者索引设计提高的性能，因为这些内容在本篇文章范围之外。 破碎页面检测 在我们开始讨论服务器配置开关之前，让我们快速浏览一下你的模型数据库--或者说用作构建新的数据库的基础的模板。默认情况下，你可以在数据库中创建存储过程、函数等类似的东西，随后他们将会被加入新创建的数据库中。 要优化性能，你也许想要关闭模型数据库中的破碎页面检测。当一个页面被成功写入磁盘的时候，破碎页面检测进行识别。如果激活了的话，你可以看到每个写操作对性能产生的每个细小的影响。大多数现代的磁盘阵列都有板上电池，使得阵列可以在突然断电的情况下完成所有的写操作--引起破碎页面的最频繁原因。 以下的步骤可以接受如何关闭破碎页面检测: exec sp_dboption 'model', 'torn page detection', 'false' 这篇基础知识资源可以为你提供更多有关这个设置的信息。 大多数的配置是通过系统存储过程sp_configure完成的。要显示服务器的全部设置列表以便定制，你可以输入如下命令: sp_configure 'show advanced options', 1 GO RECONFIGURE WITH OVERRIDE 你可以配置的选项的数量根据你的SQL Server的版本、服务包，以及位数版本(64位的SQL Server比32位的选项要多)而定。我将直接讨论最能影响SQL Server性能优化的选项。 Affinity mask: Affinity mask让你可以控制SQL Server使用哪个处理器。对于大多数情况，你不应该接触这个设置，让操作系统控制处理器关系。然而，你也许想要用这个选项来将某个处理器专门用于另一个进程(例如，MSSearch 或者 SQL Server磁盘 IO ，以及 SQL Server的平衡)。参考基础知识资源获取更多有关这个设置的信息。 Awe enabled: Awe的启动可以让SQL Server Enterprise版本运行在Windows 2000以及以上高级服务器上，或者Windows 2003 Enterprise以及以上的版本使用超过4GB的内存。如果你的服务器符合这些条件的话，就激活这个设置吧。 并行成本极限:当查询需要进行并行处理的时候，并行的成本极限就定下来了。默认情况是五秒钟。将这个数值改为稍低的数值，俄可以让更多个查询获得并行处理，但是这也会引起CPU瓶颈。这个设置只有在多个处理器的机器上才会起作用。 填充因子:填充因子设置了在创建聚簇索引的时候用来自动填充的因子。在频繁插入的表中，将数值从默认的90%设置为较低的数值，你会获得收益。 轻量级缓冲池:这个设置启动了光纤模式。使用这个选项在CPU利用率很高的8路及其以上的服务器上。这可以让光纤同时为每个线程提供服务，同时在默认情况下运行在每个处理器上。某些任务可以从这些光纤中获得优势。 并行的最大程度:当服务器可以使用并行或者不能使用并行，或者是当某个数量的处理器可以用于并行操作的时候，这个设置就确定了。并行就是多个处理器上发生多个处理。例如，查询的并行操作可以在不同的处理器上同时处理。 服务器最大内存(MB):如果你在SQL Server上运行了其他的处理，并且有足够的内存，那么你有可能想要留出512MB的内存给操作系统和这些进程。例如，你可以在MSS earch或者在本地运行大量的代理的情况下将其设置为512。 最大工作线程:最大工作线程设置与ADO.net中的连接池有些类似。通过这个设置，任何超过限制(255个用户)的用户连接都可以在线程池中等待，直到为某个连接服务的线程得到释放，就好像是ADO.net中的连接与连接池共享。如果你有很大量的连接，并且大量的内存，那么你就可以提高这个数值。 网络包尺寸(B):这个设置控制了网络中传输到你的客户端的包的尺寸。在有损耗的网络中(例如电话线)，你可能想要将这个参数设置为比较低的数值，墨人数值是4096。在连接良好的网络中，你可以提高这个设置，特别是涉及BLOB的大型批处理操作。 优先推进:这个设置为SQL Server提供了处理器的推动。在任务管理器中，点击进程标签，定位SQL Server的位置，然后右击它。选择“设置优先级别”。注意，SQL Server应该运行在正常的优先级别上。输入如下命令: Sp_configure 'priority boost', 1 Reconfigure with override 然后重新启动你的SQL Server。在任务管理器中察看SQL Server现在运行在什么优先级别上。它应该是在高优先级上。SQL Server应该比其他的用户进程运行优先级别要高。在专用于SQL Server的服务器上使用这个设置。 总结 本篇讨论了最常见的SQL Server优化设置。在做出改变之前和之后分别在测试环境中进行基线确定是非常重要的，可以据此来评估在典型的负载下，改变对你的系统的影响。 SQL Server 数据库中关于死锁的分析 SQL Server数据库发生死锁时不会像ORACLE那样自动生成一个跟踪文件。有时可以在[管理]->[当前活动] 里看到阻塞信息(有时SQL Server企业管理器会因为锁太多而没有响应). 设定跟踪1204: USE MASTER DBCC TRACEON (1204,-1) 显示当前启用的所有跟踪标记的状态: DBCC TRACESTATUS(-1) 取消跟踪1204: DBCC TRACEOFF (1204,-1) 在设定跟踪1204后,会在数据库的日志文件里显示SQL Server数据库死锁时一些信息。