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数据库优化包含以下三部分，数据库自身的优化，数据库表优化，程序操作优化.此文为第一部分
数据库性能优化一：数据库自身优化
优化①：增加次数据文件，设置文件自动增长（粗略数据分区）
1.1：增加次数据文件
从SQL SERVER 2005开始，数据库不默认生成NDF数据文件，一般情况下有一个主数据文件（MDF）就够了，但是有些大型的数据库，由于信息很多，而且查询频繁，所以为了提高查询速度，可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里
由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度，所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里，这样执行查询的时候，就可以让多个硬盘同时进行查询，以充分利用CPU和内存的性能，提高查询速度。 在这里详细介绍一下其写入的原理，数据文件（MDF、NDF）和日志文件（LDF）的写入方式是不一样的：
数据文件：SQL Server按照同一个文件组里面的所有文件现有空闲空间的大小，按这个比例把新的数据分布到所有有空间的数据文件里，如果有三个数据文件A.MDF，B.NDF，C.NDF，空闲大小分别为200mb，100mb，和50mb，那么写入一个70mb的东西，他就会向ABC三个文件中一次写入40、20、10的数据，如果某个日志文件已满，就不会向其写入
日志文件：日志文件是按照顺序写入的，一个写满，才会写入另外一个
由上可见，如果能增加其数据文件NDF,有利于大数据量的查询速度，但是增加日志文件却没什么用处。
1.2：设置文件自动增长（大数据量，小数据量无需设置）
在SQL Server 2005中，默认MDF文件初始大小为5MB，自增为1MB，不限增长，LDF初始为1MB，增长为10%，限制文件增长到一定的数目，一般设计中，使用SQL自带的设计即可，但是大型数据库设计中，最好亲自去设计其增长和初始大小，如果初始值太小，那么很快数据库就会写满，如果写满，在进行插入会是什么情况呢？当数据文件写满，进行某些操作时，SQL Server会让操作等待，直到文件自动增长结束了，原先的那个操作才能继续进行。如果自增长用了很长时间，原先的操作会等不及就超时取消了（一般默认的阈值是15秒），不但这个操作会回滚，文件自动增长也会被取消。也就是说，这一次文件没有得到任何增大，增长的时间根据自动增长的大小确定的，如果太小，可能一次操作需要连续几次增长才能满足，如果太大，就需要等待很长时间，所以设置自动增长要注意一下几点：
1）要设置成按固定大小增长，而不能按比例。这样就能避免一次增长太多或者太少所带来的不必要的麻烦。建议对比较小的数据库，设置一次增长50 MB到100 MB。对大的数据库，设置一次增长100 MB到200 MB。
2）要定期监测各个数据文件的使用情况，尽量保证每个文件剩余的空间一样大，或者是期望的比例。
3）设置文件最大值，以免SQL Server文件自增长用尽磁盘空间，影响操作系统。
4）发生自增长后，要及时检查新的数据文件空间分配情况。避免SQL Server总是往个别文件写数据。
因此，对于一个比较繁忙的数据库，推荐的设置是开启数据库自动增长选项，以防数据库空间用尽导致应用程序失败，但是要严格避免自动增长的发生。同时，尽量不要使用自动收缩功能。
1.3 数据和日志文件分开存放在不同磁盘上
数据文件和日志文件的操作会产生大量的I/O。在可能的条件下，日志文件应该存放在一个与数据和索引所在的数据文件不同的硬盘上以分散I/O，同时还有利于数据库的灾难恢复。
优化②：表分区，索引分区 （优化①粗略的进行了表分区，优化②为精确数据分区）
为什么要表分区？
当一个表的数据量太大的时候，我们最想做的一件事是什么？将这个表一分为二或者更多分，但是表还是这个表，只是将其内容存储分开，这样读取就快了N倍了
原理：表数据是无法放在文件中的，但是文件组可以放在文件中，表可以放在文件组中，这样就间接实现了表数据存放在不同的文件中。能分区存储的还有：表、索引和大型对象数据 。
SQL SERVER 2005中，引入了表分区的概念， 当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区,当一个表里的数据很多时，可以将其分拆到多个的表里,因为要扫描的数据变得更少 ,查询可以更快地运行,这样操作大大提高了性能,表进行分区后，逻辑上表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上)，这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表
2.1什么时候使用分区表：
1、表的大小超过2GB。
2、表中包含历史数据，新的数据被增加到新的分区中。
2.2表分区的优缺点
表分区有以下优点：
1、改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索速度。
2、增强可用性：如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用；
3、维护方便：如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可；
4、均衡I/O：可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O，改善整个系统性能。
缺点：
分区表相关：已经存在的表没有方法可以直接转化为分区表。不过 Oracle 提供了在线重定义表的功能.
