处理百万级以上的数据提高查询速度的方法

Posted 2020-10-01 yangykaifa

  
处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：


 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。


 2.对查询进行优化。应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。


 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值推断。否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
     select id from t where num is null
     能够在num上设置默认值0。确保表中num列没有null值。然后这样查询：
     select id from t where num=0


 4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件。否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
     select id from t where num=10 or num=20
     能够这样查询：
     select id from t where num=10
     union all
     select id from t where num=20


 5.以下的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
     select id from t where name like ‘%abc%’
    若要提高效率。能够考虑全文检索。


 6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
     select id from t where num in(1,2,3)
     对于连续的数值。能用 between 就不要用 in 了：
     select id from t where num between 1 and 3


  8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作。这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
     select id from t where num/2=100
     应改为:
     select id from t where num=100*2


 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
     select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
     select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
     应改为:
     select id from t where name like ‘abc%’
     select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′


 10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其它表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。


 11.在使用索引字段作为条件时，假设该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才干保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，而且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。


 12.不要写一些没有意义的查询，如须要生成一个空表结构：
     select col1,col2 into #t from t where 1=0
     这类代码不会返回不论什么结果集，可是会消耗系统资源的。应改成这样：
     create table #t(…)


 13.非常多时候用 exists 取代 in 是一个好的选择：
     select num from a where num in(select num from b)
     用以下的语句替换：
     select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)


 14.并非全部索引对查询都有效，SQL是依据表中数据来进行查询优化的。当索引列有大量数据反复时。SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female差点儿各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。


 15.索引并非越多越好，索引固然能够提高对应的 select 的效率，但同一时候也减少了 insert 及 update 的效率。由于 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以如何建索引须要谨慎考虑，视详细情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

 16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列。由于 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序。一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。

若应用系统须要频繁更新 clustered 索引数据列。那么须要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。


 17.尽量使用数字型字段。若仅仅含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会减少查询和连接的性能。并会添加存储开销。

这是由于引擎在处理查询和连接时会 逐个比較字符串中每个字符。而对于数字型而言仅仅须要比較一次就够了。

 18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 取代 char/nchar 。由于首先变长字段存储空间小。能够节省存储空间。其次对于查询来说。在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。


 19.不论什么地方都不要使用 select * from t ，用详细的字段列表取代“*”，不要返回用不到的不论什么字段。


 20.尽量使用表变量来取代暂时表。

假设表变量包括大量数据，请注意索引很有限（仅仅有主键索引）。


 21.避免频繁创建和删除暂时表。以降低系统表资源的消耗。


 22.暂时表并非不可使用，适当地使用它们能够使某些例程更有效，比如，当须要反复引用大型表或经常使用表中的某个数据集时。可是。对于一次性事件，最好使 用导出表。


 23.在新建暂时表时。假设一次性插入数据量非常大。那么能够使用 select into 取代 create table。避免造成大量 log ，以提快速度；假设数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。


 24.假设使用到了暂时表，在存储过程的最后务必将全部的暂时表显式删除，先 truncate table 。然后 drop table ，这样能够避免系统表的较长时间锁定。


 25.尽量避免使用游标，由于游标的效率较差。假设游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。


 26.使用基于游标的方法或暂时表方法之前，应先寻找基于集的解决方式来解决这个问题，基于集的方法通常更有效。


 27.与暂时表一样，游标并非不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其它逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才干获得所需的数据时。在结果集中包含“合计”的例程通常要比使用游标运行的速度快。

假设开发时 间同意。基于游标的方法和基于集的方法都能够尝试一下，看哪一种方法的效果更好。


 28.在全部的存储过程和触发器的開始处设置 SET NOCOUNT ON 。在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在运行存储过程和触发器的每一个语句后向client发送 DONE_IN_PROC 消息。


 29.尽量避免向client返回大数据量，若数据量过大。应该考虑对应需求是否合理。


 30.尽量避免大事务操作。提高系统并发能力。


查询速度慢的原因：


1、没有索引或者没实用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 
 
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 


3、没有创建计算列导致查询不优化。 
 
4、内存不足 


5、网络速度慢 


6、查询出的数据量过大（能够採用多次查询，其它的方法减少数据量） 


7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 


8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
  
9、返回了不必要的行和列 


10、查询语句不好。没有优化 


能够通过例如以下方法来优化查询 


1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，添加读取速度。曾经能够将Tempdb应放在RAID0上。SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大。提高I/O越重要. 


