使用两个服务器内存选项 min server memory 和 max server memory 重新配置缓冲池中 SQL Server 实例所使用的内存量(以 MB 为单位)。
默认情况下,SQL Server 能够可用系统资源动态改变它的内存需求。
当 SQL Server 动态使用内存时,它要求系统定期地检测可用的物理内存数量。SQL Server 根据服务器活动增大或收缩高速缓冲存储器,以使可用物理内存保持在 4 MB 到 10 MB 之间。这就避免了 Windows 换页。如果有较少可用内存,则 SQL Server 将内存释放给 Windows NT 或 Windows 2000,后者通常继续使用可用列表。如果有更多可用内存,则 SQL Server 将内存再提交到高速缓冲存储器。SQL Server 仅在其工作负荷需要更多的内存时才增加高速缓冲存储器的内存;处于休眠状态的服务器不增大其高速缓冲存储器。
允许 SQL Server 动态使用内存是推荐使用的配置;然而,可以手工设置内存选项并且可以禁止 SQL Server 动态使用内存的能力。在设置 SQL Server 使用的内存量之前,应确定适当的内存设置,方法是从全部物理内存中减去 Windows NT 4.0 或 Windows 2000 以及 SQL Server 的任何其它实例所需要的内存(以及其它系统使用的内存,如果该计算机不为 SQL Server 专用)。这就是可以分配给 SQL Server 使用的最大内存量
手工设置内存选项
手工设置 SQL Server 内存选项有两种主要方法:
第一种方法,设置 min server memory 和 max server memory 为同一数值。该数值与分配给 SQL Server 的固定内存量相对应。
第二种方法,把 min server memory 和 max server memory 数量设置到一个范围段内。这种方法在系统或数据库管理员希望配置 SQL Server 实例,使其适应在同一台计算机上运行的其它应用程序的内存需求时很有用。
min server memory 保证了 SQL Server 实例使用的最小内存量。SQL Server 启动时不立即分配 min server memory 中所指定的内存量。但是,当内存使用由于客户端负荷而达到该值后,SQL Server 将无法从已分配的缓冲池中释放内存,除非减少 min server memory 值。
max server memory 则可防止 SQL Server 使用多于指定数量的内存,这样剩余的可用内存可以快速运行其它应用程序。SQL Server 启动时不立即分配 max server memory 中所指定的内存。内存使用随 SQL Server 的需要而增长,直到达到 max server memory 中所指定的值。SQL Server 无法超过该内存使用值,除非增加 max server memory 值。
设置固定的内存量
如何让你的SQL运行得更快
---- 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whe
re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。
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no(20秒)
---- 将SQL改为:
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(3604,310,30
2)。
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 where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where
amount/30< 1000(11秒)
select * from record where
convert(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 as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @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。