2.3表分区的操作三步走
2.31 创建分区函数
CREATE PARTITION FUNCTION xx1(int)
AS RANGE LEFT FOR VALUES (10000, 20000);
注释：创建分区函数：myRangePF2，以INT类型分区，分三个区间，10000以内在A 区，1W-2W在B区，2W以上在C区.
2.3.2创建分区架构
CREATE PARTITION SCHEME myRangePS2
AS PARTITION xx1
TO (a, b, c);
注释：在分区函数XX1上创建分区架构：myRangePS2，分别为A,B,C三个区间
A,B,C分别为三个文件组的名称，而且必须三个NDF隶属于这三个组，文件所属文件组一旦创建就不能修改
2.3.3 对表进行分区
常用数据规范--数据空间类型修改为：分区方案，然后选择分区方案名称和分区列列表，结果如图所示：
也可以用sql语句生成
CREATE TABLE [dbo].[AvCache](
[AVNote] [varchar](300) NULL,
[bb] [int] IDENTITY(1,1)
) ON [myRangePS2](bb); --注意这里使用[myRangePS2]架构，根据bb分区
2.3.4查询表分区
SELECT *, $PARTITION.[myRangePF2](bb) FROM dbo.AVCache
这样就可以清楚的看到表数据是如何分区的了
2.3.5创建索引分区
优化③：分布式数据库设计
分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，理解起来也很简单，就是将整体的数据库分开，分布到各个地方，就其本质而言，分布式数据库系统分为两种：1.数据在逻辑上是统一的，而在物理上却是分散的，一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上，我们通常说的分布式数据库都是这种2.逻辑是分布的，物理上也是分布的，这种也成联邦式分布数据库，由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。
分布式数据库较为复杂，在此不作详细的使用和说明，只是举例说明一下，现在分布式数据库多用于用户分区性较强的系统中，如果一个全国连锁店，一般设计为每个分店都有自己的销售和库存等信息，总部则需要有员工，供应商，分店信息等数据库，这类型的分店数据库可以完全一致，很多系统也可能导致不一致，这样，各个连锁店数据存储在本地，从而提高了影响速度，降低了通信费用，而且数据分布在不同场地，且存有多个副本，即使个别场地发生故障，不致引起整个系统的瘫痪。 但是他也带来很多问题，如：数据一致性问题、数据远程传递的实现、通信开销的降低等，这使得分布式数据库系统的开发变得较为复杂，只是让大家明白其原理，具体的使用方式就不做详细的介绍了。
优化④：整理数据库碎片
如果你的表已经创建好了索引，但性能却仍然不好，那很可能是产生了索引碎片，你需要进行索引碎片整理。
什么是索引碎片?
由于表上有过度地插入、修改和删除操作，索引页被分成多块就形成了索引碎片，如果索引碎片严重，那扫描索引的时间就会变长，甚至导致索引不可用，因此数据检索操作就慢下来了。
如何知道是否发生了索引碎片?
在SQLServer数据库，通过DBCC ShowContig或DBCC ShowContig(表名)检查索引碎片情况，指导我们对其进行定时重建整理。
通过对扫描密度（过低），扫描碎片（过高）的结果分析，判定是否需要索引重建，主要看如下两个：
Scan Density [Best Count:Actual Count]-扫描密度［最佳值:实际值］：DBCC SHOWCONTIG返回最有用的一个百分比。这是扩展盘区的最佳值和实际值的比率。该百分比应该尽可能靠近100％。低了则说明有外部碎片。
Logical Scan Fragmentation-逻辑扫描碎片：无序页的百分比。该百分比应该在0％到10％之间，高了则说明有外部碎片。
解决方式：
一是利用DBCC INDEXDEFRAG整理索引碎片
二是利用DBCC DBREINDEX重建索引。
两者区别调用微软的原话如下：
DBCC INDEXDEFRAG 命令是联机操作，所以索引只有在该命令正在运行时才可用，而且可以在不丢失已完成工作的情况下中断该操作。这种方法的缺点是在重新组织数据方面没有聚集索引的除去/重新创建操作有效。
重新创建聚集索引将对数据进行重新组织，其结果是使数据页填满。填满程度可以使用 FILLFACTOR 选项进行配置。这种方法的缺点是索引在除去/重新创建周期内为脱机状态，并且操作属原子级。如果中断索引创建，则不会重新创建该索引。也就是说，要想获得好的效果，还是得用重建索引，所以决定重建索引。
数据库性能优化二：数据库表优化
优化①：设计规范化表，消除数据冗余
数据库范式是确保数据库结构合理，满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表，称为规范化表，范式产生于20世纪70年代初，一般表设计满足前三范式就可以，在这里简单介绍一下前三范式
先给大家看一下百度百科给出的定义：
第一范式（1NF）无重复的列
所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对域添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。
第二范式（2NF）属性
在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于码[在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖]
第三范式（3NF）属性
在1NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性[在2NF基础上消除传递依赖]
通俗的给大家解释一下（可能不是最科学、最准确的理解）
第一范式：属性(字段)的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分割；
第二范式：记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，每条记录需要有一个属性来做为实体的唯一标识。
第三范式：属性(字段)冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，在通俗点就是：主键没有直接关系的数据列必须消除(消除的办法就是再创建一个表来存放他们，当然外键除外)