2、纵向、横向切割表，降低表的尺寸(sp_spaceuse) 


3、升级硬件 


4、依据查询条件,建立索引,优化索引、优化訪问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。

索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（參照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段 


5、提高网速; 


6、扩大服务器的内存,Windows   2000和SQL   server   2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发执行的服务进行配置。执行   Microsoft   SQL   Server?   2000   时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的   1.5   倍。

假设另外安装了全文检索功能，并打算执行   Microsoft   搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的   3   倍。将   SQL   Server   max   server   memory   服务器配置选项配置为物理内存的   1.5   倍（虚拟内存大小设置的一半）。

 


7、添加serverCPU个数;可是必须明确并行处理串行处理更须要资源比如内存。

使用并行还是串行程是MsSQL自己主动评估选择的。

单个任务分解成多个 任务，就能够在处理器上执行。比如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP   BY字句同一时候执行，SQL   SERVER依据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的须要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。可是更新操作UPDATE,INSERT。 DELETE还不能并行处理。 


8、假设是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的。可是全文索引，耗空间。   like   ‘a%‘   使用索引   like   ‘%a‘   不使用索引用   like   ‘%a%‘   查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型。而是VARCHAR。

对于字段的值非常长的建全文索引。

 


9、DB   Server   和APPLication   Server   分离；OLTP和OLAP分离 


10、分布式分区视图可用于实现数据库server联合体。联合体是一组分开管理的server。但它们相互协作分担系统的处理负荷。

这样的通过分区数据形成数据 库server联合体的机制可以扩大一组server，以支持大型的多层   Web   网站的处理须要。有关很多其它信息，參见设计联合数据库server。

（參照SQL帮助文件‘分区视图‘） 
    a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表  
    b、在创建成员表后，在每一个成员server上定义一个分布式分区视图，而且每一个视图具有同样的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询能够在不论什么一个成员服务 器上执行。系统操作如同每一个成员server上都有一个原始表的复本一样，但事实上每一个server上仅仅有一个成员表和一个分布式分区视图。

数据的位置相应用程序是透明 的。

 


11、重建索引   DBCC   REINDEX   ,DBCC   INDEXDEFRAG,收缩数据和日志   DBCC   SHRINKDB,DBCC   SHRINKFILE.   设置自己主动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自己主动增长，它会减少server的性能。   在T-sql的写法上有非常大的讲究，以下列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这种： 
    1、   查询语句的词法、语法检查          
    2、   将语句提交给DBMS的查询优化器  
    3、   优化器做代数优化和存取路径的优化  
    4、   由预编译模块生成查询规划  
    5、   然后在合适的时间提交给系统处理运行  
    6、   最后将运行结果返回给用户其次，看一下SQL   SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区。依照B树存放。 


12、Commit和rollback的差别   Rollback:回滚全部的事物。   Commit:提交当前的事物.   没有必要在动态SQL里写事物。假设要写请写在外面如：   begin   tran   exec(@s)   commit   trans   或者将动态SQL   写成函数或者存储过程。 


13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,假设返回不必要的数据。浪费了server的I/O资源，加重了网络的负担减少性能。

假设表非常大，在表扫描的期间将表锁住。禁止其它的联接訪问表,后果严重。

 


14、SQL的凝视申明对运行没有不论什么影响 


15、尽可能不使用游标。它占用大量的资源。假设须要row-by-row地运行，尽量採用非光标技术,如：在client循环，用暂时表，Table变 量，用子查询，用Case语句等等。游标能够依照它所支持的提取选项进行分类：   仅仅进   必须依照从第一行到最后一行的顺序提取行。

FETCH   NEXT   是唯一同意的提取操作,也是默认方式。可滚动性   能够在游标中不论什么地方随机提取随意行。游标的技术在SQL2000下变得功能非常强大，他的目的是支持循环。