但那些信息很难看懂,需要对照SQL Server联机丛书仔细来看。根据PAG锁要找到相关数据库表的方法: DBCC TRACEON (3604) DBCC PAGE (db_id,file_id,page_no) DBCC TRACEOFF (3604) 请参考sqlservercentral.com上更详细的讲解.但又从CSDN学到了一个找到死锁原因的方法。我稍加修改, 去掉了游标操作并增加了一些提示信息,写了一个系统存储过程sp_who_lock.sql。代码如下： if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'[dbo].[sp_who_lock]') and OBJECTPROPERTY(id, N'IsProcedure') = 1) drop procedure [dbo].[sp_who_lock] GO /******************************************************** // 创建 : fengyu 邮件 : maggiefengyu@tom.com // 日期 :2004-04-30 // 修改 : 从http://www.csdn.net/develop/Read_Article.asp?id=26566 // 学习到并改写 // 说明 : 查看数据库里阻塞和死锁情况 ********************************************************/ use master go create procedure sp_who_lock as begin declare @spid int,@bl int, @intTransactionCountOnEntry int, @intRowcount int, @intCountProperties int, @intCounter int create table #tmp_lock_who ( id int identity(1,1), spid smallint, bl smallint) IF @@ERROR<>0 RETURN @@ERROR insert into #tmp_lock_who(spid,bl) select 0 ,blocked from (select * from sysprocesses where blocked>0 ) a where not exists(select * from (select * from sysprocesses where blocked>0 ) b where a.blocked=spid) union select spid,blocked from sysprocesses where blocked>0 IF @@ERROR<>0 RETURN @@ERROR -- 找到临时表的记录数 select @intCountProperties = Count(*),@intCounter = 1 from #tmp_lock_who IF @@ERROR<>0 RETURN @@ERROR if @intCountProperties=0 select '现在没有阻塞和死锁信息' as message -- 循环开始 while @intCounter <= @intCountProperties begin -- 取第一条记录 select @spid = spid,@bl = bl from #tmp_lock_who where Id = @intCounter begin if @spid =0 select '引起数据库死锁的是: '+ CAST(@bl AS VARCHAR(10)) + '进程号,其执行的SQL语法如下' else select '进程号SPID：'+ CAST(@spid AS VARCHAR(10))+ '被' + '进程号SPID：'+ CAST(@bl AS VARCHAR(10)) +'阻塞,其当前进程执行的SQL语法如下' DBCC INPUTBUFFER (@bl ) end -- 循环指针下移 set @intCounter = @intCounter + 1 end drop table #tmp_lock_who return 0 end 需要的时候直接调用: sp_who_lock 就可以查出引起死锁的进程和SQL语句. SQL Server自带的系统存储过程sp_who和sp_lock也可以用来查找阻塞和死锁, 但没有这里介绍的方法好用。如果想知道其它tracenum参数的含义,请看www.sqlservercentral.com文章 我们还可以设置锁的超时时间(单位是毫秒), 来缩短死锁可能影响的时间范围: 例如: use master seelct @@lock_timeout set lock_timeout 900000 -- 15分钟 seelct @@lock_timeout 优化SQLServer索引的小技巧 SQL Server中有几个可以让你检测、调整和优化SQL Server性能的工具。在本文中，我将说明如何用SQL Server的工具来优化数据库索引的使用，本文还涉及到有关索引的一般性知识。 关于索引的常识 影响到数据库性能的最大因素就是索引。由于该问题的复杂性，我只可能简单的谈谈这个问题，不过关于这方面的问题，目前有好几本不错的书籍可供你参阅。