如果数据库设计达到了完全的标准化，则把所有的表通过关键字连接在一起时，不会出现任何数据的复本(repetition)。标准化的优点是明显的，它避免了数据冗余，自然就节省了空间，也对数据的一致性(consistency)提供了根本的保障，杜绝了数据不一致的现象，同时也提高了效率。
优化②：适当的冗余，增加计算列
数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点
满足范式的表一定是规范化的表，但不一定是最佳的设计。很多情况下会为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。比如我们有一个表，产品名称，单价，库存量，总价值。这个表是不满足第三范式的，因为“总价值”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“总价值”这个冗余字段，可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作法。合理的冗余可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接，提高效率。
其中"总价值"就是一个计算列，在数据库中有两种类型：数据列和计算列，数据列就是需要我们手动或者程序给予赋值的列，计算列是源于表中其他的数据计算得来，比如这里的"总价值"
在SQL中创建计算列：
create table table1
(
number decimal(18,4),
price money,
Amount as number*price --这里就是计算列
)
也可以再表设计中，直接手动添加或修改列属性即可：如下图
是否持久性，我们也需要注意：
如果是'否'，说明这列是虚拟列，每次查询的时候计算一次，而且那么它是不可以用来做check,foreign key或not null约束。
如果是'是',就是真实的列，不需要每次都计算，可以再此列上创建索引等等。
优化③：索引
索引是一个表优化的重要指标，在表优化中占有极其重要的成分，所以将单独写一章”SQL索引一步到位“去告诉大家如何建立和优化索引
优化④：主键和外键的必要性
主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。 因为：主键是实体的抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。
主键：根据第二范式，需要有一个字段去标识这条记录，主键无疑是最好的标识，但是很多表也不一定需要主键，但是对于数据量大，查询频繁的数据库表，一定要有主键，主键可以增加效率、防止重复等优点。
主键的选择也比较重要，一般选择总的长度小的键，小的键的比较速度快，同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。
主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。
外键：外键作为数据库对象，很多人认为麻烦而不用，实际上，外键在大部分情况下是很有用的，理由是：外键是最高效的一致性维护方法
数据库的一致性要求，依次可以用外键、CHECK约束、规则约束、触发器、客户端程序，一般认为，离数据越近的方法效率越高。
谨慎使用级联删除和级联更新，级联删除和级联更新作为SQL SERVER 2000当年的新功能，在2005作了保留，应该有其可用之处。我这里说的谨慎，是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义，功能有点太过强大，使用前必须确定自己已经把握好其功能范围，否则，级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙的被修改或者丢失。从性能看级联删除和级联更新是比其他方法更高效的方法。
优化⑤：存储过程、视图、函数的适当使用
很多人习惯将复杂操作都放在应用程序层，但如果你要优化数据访问性能，将SQL代码移植到数据库上(使用存储过程，视图，函数和触发器)也是一个很大的改进原因如下：
1. 存储过程减少了网络传输、处理及存储的工作量，且经过编译和优化，执行速度快，易于维护，且表的结构改变时，不影响客户端的应用程序
2、使用存储过程，视图，函数有助于减少应用程序中SQL复制的弊端，因为现在只在一个地方集中处理SQL
3、使用数据库对象实现所有的TSQL有助于分析TSQL的性能问题，同时有助于你集中管理TSQL代码，更好的重构TSQL代码
优化⑥：传说中的‘三少原则’
①：数据库的表越少越好
②：表的字段越少越好
③：字段中的组合主键、组合索引越少越好
当然这里的少是相对的，是减少数据冗余的重要设计理念。
优化⑦：分割你的表，减小表尺寸
如果你发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是，以该表主键的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。
如果你若发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表
优化⑧：字段设计原则
字段是数据库最基本的单位，其设计对性能的影响是很大的。需要注意如下：
A、数据类型尽量用数字型，数字型的比较比字符型的快很多。
B、 数据类型尽量小，这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。
C、 尽量不要允许NULL，除非必要，可以用NOT NULL+DEFAULT代替。
D、少用TEXT和IMAGE，二进制字段的读写是比较慢的，而且，读取的方法也不多，大部分情况下最好不用。
E、 自增字段要慎用，不利于数据迁移
数据库性能优化三：程序操作优化
概述：程序访问优化也可以认为是访问SQL语句的优化，一个好的SQL语句是可以减少非常多的程序性能的，下面列出常用错误习惯，并且提出相应的解决方案
一、操作符优化
1. IN、NOT IN 操作符
IN和EXISTS 性能有外表和内表区分的，但是在大数据量的表中推荐用EXISTS 代替IN 。
Not IN 不走索引的是绝对不能用的，可以用NOT EXISTS 代替
2. IS NULL 或IS NOT NULL操作
索引是不索引空值的，所以这样的操作不能使用索引，可以用其他的办法处理，例如：数字类型，判断大于0，字符串类型设置一个默认值，判断是否等于默认值即可
