浅谈如何优化SQL Server服务器

　 　 数据和日志文件分开存放在不同磁盘上

数据文件和日志文件的操作会产生大量的I/O 在可能的条件下 日志文件应该存放在一个与数据和索引所在的数据文件不同的硬盘上以分散I/O 同时还有利于数据库的灾难恢复

tempdb数据库单独存放在不同磁盘上

tempdb数据库是其他所有数据库都有可能使用的临时数据库 当使用select into 在没建立索引的列上执行Orderby时就会在tempdb数据库中产生临时表来存储中间数据 由于建立和填充临时表会严重降低系统性能 所以在尽可能的情况下应该为要排序的列建立索引 同时 tempdb数据库是为所有的用户和应用程序共享 所以如果一个用户占据了tempdb数据库的所有空间 则其他数据库将不能再使用 在可能的情况下 tempdb数据库应该单独放置在一个速度更快的硬盘或者RAID阵列上 分离tempdb数据库的I/O操作以加快性能 tempdb数据库应该有适当的容量 以满足用户的需要 应该允许tempdb数据库的空间自动增长 如果设置为不允许自动增长 当查询操作建立了超过tempdb数据库容量的临时表时 操作将无法完成

适当设置tempdb数据库的增长幅度 过小的增长幅度会产生更多的外部碎片 会占用更多的资源

避免热点数据的发生

在SQLServer 之前 对于没有聚集索引的表（堆集表） 新插入的数据行总是放置在磁盘中表的物理结尾处 如果并发的用户很多 同时在对表执行插入或者更新数据的操作 这将使得十分繁忙的表的末尾有可能产生数据热点 并发的I/O操作集中对少数页面进行操作 将导致数据库性能的下降

在SQLServer中 新的数据行的物理存储空间的分配是通过PFS页面来进行的 PFS页面的管理算法将插入操作进行分散来尽量避免产生数据热点

在设计应用系统和数据库时 要避免在自然增长的列上建立主键 这样有可能导致热点数据的发生

数据类型要少

在设计表时 尽可能少用数据类型 这样一个数据页面上可以保存最多的信息 数据页面就少 检索数据页面的I/O操作就少 所以效率会高

监控和整理空间碎片

文件空间的自动增长提高了自动管理性 但可能导致空间碎片 物理空间与数据的逻辑空间不再连续 定期的监控和空间碎片整理有利于提高I/O性能

使用主数据文件和次要数据文件

每个数据库的一个主数据文件属于主文件组 对于 GB左右规模的数据库 一个数据文件就够了 如果有次要数据文件 主数据文件中有管理次要数据文件的指针

采用多个数据文件时 主数据文件用于存储系统对象和表 次要数据文件用于存储用户数据和索引 在可能的情况下 主数据文件和次要数据文件可以单独存放在不同的磁盘上以分散I/O

如果采用多个数据文件 推荐主数据文件存储系统数据 次要数据文件存放用户数据和索引 这样会有助于提高I/O性能

利用文件组改善性能

在大型数据库系统中 可以考虑建立文件组来管理数据文件 将表和索引通过存放在不同的物理磁盘上进行性能监控比较 最后得出优化的存储方案

重视自动增长和自动收缩可能导致的性能问题

数据库文件的自动增长和自动收缩功能对于小型数据库的管理十分有用 但可能导致大型数据库的性能问题 因为文件的自然增长的同时会导致存储碎片的发生 当文件空间变大时 新分配的空间不一定和原来的空间连续 当文件空间收缩时 释放了部分空间 然而当文件又需要增长存储空间却不能利用原先释放的空间 也会导致碎片的发生

分离系统数据和用户数据

将系统数据库和用户数据库分开存放在不同的物理磁盘上有助于改善I/O性能 有助于数据库备份和恢复

　 　 优化索引设计

索引的设计对数据库的性能十分重要 具体不再阐述 可参见本博相关文章

　 　 定期更新统计信息

SQLServer默认使用基于代价的优化 所以统计信息的及时更新对于查询优化十分重要

定期的一致性检查

lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22434

SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。

SQL 查询优化是编写高效的 SQL 查询，并在执行时间和数据库表示方面 提高查询性能 的迭代过程，查询优化是几个关系数据库管理系统 (RDBMS) 的一项重要功能。

查询是对来自数据库的数据或信息的问题或请求，需要编写一组数据库可以理解的预定义代码，结构化查询语言 (SQL) 和其他查询语言旨在检索或管理关系数据库中的数据。

数据库中的查询可以用许多不同的结构编写，并且可以通过不同的算法执行，写得不好的查询会消耗更多的系统资源，执行时间长，并可能导致服务损失，一个完美的查询可以减少执行时间并带来最佳的 SQL 性能。

SQL查询优化的主要目的是：

确保查询处于最佳路径和形式非常重要，SQL 查询过程需要最好的执行计划和计算资源，因为它们是 CPU 密集型操作，SQL 查询优化通过三个基本步骤完成：

解析确保查询在语法和语义上都是正确的，如果查询语法正确，则将其转换为表达式并传递到下一步。

优化在查询性能中扮演着重要的角色，并且可能很困难，任何考虑优化的查询执行计划都必须返回与之前相同的结果，但优化后的性能应该会有所提高。

SQL 查询优化包括以下基本任务：

最后，查询执行涉及将查询优化步骤生成的计划转化为操作，如果没有发生错误，此步骤将返回结果给用户。

一旦用户确定某个查询需要改进以优化 SQL 性能，他们就可以选择任何优化方法——优化 SQL 查询性能的方法有很多种，下面介绍了一些最佳实践。

提高查询性能的一种简单方法是将 SELECT * 替换为实际的列名，当开发人员在表中使用 SELECT * 语句时，它会读取每一列的可用数据。

使用 SELECT 字段名 FROM 而不是 SELECT * FROM 时，可以缩小查询期间从表中提取的数据的范围，这有助于提高查询速度。

循环中的 SQL 查询运行不止一次，这会显着降低运行速度，这些查询会不必要地消耗内存、CPU 能力和带宽，这会影响性能，尤其是当 SQL 服务器不在本地计算机上时，删除循环内的查询可提高整体查询性能。

使用SQL 服务器索引可以减少运行时间并更快地检索数据，可以使用聚集和非聚集 SQL 索引来优化 SQL 查询，非聚集索引单独存储，需要更多的磁盘空间，因此，了解何时使用索引很重要。

该OLAP功能“扩展了SQL解析函数的语法。” SQL 中的 OLAP 功能更快且易于使用，熟悉这些语法的 SQL 开发人员和 DBA 可以很容易地适应和使用它们。

OLAP 函数可以创建所有标准计算度量，例如排名、移动聚合、份额、期初至今、前期和未来期、平行期等。

查询优化器使用统计信息来确定如何最好地连接表、何时应该使用索引以及如何访问这些索引等，无论是手动还是自动，SQL 服务器统计信息都应该保持最新。

过时的 SQL Server 统计信息会影响表、索引或列统计信息，并导致查询计划性能不佳。

SQL 查询优化可以轻松提高系统性能，从而节省成本，优化 SQL 查询可以提高运营效率并加快性能，从而提高系统上线进度。

SQL 查询优化很重要，原因有很多，包括：

组织可以通过更快的响应时间获得可靠的数据访问和高水平的性能，优化 SQL 查询不仅可以提高整体系统性能，还可以提高组织的声誉，最终，SQL 查询优化的最佳实践帮助用户获得准确、快速的数据库结果。

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