我在这里只讨论两种SQL Server索引，即clustered索引和nonclustered索引。当考察建立什么类型的索引时，你应当考虑数据类型和保存这些数据的 column。同样，你也必须考虑数据库可能用到的查询类型以及使用的最为频繁的查询类型。 索引的类型 如果column保存了高度相关的数据，并且常常被顺序访问时，最好使用clustered索引，这是因为如果使用clustered索引，SQL Server会在物理上按升序（默认）或者降序重排数据列，这样就可以迅速的找到被查询的数据。同样，在搜寻控制在一定范围内的情况下，对这些 column也最好使用clustered索引。这是因为由于物理上重排数据，每个表格上只有一个clustered索引。 与上面情况相反，如果columns包含的数据相关性较差，你可以使用nonculstered索引。你可以在一个表格中使用高达249个nonclustered索引--尽管我想象不出实际应用场合会用的上这么多索引。 当表格使用主关键字（primary keys），默认情况下SQL Server会自动对包含该关键字的column(s)建立一个独有的cluster索引。很显然，对这些column(s)建立独有索引意味着主关键字的唯一性。当建立外关键字（foreign key）关系时，如果你打算频繁使用它，那么在外关键字cloumn上建立nonclustered索引不失为一个好的方法。如果表格有 clustered索引，那么它用一个链表来维护数据页之间的关系。相反，如果表格没有clustered索引，SQL Server将在一个堆栈中保存数据页。 数据页 当索引建立起来的时候，SQLServer就建立数据页（datapage），数据页是用以加速搜索的指针。当索引建立起来的时候，其对应的填充因子也即被设置。设置填充因子的目的是为了指示该索引中数据页的百分比。随着时间的推移，数据库的更新会消耗掉已有的空闲空间，这就会导致页被拆分。页拆分的后果是降低了索引的性能，因而使用该索引的查询会导致数据存储的支离破碎。当建立一个索引时，该索引的填充因子即被设置好了，因此填充因子不能动态维护。 为了更新数据页中的填充因子，我们可以停止旧有索引并重建索引，并重新设置填充因子（注意：这将影响到当前数据库的运行，在重要场合请谨慎使用）。 DBCC INDEXDEFRAG和DBCC DBREINDEX是清除clustered和nonculstered索引碎片的两个命令。INDEXDEFRAG是一种在线操作（也就是说，它不会阻塞其它表格动作，如查询），而DBREINDEX则在物理上重建索引。在绝大多数情况下，重建索引可以更好的消除碎片，但是这个优点是以阻塞当前发生在该索引所在表格上其它动作为代价换取来得。当出现较大的碎片索引时，INDEXDEFRAG会花上一段比较长的时间，这是因为该命令的运行是基于小的交互块（transactional block）。 填充因子 当你执行上述措施中的任何一个，数据库引擎可以更有效的返回编入索引的数据。关于填充因子（fillfactor）话题已经超出了本文的范畴，不过我还是提醒你需要注意那些打算使用填充因子建立索引的表格。 在执行查询时，SQL Server动态选择使用哪个索引。为此，SQL Server根据每个索引上分布在该关键字上的统计量来决定使用哪个索引。值得注意的是，经过日常的数据库活动（如插入、删除和更新表格），SQL Server用到的这些统计量可能已经“过期”了，需要更新。你可以通过执行DBCC SHOWCONTIG来查看统计量的状态。当你认为统计量已经“过期”时，你可以执行该表格的UPDATE STATISTICS命令，这样SQL Server就刷新了关于该索引的信息了。 建立数据库维护计划 SQL Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database Maintenance Plan Wizard ，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。如果你运行这个向导，你会看到关于数据库中关于索引的统计量，这些统计量作为日志工作并定时更新，这样就减轻了手工重建索引所带来的工作量。如果你不想自动定期刷新索引统计量，你还可以在DMPW中选择重新组织数据和数据页，这将停止旧有索引并按特定的填充因子重建索引。 Sybase SQL Server索引的使用和优化 在应用系统中,尤其在联机事务处理系统中,对数据查询及处理速度已成为衡 量应用系统成败的标准。而采用索引来加快数据处理速度也成为广大数据库用户所 接受的优化方法。 在良好的数据库设计基础上，能有效地使用索引是SQL Server取得高性能的基础，SQL Server采用基于代价的优化模型，它对每一个提交的有关表的查询，决定是否使用索引或用哪一个索引。因为查询执行的大部分开销是磁盘I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需读几次磁盘就可以了。所以如果建立了合理的索引，优化器就能利用索引加速数据的查询过程。但是，索引并不总是提高系统的性能，在增、删、改操作中索引的存在会增加一定的工作量，因此，在适当的地方增加适当的索引并从不合理的地方删除次优的索引，将有助于优化那些性能较差的SQL Server应用。实践表明，合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的，只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。