SQL性有优化
转自 http://database.ctocio.com.cn/222/9068222.shtml
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,
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1)创建了一个新的Linked Server后, 需要首先设置login 账户, 右键->属性->Security, 如图
......
1.Union
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UNION � ......
declare @CausName as char(20) declare @causenameid as int declare
@Description as varchar(200) declare @Caus_Id as int
declare @sign as char(20)
create table #tb ( Caus_Id int,CausName varchar(20),causNameid int,Caus_Description varchar(200),标志 varchar(20))
DECLARE myCursor1 CURSOR F ......
.Pivot的用法体会:
语句范例:
select PN,[2006/5/30] as [20060530],[2006/6/2] as [20060602]
from consumptiondata a
Pivot (sum(a.M_qty) FOR a.M_date in ([2006/5/30],[2006/6/2])) as PVT
order by PN
Table结构 Consumptiondata (PN,M_Date,M_qty)
order by PN可要可不要,并不重 ......
例子：找出每个歌手销量最高的3首歌
create table singer_info
(
id int primary key identity(1,1),
name varchar(20),
song varchar(20),
amount int
)
insert into singer_info values('jay','aaa',1000)
insert into singer_info values('jay','bbb',2000)
insert into singer_info values('jay','cc ......
