大型系统的生产环境,一般情况下,我们评价一条查询是否有效率,更多的是关注逻辑IO(至于为什么,回头补一篇)。我们常说,“要建彪悍的索引”、“要写高效的SQL”,其实最终目的就是在相同结果集情况下,尽可能减少逻辑IO。1.1     where条件的列上都得有统计信息。没统计信息SQLServer就无法估算不同查询计划开销优劣,而只能采用最稳妥的S
转载 2024-03-22 21:28:49
43阅读
在做性能跟踪分析过程中,经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的,有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为在设计表时,没去定义索引,而开发初期,由于表记录很少,索引创建与否,可能对性能没啥影响,开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境,随着时间的推移,表记录越来越多 这时缺少索引,对性能的影响便会越来越大了。 这个问题需要数据库设计人员和开发人员共同关注 法则
转载 2024-03-18 12:07:24
73阅读
本片详细说明了MYSQL的函数会造成索引失败的注意要点,并给出具体操作实例,如有出入还望指正。欢迎大家关注
原创 2023-12-13 10:32:50
23阅读
1 尽量避免使用select * 用具体的字段列表代替 *2 搜索单条数据 后面加上limit 13 使用like模糊查询的时候 %关键词% 索引失效 可使用%关键词4 避免使用!= > < in not in 操作符 索引失效 全盘扫描5 便面使用or条件 索引失效 可使用union all代替6 尽量避免使用表达式、函数等操作作为查询条件7 尽量避免大事务操作,提高系统并发能力8
转载 2024-03-18 09:07:23
111阅读
除了不应该做字段数据的计算外,非SARG 语句的格式语句还包含在WHERE条件子句中,使用负向查询操作符。 如NOT 、!=、 、!、!、NOT EXISTS 、NOT IN及NOT LIKE 等,因为通过有顺序的索引结构,SQL SERVER 可以有效地利用二分法进行查找,快速找到相应的数据,但是如果查询条件是不要什么数据,其余的都要(就是负向查询), 则
转载 2024-03-20 21:49:00
35阅读
# SQL Server压实现指南 ## 概述 在进行数据库性能测试时,SQL Server压是一个重要的步骤,通过模拟高并发环境可以评估数据库系统的性能。本文将指导你如何实现SQL Server压。 ## 流程 下面是SQL Server压的整体流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 准备测试数据 | | 2 | 配置压工具 | | 3 | 运
原创 2024-05-24 03:56:09
84阅读
 我们都知道建索引是需要谨慎的,当只有利大于弊的时候才适合建,同时也知道建索引是需要维护成本的,这个维护也就在于DML操作,下面具体看看到底DML对索引都有哪些内幕。。。。一:delete操作现在大家都已经知道索引是以B树的形式存在,既然是B树就要给大家展示一下叶子节点和分支结点,先准备点测试数据,如下代码:CREATE TABLE Person(ID INT,NAME CHAR(200)) CR
使用 CREATE INDEX 命令可以为表创建索引语法格式:CREATE [ UNIQUE ] /*指定索引是否唯一*/ [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] /*索引的组织方式*/ INDEX index_name /*索引名称*/ ON {[ database_name. [ schema_name ] . |schem
首先我们要知道数据库索引是用来干什么的: 索引是为了加快数据查找速度而引入的,数据库中存储的数据在物理层是随机存储的,对某个列建立索引就会对该列的关键值进行排序并用某种数据结构存储他的值和对应的物理地址,在SQL中用的数据结构是B树。索引的分类:1. 聚集索引 聚集索引会对数据按索引索引关键字进行物理排序。对于经常要搜索列在连续范围内的值的查询特别有效。下列情况可考虑创建聚集引: (1) 包含大
转载 2024-03-28 21:56:53
131阅读
第四掌 尽量去掉"IN"、"OR" 含有"IN"、"OR"的Where子句常会使用工作表,使索引失效;如果不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应该包含索引。 例4: select count(*) from stuff where id_no in('0','1')(23秒) 可以考虑将or子句分开: select count(*) from stuff where id_no=
转载 2024-02-09 16:24:57
39阅读
什么是索引索引的定义是如何,在你的项目中用来了索引吗?索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散的存储结构。索引是针对表而建立的,它是由数据页面以外的索引页面组成的,每个索引页面中的行都会含有逻辑指针,以便加速检索物理数据。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。定义:分为普通索引, 唯一索引, 主键索引。普通索引创建索引,例如CREATE INDEX <
转载 2024-02-20 21:16:38
35阅读
(一)深入浅出理解索引结构实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字
# 使用HammerDB压SQL Server 在开发和维护数据库应用程序时,我们经常需要对数据库进行性能测试和压力测试,以确保系统可以在负载增加时正常运行。HammerDB是一个流行的开源工具,可用于对多种数据库进行压力测试。在本文中,我们将介绍如何使用HammerDB来压SQL Server数据库。 ## 步骤 1 - 安装 HammerDB 首先,我们需要安装HammerDB工具。
原创 2023-07-19 11:27:03
1616阅读
# 使用sysbench对SQL Server进行压 在数据库系统中,压是一种常见的测试手段,用于评估系统的性能和稳定性。在SQL Server中,可以使用sysbench这个开源工具来进行压。sysbench可以模拟多用户并发访问数据库,并生成相应的性能报告,帮助我们了解数据库系统在高负载情况下的表现。 ## 安装sysbench 首先,我们需要安装sysbench。可以通过以下步骤
原创 2024-07-03 03:25:58
307阅读
# 如何实现SQL Server压工具 ## 前言 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能够教会一位刚入行的小白如何实现SQL Server压工具。在本篇文章中,我将向你展示一个简单的流程,并提供每一步所需的代码和注释来帮助你理解。 ## 流程概述 下表展示了实现SQL Server压工具的整个流程。我们将按照这个流程逐步进行操作。 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | |
原创 2024-01-05 04:05:11
102阅读
  SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍。什么是索引?  SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子:图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一
转载 精选 2015-05-27 16:11:32
1316阅读
  昨天碰到一个很有意思的问题,一个sql 语句,加上 SoftUseLine like '%OQC%' 之后,速度就特别慢。去掉该条件之后,速度就快起来了。  查看sql 语句的执行情况,发现加上那个查询条件之后,SoftWareDetailInfo表的逻辑读取变成了1300374 次,        可是这个查询字段明明已经加上Index_SoftWar
转载 2024-02-23 10:56:32
51阅读
# 如何实现SQL Server压脚本 ## 一、流程概述 在进行SQL Server压脚本的实现过程中,我们需要经历一系列步骤。下面是整个流程的概要,我们可以通过一个表格进行展示。 ```markdown | 步骤 | 描述 | | ---- | ---------------------------- | | 1 | 创建数据库和表
原创 2024-06-27 05:38:16
134阅读
# SQL Server 压工具简介 随着互联网应用的不断发展和升级,数据库系统的性能优化变得越来越重要。而要对数据库系统的性能进行评估和优化,就需要进行压力测试。SQL Server是一种常用的关系型数据库管理系统,针对SQL Server的压工具可以帮助开发人员和运维人员评估数据库系统的性能。 ## SQL Server 压工具的作用 SQL Server 压工具可以模拟多用户并
原创 2024-05-08 03:48:53
414阅读
实际工作中,有时候会压一个接口,该接口的功能是使用sql语句查询;有时,也会直接压一个sql语句。根据此文,先配置好:https://blog.51cto.com/11009785/2384888跟压接口没什么两样,只是换成了sql语句而已。
原创 2019-06-28 22:29:10
1887阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5