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1、一、数据库结构的设计如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力，而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程。所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。（例如：对外统计系统在 7 月 16
2、 日出现的数据异常的情况，并发大数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。具体情况是：在日期临界时（00：00：00），判断数据库中是否有当前日期的记录，没有则插入一条当前日期的记录。在低并发访问的情况下，不会发生问题，但是当日期临界时的访问量相当大的时候，在做这一判断的时候，会出现多次条件成立，则数据库里会被插入多条当前日期的记录，从而造成数据错误。），数据库的模型确定下来之后，我们有必要做一个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。（例如用户表的地区，我们可以把地区另外存放
3、到一个地区表中）如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，提高了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询（尤其是大数据表）时，其性能将会降低，同时也提高了客户端程序的编程难度，因此，物理设计需折衷考虑，根据业务规则，确定对关联表的数据量大小、数据项的访问频度，对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设计但增加了表间连接查询的操作，也使得程序的变得复杂，为了提高系统的响应时间，合理的数据冗余也是必要的。设计人员在设计阶段应根据系统操作的类型、频度加以均衡考虑。另外，最好不要用自增属性字段作为主键与子表关联。不便于系统的迁移和数据恢复。对外统计系
4、统映射关系丢失（*）。原来的表格必须可以通过由它分离出去的表格重新构建。使用这个规定的好处是，你可以确保不会在分离的表格中引入多余的列，所有你创建的表格结构都与它们的实际需要一样大。应用这条规定是一个好习惯，不过除非你要处理一个非常大型的数据，否则你将不需要用到它。（例如一个通行证系统，我可以将USERID，USERNAME，USERPASSWORD，单独出来作个表，再把 USERID 作为其他表的外键）表的设计具体注意的问题：1、数据行的长度不要超过 8020 字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用
5、字符串类型的（电话号码），这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。3、对于不可变字符类型 char 和可变字符类型 varchar 都是 8000 字节,char 查询快，但是耗存储空间，varchar 查询相对慢一些但是节省存储空间。在设计字段的时候可以灵活选择，例如用户名、密码等长度变化不大的字段可以选择 CHAR，对于评论等长度变化大的字段可以选择 VARCHAR。4、字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下，应该尽可能的设得短一些，这样可以提高查询的效率，而且在建立索引的时候也可以减
6、少资源的消耗。二、查询的优化 保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；在数据窗口使用 SQL 时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多地使用通配符如 SELECT * FROM T1 语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。 在没有建索引
7、的情况下，数据库查找某一条数据，就必须进行全表扫描了，对所有数据进行一次遍历，查找出符合条件的记录。在数据量比较小的情况下，也许看不出明显的差别，但是当数据量大的情况下，这种情况就是极为糟糕的了。SQL 语句在 SQL SERVER 中是如何执行的，他们担心自己所写的 SQL 语句会被 SQL SERVER 误解。比如： select * from table1 where name=zhangsan and tID 10000 和执行: select * from table1 where tID 10000 and name=zhangsan 一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因
8、为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果 tID 是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的 10000 条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个 name=zhangsan的，而后再根据限制条件条件 tID10000 来提出查询结果。 事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER 中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出 where 子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。虽然查询优化器可以根据 where 子句自动的进行查询优化，但有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。 在查询分析阶段，查询优化器查看查询
9、的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。 SARG 的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值的范围内的匹配或者两个以上条件的 AND 连接。形式如下： 列名 操作符 或 操作符 列名 列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如： Name=张三 价格5000 50005000 如果一个表达式不能满足 SARG 的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是 SQL SERVER 必须对每一行都判断它是否满足 WHERE 子句中的所有条件。所
10、以一个索引对于不满足 SARG 形式的表达式来说是无用的。 所以，优化查询最重要的就是，尽量使语句符合查询优化器的规则避免全表扫描而使用索引查询。具体要注意的：1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，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可以在 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=02.应尽量避免在 where 子句中使用!=或 21 应改为: SELECT member_number, firs
11、t_name, last_name FROM members WHERE dateofbirth =2005-11-30 and createdate0) SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用 count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用 EXISTS 代替。如： IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name
12、WHERE column_name = xxx) 可以写成： IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = xxx)经常需要写一个 T_SQL 语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如： SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a- tbl a 表示 tbl 用别名 a 代替 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) SELECT a.hdr_key FROM
13、hdr_tbl a LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL SELECT hdr_key FROM hdr_tbl WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl) 三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。12.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。13.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。14.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引
14、用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。15.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先 create table，然后 insert。16.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。 17.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT
15、 OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。例如 float 和 int、char 和 varchar、binary 和varbinary 是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: SELECT name FROM employee WHERE salary 60000 在这条语句中,如 salary 字段是 money 型的,则优化器很难对其进行
16、优化,因为 60000 是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。21.充分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。 例： SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO 第二句将比第一句执行快得多。22、使用视图加速查询 把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：SELECT cust.name，rcvbles.balance，other columns FROM cust，rcvbles WHERE
