最近公司来一个非常虎的dba 10几年的经验 这里就称之为蔡老师吧 在征得我们蔡老同意的前提下 我们来分享一下蔡老给我们带来的宝贵财富 欢迎其他的dba来拍砖
目录
1、什么是执行计划？执行计划是依赖于什么信息。
2、 统一SQL语句的写法减少解析开销
3、 减少SQL语句的嵌套
4、 使用“临时表”暂存中间结果
5、 OLTP系统SQL语句必须采用绑定变量
6、 倾斜字段的绑定变量窥测问题
7、 begin tran的事务要尽量地小。
8、 一些SQL查询语句应加上nolock
9、加nolock后查询经常发生页分裂的表，容易产生跳读或重复读
10、聚集索引没有建在表的顺序字段上，该表容易发生页分裂
11、使用复合索引提高多个where条件的查询速度
13、使用like进行模糊查询时应注意尽量不要使用前%
14、SQL Server 表连接的三种方式
15、Row_number 会导致表扫描，用临时表分页更好
什么是执行计划？执行计划是依赖于什么信息。
执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用“全表扫描”方式。
可见，执行计划并不是固定的，它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要：
SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么？
查询优化器得到的数据库统计信息是否是最新的、正确的？
统一SQL语句的写法减少解析开销
对于以下两句 SQL 语句，程序员认为是相同的，数据库查询优化器 可能认为是不同的。
select * from dual
Select * From dual
其实就是大小写不同，查询分析器就认为是两句不同的 SQL 语句，必须进行两次解析。生成 2 个执行计划。所以作为程序员，应该保证相同的查询语句在任何地方都一致，多一个空格都不行！
减少SQL语句的嵌套
我经常看到，从数据库中捕捉到的一条 SQL 语句打印出来有 2 张 A4 纸这么长。一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的。我拿着这 2 页长的 SQL 语句去请教原作者，结果他说时间太长，他一时也看不懂了。可想而知，连原作者都有可能看糊涂的 SQL 语句，数据库也一样会看糊涂。
一般，将一个 Select 语句的结果作为子集，然后从该子集中再进行查询，这种一层嵌套语句还是比较常见的，但是根据经验，超过 3 层嵌套，查询优化器就很容易给出错误的执行计划。因为它被绕晕了。像这种类似人工智能的东西，终究比人的分辨力要差些，如果人都看晕了，我可以保证数据库也会晕的。
另外，执行计划是可以被重用的，越简单的 SQL 语句被重用的可能性越高。而复杂的 SQL 语句只要有一个字符发生变化就必须重新解析，然后再把这一大堆垃圾塞在内存里。可想而知，数据库的效率会何等低下。
使用“临时表”暂存中间结果
简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，但是，临时表的好处远远不止这些，将临时结果暂存在临时表，后面的查询就在tempdb中了，这可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”，减少了阻塞，提高了并发性能。
OLTP系统SQL语句必须采用绑定变量
select * from orderheader where changetime > ‘2010-10-20 00:00:01’
select * from orderheader where changetime > ‘2010-09-22 00:00:01’
以上两句语句，查询优化器认为是不同的SQL语句，需要解析两次。如果采用绑定变量
select * from orderheader where changetime > @chgtime
@chgtime变量可以传入任何值，这样大量的类似查询可以重用该执行计划了，这可以大大降低数据库解析SQL语句的负担。一次解析，多次重用，是提高数据库效率的原则。
倾斜字段的绑定变量窥测问题
事物都存在两面性，绑定变量对大多数OLTP处理是适用的，但是也有例外。比如在where条件中的字段是“倾斜字段”的时候。
“倾斜字段”指该列中的绝大多数的值都是相同的，比如一张人口调查表，其中“民族”这列，90%以上都是汉族。那么如果一个SQL语句要查询30岁的汉族人口有多少，那“民族”这列必然要被放在where条件中。这个时候如果采用绑定变量@nation会存在很大问题。
试想如果@nation传入的第一个值是“汉族”，那整个执行计划必然会选择表扫描。然后，第二个值传入的是“布依族”，按理说“布依族”占的比例可能只有万分之一，应该采用索引查找。但是，由于重用了第一次解析的“汉族”的那个执行计划，那么第二次也将采用表扫描方式。这个问题就是著名的“绑定变量窥测”，建议对于“倾斜字段”不要采用绑定变量。
begin tran的事务要尽量地小
SQL Server中一句SQL语句默认就是一个事务，在该语句执行完成后也是默认commit的。其实，这就是begin tran的一个最小化的形式，好比在每句语句开头隐含了一个begin tran，结束时隐含了一个commit。
