sqlserver笔记

明确的性能低的定义：在现有资源还没有达到最大吞吐量的前提下，系统如果不能满足合理的预期表现。

最小化每个SQL的响应时间；
合理增加吞吐量；
减少网络延时
优化磁盘IO、CPU

能够协调、平衡的运行，合理的响应外部的请求，实现资源利用的最大化。

影响性能的常见因素：
1.数据库结构的设计
--了解业务
--优先考虑第三范式设计：字段冗余，避免多表关联的手段
适当冗余，非常适合查询情况多，更新情况少的情景；
--表关联尽可能少，使用简单SQL语句，避免过多的表关联
--坚持最小原则，尽可能小的字段类型
--适当的使用约束，从安全方面考虑

2.SQL语句的编写

3.数据文件的编写
TempDB系统库，是个全局资源，建议放在独立的磁盘，减少分配争用

4.硬件资源

Sql Server执行计划分析
SQL语句 --语法分析--绑定--优化--执行--返回结果

执行计划中，开销比例高的地方去做优化，会达到很好的优化效果；

Server=localhost\SQLEXPRESS;Database=master;Trusted_Connection=True;

C:\Program Files\Microsoft SQL Server\160\Setup Bootstrap\Log\20240505_191041

阻塞运算符 sort，需要很多内存去存储数据，再操作；

非阻塞运算符

如何编写健壮的SQL语句

不含聚集索引的表叫堆表；
包含聚集索引的表叫聚集索引表；

扫描运算符：表扫描、聚集索引扫描、非聚集索引扫描

表扫描指对堆表的全局扫描

聚集索引扫描

非聚集索引扫描：查询的数据包含在定义好的索引中，索引中以及包含数据，也被称为覆盖索引。 Index Scan Noncluster

扫描操作是性能最大杀手，1.需要大量的磁盘IO 2.消耗许多内存存储相关数据 3.当数据库缓存空间不足时，会应用相应的数据淘汰算法，清理缓存中的数据，填充新查找的数据；如果频繁的大量数据扫描，会导致缓存数据频繁交替。

查找：通过索引去定位数据；

聚集索引查找：

非聚集索引查找
键查找是一种标签查找，指使用了非聚集索引的语句中，用于查询不包含在当前索引中的字段。

RID Loop 行ID查找 【指表中，没有索引，连主键都没有的】

【没有索引，或索引范围没有覆盖，导致的】

--健壮的SQL语句

避免：select *，减少网络开销，更好的利用索引覆盖
限制返回结果集的大小，比如分页，防止扫描操作带来的大量IO和内存的使用

orderby 参与排序操作的数据量的大小，避免对大批量数据进行排序
对中间数据有影响TempDB数据库【存储查询过程中产生的中间数据】
如果对2亿数据进行排序，这些数据占内存5g，那么就需要5g的tempDB磁盘，而tempDB是公共资源，tempDB磁盘阻塞，会影响整个数据库的性能；

group by distinct 也是一样的

where子句：
--是否有合适的索引
--字段是是否存在函数计算
--结果集是否过大
--是否仅查询出需要的字段

语句的优化其实就是合理索引的选择。

覆盖索引，包含了当前查询语句所使用的所有字段信息
需要明确从什么表中，取出什么数据，合理利用索引

SARG写法，可以高效使用索引的写法

非SARG的写法有：
--where 左边出现标量函数 where UPPER（列名）='A' ，导致索引失效
可以改成 where （列名=‘A’ or 列名=‘a’）
where 列-1=某个值 改成 where 列=某个值+1

LEFT（列，3）=‘ABC’ 改成 列 like ‘ABC%’

DateAdd（day，7，列）>getdate() 改成 列>dateadd(day,-7,getdate())

隐式类型转换

子查询 嵌套在查询里的查询语句，出现在where子句，select某个字段表达式中，
尽量出现在where子句中，子查询数量不超过3个，整个语句涉及的表不超过5个；
避免在子查询中对大数据集进行汇总或排序操作；
尽量缩小子查询中可能返回的结果集
尽量使用确定性的判断符号，=，in exists，避免any，some，all

In exists 查询器会转换成inner join

not in not exists 查询器会转换成left join

索引解析

索引最能提升性能；
性能（查询）；维护数据一致性；
快速定位到就得数据行；

索引的种类
索引体积=》索引的列数、列的数据类型、数据量

索引是把双刃剑，