sql優化

1. IS NULL 與 IS NOT NULL

　　不能用null作索引，任何包含null值的列都将不會被包含在索引中。即使索引有多列這樣的情況下，隻要這些列中有一列含有null，該列就會從索引中排除。也就是說如果某列存在空值，即使對該列建索引也不會提高性能。

　　任何在where子句中使用is null或is not null的語句優化器是不允許使用索引的。

2. 聯接列

　　對于有聯接的列，即使最後的聯接值為一個靜态值，優化器是不會使用索引的。我們一起來看一個例子，假定有一個職工表(employee)，對于一個職

工的姓和名分成兩列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME)，現在要查詢一個叫比爾.克林頓(Bill Cliton)的職工。

　　下面是一個采用聯接查詢的SQL語句，

    select * from employss

where first_name||‘‘||last_name =‘Beill

Cliton‘;

    上面這條語句完全可以查詢出是否有Bill Cliton這個員工，但是這裡需要注意，系統優化器對基于last_name建立的索引沒有使用。

　　當采用下面這種SQL語句的編寫，Oracle系統就可以采用基于last_name建立的索引。

    *** where first_name =‘Beill‘ and last_name =‘Cliton‘;

3 . 帶通配符(%)的like語句

　　同樣以上面的例子來看這種情況。目前的需求是這樣的，要求在職工表中查詢名字中包含cliton的人。可以采用如下的查詢SQL語句:

    select * from employee where last_name like ‘%cliton%‘;

這裡由于通配符(%)在搜尋詞首出現，是以Oracle系統不使用last_name的索引。在很多情況下可能無法避免這種情況，但是一定要心中有底，通

配符如此使用會降低查詢速度。然而當通配符出現在字元串其他位置時，優化器就能利用索引。在下面的查詢中索引得到了使用:

    select * from employee where last_name like ‘c%‘;

4. Order by語句

　　ORDER BY語句決定了Oracle如何将傳回的查詢結果排序。Order by語句對要排序的列沒有什麼特别的限制，也可以将函數加入列中(象聯接或者附加等)。任何在Order by語句的非索引項或者有計算表達式都将降低查詢速度。

　　仔細檢查order by語句以找出非索引項或者表達式，它們會降低性能。解決這個問題的辦法就是重寫order by語句以使用索引，也可以為所使用的列建立另外一個索引，同時應絕對避免在order by子句中使用表達式。

5. NOT

　　我們在查詢時經常在where子句使用一些邏輯表達式，如大于、小于、等于以及不等于等等，也可以使用and(與)、or(或)以及not(非)。NOT可用來對任何邏輯運算符号取反。下面是一個NOT子句的例子:

... where not (status =‘VALID‘)

如果要使用NOT，則應在取反的短語前面加上括号，并在短語前面加上NOT運算符。NOT運算符包含在另外一個邏輯運算符中，這就是不等于(<>)運算符。換句話說，即使不在查詢where子句中顯式地加入NOT詞，NOT仍在運算符中，見下例:

... where status <>‘INVALID‘;

對這個查詢，可以改寫為不使用NOT:

select * from employee where salary<3000 or salary>3000;

雖然這兩種查詢的結果一樣，但是第二種查詢方案會比第一種查詢方案更快些。第二種查詢允許Oracle對salary列使用索引，而第一種查詢則不能使用索引。

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我們要做到不但會寫SQL,還要做到寫出性能優良的SQL,以下為筆者學習、摘錄、并彙總部分資料與大家分享！ 

（1）      選擇最有效率的表名順序(隻在基于規則的優化器中有效)： 

ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving

table)将被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接配接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection

table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表. 

（2）      WHERE子句中的連接配接順序．： 

ORACLE采用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接配接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾. 

（3）      SELECT子句中避免使用 ‘

* ‘： 

ORACLE在解析的過程中, 會将‘*‘ 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢資料字典完成的, 這意味着将耗費更多的時間 

（4）      減少通路資料庫的次數： 

ORACLE在内部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的使用率, 綁定變量 , 讀資料塊等； 

（5）      在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設定ARRAYSIZE參數, 可以增加每次資料庫通路的檢索資料量 ,建議值為200 

（6）      使用DECODE函數來減少處理時間： 

使用DECODE函數可以避免重複掃描相同記錄或重複連接配接相同的表. 