本文就SQL Server索引的性能问题进行了一些分析和实践。 一、聚簇索引(clustered indexes)的使用 聚簇索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇索引的索引页面指针指向数据页面，所以使用聚簇索引查找数据几乎总是比使用非聚簇索引快。每张表只能建一个聚簇索引，并且建聚簇索引需要至少相当该表120%的附加空间，以存放该表的副本和索引中间页。建立聚簇索引的思想是： 1、 大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争，在一个高事务的环境中，对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量。 2、在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在一起，因而在那些包含范围检查(between、<、<=、>、> =)或使用group by或order by的查询时，一旦找到具有范围中第一个键值的行，具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免了大范围扫描，可以大大提高查询速度。 3、 在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时，不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上，否则会经常引起封锁冲突。 4、 在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置。 5、 选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。聚簇索引的侯选列是： ● 主键列,该列在where子句中使用并且插入是随机的。 ● 按范围存取的列，如pri_order > 100 and pri_order < 200 。 ● 在group by或order by中使用的列。 ● 不经常修改的列。 ● 在连接操作中使用的列。 二、非聚簇索引(nonclustered indexes)的使用 SQL Server缺省情况下建立的索引是非聚簇索引，由于非聚簇索引不重新组织表中的数据，而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。换句话说非聚簇索引具有在索引结构和数据本身之间的一个额外级。一个表如果没有聚簇索引时,可有250个非聚簇索引。每个非聚簇索引提供访问数据的不同排序顺序。在建立非聚簇索引时，要权衡索引对查询速度的加快与降低修改速度之间的利弊。另外，还要考虑这些问题： ● 索引需要使用多少空间。 ● 合适的列是否稳定。 ● 索引键是如何选择的，扫描效果是否更佳。 ● 是否有许多重复值。 对更新频繁的表来说，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本没有索引需要更多的额外开销。对移到新页的每一行而言，指向该数据的每个非聚簇索引的页级行也必须更新，有时可能还需要索引页的分理。从一个页面删除数据的进程也会有类似的开销，另外，删除进程还必须把数据移到页面上部，以保证数据的连续性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情况: ● 某列常用于集合函数(如Sum,....)。 ● 某列常用于join,order by,group by。 ● 查寻出的数据不超过表中数据量的20%。 三、覆盖索引(covering indexes)的使用 覆盖索引是指那些索引项中包含查寻所需要的全部信息的非聚簇索引，这 种索引之所以比较快也正是因为索引页中包含了查寻所必须的数据,不需去访 问数据页。 如果非聚簇索引中包含结果数据,那么它的查询速度将快于聚簇索引。 但是由于覆盖索引的索引项比较多,要占用比较大的空间。而且update 操 作会引起索引值改变。所以如果潜在的覆盖查询并不常用或不太关键，则覆盖索引的增加反而会降低性能。 四、索引的选择技术 p_detail是住房公积金管理系统中记录个人明细的表，有890000行，观察在不同索引下的查询运行效果，测试在C/S环境下进行，客户机是 IBM PII350(内存64M),服务器是DEC Alpha1000A(内存128M),数据库为SYBASE11.0.3。 1、 select count(*) from p_detail where op_date>‟19990101‟ and op_date<‟19991231‟ and pri_surplus1>300 2、 select count(*),sum(pri_surplus1) from p_detail where op_date>‟19990101‟ and pay_month between „199908‟ and ‟199912‟ 不建任何索引 查询1 1分15秒 查询2 1分7秒 在op_date上建非聚簇索引 查询1 57秒 查询2 57秒 在op_date上建聚簇索引 查询1 <1秒 查询2 52秒 在pay_month、op_date、pri_surplus1上建索引 查询1 34秒 查询2 <1秒 在op_date、pay_month、pri_surplus1上建索引 查询1 <1秒 查询2 <1秒 从以上查询效果分析，索引的有无，建立方式的不同将会导致不同的查询效果，选择什么样的索引基于用户对数据的查询条件,这些条件体现于where从句和join表达式中。