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优化存储过程查询

是指通过改进存储过程的设计和实现,以提高查询性能和效率的过程。下面是一些优化存储过程查询的方法和技巧:

  1. 使用合适的索引:在存储过程中使用适当的索引可以大大提高查询性能。索引可以加快数据的查找速度,减少数据库的IO操作。根据查询的字段和条件,选择合适的索引类型(如B树索引、哈希索引等)和创建索引的列。
  2. 避免全表扫描:尽量避免在存储过程中使用全表扫描的方式进行查询,因为全表扫描会消耗大量的系统资源。可以通过合理的索引设计和查询条件的优化,减少全表扫描的情况。
  3. 减少数据传输量:在存储过程中,只返回需要的数据,避免返回大量不必要的数据。可以通过选择性的查询字段、使用分页查询等方式来减少数据传输量,提高查询效率。
  4. 使用临时表:在存储过程中,可以使用临时表来存储中间结果,减少重复计算和查询。临时表可以提高查询效率,尤其是在复杂的查询场景下。
  5. 避免使用游标:游标在存储过程中的使用会增加系统开销和查询时间。尽量避免使用游标,可以通过其他方式(如使用临时表、子查询等)来替代游标的使用。
  6. 定期维护和优化存储过程:定期对存储过程进行性能分析和优化,可以发现潜在的性能问题并进行改进。可以使用数据库性能分析工具来监控存储过程的执行情况,找出性能瓶颈并进行优化。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb):提供高性能、可扩展的云数据库服务,支持多种数据库引擎,如MySQL、SQL Server等。可以通过腾讯云数据库来存储和管理存储过程的数据。
  • 腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm):提供弹性、安全的云服务器实例,可以用于存储过程的部署和运行。
  • 腾讯云云监控(https://cloud.tencent.com/product/monitoring):提供全面的云资源监控和性能分析服务,可以用于监控存储过程的执行情况和性能指标。

请注意,以上仅为腾讯云相关产品的示例,其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。

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.Net+SQL Server企业应用性能优化笔记3——SQL查询语句

如果性能问题是出在程序上,那么就要根据业务对程序中的函数进行调整,可能是函数中的写法有问题,算法有问题,这种调整如果不能解决问题的话,那么就要从架构上进行考虑,我们是不是应该使用这种技术,有没有替代的方案来实现同样的业务功能?举个简单的例子,假设经过跟踪发现,一个负责生成图表的函数存在性能问题,尤其是在压力测试情况下性能问题尤为严重。原来的图表生成是完全基于GDI+在Web服务器上根据数据进行复杂的绘图,然后将绘出的图片保存在磁盘上,然后在HTML中添加Img标签来引用图片的地址。现在使用GDI+会消耗大量内存和CPU,而算法上也没有太大的问题,那么这种情况下我们就需要考虑修改架构,不使用GDI+ 绘图的方式,或者是使用异步绘图的方式。既然绘图会消耗大量的服务器资源,那么一种解决办法就是将绘图的操作从服务器转移到客户端。使用SilverLight技术,在用户打开网页是只是下载了一个SilverLight文件,该文件负责调用Web服务器的Web服务,将绘图所需的数据获取下来,然后在客户端绘图展现出来。这样服务器只提供WebService的数据访问接口,不需要做绘图操作。

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数据库查询优化

1 使用SET NOCOUNT ON 选项: 缺省地,每次执行SQL语句时,一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值,你能减少在服务端和客户端的网络流量,帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点,在每个存储过程的开头包含“SET NOCOUNT ON”语句。 2 正确使用UNION和UNION ALL: 许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的,因此,结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时,它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说,UNION将联合两个相类似的记录集,然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的,那么使用UNION是正确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录,那么使用UNION会浪费资源,因为它要寻找重复记录,即使你确定它们不存在。 所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复,那么你要使用UNION ALL,而不是UNION。UNION ALL联合记录集,但不搜索重复记录,这样减少SQLServer资源的使用,从而提升性能。 3 尽量不用SELECT * : 绝大多数情况下,不要用 * 来代替查询返回的字段列表,用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化,编写的查询SQL语句也不用变,都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时,如果碰到 *,则会先分析表的结构,然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。 4 慎用SELECT DISTINCT: DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用,即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重,这样增加SQLServer有用资源的使用。当然,如果你需要去做,那就只有去做了。 当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录,那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。 5 少用游标: 任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免,大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标,看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作,考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用: 使用临时表 使用WHILE循环 使用派生表 使用相关子查询 使用CASE语句 使用多个查询 上面每一个都能取代游标并且执行更快。 如果你不能避免使用游标,至少试着提高它们的速度,找出加速游标的方法。 6 选择最有效率的表名顺序: SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,必须选择记录条数最少的表作为基础表,当SQLSERVER处理多个表时,会运用排序及合并的方式连接它们。首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序;然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表);最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。 例如: 表 TAB1有 16384 条记录,表 TAB2 有5条记录,选择TAB2作为基础表 (最好的方法): select count(*) from TAB1 a, TAB2 b 选择TAB1作为基础表 (不佳的方法): select count(*) from TAB2 a, TAB1 b 如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。 7 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。 8 SARG你的WHERE条件: ARGE来源于"Search Argument"(搜索参数)的首字母拼成的"SARG",它是指WHERE子句里,列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable(可SARG的),这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的,这意味着WHERE子句不能利用索引(或至少部分不能利用),执行的是全表或索引扫描,这会引起查询的性能下降。 在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'",通常(但不总是)会阻止查询优

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如何优化数据库性能

1、硬件调整性能  最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法  扩大虚拟内存,并保证有足够可以扩充的空间;把数据库服务器上的不必要服务关闭掉  把数据库服务器和主域服务器分开  把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大  在具有一个以上处理器的机器上运行SQL  2、调整数据库  若对该表的查询频率比较高,则建立索引;建立索引时,想尽对该表的所有查询搜索操作, 按照where选择条件建立索引,尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引,数据在物理上按顺序在数据页上,缩短查找范围,为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引,能最大地覆盖查询;但是索引不可太多,执行UPDATE  DELETE  INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加;避免在索引中有太多的索引键;避免使用大型数据类型的列为索引;保证每个索引键值有少数行。  3、使用存储过程 应用程序的实现过程中,能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现,因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试,并被再次使用,需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程,并且只返回结果集或者数值,这样不仅可以使程序模块化,同时提高响应速度,减少网络流量,并且通过输入参数接受输入,使得在应用中完成逻辑的一致性实现。  4、应用程序结构和算法  建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件,响应速度的提高还依赖于对索引的使用。因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,特别是对数据量不是特别大的数据库操作时,是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大,因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!

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数据库

◆ 第一范式(1NF):强调的是列的原子性,即列不能够再分成其他几列。 ◆ 第二范式(2NF):首先是 1NF,另外包含两部分内容,一是表必须有一个主键;二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分。 ◆ 第三范式(3NF):首先是 2NF,另外非主键列必须直接依赖于主键,不能存在传递依赖。即不能存在:非主键列 A 依赖于非主键列 B,非主键列 B 依赖于主键的情况。 第二范式(2NF)和第三范式(3NF)的概念很容易混淆,区分它们的关键点在于,2NF:非主键列是否完全依赖于主键,还是依赖于主键的一部分;3NF:非主键列是直接依赖于主键,还是直接依赖于非主键列。

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领券