（7）      整合簡單,無關聯的資料庫通路： 

如果你有幾個簡單的資料庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系) 

（8）      删除重複記錄： 

最高效的删除重複記錄方法 ( 因為使用了ROWID)例子： 

DELETE  FROM  EMP E  WHERE  E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) 

FROM  EMP X  WHERE  X.EMP_NO = E.EMP_NO); 

（9）      用TRUNCATE替代DELETE： 

當删除表中的記錄時,在通常情況下, 復原段(rollback

segments ) 用來存放可以被恢複的資訊. 如果你沒有COMMIT事務,ORACLE會将資料恢複到删除之前的狀态(準确地說是恢複到執行删除指令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 復原段不再存放任何可被恢複的資訊.當指令運作後,資料不能被恢複.是以很少的資源被調用,執行時間也會很短.

(譯者按: TRUNCATE隻在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML) 

（10） 盡量多使用COMMIT： 

隻要有可能,在程式中盡量多使用COMMIT, 這樣程式的性能得到提高,需求也會因為COMMIT所釋放的資源而減少: 

COMMIT所釋放的資源: 

a. 復原段上用于恢複資料的資訊. 

b. 被程式語句獲得的鎖 

c. redo log buffer 中的空間 

d. ORACLE為管理上述3種資源中的内部花費 

（11） 用Where子句替換HAVING子句： 

避免使用HAVING子句, HAVING 隻會在檢索出所有記錄之後才對結果集進行過濾. 這個處理需要排序,總計等操作. 如果能通過WHERE子句限制記錄的數目,那就能減少這方面的開銷.

(非oracle中)on、where、having這三個都可以加條件的子句中，on是最先執行，where次之，having最後，因為on是先把不

符合條件的記錄過濾後才進行統計，它就可以減少中間運算要處理的資料，按理說應該速度是最快的，where也應該比having快點的，因為它過濾資料後 才進行sum，在兩個表聯接時才用on的，是以在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。在這單表查詢統計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算字段，那它們的結果是一樣的，隻是where可以使用rushmore技術，而having就不能，在速度上後者要慢如果要涉及到計算的字

段，就表示在沒計算之前，這個字段的值是不确定的，根據上篇寫的工作流程，where的作用時間是在計算之前就完成的，而having就是在計算後才起作 用的，是以在這種情況下，兩者的結果會不同。在多表聯接查詢時，on比where更早起作用。系統首先根據各個表之間的聯接條件，把多個表合成一個臨時表

後，再由where進行過濾，然後再計算，計算完後再由having進行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正确的作用，首先要明白這個條件應該在什麼時候起作用，然後再決定放在那裡 

（12） 減少對表的查詢： 

在含有子查詢的SQL語句中,要特别注意減少對表的查詢.例子： 

    SELECT  TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT 

TAB_NAME,DB_VER FROM  TAB_COLUMNS  WHERE  VERSION = 604) 

（13） 通過内部函數提高SQL效率.： 

複雜的SQL往往犧牲了執行效率. 能夠掌握上面的運用函數解決問題的方法在實際工作中是非常有意義的 

（14） 使用表的别名(Alias)： 

當在SQL語句中連接配接多個表時, 請使用表的别名并把别名字首于每個Column上.這樣一來,就可以減少解析的時間并減少那些由Column歧義引起的文法錯誤. 

（15） 用EXISTS替代IN、用NOT

EXISTS替代NOT IN： 

在許多基于基礎表的查詢中,為了滿足一個條件,往往需要對另一個表進行聯接.在這種情況下, 使用EXISTS(或NOT

EXISTS)通常将提高查詢的效率. 在子查詢中,NOT IN子句将執行一個内部的排序和合并. 無論在哪種情況下,NOT

IN都是最低效的 (因為它對子查詢中的表執行了一個全表周遊). 為了避免使用NOT

IN ,我們可以把它改寫成外連接配接(Outer Joins)或NOT EXISTS. 