一般来说建立索引的思路是： (1)、主键时常作为where子句的条件，应在表的主键列上建立聚簇索引，尤其当经常用它作为连接的时候。 (2)、有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列，或者非常频繁地被访问的列，可考虑建立聚簇索引。 (3)、经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询，并把查询引用最频繁的列作为前导列，如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。 (4)、如果知道索引键的所有值都是唯一的，那么确保把索引定义成唯一索引。 (5)、在一个经常做插入操作的表上建索引时，使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂，同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引，则可以把fillfactor置为100。 (6)、在选择索引键时，设法选择那些采用小数据类型的列作为键以使每个索 引页能够容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外，尽可能地使用整数为键值，因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。 五、索引的维护 上面讲到,某些不合适的索引影响到SQL Server的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将 会影响到索引的使用。这时 需要用户自己来维护索引。索引的维护包括： 1、重建索引 随着数据行的插入、删除和数据页的分裂，有些索引页可能只包含几页数据，另外应用在执行大块I/O的时候，重建非聚簇索引可以降低分片，维护大块I/O的效率。重建索引实际上是重新组织B-树空间。在下面情况下需要重建索引： (1)、数据和使用模式大幅度变化。 (2)、排序的顺序发生改变。 (3)、要进行大量插入操作或已经完成。 (4)、使用大块I/O的查询的磁盘读次数比预料的要多。 (5)、由于大量数据修改，使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算。 (6)、dbcc检查出索引有问题。 当重建聚簇索引时,这张表的所有非聚簇索引将被重 建. 2、索引统计信息的更新 当在一个包含数据的表上创建索引的时候，SQL Server会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息：分布表和密度表。优化器利用这个页来判断该索引对某个特定查询是否有用。但这个统计信息并不动态地重新计算。这意味着，当表的数据改变之后，统计信息有可能是过时的，从而影响优化器追求最有工作的目标。因此，在下面情况下应该运行update statistics命令： (1)、数据行的插入和删除修改了数据的分布。 (2)、对用truncate table删除数据的表上增加数据行。 (3)、修改索引列的值。 六、结束语 实践表明，不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统的执行性能。因为大量的索引在插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。例如下面情况下建立的索引是不恰当的： ● 在查询中很少或从不引用的列不会受益于索引，因为索引很少或从来不必搜索基于这些列的行。 ● 只有两个或三个值的列，如男性和女性(是或否)，从不会从索引中得到好处。 另外，鉴于索引加快了查询速度，但减慢了数据更新速度的特点。可通过在一个段上建表，而在另一个段上建其非聚簇索引，而这两段分别在单独的物理设备上来改善操作性能。 由于SQL优化起来比较复杂,并且还会受环境限制,在开发过程中,写SQL必须必须要遵循以下几点的原则： 1.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. 例如: (低效) SELECT „ FROM EMP E WHERE SAL > 50000 AND JOB = ‘MANAGER’ AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO); (高效) SELECT „ FROM EMP E WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO) AND SAL > 50000 AND JOB = ‘MANAGER’; 2.SELECT子句中避免使用’*’ 当在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法.可是,这是一个非常低效的方法. 实际上,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. 3.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. 