SQL SERVER中一些常見效能問題的總結

作者：pbsql(風雲)
日期：2005-12-06

1.對查詢進行最佳化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應盡量避免使用 left join 和 null 值判斷。left join 比 inner join 消耗更多的資源，因為它們包含與 null （不存在）資料匹配的資料，所以如果可以重新編寫查詢以使得該查詢不使用任何 inner join ，則會得到相應的回報。
例如有兩表：
product(product_id int not null,product_type_id int null,...)，產品表， product_id 為大於0的整數， product_type_id 與表 product_type 關聯，但可為空白，因為有的產品沒有類別
product_type(product_type_id not null,product_type_name null,...)，產品類別表
此時要關聯兩表後查詢 product 的內容，馬上會想到使用 inner join ，但下面有一種方法可避免使用 inner join ：
在 product_type 中增加一條記錄：0,'',...，並將 product 的 product_type_id 設定為 not null ，當產品沒有類別時將其 product_type_id 設為0，這樣查詢就可以使用 inner join 了。

3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則引擎可能放棄使用索引而進行全表掃描。

4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來串連條件，否則將可能導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如有表 t ， key1 、 key2 上建有索引，需要下面的預存程序：
create procedure select_proc1 @key1 int=0,@key2 int=0
as
begin
  select key3 from t
  where (@key1=0 or key1=@key1)
    and (@key2=0 or key2=@key2)
end
go
這個預存程序會導致全表掃描，可作如下修改：
create procedure select_proc2 @key1 int=0,@key2 int=0
as
begin
  if @key1 <>0 and @key2<>0
    select key3 from t
    where key1=@key1 and key2=@key2
  else
    if @key1<>0
      select key3 from t where key1=@key1
    else
      select key3 from t where key2=@key2
end
go
更改後雖然代碼增加了，但效率提高了。

5.in 和 not in 也要慎用，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索索引。

7.如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但最佳化程式不能將訪問計劃的選擇延遲到運行時；它必須在編譯時間進行選擇。然而，如果在編譯時間建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行運算式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2

9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’產生的id
應改為:
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“=”左邊進行函數、算術運算或其他運算式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是複合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應儘可能的讓欄位順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要產生一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(...)

13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.並不是所有索引對查詢都有效， SQL 是根據表中資料來進行查詢最佳化的，當索引列有大量資料重複時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位 sex ， male 、 female 幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 、 update 及 delete 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要謹慎考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.應儘可能的避免更新 clustered 索引資料列，因為 clustered 索引資料列的順序就是表記錄的實體儲存體順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引資料列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。

17.盡量使用數字型欄位，若只含數值資訊的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和串連的效能，並會增加儲存開銷。這是因為引擎在處理查詢和串連時會逐個比較字串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。

18.儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位儲存空間小，可以節省儲存空間（定長欄位即使在資料為null時也需要定長的儲存空間（7.0及更高版本）），其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜尋效率顯然要高些，而且每頁（8KB）可能儲存更多的記錄數，這樣也可以減少I/O的消耗而提高效能。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替“*”，不要返回用不到的任何欄位。

20.盡量使用表變數來代替暫存資料表。如果表變數包含大量資料，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21.避免頻繁建立和刪除暫存資料表，以減少系統資料表資源的消耗。

22.暫存資料表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重複引用大型表或常用表中的某個資料集時。但是，對於一次性事件，最好使用匯出表。

23.在建立暫存資料表時，如果一次性插入資料量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果資料量不大，為了緩和系統資料表的資源，應先 create table ，然後 insert 。

24.如果使用到了暫存資料表，在預存程序的最後務必將所有的暫存資料表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統資料表的較長時間鎖定。

25.盡量避免使用遊標，因為遊標的效率較差，如果遊標操作的資料超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。

26.使用基於遊標的方法或暫存資料表方