例子： 

（高效）SELECT * FROM  EMP (基礎表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  EXISTS (SELECT ‘X‘  FROM DEPT  WHERE  DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO  AND  LOC = ‘MELB‘) 

(低效)SELECT  * FROM  EMP (基礎表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  DEPTNO IN(SELECT DEPTNO  FROM  DEPT  WHERE  LOC = ‘MELB‘) 

（16） 識别‘低效執行‘的SQL語句： 

雖然目前各種關于SQL優化的圖形化工具層出不窮,但是寫出自己的SQL工具來解決問題始終是一個最好的方法： 

SELECT  EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, 

ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, 

ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run, 

SQL_TEXT 

FROM  V$SQLAREA 

WHERE  EXECUTIONS>0 

AND  BUFFER_GETS > 0 

AND  (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 

ORDER BY  4 DESC;

（17） 用索引提高效率： 

索引是表的一個概念部分,用來提高檢索資料的效率，ORACLE使用了一個複雜的自平衡B-tree結構. 通常,通過索引查詢資料比全表掃描要快. 當ORACLE找出執行查詢和Update語句的最佳路徑時,

ORACLE優化器将使用索引. 同樣在聯結多個表時使用索引也可以提高效率. 另一個使用索引的好處是,它提供了主鍵(primary

key)的唯一性驗證.。那些LONG或LONG RAW資料類型, 你可以索引幾乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 當然,你也會發現, 在掃描小表時,使用索引同樣能提高效率. 雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們也必須注意到它的代價. 索引需要空間來存儲,也需要定期維護, 每當有記錄在表中增減或索引列被修改時, 索引本身也會被修改. 這意味着每條記錄的INSERT

, DELETE , UPDATE将為此多付出4 , 5 次的磁盤I/O . 因為索引需要額外的存儲空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢.。定期的重構索引是有必要的.： 

ALTER  INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME> 

18） 用EXISTS替換DISTINCT： 

當送出一個包含一對多表資訊(比如部門表和雇員表)的查詢時,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考慮用EXIST替換,

EXISTS 使查詢更為迅速,因為RDBMS核心子產品将在子查詢的條件一旦滿足後,立刻傳回結果. 例子： 

      (低效): 

SELECT  DISTINCT  DEPT_NO,DEPT_NAME  FROM  DEPT D , EMP E 

WHERE  D.DEPT_NO = E.DEPT_NO 

(高效): 

SELECT  DEPT_NO,DEPT_NAME  FROM  DEPT D  WHERE  EXISTS ( SELECT ‘X‘ 

FROM  EMP E  WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO); 

（19） sql語句用大寫的；因為oracle總是先解析sql語句，把小寫的字母轉換成大寫的再執行 

（20） 在java代碼中盡量少用連接配接符“＋”連接配接字元串！ 

（21） 避免在索引列上使用NOT 通常，　 

我們要避免在索引列上使用NOT, NOT會産生在和在索引列上使用函數相同的影響. 當ORACLE”遇到”NOT,他就會停止使用索引轉而執行全表掃描. 

（22） 避免在索引列上使用計算． 

WHERE子句中，如果索引列是函數的一部分．優化器将不使用索引而使用全表掃描． 

舉例: 

低效： 

SELECT … FROM  DEPT  WHERE SAL * 12 > 25000; 

高效: 

SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12; 

（23） 用>=替代> 

SELECT * FROM  EMP  WHERE  DEPTNO >=4 

低效: 

SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 

兩者的差別在于, 前者DBMS将直接跳到第一個DEPT等于4的記錄而後者将首先定位到DEPTNO=3的記錄并且向前掃描到第一個DEPT大于3的記錄. 