 
有四个并发选项  
READ_ONLY：不同意通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。

 
OPTIMISTIC   WITH   valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。

乐观并发控制用于这种情形，即在打开游标及更新行的间隔中。仅仅有非常小的机会让第二个用户更新 某一行。

当某个游标以此选项打开时，没有锁控制当中的行，这将有助于最大化其处理能力。假设用户试图改动某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获 取的值进行比較。

假设不论什么值发生改变，则server就会知道其它人已更新了此行，并会返回一个错误。假设值是一样的，server就运行改动。   选择这个并发选项OPTIMISTIC   WITH   ROW   VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本号控制。使用行版本号控制，当中的表必须具有某种版本号标识符，server可用它来确定该行在读入游标后是否有 所更改。 
在   SQL   Server   中。这个性能由   timestamp   数据类型提供。它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每一个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。

每次以不论什么方式更改带有   timestamp   列的行时，SQL   Server   先在时间戳列中存储当前的   @@DBTS   值，然后添加   @@DBTS   的值。

假设某   个表具有   timestamp   列，则时间戳会被记到行级。server就能够比較某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。server不必比較全部列的值，仅仅需 比較   timestamp   列就可以。假设应用程序对没有   timestamp   列的表要求基于行版本号控制的乐观并发，则游标默觉得基于数值的乐观并发控制。  
SCROLL   LOCKS   这个选项实现悲观并发控制。

在悲观并发控制中。在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。

在使用server游标时。将行读入游标时会在其 上放置一个更新锁。假设在事务内打开游标。则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。假设在事务外打开游标，则提取下 一行时。锁就被丢弃。因此，每当用户须要全然的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止不论什么其他任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其他任务更 新该行。

 
然而。更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其他任务读取行。除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁依据在游标定义的   SELECT   语句中指定的锁提示，这些游标并发选项能够生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取。并保持到下次提取或者游标关闭。以先发生者为准。下次提取时。server 为新提取中的行获取滚动锁。并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并能够保持到一个提交或回滚操作之后。

假设提交时关闭游标的选项为关， 则   COMMIT   语句并不关闭不论什么打开的游标，并且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标   SELECT   语句中的锁提示。  
锁提示   仅仅读   乐观数值   乐观行版本号控制   锁定无提示   未锁定   未锁定   未锁定   更新   NOLOCK   未锁定   未锁定   未锁定   未锁定   HOLDLOCK   共享   共享   共享   更新   UPDLOCK   错误   更新   更新   更新   TABLOCKX   错误   未锁定   未锁定   更新其他   未锁定   未锁定   未锁定   更新   *指定   NOLOCK   提示将使指定了该提示的表在游标内是仅仅读的。

 


16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间。找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引 


17、注意UNion和UNion   all   的差别。UNION   all好 


18、注意使用DISTINCT。在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。反复的记录在查询里是没有问题的 


19、查询时不要返回不须要的行、列 


20、用sp_configure   ‘query   governor   cost   limit‘或者SET   QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时。server自己主动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET   LOCKTIME设置锁的时间 


21、用select   top   100   /   10   Percent   来限制用户返回的行数或者SET   ROWCOUNT来限制操作的行 


22、在SQL2000曾经，一般不要用例如以下的字句 “IS   NULL",   " <> ",   "!=",   "!> ",   "! <",   "NOT",   "NOT   EXISTS",   "NOT   IN",   "NOT   LIKE",   and   "LIKE   ‘%500‘"，由于他们不走索引全是表扫描。
也不要在WHere字句中的列名加函数，如 Convert，substring等,假设必须用函数的时候。创建计算列再创建索引来替代.还能够变通写法：WHERE   SUBSTRING(firstname,1,1)   =   ‘m‘改为WHERE   firstname   like   ‘m%‘（索引扫描），一定要将函数和列名分开。

而且索引不能建得太多和太大。
NOT   IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT   EXISTS   ，IN   ,   LEFT   OUTER   JOIN   来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.假设列的值含有空，曾经它的索引不起作用，如今2000的优化器可以处理了。同样 的是IS   NULL，“NOT",   "NOT   EXISTS",   "NOT   IN"能优化她。而” <> ”等还是不能优化，用不到索引。