3. <> 操作符（不等于）
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。 用其它相同功能的操作运算代替，如 a<>0 改为 a>0 or a<0 a<>’’ 改为 a>’’
4. 用全文搜索搜索文本数据，取代like搜索
全文搜索始终优于like搜索：
(1)全文搜索让你可以实现like不能完成的复杂搜索，如搜索一个单词或一个短语，搜索一个与另一个单词或短语相近的单词或短语，或者是搜索同义词;
(2)实现全文搜索比实现like搜索更容易(特别是复杂的搜索);
二、SQL语句优化
1、在查询中不要使用 select *
为什么不能使用，地球人都知道，但是很多人都习惯这样用，要明白能省就省，而且这样查询数据库不能利用“覆盖索引”了
2. 尽量写WHERE子句
尽量不要写没有WHERE的SQL语句
3. 注意SELECT INTO后的WHERE子句
因为SELECT INTO把数据插入到临时表，这个过程会锁定一些系统表，如果这个WHERE子句返回的数据过多或者速度太慢，会造成系统表长期锁定，诸塞其他进程。
4.对于聚合查询，可以用HAVING子句进一步限定返回的行
5. 避免使用临时表
(1)除非却有需要，否则应尽量避免使用临时表，相反，可以使用表变量代替;
(2)大多数时候(99%)，表变量驻扎在内存中，因此速度比临时表更快，临时表驻扎在TempDb数据库中，因此临时表上的操作需要跨数据库通信，速度自然慢。
6.减少访问数据库的次数：
程序设计中最好将一些常用的全局变量表放在内存中或者用其他的方式减少数据库的访问次数
7.尽量少做重复的工作
尽量减少无效工作，但是这一点的侧重点在客户端程序，需要注意的如下：
A、 控制同一语句的多次执行，特别是一些基础数据的多次执行是很多程序员很少注意的
B、减少多次的数据转换，也许需要数据转换是设计的问题，但是减少次数是程序员可以做到的。
C、杜绝不必要的子查询和连接表，子查询在执行计划一般解释成外连接，多余的连接表带来额外的开销。
D、合并对同一表同一条件的多次UPDATE，比如
UPDATE EMPLOYEE SET FNAME=’HAIWER’ WHERE EMP_ID=’ VPA30890F’
UPDATE EMPLOYEE SET LNAME=’YANG’ WHERE EMP_ID=’ VPA30890F’
这两个语句应该合并成以下一个语句
UPDATE EMPLOYEE SET FNAME=’HAIWER’,LNAME=’YANG’
WHERE EMP_ID=’ VPA30890F’
E、UPDATE操作不要拆成DELETE操作+INSERT操作的形式，虽然功能相同，但是性能差别是很大的。
F、不要写一些没有意义的查询，比如
SELECT * FROM EMPLOYEE WHERE 1=2
三、where使用原则
1)在下面两条select语句中:
select * from table1 where field1<=10000 and field1>=0;
select * from table1 where field1>=0 and field1<=10000;
如果数据表中的数据field1都>=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多，因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。
第一个原则：在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。
2)在下面的select语句中:
select * from tab where a=… and b=… and c=…;
若有索引index(a,b,c)，则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
第二个原则：where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
以下假设在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。
3) select field3,field4 from tb where field1='sdf' 快
select * from tb where field1='sdf' 慢，
因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。
select field3,field4 from tb where field1>='sdf' 快
select field3,field4 from tb where field1>'sdf' 慢
因为前者可以迅速定位索引。
select field3,field4 from tb where field2 like 'R%' 快
select field3,field4 from tb where field2 like '%R' 慢，
因为后者不使用索引。
4) 使用函数如：
select field3,field4 from tb where upper(field2)='RMN'不使用索引。
如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。
SQL索引一步到位（此文章为“数据库性能优化二：数据库表优化”附属文章之一）
SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例， 一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。
1.1 什么是索引？
SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间
下面举两个简单的例子：
图书馆的例子：一个图书馆那么多书，怎么管理呢？建立一个字母开头的目录，例如：a开头的书，在第一排，b开头的在第二排，这样在找什么书就好说了，这个就是一个聚集索引，可是很多人借书找某某作者的，不知道书名怎么办？图书管理员在写一个目录，某某作者的书分别在第几排，第几排，这就是一个非聚集索引
字典的例子：字典前面的目录，可以按照拼音和部首去查询，我们想查询一个字，只需要根据拼音或者部首去查询，就可以快速的定位到这个汉字了，这个就是索引的好处，拼音查询法就是聚集索引，部首查询就是一个非聚集索引.