（24） 用UNION替換OR

(适用于索引列) 

通常情況下, 用UNION替換WHERE子句中的OR将會起到較好的效果. 對索引列使用OR将造成全表掃描. 注意, 以上規則隻針對多個索引列有效. 如果有column沒有被索引, 查詢效率可能會因為你沒有選擇OR而降低. 在下面的例子中,

LOC_ID 和REGION上都建有索引. 

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION 

FROM LOCATION 

WHERE LOC_ID = 10 

UNION 

WHERE REGION = “MELBOURNE” 

WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE” 

如果你堅持要用OR, 那就需要傳回記錄最少的索引列寫在最前面. 

（25） 用IN來替換OR  

這是一條簡單易記的規則，但是實際的執行效果還須檢驗，在ORACLE8i下，兩者的執行路徑似乎是相同的．　 

SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 

高效 

SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN  IN (10,20,30); 

（26） 避免在索引列上使用IS NULL和IS

NOT NULL 

避免在索引中使用任何可以為空的列，ORACLE将無法使用該索引．對于單列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此記錄. 對于複合索引，如果每個列都為空，索引中同樣不存在此記錄.　如果至少有一個列不為空，則記錄存在于索引中．舉例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一條記錄的A,B值為(123,null)

, ORACLE将不接受下一條具有相同A,B值（123,null）的記錄(插入). 然而如果所有的索引列都為空，ORACLE将認為整個鍵值為空而空不等于空. 是以你可以插入1000 條具有相同鍵值的記錄,當然它們都是空! 因為空值不存在于索引列中,是以WHERE子句中對索引列進行空值比較将使ORACLE停用該索引. 

低效: (索引失效) 

SELECT … FROM  DEPARTMENT  WHERE  DEPT_CODE IS NOT NULL; 

高效: (索引有效) 

SELECT … FROM  DEPARTMENT  WHERE  DEPT_CODE >=0; 

（27） 總是使用索引的第一個列： 

如果索引是建立在多個列上, 隻有在它的第一個列(leading column)被where子句引用時,優化器才會選擇使用該索引. 這也是一條簡單而重要的規則，當僅引用索引的第二個列時,優化器使用了全表掃描而忽略了索引 

28） 用UNION-ALL 替換UNION ( 如果有可能的話)： 

當SQL 語句需要UNION兩個查詢結果集合時,這兩個結果集合會以UNION-ALL的方式被合并, 然後在輸出最終結果前進行排序. 如果用UNION

ALL替代UNION, 這樣排序就不是必要了. 效率就會是以得到提高. 需要注意的是，UNION

ALL 将重複輸出兩個結果集合中相同記錄. 是以各位還是要從業務需求分析使用UNION ALL的可行性.

UNION 将對結果集合排序,這個操作會使用到SORT_AREA_SIZE這塊記憶體. 對于這塊記憶體的優化也是相當重要的. 下面的SQL可以用來查詢排序的消耗量

SELECT  ACCT_NUM, BALANCE_AMT 

FROM  DEBIT_TRANSACTIONS 

WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95‘ 

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 

FROM DEBIT_TRANSACTIONS 

UNION ALL 

（29） 用WHERE替代ORDER BY： 

ORDER BY 子句隻在兩種嚴格的條件下使用索引. 

ORDER BY中所有的列必須包含在相同的索引中并保持在索引中的排列順序. 

ORDER BY中所有的列必須定義為非空. 

WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列. 

例如: 

表DEPT包含以下列: 

DEPT_CODE PK NOT NULL 

DEPT_DESC NOT NULL 

DEPT_TYPE NULL 

低效: (索引不被使用) 

SELECT DEPT_CODE FROM  DEPT  ORDER BY  DEPT_TYPE 

高效: (使用索引) 

SELECT DEPT_CODE  FROM  DEPT  WHERE  DEPT_TYPE > 0 

（30） 避免改變索引列的類型.: 

當比較不同資料類型的資料時, ORACLE自動對列進行簡單的類型轉換. 

假設 EMPNO是一個數值類型的索引列. 