 


23、使用Query   Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。

一般的20%的代码占领了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。

 


24、假设使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引：   SELECT   *   FROM   PersonMember   (INDEX   =   IX_Title)   WHERE   processid   IN   (‘男’，‘女’) 


25、将须要查询的结果预先计算好放在表中。查询的时候再SELECT。这在SQL7.0曾经是最重要的手段。

比如医院的住院费计算。 


26、MIN()   和   MAX()能使用到合适的索引 


27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好。所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers,   Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procedure.这样不仅维护工作小。编写程 序质量高，而且运行的速度快。 


28、假设要插入大的二进制值到Image列。使用存储过程，千万不要用内嵌INsert来插入(不知JAVA是否)。由于这样应用程序首先将二进 制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），server受到字符后又将他转换成二进制值.存储过程就没有这些动作:   方法：Create   procedure   p_insert   as   insert   into   table(Fimage)   values   (@image),   在前台调用这个存储过程传入二进制參数，这样处理速度明显改善。 


29、Between在某些时候比IN速度更快,Between可以更快地依据索引找到范围。用查询优化器可见到区别。   select   *   from   chineseresume   where   title   in   (‘男‘,‘女‘)   Select   *   from   chineseresume   where   between   ‘男‘   and   ‘女‘   是一样的。因为in会在比較多次，所以有时会慢些。 


30、在必要是对全局或者局部暂时表创建索引，有时可以提快速度，但不是一定会这样。由于索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。 


31、不要建没有作用的事物比如产生报表时。浪费资源。仅仅有在必要使用事物时使用它。 


32、用OR的字句能够分解成多个查询，而且通过UNION   连接多个查询。

他们的速度仅仅同是否使用索引有关,假设查询须要用到联合索引。用UNION   all运行的效率更高.多个OR的字句没实用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。

 


33、尽量少用视图，它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,能够用stored   procedure来取代她。

特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图添加了寻找原始资料的难度。我们看视图的本质：它是存放在server上的被优化好了的已经产生 了查询规划的SQL。

对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图。直接从表检索或者只包括这个表的视图上读，否则添加了不必要的开销,查询受到干 扰.为了加快视图的查询，MsSQL添加了视图索引的功能。 


34、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER   BY。这些动作能够改在client运行。

它们添加了额外的开销。这同UNION   和UNION   ALL一样的道理。

  SELECT   top   20   ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation,   convert(varchar(10),ad.postDate,120)   as   postDate1,workyear,degreedescription   FROM   jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query   ad   where   referenceID   in(‘JCNAD00329667‘,‘JCNAD132168‘,‘JCNAD00337748‘,‘JCNAD00338345‘,‘JCNAD00333138‘,‘JCNAD00303570‘,   ‘JCNAD00303569‘,‘JCNAD00303568‘,‘JCNAD00306698‘,‘JCNAD00231935‘,‘JCNAD00231933‘,‘JCNAD00254567‘,   ‘JCNAD00254585‘,‘JCNAD00254608‘,‘JCNAD00254607‘,‘JCNAD00258524‘,‘JCNAD00332133‘,‘JCNAD00268618‘,   ‘JCNAD00279196‘,‘JCNAD00268613‘)   order   by   postdate   desc 


35、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，降低推断的次数 


36、当用SELECT   INTO时。它会锁住系统表(sysobjects。sysindexes等等)，堵塞其它的连接的存取。创建暂时表时用显示申明语句，而不是 select   INTO.   drop   table   t_lxh   begin   tran   select   *   into   t_lxh   from   chineseresume   where   name   =   ‘XYZ‘   --commit   在还有一个连接中SELECT   *   from   sysobjects能够看到   SELECT   INTO   会锁住系统表，Create   table   也会锁系统表(无论是暂时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这种话假设是常常要用的暂时表请使用实表，或者暂时表变量。

 


37、一般在GROUP   BY   个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的运行顺序应该例如以下最优：select   的Where字句选择全部合适的行，Group   By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group   By   个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。假设Group   BY的目的不包含计算，仅仅是分组，那么用Distinct更快 


38、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好 


39、少用暂时表。尽量用结果集和Table类性的变量来取代它,Table   类型的变量比暂时表好 


40、在SQL2000下，计算字段是能够索引的，须要满足的条件例如以下： 


  a、计算字段的表达是确定的  
  b、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型  
  c、必须配制例如以下选项   ANSI_NULLS   =   ON,   ANSI_PADDINGS   =   ON,   ……. 