注：Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名,当SQL语句中出现这个Column时,SQL解析器无法判断这个Column的归属。追问能简单讲下左连接 右连接 内连接的适用范围和区别吗？ 回答SQL提供了多种类型的连接方式，它们之间的区别在于：从相互交叠的不同数据集合中选择用于连接的行时所采用的方法不同。 内连接 只连接匹配的行 左外连接 包含左边表的全部行（不管右边的表中是否存在与它们匹配的行），以及右边表中全部匹配的行 右外连接 包含右边表的全部行（不管左边的表中是否存在与它们匹配的行），以及左边表中全部匹配的行 全外连接 包含左、右两个表的全部行，不管另外一边的表中是否存在与它们匹配的行 交叉连接 生成笛卡尔积－它不使用任何匹配或者选取条件，而是直接将一个数据源中的每个行与另一个数据源的每个行都一一匹配 Oracle SQL的优化规则： 尽量少用IN操作符，基本上所有的IN操作符都可以用EXISTS代替 用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，但是用IN的SQL性能总是 比较低的，从ORACLE执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别： ORACLE 试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用 IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。 Oracle在执行IN子查询时，首先执行子查询，将查询结果放入临时表再执行主查询。而EXIST则是首先检查主查询，然后运行子查询直到找到第一个匹配项。NOT EXISTS比NOT IN效率稍高。但具体在选择IN或EXIST操作时，要根据主子表数据量大小来具体考虑。 推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符。 不用NOT IN操作符，可以用NOT EXISTS或者外连接+替代 此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。 推荐方案：用NOT EXISTS 或（外连接+判断为空）方案代替 不用“<>”或者“!=”操作符。对不等于操作符的处理会造成全表扫描，可以用“<” or “>”代替 不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描。 推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如： 1）a<>0 改为 a>0 or a<0 2）a<>’’ 改为 a>’’ Where子句中出现IS NULL或者IS NOT NULL时，Oracle会停止使用索引而执行全表扫描。可以考虑在设计表时，对索引列设置为NOT NULL。这样就可以用其他操作来取代判断NULL的操作 IS NULL 或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空） 判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为B树索引是不索引空值的。 推荐方案： 用其它相同功能的操作运算代替，如： 1）a is not null 改为 a>0 或a>’’等。 2）不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如业扩申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。 3） 建立位图索引（有分区的表不能建，位图索引比较难控制，如字段值太多索引会使性能下降，多人更新操作会增加数据块锁的现象） 当通配符“%”或者“_”作为查询字符串的第一个字符时，索引不会被使用 对于有连接的列“||”，最后一个连接列索引会无效。尽量避免连接，可以分开连接或者使用 不作用在列上的函数替代。 如果索引不是基于函数的，那么当在Where子句中对索引列使用函数时，索引不再起作用。 Where子句中避免在索引列上使用计算，否则将导致索引失效而进行全表扫描。 对数据类型不同的列进行比较时，会使索引失效。 > 及 < 操作符（大于或小于操作符） 大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A， 30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为 A>2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。 推荐方案：用“>=”替代“>”。 UNION操作符 UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如： select * from gc_dfys union select * from ls_jg_dfys 这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。 推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。 