数据库高并发解决方案（一）查询优化

1.查询优化

1）保证在实现功能的基础上，尽可能减小对数据库的访问次数；经过搜索参数，尽可能减小对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；可以分开的操做尽可能分开处理，提升每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽可能把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽可能简单；在查询时，不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的状况下尽可能限制尽可能结果集行数如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,由于某些状况下用户是不须要那么多的数据的。   

具体要注意的：

1.应尽可能避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，不然将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
能够在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，而后这样查询：
select id from t where num=0

2.应尽可能避免在 where 子句中使用!=或<>操做符，不然将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将没法经过索引来肯定将要命中的行数,所以须要搜索该表的全部行。

3.应尽可能避免在 where 子句中使用 or 来链接条件，不然将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
能够这样查询：
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，由于IN会使系统没法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

5.尽可能避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎没法利用索引。 
见以下例子： 
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，前两个查询依然没法利用索引完成加快操做，引擎不得不对全表全部数据逐条操做来完成任务。而第三个查询可以使用索引来加快操做。

6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会致使全表扫描。由于SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，若是在编译时创建访问计划，变量的值仍是未知的，于是没法做为索引选择的输入项。以下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
能够改成强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

7.应尽可能避免在 where 子句中对字段进行表达式操做，这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 
应改成: 
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

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

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 
应改成: 
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 
即：任何对列的操做都将致使表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽量将操做移至等号右边。

8.应尽可能避免在where子句中对字段进行函数操做，这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改成:
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“=”左边进行函数、算术运算或其余表达式运算，不然系统将可能没法正确使用索引。

10.在使用索引字段做为条件时，若是该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段做为条件时才能保证系统使用该索引，不然该索引将不会被使用，而且应尽量的让字段顺序与索引顺序相一致。

11.不少时候用 exists是一个好的选择：
elect num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
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) 
二者产生相同的结果，可是后者的效率显然要高于前者。由于后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

若是你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，并且浪费服务器资源。能够用EXISTS代替。如： 
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx') 
能够写成： 
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

常常须要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如： 
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用别名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) 
三种写法均可以获得一样正确的结果，可是效率依次下降。

12.尽可能使用表变量来代替临时表。若是表变量包含大量数据，请注意索引很是有限（只有主键索引）。

13.避免频繁建立和删除临时表，以减小系统表资源的消耗。

14.临时表并非不可以使用，适当地使用它们可使某些例程更有效，例如，当须要重复引用大型表或经常使用表中的某个数据集时。可是，对于一次性事件，最好使用导出表。

15.在新建临时表时，若是一次性插入数据量很大，那么可使用 select into 代替 create table，避免形成大量 log ，以提升速度；若是数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，而后insert。

16.若是使用到了临时表，在存储过程的最后务必将全部的临时表显式删除，先 truncate table ，而后 drop table ，这样能够避免系统表的较长时间锁定。 
17.在全部的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每一个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

18.尽可能避免大事务操做，提升系统并发能力。

19.尽可能避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 
20. 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器没法执行一些原本能够进行的优化操做。例如: 
SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000 
在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,由于60000是个整型数。咱们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。

21.充分利用链接条件，在某种状况下，两个表之间可能不仅一个的链接条件，这时在 WHERE 子句中将链接条件完整的写上，有可能大大提升查询速度。 
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 
第二句将比第一句执行快得多。

2二、使用视图加速查询 
把表的一个子集进行排序并建立视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操做，并且在其余方面还能简化优化器的工做。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

若是这个查询要被执行屡次而不止一次，能够把全部未付款的客户找出来放在一个视图中，并按客户的名字进行排序： 
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 
而后如下面的方式在视图中查询： 
SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES 
WHERE postcode>“98000” 
视图中的行要比主表中的行少，并且物理顺序就是所要求的顺序，减小了磁盘I/O，因此查询工做量能够获得大幅减小。

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不执行SELECT DISTINCT函数，这样就会减小不少没必要要的资源 
35.尽可能不要用SELECT INTO语句。 
SELECT INOT 语句会致使表锁定，阻止其余用户访问该表。

    上面咱们提到的是一些基本的提升查询速度的注意事项,可是在更多的状况下,每每须要反复试验比较不一样的语句以获得最佳方案。最好的方法固然是测试，看实现相同功能的SQL语句哪一个执行时间最少，可是数据库中若是数据量不多，是比较不出来的，这时能够用查看执行计划，即：把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表扫描次数（这两个对性能影响最大），整体上看询成本百分比便可。