【正文】 信息，包括客戶(hù)名，性別、年齡、電話(huà)、 地址及其 EMAIL。 訂單詳細(xì)信息表：存放每一筆訂單所包含的商品號(hào)、所訂購(gòu)的商品數(shù)量等信 息。如果系統(tǒng)有多個(gè) CPU或是多個(gè)磁盤(pán)子系統(tǒng)，可以通過(guò)并行操作獲得更好的性能。例如在本文所 用的商品訂單管理數(shù)據(jù)庫(kù)中，因?yàn)樗锌蛻?hù)只有兩個(gè)類(lèi)型 ,即會(huì)員和貴賓 ,那么就 可以將 CUSTOMER 表水平分區(qū)成 2 個(gè)表，每個(gè)小表表示一種類(lèi)型客戶(hù)的數(shù)據(jù)。 在商品訂單查詢(xún)業(yè)務(wù)中，有一個(gè)查詢(xún)需要執(zhí)行 6 張表的連接，在系 統(tǒng)開(kāi)始設(shè) 計(jì)時(shí)，沒(méi)有充分考慮到該查詢(xún)的執(zhí)行效率。 and orderid in (select orderid from orderinfo Where ordernumber between 20 and 200 and pid in (select pid from products Where pid in (select pid from productsinfo Where pmanufactory=39。首先確定用戶(hù)常用的字段，列出全部預(yù)索引字段，然后根據(jù)預(yù)索引字段的選 擇 性以及前面介紹的索引創(chuàng)建相關(guān)規(guī)則，在適當(dāng)?shù)淖侄紊显O(shè)置必要的索引。 圖 52 創(chuàng)建索引后 SQL 語(yǔ)句一的執(zhí)行計(jì)劃 將圖 51 和圖 52 中的實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，可以發(fā)現(xiàn)在使用索引技術(shù)后， 查詢(xún)語(yǔ)句一的執(zhí)行效率得到了應(yīng)有的提升，總的執(zhí)行成本比未使用索引技術(shù)前少 了 。 （ 1） Select distinct cid,ame,csex,cage From customerinfo Where cid in (select cid from customer Where crank=39。 and pkind=39。A39。但那樣也不總是有效?？偨Y(jié)如下 : 。 圖 56 使用連接的 SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃 通過(guò)這兩條 SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行比較分析可以得出如下結(jié)論：我們?cè)趯?xiě)查詢(xún)語(yǔ)句時(shí)盡量用連接代替所有的子查詢(xún)。江中制藥 39。 and orderid in (select orderid from orderinfo Where ordernumber between 20 and 200 and pid in (select pid from products Where pid in (select pid from productsinfo Where pmanufactory=39。下面的第一個(gè) SQL 語(yǔ)句和第二個(gè) SQL 語(yǔ)句都是用于查詢(xún) 2021 年 1 月訂購(gòu)了江中制藥生產(chǎn)的 A 類(lèi)產(chǎn)品的、訂購(gòu)數(shù)量在 20 到 200 件之間的客戶(hù)的相關(guān)信息，兩條查詢(xún)語(yǔ)句的結(jié)果集相同，但是第一個(gè) SQL 語(yǔ)句使用子查詢(xún)完成，第二個(gè) SQL 語(yǔ)句使用聯(lián)接查詢(xún)完成。 對(duì)以上情況進(jìn)行綜合考慮后，最終決定建立數(shù)據(jù)庫(kù)索引商品訂單系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)在商品訂單系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上創(chuàng)建以下索引：在 ORDERINFO表的 (PID， ORDERNUMBER)字段上建復(fù)合索引 OO_PID_ORDERNUMBER，在各表的連接字段上創(chuàng)建唯一索引 C_PRIMARY、 CC_PRIMARY、 P_PRIMARY、PP_PRIMARY、 O_PRIMARY、 OO_PRIMARY，并分別在 ORDERS 表的 CID 字段、 ORDERINFO 表的 PID 字 段 上 建 外 鍵 約 束 O_CID_FOREIGN 和OO_PID_FOREIGN。在該查詢(xún)中，由于各子查詢(xún)返回的記錄比較大，因此對(duì)這些結(jié)果集以及 臨時(shí)數(shù)據(jù)段進(jìn)行排序會(huì)增加大量的系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)。and ordertime=39。將全部表存儲(chǔ)在同一個(gè)磁盤(pán)上，所有表均沒(méi)有設(shè)置主鍵，并且不使用任何優(yōu)化技術(shù)。水平分區(qū)是 最常用分區(qū)方式，本文以水平分區(qū)來(lái)介紹具體實(shí)現(xiàn)方法。這些問(wèn)題都可以通過(guò)對(duì)大表進(jìn)行合理分區(qū)得到很大的改善。 訂單基本信息表：存放每一筆訂單的客戶(hù)號(hào)、訂購(gòu)時(shí)間、操作員等信息。 客戶(hù)基本信息表：存放所有訂購(gòu)過(guò)或訂購(gòu)了相關(guān)商品的客戶(hù)信息。 (6)避免 UPDATE 在 WHERE 子句條件中的列。 SELECT INTO 語(yǔ)句。food? (2).SELECT employeeID， firstname， lastname FROM names WHERE dept= 39。