看了上面的例子，下面的一句话大家就很容易理解了：聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。就像字段，聚集索引是连续的，a后面肯定是b，非聚集索引就不连续了，就像图书馆的某个作者的书，有可能在第1个货架上和第10个货架上。还有一个小知识点就是：聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个。
1.2 索引的存储机制
首先，无索引的表，查询时，是按照顺序存续的方法扫描每个记录来查找符合条件的记录，这样效率十分低下,举个例子，如果我们将字典的汉字随即打乱，没有前面的按照拼音或者部首查询，那么我们想找一个字，按照顺序的方式去一页页的找，这样效率有多底，大家可以想象。
聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，其实理解起来非常简单，还是举字典的例子：如果按照拼音查询，那么都是从a-z的，是具有连续性的，a后面就是b，b后面就是c， 聚集索引就是这样的，他是和表的物理排列顺序是一样的，例如有id为聚集索引，那么1后面肯定是2,2后面肯定是3，所以说这样的搜索顺序的就是聚集索引。非聚集索引就和按照部首查询是一样是，可能按照偏房查询的时候，根据偏旁‘弓’字旁，索引出两个汉字，张和弘，但是这两个其实一个在100页，一个在1000页，（这里只是举个例子），他们的索引顺序和数据库表的排列顺序是不一样的，这个样的就是非聚集索引。
原理明白了，那他们是怎么存储的呢？在这里简单的说一下，聚集索引就是在数据库被开辟一个物理空间存放他的排列的值，例如1-100，所以当插入数据时，他会重新排列整个整个物理空间，而非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表，他只仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针。他只记录一个指针，其实就有点和堆栈差不多的感觉了
1.3 什么情况下设置索引
动作描述 |
使用聚集索引 |
使用非聚集索引 |
外键列 |
应 |
应 |
主键列 |
应 |
应 |
列经常被分组排序(order by) |
应 |
应 |
返回某范围内的数据 |
应 |
不应 |
小数目的不同值 |
应 |
不应 |
大数目的不同值 |
不应 |
应 |
频繁更新的列 |
不应 |
应 |
频繁修改索引列 |
不应 |
应 |
一个或极少不同值 |
不应 |
不应 |
建立索引的原则：
1) 定义主键的数据列一定要建立索引。
2) 定义有外键的数据列一定要建立索引。
3) 对于经常查询的数据列最好建立索引。
4) 对于需要在指定范围内的快速或频繁查询的数据列;
5) 经常用在WHERE子句中的数据列。
6) 经常出现在关键字order by、group by、distinct后面的字段，建立索引。如果建立的是复合索引，索引的字段顺序要和这些关键字后面的字段顺序一致，否则索引不会被使用。
7) 对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。
8) 对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。
9) 对于经常存取的列避免建立索引
9) 限制表上的索引数目。对一个存在大量更新操作的表，所建索引的数目一般不要超过3个，最多不要超过5个。索引虽说提高了访问速度，但太多索引会影响数据的更新操作。
10) 对复合索引，按照字段在查询条件中出现的频度建立索引。在复合索引中，记录首先按照第一个字段排序。对于在第一个字段上取值相同的记录，系统再按照第二个字段的取值排序，以此类推。因此只有复合索引的第一个字段出现在查询条件中，该索引才可能被使用,因此将应用频度高的字段，放置在复合索引的前面，会使系统最大可能地使用此索引，发挥索引的作用。
1.4 如何创建索引
1.41 创建索引的语法：
CREATE [UNIQUE][CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX index_name
ON {table_name | view_name} [WITH [index_property [,....n]]
说明：
UNIQUE: 建立唯一索引。
CLUSTERED: 建立聚集索引。
NONCLUSTERED: 建立非聚集索引。
Index_property: 索引属性。
UNIQUE索引既可以采用聚集索引结构，也可以采用非聚集索引的结构，如果不指明采用的索引结构，则SQL Server系统默认为采用非聚集索引结构。
1.42 删除索引语法：
DROP INDEX table_name.index_name[,table_name.index_name]
说明：table_name: 索引所在的表名称。
index_name : 要删除的索引名称。
1.43 显示索引信息：
使用系统存储过程：sp_helpindex 查看指定表的索引信息。
执行代码如下：
Exec sp_helpindex book1;
1.5 索引使用次数、索引效率、占用CPU检测、索引缺失
当我们明白了什么是索引，什么时间创建索引以后，我们就会想，我们创建的索引到底效率执行的怎么样？好不好？我们创建的对不对？
首先我们来认识一下DMV，DMV (dynamic management view)动态管理视图和函数返回特定于实现的内部状态数据。推出SQL Server 2005时，微软介绍了许多被称为dmvs的系统视图，让您可以探测SQL Server 的健康状况，诊断问题，或查看SQL Server实例的运行信息。统计数据是在SQL Server运行的时候开始收集的，并且在SQL Server每次启动的时候，统计数据将会被重置。当你删除或者重新创建其组件时，某些dmv的统计数据也可以被重置，例如存储过程和表，而其它的dmv信息在运行dbcc命令时也可以被重置。
当你使用一个dmv时，你需要紧记SQL Server收集这些信息有多长时间了，以确定这些从dmv返回的数据到底有多少可用性。如果SQL Server只运行了很短的一段时间，你可能不想去使用一些dmv统计数据，因为他们并不是一个能够代表SQL Server实例可能遇到的真实工作负载的样本。另一方面，SQL Server只能维持一定量的信息，有些信息在进行SQL Server性能管理活动的时候可能丢失，所以如果SQL Server已经运行了相当长的一段时间，一些统计数据就有可能已被覆盖。
因此，任何时候你使用dmv，当你查看从SQL Server 2005的dmvs返回的相关资料时，请务必将以上的观点装在脑海中。只有当你确信从dmvs获得的信息是准确和完整的，你才能变更数据库或者应用程序代码。
下面就看一下dmv到底能带给我们那些好的功能呢？
1.51 ：索引使用次数
我们下看一下下面两种查询方式返回的结果（这两种查询的查询用途一致）
①----
declare @dbid int
select @dbid = db_id()