41、尽量将数据的处理工作放在server上，降低网络的开销。如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、而且被组织到一个运行规划里、且存储在数据 库中的 SQL语句，是控制流语言的集合。速度当然快。

重复运行的动态SQL,能够使用暂时存储过程。该过程（暂时表）被放在Tempdb中。曾经因为SQL   SERVER对复杂的数学计算不支持，所以不得不将这个工作放在其它的层上而添加网络的开销。SQL2000支持UDFs,如今支持复杂的数学计算，函数 的返回值不要太大，这种开销非常大。用户自己定义函数象光标一样运行的消耗大量的资源，假设返回大的结果採用存储过程 


42、不要在一句话里再三的使用同样的函数，浪费资源,将结果放在变量里再调用更快 


43、SELECT   COUNT(*)的效率教低。尽量变通他的写法。而EXISTS快.同一时候请注意差别：   select   count(Field   of   null)   from   Table   和   select   count(Field   of   NOT   null)   from   Table   的返回值是不同的。 


44、当server的内存够多时。配制线程数量   =   最大连接数+5，这样能发挥最大的效率。否则使用   配制线程数量 <最大连接数启用SQL   SERVER的线程池来解决,假设还是数量   =   最大连接数+5。严重的损害server的性能。 


45、依照一定的次序来訪问你的表。假设你先锁住表A。再锁住表B。那么在全部的存储过程中都要依照这个顺序来锁定它们。

假设你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B。再锁定表A，这可能就会导致一个死锁。

假设锁定顺序没有被预先具体的设计好。死锁非常难被发现 


46、通过SQL   Server   Performance   Monitor监视对应硬件的负载   Memory:   Page   Faults   /   sec计数器假设该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。假设持续非常高。则内存可能是瓶颈。   Process: 


    1、%   DPC   Time   指在范例间隔期间处理器用在缓延程序调用(DPC)接收和提供服务的百分比。(DPC   正在执行的为比标准间隔优先权低的间隔)。   因为   DPC   是以特权模式执行的，DPC   时间的百分比为特权时间   百分比的一部分。

这些时间单独计算而且不属于间隔计算总数的一部   分。

这个总数显示了作为实例时间百分比的平均忙时。 
    2、%Processor   Time计数器　假设该參数值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。

能够考虑添加一个处理器或换一个更快的处理器。

 
    3、%   Privileged   Time   指非闲置处理器时间用于特权模式的百分比。(特权模式是为操作系统组件和操纵硬件驱动程序而设计的一种处理模式。它同意直接訪问硬件和全部内存。

还有一种模 式为用户模式，它是一种为应用程序、环境分系统和整数分系统设计的一种有限处理模式。操作系统将应用程序线程转换成特权模式以訪问操作系统服务)。   特权时间的   %   包含为间断和   DPC   提供服务的时间。特权时间比率高可能是因为失败设备产生的大数量的间隔而引起的。这个计数器将平均忙时作为样本时间的一部分显示。 
    4、%   User   Time表示耗费CPU的数据库操作，如排序。运行aggregate   functions等。假设该值非常高，可考虑添加索引。尽量使用简单的表联接。水平切割大表格等方法来减少该值。

  Physical   Disk:   Curretn   Disk   Queue   Length计数器该值应不超过磁盘数的1.5~2倍。要提高性能，可添加磁盘。   SQLServer:Cache   Hit   Ratio计数器该值越高越好。假设持续低于80%。应考虑添加内存。   注意该參数值是从SQL   Server启动后，就一直累加记数，所以执行经过一段时间后。该值将不能反映系统当前值。

 


47、分析select   emp_name   form   employee   where   salary   >   3000   在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进行优化为Convert(float,3000)，由于3000是个整数，我们应在编程时使 用3000.0而不要等执行时让DBMS进行转化。相同字符和整型数据的转换。