它有助于避免多重 排序操作，而且在其他方面還能簡(jiǎn)化優(yōu)化器的工作。例： SELECT SUM() FROM ACCOUNT A ， CARD B WHERE = SELECT SUM()FROM ACCOUNT A ， CARD B WHERE = AND = 第二句將比第一句執(zhí)行快得多。)0 可 以 寫(xiě) 成 ： IF EXISTS(SELECT*FROM table_name WHERE column_name=39。這 是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵?xún)和連接回逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而 言只需要比較 一次就夠了。我們應(yīng)當(dāng)在編程時(shí)將整型轉(zhuǎn)化成為貨幣型，而不要等到 運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)化。一個(gè)表的索引就該放置在與數(shù)據(jù)表 不同的物理磁盤(pán)上，這樣可以減少文件之間的磁盤(pán)爭(zhēng)用。在很多情況下，你應(yīng)該選擇使用事件跟蹤，因?yàn)樗磻?yīng)了真實(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)行為。 (8)具有高選擇性的列是索引的好候選列，具有高密度的列是索引最糟糕的候 選列。 (3)在條件表達(dá)式中經(jīng)常用到的不同值較多的字段上建立索引，在不同值較少 的字段上不要建立索引，如性別字段就不需要建立索引。與條目相匹配的 ROWID 值指向SQL SERVER 提供相關(guān)行的物理位置，以減輕定位數(shù)據(jù)所需要的 I/O 負(fù)擔(dān)。 SQL 語(yǔ)言是一種靈活的語(yǔ)言，相同的功能可以使用不同的語(yǔ)句來(lái)實(shí)現(xiàn)，但是語(yǔ)句的執(zhí)行效率是很不相同的。 SPLIT 會(huì)多增加一個(gè)分區(qū)，而 MEGRE 會(huì)合并或者減少分區(qū)， SWITCH 則是邏輯地在組間轉(zhuǎn)換分區(qū)。可以通過(guò)不同的分區(qū) 方案，使用相同的分區(qū)函數(shù)，使不同的數(shù)據(jù)表有相同的分區(qū)條件，但存放在不同 的媒介上。2021040139。 FILENAME= 39。一般情況下，文件組數(shù)最好與分區(qū)數(shù)相同，并且這些文件組通常位于不同的 磁盤(pán)上。任何需要特定月份數(shù)據(jù)的查詢(xún)只需引用相應(yīng)月份的表。當(dāng)表和索引變得非常大時(shí)，分區(qū)可以將數(shù)據(jù)分為更小、更容易管理的部分來(lái)提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率。因?yàn)橛卸鄠€(gè)磁頭在查 找，所以數(shù)據(jù)分離也能提高性能 ,SQL SERVER 的分區(qū)技術(shù)將在下面講到。 遵守這些規(guī)則的設(shè)計(jì)會(huì)產(chǎn)生較少的列和更多的表，因而也就減少了數(shù)據(jù)冗余，也減少了用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的頁(yè)。在成品階段進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu) 化的成本最高，收益最小。最后，要構(gòu)造好信息來(lái)更好地滿(mǎn)足性能目標(biāo)。性能調(diào)整和優(yōu)化工作是在進(jìn)行系統(tǒng)計(jì)劃和設(shè)計(jì)階段就 已經(jīng)開(kāi)始了，并且一直貫穿系統(tǒng)的運(yùn)行周期。因此，獲得滿(mǎn)意的用戶(hù)響應(yīng)時(shí)間有兩個(gè)途徑： ? 減少系統(tǒng)服務(wù)時(shí)間，即提高數(shù)據(jù)庫(kù)的吞吐量。 當(dāng)然，以 8 小時(shí)的時(shí)間間隔來(lái)計(jì)算系統(tǒng)需要達(dá)到的吞吐量是不現(xiàn)實(shí)的，因?yàn)? 并不是所有需求都是勻速到達(dá)系統(tǒng)。 在任何一個(gè)系統(tǒng)中，吞吐量和反應(yīng)時(shí)間作為調(diào)整目標(biāo)通常是互相對(duì)立的。減少瓶頸可以最大地發(fā)揮一個(gè)系統(tǒng)的性能。 第五 章開(kāi)發(fā)了一個(gè)商品訂單管理系統(tǒng)作為測(cè)試用例，對(duì) 如何優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的性能進(jìn)行具體的測(cè)試和分析。因此，本文根據(jù)自己平時(shí)的實(shí)際 工作所遇到的一些問(wèn)題和自己對(duì) SQL SERVER 數(shù)據(jù)庫(kù)的使用經(jīng)驗(yàn)，主要 從 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)優(yōu)化 、 索引添加 、 查詢(xún)優(yōu)化 這三個(gè)方面進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，通過(guò)對(duì)各種優(yōu)化技術(shù)的介紹、分析和研究，對(duì)使用不同優(yōu)化技術(shù)前后的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行比較，體現(xiàn)各種優(yōu)化技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行效率的影響程度，提出 SQL SERVER 數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)性能優(yōu)化的合理方法。 