select objectname=object_name(s.object_id), s.object_id, indexname=i.name, i.index_id
, user_seeks, user_scans, user_lookups, user_updates
from sys.dm_db_index_usage_stats s,
sys.indexes i
where database_id = @dbid and objectproperty(s.object_id,'IsUserTable') = 1
and i.object_id = s.object_id
and i.index_id = s.index_id
order by (user_seeks + user_scans + user_lookups + user_updates) asc
返回查询结果
②：使用多的索引排在前面
SELECT objects.name ,
databases.name ,
indexes.name ,
user_seeks ,
user_scans ,
user_lookups ,
partition_stats.row_count
FROM sys.dm_db_index_usage_stats stats
LEFT JOIN sys.objects objects ON stats.object_id = objects.object_id
LEFT JOIN sys.databases databases ON databases.database_id = stats.database_id
LEFT JOIN sys.indexes indexes ON indexes.index_id = stats.index_id
AND stats.object_id = indexes.object_id
LEFT JOIN sys.dm_db_partition_stats partition_stats ON stats.object_id = partition_stats.object_id
AND indexes.index_id = partition_stats.index_id
WHERE 1 = 1
--AND databases.database_id = 7
AND objects.name IS NOT NULL
AND indexes.name IS NOT NULL
AND user_scans>0
ORDER BY user_scans DESC ,
stats.object_id ,
indexes.index_id
返回查询结果
user_seeks : 通过用户查询执行的搜索次数。
个人理解： 此统计索引搜索的次数
user_scans: 通过用户查询执行的扫描次数。
个人理解：此统计表扫描的次数，无索引配合
user_lookups: 通过用户查询执行的查找次数。
个人理解：用户通过索引查找，在使用RID或聚集索引查找数据的次数，对于堆表或聚集表数据而言和索引配合使用次数
user_updates: 通过用户查询执行的更新次数。
个人理解：索引或表的更新次数
我们可以清晰的看到，那些索引用的多，那些索引没用过，大家可以根据查询出来的东西去分析自己的数据索引和表
1.52 ：索引提高了多少性能
新建了索引到底增加了多少数据的效率呢？到底提高了多少性能呢？运行如下SQL可以返回连接缺失索引动态管理视图，发现最有用的索引和创建索引的方法：
SELECT
avg_user_impact AS average_improvement_percentage,
avg_total_user_cost AS average_cost_of_query_without_missing_index,
'CREATE INDEX ix_' + [statement] +
ISNULL(equality_columns, '_') +
ISNULL(inequality_columns, '_') + ' ON ' + [statement] +
' (' + ISNULL(equality_columns, ' ') +
ISNULL(inequality_columns, ' ') + ')' +
ISNULL(' INCLUDE (' + included_columns + ')', '')
AS create_missing_index_command
FROM sys.dm_db_missing_index_details a INNER JOIN
sys.dm_db_missing_index_groups b ON a.index_handle = b.index_handle
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats c ON
b.index_group_handle = c.group_handle
WHERE avg_user_impact > = 40
返回结果
虽然用户能够修改性能提高的百分比，但以上查询返回所有能够将性能提高40%或更高的索引。你可以清晰的看到每个索引提高的性能和效率了
1.53 ：最占用CPU、执行时间最长命令
这个和索引无关，但是还是在这里提出来，因为他也属于DMV带给我们的功能吗，他可以让你轻松查询出，那些sql语句占用你的cpu最高
SELECT TOP 100 execution_count,
total_logical_reads /execution_count AS [Avg Logical Reads],
total_elapsed_time /execution_count AS [Avg Elapsed Time],
db_name(st.dbid) as [database name],
object_name(st.dbid) as [object name],
object_name(st.objectid) as [object name 1],
SUBSTRING(st.text, (qs.statement_start_offset / 2) + 1,
((CASE statement_end_offset WHEN - 1 THEN DATALENGTH(st.text) ELSE qs.statement_end_offset END - qs.statement_start_offset)
/ 2) + 1) AS statement_text
FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS st
WHERE execution_count > 100
ORDER BY 1 DESC;
返回结果：
执行时间最长的命令
SELECT TOP 10 COALESCE(DB_NAME(st.dbid),
DB_NAME(CAST(pa.value as int))+'*',
'Resource') AS DBNAME,
SUBSTRING(text,
-- starting value for substring
CASE WHEN statement_start_offset = 0
OR statement_start_offset IS NULL
