如果你正在负责一个基于SQL Server的项目，或者你刚刚接触SQL Server，你都有可能要面临一些数据库性能的问题，这篇文章会为你提供一些有用的指导（其中大多数也可以用于其它的DBMS）。
在这里，我不打算介绍使用SQL Server的窍门，也不能提供一个包治百病的方案，我所做的是总结一些经验----关于如何形成一个好的设计。这些经验来自我过去几年中经受的教训，一直来，我看到许多同样的设计错误被一次又一次的重复。
一、了解你用的工具
不要轻视这一点，这是我在这篇文章中讲述的最关键的一条。也许你也看到有很多的SQL Server程序员没有掌握全部的T-SQL命令和SQL Server提供的那些有用的工具。
“什么？我要浪费一个月的时间来学习那些我永远也不会用到的SQL命令？？？”，你也许会这样说。对的，你不需要这样做。但是你应该用一个周末浏览所有的
T-SQL命令。在这里，你的任务是了解，将来，当你设计一个查询时，你会记起来：“对了，这里有一个命令可以完全实现我需要的功能”，于是，到MSDN
查看这个命令的确切语法。
二、不要使用游标
让我再重复一遍：不要使用游标。如果你想破坏整个系统的性能的话，它们倒是你最有效的首选办法 ......
Use equality first.
使用等连接
Use range operators only where equality does not apply.
只有在等连接不可用的情况下事由区间连接
Avoid use of negatives in the form of !=
or NOT.
避免使用 ！= 或者 not
Avoid LIKE pattern matching.
避免使用 LIKE匹配
Try to retrieve specific rows and in small numbers.
尝试查找特殊的列和在小的数目中
Filter from large tables first to reduce rows joined.
Retrieve tables in order from the most highly filtered table downwards;
preferably the largest table has the most filtering applied.
过滤大表减少连接的行数，从过滤多的表向下查找，尽可能的过滤大表
Tip
The most highly filtered table is the table having the
smallest percentage of its rows retrieved, preferably the largest
table.
Use indexes wherever possible except for very small
tables.
除非很小的表，无论什么情况多有索引
Let the Optimizer do its job.
让优化器做优化
......
Use equality first.
使用等连接
Use range operators only where equality does not apply.
只有在等连接不可用的情况下事由区间连接
Avoid use of negatives in the form of !=
or NOT.
避免使用 ！= 或者 not
Avoid LIKE pattern matching.
避免使用 LIKE匹配
Try to retrieve specific rows and in small numbers.
尝试查找特殊的列和在小的数目中
Filter from large tables first to reduce rows joined.
Retrieve tables in order from the most highly filtered table downwards;
preferably the largest table has the most filtering applied.
过滤大表减少连接的行数，从过滤多的表向下查找，尽可能的过滤大表
Tip
The most highly filtered table is the table having the
smallest percentage of its rows retrieved, preferably the largest
table.
Use indexes wherever possible except for very small
tables.
除非很小的表，无论什么情况多有索引
Let the Optimizer do its job.
让优化器做优化
......
昨天看到网上有一个关于SQL SERVER 课件，便随手下载了下来看看主要讲了些什么内容，于是看到了下面两个PPT页面
由于第一张PPT上的内容不太准确（日志文件中没有“日志页”的概念，只有VLF的概念，可能是我们对“数据页”的概念太深刻了，因此弄了以“日志页”的概念出来，而PPT中说先更新高速缓冲区中的数据页，然后将事务日志写入到“日志页”，很容易让人理解成先更改高速缓冲区，然后将日志写入到磁盘上的“日志页”）,再加上我看PPT时比较"囫囵"(只看到前一张PPT,没有往后翻两下看后面一张PPT).因此我觉得PPT的作者在日志的写入顺序上有问题.索性查了一下资料,然后比较深入的思考了日志的写入顺序问题,同时也纠正了一些自己以往的不正确理解.
该文主要包含以下内容:
1.SQL SERRVER 日志管理器的大致工作内容与原理.
2.实例探究SQL SERVER 事务日志的产生与写入磁盘磁盘.
3.一些其它的相关思考.
第一部分:SQL SERVER 日志管理器的大致工 ......
创建雇员表：
create table emp(deptno number(10),ename varchar2(100),sal number(10,2))；
插入数据
begin
insert into emp values('10','KING',5000);
insert into emp values('10','CLARK',2450);
insert into emp values('10','MILLER',1300);
insert into emp values('20','SCOTT',3000);
insert into emp values('20','FORD',3000);
insert into emp values('20','JONES',2975);
insert into emp values('20','ADAMS',1100);
insert into emp values('20','SMITH',800);
insert into emp values('30','BLAKE',2850);
insert into emp values('30','ALLEN',1600);
insert into emp values('30','TURNER',1500);
insert into emp values('30','WARD',1250);
insert into emp values('30','MARTIN',1250);
insert into emp values('30','JAMES',950);
commit;
end;
1、使用row_number()、rank()、dense_rank()查出各部门薪水最高的三个员工姓名、薪水，多于三个的只取三个。
select *
from (select e.deptno,
e.ename,
& ......
创建雇员表：
create table emp(deptno number(10),ename varchar2(100),sal number(10,2))；
插入数据
begin
insert into emp values('10','KING',5000);
insert into emp values('10','CLARK',2450);
insert into emp values('10','MILLER',1300);
insert into emp values('20','SCOTT',3000);
insert into emp values('20','FORD',3000);
insert into emp values('20','JONES',2975);
insert into emp values('20','ADAMS',1100);
insert into emp values('20','SMITH',800);
insert into emp values('30','BLAKE',2850);
insert into emp values('30','ALLEN',1600);
insert into emp values('30','TURNER',1500);
insert into emp values('30','WARD',1250);
insert into emp values('30','MARTIN',1250);
insert into emp values('30','JAMES',950);
commit;
end;
1、使用row_number()、rank()、dense_rank()查出各部门薪水最高的三个员工姓名、薪水，多于三个的只取三个。
select *
from (select e.deptno,
e.ename,
& ......
当Oracle数据库创建完成后，系统将会自动运行utlrp.sql这个脚本文件（D:\oracle\product\10.1.0\Db_1\RDBMS\ADMIN），但是，当通过定制安装类型的方式创建了数据库时，系统则不会运行utlrp.sql这个脚本，所以，建议在创建、更新或迁移一个数据库后，运行一下utlrp.sql这个脚本，以验证数据库安装是否成功，这样可以重新编译所有可能处于无效的PL/SQL模块（包、存储过程、类型、函数等等），这个步骤是可选的，但是推荐该步骤。注意：在运行该脚本期间，数据库中不允许有其它的数据库定义语言（DDL）运行并保证STANDARD和DBMS_STANDARD两个包处于有效状态。
步骤：
1）启动SQL*PLUS并以DBA角色的账户连接到数据库
SQL>sqlplus /nolog
SQL>conn lijing/lijing as sysdba
SQL>@D:\oracle\product\10.1.0\Db_1\RDBMS\ADMIN\utlrp.sql ......
1.查询的模糊匹配
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用.
解决办法:
其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。改进方法如下：
a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。
b、直接修改后台——根据输入条件，先查出符合条件的供应商，并把相关记录保存在一个临时表里头，然后再用临时表去做复杂关联
2.索引问题
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：不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:
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