SQL SERVER 現(xiàn)在可用于大型機(jī)、客戶(hù) /服務(wù)器以及 PC 平臺(tái)，適合于各種操作系統(tǒng)，包括 Microsotf Windows 和 Windows NT、 0S/390(MVS)、各種 UNIX 操作系統(tǒng)、 LINUX 等。數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)最初產(chǎn)生于 20 世紀(jì) 60 年代中期，從最初的層次 模型、網(wǎng)狀模型，到目前的關(guān)系模型、面向?qū)ο竽Ｐ?，己?jīng)過(guò) 40 年左右的發(fā)展 。同時(shí)也對(duì)理論研究提供了一定的方法指導(dǎo)。數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào) 整與優(yōu)化涉及到多個(gè)層面，通過(guò)統(tǒng)一 規(guī)劃、系統(tǒng)分析做出相應(yīng)的調(diào)整，可以提高 數(shù)據(jù)庫(kù)的穩(wěn)定性和可用性，保障系統(tǒng)高效地運(yùn)行，解決系統(tǒng)瓶頸，節(jié)約系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)， 具有良好的應(yīng)用價(jià)值。 關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)庫(kù)； SQL SERVER；性能優(yōu)化 Abstract The performance of database systems eventually determines their availability and survivability. Most of them will bring about some performance problems more or less after running for a period of time, which mainly involve database hardware, database server, database memory, applications, operating systems and database parameters, etc. Therefore, performance tuning and optimization of database systems, which concern multiple aspects, are very vital to the normal running of the whole system. Through a unified plan and systematical analysis to make appropriate adjustment, the stability and availability of database will be improved, high running efficiency will be guaranteed, system bottleneck will be solved, system overhead will be reduced, considerable applicability and in the meanwhile will be obtained, and some guidelines for theoretical research will be provided. Based on the abovementioned idea, by problems meeting in working experience of using SQL database, the paper principally pays attention to the research on the performance tuning and optimization of SQL statements, and makes a deep analysis and discussion. It suggests in general some performance tuning strategies and optimization approaches of SQL Server application systems to drive the development of SQL Server performance management and optimization technology. Firstly, the paper introduces the corresponding research background of performance tuning of database, significance of selected topic and framework of performance tuning and optimization of database including their concepts, performance evaluation index and primary aspects of optimization. Secondly, several mon optimization techniques are introduced and explained in detail. This paper summarizes optimization of database logical structure and physical structures, methods and techniques of SQL optimization, relevant rules of index creation, and intelligent use of SQL Server partitioning techniques. The foreandaft performance indexes of various optimization techniques are analyzed and pared. An ov