THEN 1
ELSE statement_start_offset/2 + 1 END,
-- ending value for substring
CASE WHEN statement_end_offset = 0
OR statement_end_offset = -1
OR statement_end_offset IS NULL
THEN LEN(text)
ELSE statement_end_offset/2 END -
CASE WHEN statement_start_offset = 0
OR statement_start_offset IS NULL
THEN 1
ELSE statement_start_offset/2 END + 1
) AS TSQL,
total_logical_reads/execution_count AS AVG_LOGICAL_READS
FROM sys.dm_exec_query_stats
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) st
OUTER APPLY sys.dm_exec_plan_attributes(plan_handle) pa
WHERE attribute = 'dbid'
ORDER BY AVG_LOGICAL_READS DESC ;
看到了吗？直接可以定位到你的sql语句，优化去吧。还等什么呢？
1.54：缺失索引
缺失索引就是帮你查找你的数据库缺少什么索引，告诉你那些字段需要加上索引，这样你就可以根据提示添加你数据库缺少的索引了
SELECT TOP 10
[Total Cost] = ROUND(avg_total_user_cost * avg_user_impact * (user_seeks + user_scans),0)
, avg_user_impact
, TableName = statement
, [EqualityUsage] = equality_columns
, [InequalityUsage] = inequality_columns
, [Include Cloumns] = included_columns
FROM sys.dm_db_missing_index_groups g
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats s
ON s.group_handle = g.index_group_handle
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details d
ON d.index_handle = g.index_handle
ORDER BY [Total Cost] DESC;
查询结果如下：
1.6 适当创建索引覆盖
假设你在Sales表(SelesID,SalesDate,SalesPersonID,ProductID,Qty)的外键列(ProductID)上创建了一个索引，假设ProductID列是一个高选中性列，那么任何在where子句中使用索引列(ProductID)的select查询都会更快，如果在外键上没有创建索引，将会发生全部扫描，但还有办法可以进一步提升查询性能。
假设Sales表有10,000行记录，下面的SQL语句选中400行(总行数的4%)：
SELECT SalesDate, SalesPersonID FROM Sales WHERE ProductID = 112
我们来看看这条SQL语句在SQL执行引擎中是如何执行的：
1)Sales表在ProductID列上有一个非聚集索引，因此它查找非聚集索引树找出ProductID=112的记录;
2)包含ProductID = 112记录的索引页也包括所有的聚集索引键(所有的主键键值，即SalesID);
3)针对每一个主键(这里是400)，SQL Server引擎查找聚集索引树找出真实的行在对应页面中的位置;
SQL Server引擎从对应的行查找SalesDate和SalesPersonID列的值。
在上面的步骤中，对ProductID = 112的每个主键记录(这里是400)，SQL Server引擎要搜索400次聚集索引树以检索查询中指定的其它列(SalesDate，SalesPersonID)。
如果非聚集索引页中包括了聚集索引键和其它两列(SalesDate,，SalesPersonID)的值，SQL Server引擎可能不会执行上面的第3和4步，直接从非聚集索引树查找ProductID列速度还会快一些，直接从索引页读取这三列的数值。
幸运的是，有一种方法实现了这个功能，它被称为“覆盖索引”，在表列上创建覆盖索引时，需要指定哪些额外的列值需要和聚集索引键值(主键)一起存储在索引页中。下面是在Sales 表ProductID列上创建覆盖索引的例子：
CREATE INDEX NCLIX_Sales_ProductID--Index name
ON dbo.Sales(ProductID)--Column on which index is to be created
INCLUDE(SalesDate, SalesPersonID)--Additional column values to include
应该在那些select查询中常使用到的列上创建覆盖索引，但覆盖索引中包括过多的列也不行，因为覆盖索引列的值是存储在内存中的，这样会消耗过多内存，引发性能下降。
1.7 索引碎片
在数据库性能优化一：数据库自身优化一文中已经讲到了这个问题，再次就不做过多的重复地址：http://www.cnblogs.com/AK2012/archive/2012/12/25/2012-1228.html
1.8 索引实战（摘抄）
之所以这章摘抄，是因为下面这个文章已经写的太好了，估计我写出来也无法比这个好了，所以就摘抄了
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，而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。
笔者在工作实践中发现，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！
下面我将从这三个方面分别进行总结：
为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（< 1秒）。----
测试环境: 主机：HP LH II---- 主频：330MHZ---- 内存：128兆----
操作系统：Operserver5.0.4----
数据库：Sybase11.0.3
一、不合理的索引设计----
例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：
---- 1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214'and amount >2000 (25秒)
