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。

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