处理千万级以上的数据提高查询速度的方法

处理千万级以上的数据提高查询速度的方法

处理千万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=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
     可以这样查询：
     select id from t where num=10
     union all
     select id from t where num=20
5.下面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，可以考虑全文检索。
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
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
     select id from t wherenum=@num
     可以改为强制查询使用索引：
     select id from t with(index(索引名)) where num=@num
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'�Cname以abc开头的id
     select id from t wheredatediff(day,createdate,'2005-11-30')=0�C'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' andcreatedate<'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，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，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并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，如需要生成一个空表结构：
     select col1,col2 into #t from t where 1=0
     这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
     create table #t(…)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
     select num from a where num in(select num from b)
     用下面的语句替换：
     select num from a where exists(select 1 from b wherenum=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。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，因为 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。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需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，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，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时会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。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，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.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.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）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.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。
23.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。
24.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。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果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临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.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 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。
29.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。
30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。





千万级以上的数据考�]用partition table
很多���}都能迎任而解
但它不是�f能
也有些限制
case by case

分区表，对于经常关联的其他表也要分区、分区方案相同，效果才好。  

原�t上是如此�O��]�e
case by case
要看需求及�O�湓O定
假如每次查�到的分区不多
你有多��filegogrup及多��disk
且各disk有各自的queue
且各��filegogrup放在不同disk上
那��互相join的table的partition function是要一��
但partition scheme要不一��,要���到不同的filegogrup
如此可以�disk IO�l�]到最大化
�p少disk IO Lock

倒是。现在分disk少，多半在同一个raid10上

�榱速Y料安全��然要做raid10
但可做多�Mraid10
同一�Mraid10的disk queue�是同一��
IO�]明�@加��
每4�wdisk做一�Mraid10,共做4�M
比16�wdisk做一�Mraid10效能好很多

做4�Mraid10��有4�Mqueue
可以�p少���Y源而造成等待的�r�g

每4�wdisk做一�Mraid10,共做4�M
是否一定比16�wdisk做一�Mraid10效能好
�@�是要看需求、�O�、�Y料量、�毫χ�...等而定
主要�是要看�Y料是否可平均分散在4�Mraid10��
每次�x��是否常常��用到4�Mraid10
每��方案�各自��y吧
以��y����Y果���

��然raid card也��影��y��Y果    

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。
不太准确，在sql server 2008测试过，不等于也可以走索引查找的，主要取决于返回的列是不是索引键，以及返回的行数在表中总行数的比率；

3.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 fromt 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 fromt where num=0
错误，既然给了用例，那么就很好测试了，is null可以走索引查找的；

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 fromt where num=10 or num=20
     可以这样查询：
     select id fromt where num=10
     union all
     select id fromt where num=20
不太准确，是否全表扫描看OR里的条件的，如果条件都能走索引查找，那就没必要全表扫描了，而且用union或者union all也存在这个问题；

6.in和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
     select id fromt where num in(1,2,3)
     对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
     select id fromt where num between 1 and 3
错误，SQL谓词只是代表语义，通常不会代表执行计划；

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
     select id fromt where num=@num
     可以改为强制查询使用索引：
     select id fromt with(index(索引名)) where num=@num
错误，参数化当然可以走索引查找；

20.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）。
不知道用意何在，表变量不支持索引，没有统计信息，而且超过固定大小，表变量也会存到tempdb和临时表一样；

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
不知道用意何在，会话结束，临时表自动释放的；

23.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。
不太准确，以前确实是这样的，但是insert...select从2008开始，和select...into一样日志最小化了；

24.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。
未测试，先不说，嘿嘿

30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
不太准确，用大事务还是小事务，还是得看，对于单个用户重复N次提交，肯定是用1个大事务更快，因为只有一次commit；对于对个用户并发，一般是希望事务越短小越好。




以上SQL关于索引查找的测试，可以用如下脚本：

USE test2

if OBJECT_ID('test','U') is not null

drop table test

create table test(c1 int , c2 varchar(1000))

insert into test 
select row_number() over(order by(select 1)) as row_id,a.name 
from sys.columns a 
cross join sys.columns b

--test <>
create index ix_01 on test(c1)
select * from test where c1 <> 10000
select c1 from test where c1 <> 10000

--test null
insert into test values(null, 'test null')
select * from test where c1 is null
select c1 from test where c1 is null

select * from test where c1 is not null
select c1 from test where c1 is not null

--test in
select * from test where c1 in (10,100,1000)

--test parameter
declare @i int
set @i = 10000
select * from test where c1 = @i 



文章来源：http://bbs.51cto.com/thread-1138396-1.html 

http://bbs.51cto.com/forum-42-1.html