select date ,sum(amount) from record group by date(55秒)
select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)
---- 分析：----
date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date（28秒）
select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）
---- 分析：---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。
---- 3.在place，date，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date（27秒）
select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ, 'SH')（< 1秒）
---- 分析：---- 这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date，place，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date（11秒）
select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）
---- 分析：---- 这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
---- 5.总结：----
缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。
一般来说：
①.有大量重复值、且经常有范围查询（between, >,< ，>=,< =）和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引；
②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。
二、不充份的连接条件：
例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：
select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no and a.account_no=b.account_no（< 1秒）
---- 分析：---- 在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次I/O
在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页）= 33528次I/O
可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。
总结：
1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。
2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。
三、不可优化的where子句
1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
select * from record wheresubstring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record whereamount/30< 1000（11秒）
select * from record whereconvert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）
分析：
where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；
如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：
select * from record where card_no like'5378%'（< 1秒）
select * from record where amount< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'（< 1秒）
你会发现SQL明显快起来！
2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')（23秒）
分析：---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化为id_no ='0' or id_no='1'来执行。
我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用id_no上的索引；
但实际上（根据showplan）,它却采用了"OR策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时间竟达到220秒！还不如将or子句分开：
select count(*) from stuff where id_no='0'select count(*) from stuff where id_no='1'
得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，在620000行下，时间也只有4秒。
或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：
create proc count_stuff asdeclare @a intdeclare @b intdeclare @c intdeclare @d char(10)beginselect @a=count(*) from stuff where id_no='0'select @b=count(*) from stuff where id_no='1'endselect @c=@a+@bselect @d=convert(char(10),@c)print @d
直接算出结果，执行时间同上面一样快！
---- 总结：---- 可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。
1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。
3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。
从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
1.7索引实战是摘抄网友的文章，引用地址：http://blog.csdn.net/gprime/article/details/1687930