SELECT …  FROM EMP  WHERE  EMPNO = ‘123‘ 

實際上,經過ORACLE類型轉換, 語句轉化為: 

SELECT …  FROM EMP  WHERE  EMPNO = TO_NUMBER(‘123‘) 

幸運的是,類型轉換沒有發生在索引列上,索引的用途沒有被改變. 

現在,假設EMP_TYPE是一個字元類型的索引列. 

SELECT …  FROM EMP  WHERE EMP_TYPE = 123 

這個語句被ORACLE轉換為: 

SELECT …  FROM EMP  WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123 

因為内部發生的類型轉換, 這個索引将不會被用到! 為了避免ORACLE對你的SQL進行隐式的類型轉換, 最好把類型轉換用顯式表現出來. 注意當字元和數值比較時,

ORACLE會優先轉換數值類型到字元類型 

（31） 需要當心的WHERE子句: 

某些SELECT 語句中的WHERE子句不使用索引. 這裡有一些例子. 

在下面的例子裡, (1)‘!=‘ 将不使用索引. 記住, 索引隻能告訴你什麼存在于表中, 而不能告訴你什麼不存在于表中.

(2) ‘ | |‘是字元連接配接函數. 就象其他函數那樣, 停用了索引.

(3) ‘+‘是數學函數. 就象其他數學函數那樣, 停用了索引.

(4)相同的索引列不能互相比較,這将會啟用全表掃描. 

（32） a. 如果檢索資料量超過30%的表中記錄數.使用索引将沒有顯著的效率提高. 

b. 在特定情況下, 使用索引也許會比全表掃描慢, 但這是同一個數量級上的差別. 而通常情況下,使用索引比全表掃描要塊幾倍乃至幾千倍! 

（33） 避免使用耗費資源的操作: 

帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啟動SQL引擎 

執行耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執行兩次排序. 通常, 帶有UNION,

MINUS , INTERSECT的SQL語句都可以用其他方式重寫. 如果你的資料庫的SORT_AREA_SIZE調配得好, 使用UNION

, MINUS, INTERSECT也是可以考慮的, 畢竟它們的可讀性很強 

（34） 優化GROUP BY: 

提高GROUP BY 語句的效率, 可以通過将不需要的記錄在GROUP

BY 之前過濾掉.下面兩個查詢傳回相同結果但第二個明顯就快了許多. 

SELECT JOB , AVG(SAL) 

FROM EMP 

GROUP by JOB 

HAVING JOB = ‘PRESIDENT‘ 

OR JOB = ‘MANAGER‘ 

WHERE JOB = ‘PRESIDENT‘ 

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如果你正在負責一個基于SQL Server的項目，或者你剛剛接觸SQL

Server，你都有可能要面臨一些資料庫性能的問題，這篇文章會為你提供一些有用的指導（其中大多數也可以用于其它的DBMS）。 

在這裡，我不打算介紹使用SQL Server的竅門，也不能提供一個包治百病的方案，我所做的是總結一些經驗----關于如何形成一個好的設計。這些經驗來自我過去幾年中經受的教訓，一直來，我看到許多同樣的設計錯誤被一次又一次的重複。 

一、了解你用的工具 

不要輕視這一點，這是我在這篇文章中講述的最關鍵的一條。也許你也看到有很多的SQL Server程式員沒有掌握全部的T-SQL指令和SQL Server提供的那些有用的工具。 

“什麼？我要浪費一個月的時間來學習那些我永遠也不會用到的SQL指令？？？”，你也許會這樣說。對的，你不需要這樣做。但是你應該用一個周末浏覽所有的 T-SQL指令。在這裡，你的任務是了解，将來，當你設計一個查詢時，你會記起來：“對了，這裡有一個指令可以完全實作我需要的功能”，于是，到MSDN檢視這個指令的确切文法。 

二、不要使用遊标 

讓我再重複一遍：不要使用遊标。如果你想破壞整個系統的性能的話，它們倒是你最有效的首選辦法。大多數的初學者都使用遊标，而沒有意識到它們對性能造成的影響。它們占用記憶體，還用它們那些不可思議的方式鎖定表，另外，它們簡直就像蝸牛。而最糟糕的是，它們可以使你的DBA所能做的一切性能優化等于沒做。不 知你是否知道每執行一次FETCH就等于執行一次SELECT指令？這意味着如果你的遊标有10000條記錄，它将執行10000次SELECT！如果你

