在SQL server中大量数据的存储和查询优化问题

sunshine91 2006-04-21 03:47:45
我最近在做一个系统,需要存储各个行业的信息,数据量很大,需要根据不同行业查询不同信息,
怎么才能提高数据库的性能,和优化查询呢?
或是帮忙给我一个解决的办法或是提供一点资料。
谢谢
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LIANGQIAN1984 2007-04-26
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lokii 2007-04-19
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lisiyong 2007-03-30
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优化数据库的思想及SQL语句优化的原则 [转贴 2005-08-18 14:20:05 ] 发表者: chilizy

优化数据库的思想:
================
1、关键字段建立索引。
2、使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效。
3、备份数据库和清除垃圾数据。
4、SQL语句语法的优化。(可以用Sybase的SQL Expert,可惜我没找到unexpired的
序列号)
5、清理删除日志。

SQL语句优化的原则:
==================
1、使用索引来更快地遍历表。
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。在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上。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。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好,恰好相反过多的索引会导致系统低效。用户在表中每加进一个索引,维护索引集合就要做相应的更新工作。
2、IS NULL 与 IS NOT NULL
不能用null作索引,任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下,只要这些列中有一列含有null,该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。
3、IN和EXISTS
EXISTS要远比IN的效率高。里面关系到full table scan和range scan。几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。
4、在海量查询时尽量少用格式转换。
5、当在SQL SERVER 2000中,如果存储过程只有一个参数,并且是OUTPUT类型的,必须在调用这个存储过程的时候给这个参数一个初始的值,否则会出现调用错误。
6、ORDER BY和GROPU BY
使用ORDER BY和GROUP BY短语,任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。注意如果索引列里面有NULL值,Optimizer将无法优化。
7、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。
8、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。
9、SET SHOWPLAN_ALL ON 查看执行方案。DBCC检查数据库数据完整性。
DBCC(DataBase Consistency Checker)是一组用于验证 SQL Server 数据库完整性的程序。
10、慎用游标
在某些必须使用游标的场合,可考虑将符合条件的数据行转入临时表中,再对临时表定义游标进行操作,这样可使性能得到明显提高。

总结:
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。经验显示,SQL Server性能的最大改进得益于逻辑的数据库设计、索引设计和查询设计方面。反过来说,最大的性能问题常常是由其中这些相同方面中的不足引起的。其实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。
tipbase 2006-04-22
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问题太笼统。
一般来说要规划好索引,安排好文件分组,留意数据访问的磁盘IO。拆表也是一个比较容易见效的方法。
如果索引多且经常修改的话还要考虑定期重建索引。
Dark13 2006-04-22
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单个表数据大还不如分成当前表和历史表,另外建立一些统计中间表,存放统计好的历史年月数据,统计的时候直接从这些数据中取

另外,明细有分类的话,在明细表和汇总表之间也可以建立分类中间表,不过要注意三个表一定要保持数据一致
sunshine91 2006-04-21
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如果是一本字典存进去,怎么设计数据库呢?
以首字母分建表?
Ji秋风 2006-04-21
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1、建索引。
2、单个表数据量很大,按时间段(如月)分表存储数据,并创建视图提高查询速度。
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。

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