巧妙優(yōu)化sql server數(shù)據(jù)庫的幾種方法，在實際操作中導致查詢速度慢的原因有很多，其中最為常見有以下的幾種：沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)。

　　I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應。

　　沒有創(chuàng)建計算列導致查詢不優(yōu)化SQL Server數(shù)據(jù)庫。

　　內(nèi)存不足。

　　網(wǎng)絡速度慢。

　　查詢出的數(shù)據(jù)量過大(可以采用多次查詢，其他的方法降低數(shù)據(jù)量)。

　　鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)。

　　sp_lock,sp_who,活動的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。

　　返回了不必要的行和列。

　　查詢語句不好，沒有優(yōu)化。

　　可以通過如下方法來優(yōu)化查詢 :

　　1、把數(shù)據(jù)、日志、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數(shù)據(jù)量(尺寸)越大，提高I/O越重要。

　　2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)。

　　3、升級硬件。

　　4、根據(jù)查詢條件,建立索引,優(yōu)化索引、優(yōu)化SQL Server數(shù)據(jù)庫訪問方式，限制結(jié)果集的數(shù)據(jù)量。注意填充因子要適當(最好是使用默認值0)。索引應該盡量小，使用字節(jié)數(shù)小的列建索引好(參照索引的創(chuàng)建),不要對有限的幾個值的字段建單一索引如性別字段。

　　5、提高網(wǎng)速。

　　6、擴大服務器的內(nèi)存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內(nèi)存。配置虛擬內(nèi)存：虛擬內(nèi)存大小應基于計算機上并發(fā)運行的服務進行配置。運行 Microsoft SQL Server? 2000 時，可考慮將虛擬內(nèi)存大小設置為計算機中安裝的物理內(nèi)存的 1.5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能，并打算運行 Microsoft 搜索服務以便執(zhí)行全文索引和查詢，可考慮：

　　將虛擬內(nèi)存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內(nèi)存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 服務器配置選項配置為物理內(nèi)存的 1.5 倍(虛擬內(nèi)存大小設置的一半)。

　　7、增加服務器 CPU個數(shù);但是必須明白并行處理串行處理更需要資源例如內(nèi)存。使用并行還是串行程是MsSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執(zhí)行，SQL SERVER根據(jù)系統(tǒng)的負載情況決定最優(yōu)的并行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合并行處理。但是更新操作Update,Insert， Delete還不能并行處理。

　　8、如果是使用like進行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like ‘a(chǎn)%’ 使用索引 like ‘%a’ 不使用索引用 like ‘%a%’ 查詢時，查詢耗時和字段值總長度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對于字段的值很長的建全文索引。

　　9、DB Server 和APPLication Server 分離;OLTP和OLAP分離。

　　10、分布式分區(qū)視圖可用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫服務器聯(lián)合體。聯(lián)合體是一組分開管理的服務器，但它們相互協(xié)作分擔系統(tǒng)的處理負荷。這種通過分區(qū)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫服務器聯(lián)合體的機制能夠擴大一組服務器，以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯(lián)合數(shù)據(jù)庫服務器。(參照SQL幫助文件’分區(qū)視圖’)在實現(xiàn)分區(qū)視圖之前，必須先水平分區(qū)表。

　　在創(chuàng)建成員表后，在每個成員服務器上定義一個分布式分區(qū)視圖，并且每個視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區(qū)視圖名的查詢可以在任何一個成員服務器上運行。系統(tǒng)操作如同每個成員服務器上都有一個原始表的復本一樣，但其實每個服務器上只有一個成員表和一個分布式分區(qū)視圖。數(shù)據(jù)的位置對應用程序是透明的。

　　11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數(shù)據(jù)和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設置自動收縮日志.對于大的數(shù)據(jù)庫不要設置數(shù)據(jù)庫自動增長，它會降低服務器的性能。在T-sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點：首先，DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：

　　查詢語句的詞法、語法檢查。

　　將語句提交給DBMS的查詢優(yōu)化器。

　　優(yōu)化器做代數(shù)優(yōu)化和存取路徑的優(yōu)化SQL Server數(shù)據(jù)庫。

　　由預編譯模塊生成查詢規(guī)劃。

　　然后在合適的時間提交給系統(tǒng)處理執(zhí)行。

　　最后將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶其次，看一下SQL SERVER的數(shù)據(jù)存放的結(jié)構(gòu)：一個頁面的大小為8K(8060)字節(jié)，8個頁面為一個盤區(qū)，按照B樹存放。

　　12、Commit和rollback的區(qū)別 Rollback:回滾所有的事物。 Commit:提交當前的事物. 沒有必要在動態(tài)SQL里寫事物，如果要寫請寫在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者將動態(tài)SQL 寫成函數(shù)或者存儲過程。[SPAN]

　　13、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數(shù),避免表掃描,如果返回不必要的數(shù)據(jù)，浪費了服務器的I/O資源，加重了網(wǎng)絡的負擔降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯(lián)接訪問表,后果嚴重。

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針對大數(shù)據(jù)量表的優(yōu)化查詢

1：索引，我們最先想到的就是創(chuàng)建索引，創(chuàng)建索引可以成倍的提升查詢的效率，節(jié)省時間。但是如果數(shù)據(jù)量太過于巨大的時候，這個時候單純的創(chuàng)建索引是無濟于事的，我們知道假如特別是在大數(shù)據(jù)量中統(tǒng)計查詢，就拿1000W數(shù)據(jù)來說吧，如果使用count函數(shù)的話，最少要50-100秒以上，當然如果你的服務器配置夠高，處理夠快，或許會少很多但是一樣會超過10秒。?
單純的建立索引是無濟于事的。我們可以在創(chuàng)建索引的時候給索引加個屬性，compress，這個屬性可以將所創(chuàng)建的索引進行一個良好的歸類，這樣的話，查詢速度會提升5-10倍，或者更高。但是唯一的缺點是，壓縮索引只能手動創(chuàng)建，對于那些KEY是無法進行壓縮的，因為KEY（主鍵）是自動創(chuàng)建的索引，compress必選的屬性，一般默認是不創(chuàng)建。所以在創(chuàng)建壓縮索引的時候，可以找其他的關鍵字段進行壓縮，比如工單表里面的流水號?
2：盡量少的使用那些函數(shù)，比如?IS?NUll;IS?NOT?NULL,IN;NOT?IN等這樣的匹配函數(shù)，可以使用符號程序進行操作?
3：盡量少使用子查詢，如果你寫個類，里面模仿子查詢的效果，你就會發(fā)現(xiàn)，簡直在要命，我們可以使用聯(lián)合查詢，或者是外連接查詢，這樣速度會比子查詢快很多。?
4：在使用索引的時候，注意如下：?
Where子句中有“！=”將使索引失效?
select?account_name?from?test?where?amount?!=?0??(不使用)?
select?account_name?from?test?where?amount?>?0??(使用)?

Where條件中對字段增加處理函數(shù)將不使用該列的索引?
select?*?from?emp?where?to_char(hire_date,'yyyymmdd')='20080411'?(不使用)?
select?*?from?emp?where?hire_date?=?to_char('20080411','yyyymmdd')?(使用)?

避免在索引列上使用IS?NULL和?IS?NOT?NULL?
select?*?from?emp?where?dept_code?is?not?null??(不使用)?
select?*?from?emp?where?dept_code?>?0??(使用)?

通配符%?的使用?
select?*?from?emp?where?name?like?'%A'??(不使用索引)?
select?*?from?emp?where?name?like?'A%'??(使用索引)?