使用一組SELECT、UPDATE或者DELETE來完成相應的工作，那将有效率的多。 

初學者一般認為使用遊标是一種比較熟悉和舒适的程式設計方式，可很不幸，這會導緻糟糕的性能。顯然，SQL的總體目的是你要實作什麼，而不是怎樣實作。 

我曾經用T-SQL重寫了一個基于遊标的存儲過程，那個表隻有100,000條記錄，原來的存儲過程用了40分鐘才執行完畢，而新的存儲過程隻用了10秒鐘。在這裡，我想你應該可以看到一個不稱職的程式員究竟在幹了什麼！！！ 

我們可以寫一個小程式來取得和處理資料并且更新資料庫，這樣做有時會更有效。記住：對于循環，T-SQL無能為力。 

我再重新提醒一下：使用遊标沒有好處。除了DBA的工作外，我從來沒有看到過使用遊标可以有效的完成任何工作。 

三、規範化你的資料表 

為什麼不規範化資料庫？大概有兩個借口：出于性能的考慮和純粹因為懶惰。至于第二點，你遲早得為此付出代價。而關于性能的問題，你不需要優化根本就不慢的東西。我經常看到一些程式員“反規範化”資料庫，他們的理由是“原來的設計太慢了”，可結果卻常常是他們讓系統更慢了。DBMS被設計用來處理規範資料庫

的，是以，記住：按照規範化的要求設計資料庫。 

四、不要使用SELECT * 

這點不太容易做到，我太了解了，因為我自己就經常這樣幹。可是，如果在SELECT中指定你所需要的列，那将會帶來以下的好處： 

1 減少記憶體耗費和網絡的帶寬 

2 你可以得到更安全的設計 

3 給查詢優化器機會從索引讀取所有需要的列 

五、了解你将要對資料進行的操作 

為你的資料庫建立一個健壯的索引，那可是功德一件。可要做到這一點簡直就是一門藝術。每當你為一個表添加一個索引，SELECT會更快了，可INSERT 和DELETE卻大大的變慢了，因為建立了維護索引需要許多額外的工作。顯然，這裡問題的關鍵是：你要對這張表進行什麼樣的操作。這個問題不太好把握，特别是涉及DELETE和UPDATE時，因為這些語句經常在WHERE部分包含SELECT指令。 

六、不要給“性别”列建立索引 

首先，我們必須了解索引是如何加速對表的通路的。你可以将索引了解為基于一定的标準上對表進行劃分的一種方式。如果你給類似于“性别”這樣的列建立了一個 索引，你僅僅是将表劃分為兩部分：男和女。你在處理一個有1,000,000條記錄的表，這樣的劃分有什麼意義？記住：維護索引是比較費時的。當你設計索

引時，請遵循這樣的規則：根據列可能包含不同内容的數目從多到少排列，比如：姓名+省份+性别。 

七、使用事務 

請使用事務，特别是當查詢比較耗時。如果系統出現問題，這樣做會救你一命的。一般有些經驗的程式員都有體會-----你經常會碰到一些不可預料的情況會導緻存儲過程崩潰。 

八、小心死鎖 

按照一定的次序來通路你的表。如果你先鎖住表A，再鎖住表B，那麼在所有的存儲過程中都要按照這個順序來鎖定它們。如果你（不經意的）某個存儲過程中先鎖定表B，再鎖定表A，這可能就會導緻一個死鎖。如果鎖定順序沒有被預先詳細的設計好，死鎖是不太容易被發現的。 

九、不要打開大的資料集 

一個經常被提出的問題是：我怎樣才能迅速的将100000條記錄添加到ComboBox中？這是不對的，你不能也不需要這樣做。很簡單，你的使用者要浏覽 100000條記錄才能找到需要的記錄，他一定會詛咒你的。在這裡，你需要的是一個更好的UI，你需要為你的使用者顯示不超過100或200條記錄。 