select * from gc_dfys union all select * from ls_jg_dfys LIKE操作符 LIKE 操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE ‘%5400%’ 这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BH LIKE ‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。 SQL书写的影响（共享SQL语句可以提高操作效率） 同一功能同一性能不同写法SQL的影响 如一个SQL在A程序员写的为 Select * from zl_yhjbqk B程序员写的为 Select * from dlyx.zl_yhjbqk（带表所有者的前缀） C程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（大写表名） D程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（中间多了空格） 以上四个SQL在ORACLE分析整理之后产生的结果及执行的时间是一样的，但是从ORACLE共享内存SGA的原理，可以得出ORACLE对每个SQL 都会对其进行一次分析，并且占用共享内存，如果将SQL的字符串及格式写得完全相同则ORACLE只会分析一次，共享内存也只会留下一次的分析结果，这不仅可以减少分析SQL的时间，而且可以减少共享内存重复的信息，ORACLE也可以准确统计SQL的执行频率。 推荐方案：不同区域出现的相同的Sql语句，要保证查询字符完全相同，以利用SGA共享池，防止相同的Sql语句被多次分析。 WHERE后面的条件顺序影响 Oracle从下到上处理Where子句中多个查询条件，所以表连接语句应写在其他Where条件前，可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾。 WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如 Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1 Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下' 以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。 查询表顺序的影响 Oracle从右到左处理From子句中的表名，所以在From子句中包含多个表的情况下，将记录最少的表放在最后。（只在采用RBO优化时有效) 在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响，在没有索引及ORACLE没有对表进行统计分析的情况下ORACLE会按表出现的顺序进行链接，由此因为表的顺序不对会产生十分耗服务器资源的数据交叉。（注：如果对表进行了统计分析， ORACLE会 自动先进小表的链接，再进行大表的链接）。 Order By语句中的非索引列会降低性能，可以通过添加索引的方式处理。严格控制在Order By语句中使用表达式 当在Sql语句中连接多个表时，使用表的别名，并将之作为每列的前缀。这样可以减少解析时间 多利用内部函数提高Sql效率 SQL语句索引的利用 对操作符的优化（见前面） 对条件字段的一些优化 采用函数处理的字段不能利用索引 如： substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’ trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate) and sk_rq ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30 ‘X’||hbs_bh>’X5400021452’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’ sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5 hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’ 5401002554’，注：此条件对hbs_bh 进行隐式的to_number转换，因为hbs_bh字段是字符型。 条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引 ys_df>cx_df，无法进行优化 qc_bh||kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’250000’ 可能引起全表扫描的操作 在索引列上使用NOT或者“<>” 对索引列使用函数或者计算 NOT IN操作 通配符位于查询字符串的第一个字符 IS NULL或者IS NOT NULL 多列索引，但它的第一个列并没有被Where子句引用 ORACLE在SQL执行分析方面已经比较成熟，如果分析执行的路径不对首先应在数据库结构（主要是索引）、服务器当前性能（共享内存、磁盘文件碎片）、数据库对象（表、索引）统计信息是否正确这几方面分析。 因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容