十、不要使用伺服器端遊标 

與伺服器端遊标比起來，用戶端遊标可以減少伺服器和網絡的系統開銷，并且還減少鎖定時間。 

十一、使用參數查詢 

有時，我在CSDN技術論壇看到類似這樣的問題：“SELECT * FROM a WHERE a.id=‘A‘B，因為單引号查詢發生異常，我該怎麼辦？”，而普遍的回答是：用兩個單引号代替單引号。這是錯誤的。這樣治标不治本，因為你還會在其他

一些字元上遇到這樣的問題，更何況這樣會導緻嚴重的bug，除此以外，這樣做還會使SQL Server的緩沖系統無法發揮應有的作用。使用參數查詢，釜底抽薪，這些問題統統不存在了。 

十二、在程式編碼時使用大資料量的資料庫 

程式員在開發中使用的測試資料庫一般資料量都不大，可經常的是最終使用者的資料量都很大。我們通常的做法是不對的，原因很簡單：現在硬碟不是很貴，可為什麼性能問題卻要等到已經無可挽回的時候才被注意呢？ 

十三、不要使用INSERT導入大批的資料 

請不要這樣做，除非那是必須的。使用UTS或者BCP，這樣你可以一舉而兼得靈活性和速度。 

十四、注意逾時問題 

查詢資料庫時，一般資料庫的預設都比較小，比如15秒或者30秒。而有些查詢運作時間要比這長，特别是當資料庫的資料量不斷變大時。 

十五、不要忽略同時修改同一記錄的問題 

有時候，兩個使用者會同時修改同一記錄，這樣，後一個修改者修改了前一個修改者的操作，某些更新就會丢失。處理這種情況不是很難：建立一個timestamp字段，在寫入前檢查它，如果允許，就合并修改，如果存在沖突，提示使用者。 

十六、在細節表中插入紀錄時，不要在主表執行SELECT MAX(ID) 

這是一個普遍的錯誤，當兩個使用者在同一時間插入資料時，這會導緻錯誤。你可以使用SCOPE_IDENTITY，IDENT_CURRENT和IDENTITY。如果可能，不要使用IDENTITY，因為在有觸發器的情況下，它會引起一些問題（詳見這裡的讨論）。 

十七、避免将列設為NULLable 

如果可能的話，你應該避免将列設為NULLable。系統會為NULLable列的每一行配置設定一個額外的位元組，查詢時會帶來更多的系統開銷。另外，将列設為NULLable使編碼變得複雜，因為每一次通路這些列時都必須先進行檢查。 

我并不是說NULLS是麻煩的根源，盡管有些人這樣認為。我認為如果你的業務規則中允許“空資料”，那麼，将列設為NULLable有時會發揮很好的作用，但是，如果在類似下面的情況中使用NULLable，那簡直就是自讨苦吃。 

CustomerName1 

CustomerAddress1 

CustomerEmail1 

CustomerName2 

CustomerAddress2 

CustomerEmail3 

如果出現這種情況，你需要規範化你的表了。 

十八、盡量不要使用TEXT資料類型 

除非你使用TEXT處理一個很大的資料，否則不要使用它。因為它不易于查詢，速度慢，用的不好還會浪費大量的空間。一般的，VARCHAR可以更好的處理你的資料。 

十九、盡量不要使用臨時表 

盡量不要使用臨時表，除非你必須這樣做。一般使用子查詢可以代替臨時表。使用臨時表會帶來系統開銷，如果你是用COM+進行程式設計，它還會給你帶來很大的麻 煩，因為COM+使用資料庫連接配接池而臨時表卻自始至終都存在。SQL

Server提供了一些替代方案，比如Table資料類型。 

二十、學會分析查詢 

SQL Server查詢分析器是你的好夥伴，通過它你可以了解查詢和索引是如何影響性能的。 

二十一、使用參照完整性 

定義主健、唯一性限制和外鍵，這樣做可以節約大量的時間。