有些情况下，我们需要显式声明begin tran，比如做“插、删、改”操作需要同时修改几个表，要求要么几个表都修改成功，要么都不成功。begin tran 可以起到这样的作用，它可以把若干SQL语句套在一起执行，最后再一起commit。好处是保证了数据的一致性，但任何事情都不是完美无缺的。Begin tran付出的代价是在提交之前，所有SQL语句锁住的资源都不能释放，直到commit掉。
可见，如果Begin tran套住的SQL语句太多，那数据库的性能就糟糕了。在该大事务提交之前，必然会阻塞别的语句，造成block很多。
Begin tran使用的原则是，在保证数据一致性的前提下，begin tran 套住的SQL语句越少越好！有些情况下可以采用触发器同步数据，不一定要用begin tran。
一些SQL查询语句应加上nolock
在 SQL 语句中加 nolock 是提高 SQL Server 并发性能的重要手段，在 oracle 中并不需要这样做，因为 oracle 的结构更为合理，有 undo 表空间保存“数据前影”，该数据如果在修改中还未 commit ，那么你读到的是它修改之前的副本，该副本放在 undo 表空间中。这样， oracle 的读、写可以做到互不影响，这也是 oracle 广受称赞的地方。 SQL Server 的读、写是会相互阻塞的，为了提高并发性能，对于一些查询，可以加上 nolock ，这样读的时候可以允许写，但缺点是可能读到未提交的脏数据。使用 nolock 有 3 条原则。
(1) 查询的结果用于“插、删、改”的不能加 nolock ！
(2) 查询的表属于频繁发生页分裂的，慎用 nolock ！
(3) 使用临时表一样可以保存“数据前影”，起到类似 oracle 的 undo 表空间的功能，
能采用临时表提高并发性能的，不要用 nolock 。
加nolock后查询经常发生页分裂的表，容易产生跳读或重复读
加 nolock 后可以在“插、删、改”的同时进行查询，但是由于同时发生“插、删、改”，在某些情况下，一旦该数据页满了，那么页分裂不可避免，而此时 nolock 的查询正在发生，比如在第 100 页已经读过的记录，可能会因为页分裂而分到第 101 页，这有可能使得 nolock 查询在读 101 页时重复读到该条数据，产生“重复读”。同理，如果在 100 页上的数据还没被读到就分到 99 页去了，那 nolock 查询有可能会漏过该记录，产生“跳读”。
上面提到的哥们，在加了 nolock 后一些操作出现报错，估计有可能因为 nolock 查询产生了重复读， 2 条相同的记录去插入别的表，当然会发生主键冲突。
聚集索引没有建在表的顺序字段上，该表容易发生页分裂
比如订单表，有订单编号 orderid ，也有客户编号 contactid ，那么聚集索引应该加在哪个字段上呢？对于该表，订单编号是顺序添加的，如果在 orderid 上加聚集索引，新增的行都是添加在末尾，这样不容易经常产生页分裂。然而，由于大多数查询都是根据客户编号来查的，因此，将聚集索引加在 contactid 上才有意义。而 contactid 对于订单表而言，并非顺序字段。
比如“张三”的“ contactid ”是 001 ，那么“张三”的订单信息必须都放在这张表的第一个数据页上，如果今天“张三”新下了一个订单，那该订单信息不能放在表的最后一页，而是第一页！如果第一页放满了呢？很抱歉，该表所有数据都要往后移动为这条记录腾地方。
SQL Server 的索引和 Oracle 的索引是不同的， SQL Server 的聚集索引实际上是对表按照聚集索引字段的顺序进行了排序，相当于 oracle 的索引组织表。 SQL Server 的聚集索引就是表本身的一种组织形式，所以它的效率是非常高的。也正因为此，插入一条记录，它的位置不是随便放的，而是要按照顺序放在该放的数据页，如果那个数据页没有空间了，就引起了页分裂。所以很显然，聚集索引没有建在表的顺序字段上，该表容易发生页分裂。
曾经碰到过一个情况，一位哥们的某张表重建索引后，插入的效率大幅下降了。估计情况大概是这样的。该表的聚集索引可能没有建在表的顺序字段上，该表经常被归档，所以该表的数据是以一种稀疏状态存在的。比如张三下过 20 张订单，而最近 3 个月的订单只有 5 张，归档策略是保留 3 个月数据，那么张三过去的 15 张订单已经被归档，留下 15 个空位，可以在 insert 发生时重新被利用。在这种情况下由于有空位可以利用，就不会发生页分裂。但是查询性能会比较低，因为查询时必须扫描那些没有数据的空位。
重建聚集索引后情况改变了，因为重建聚集索引就是把表中的数据重新排列一遍，原来的空位没有了，而页的填充率又很高，插入数据经常要发生页分裂，所以性能大幅下降。
对于聚集索引没有建在顺序字段上的表，是否要给与比较低的页填充率？是否要避免重建聚集索引？是一个值得考虑的问题！
使用复合索引提高多个where条件的查询速度
复合索引通常拥有比单一索引更好的选择性。而且，它是特别针对某个 where 条件所设立的索引，它已经进行了排序，所以查询速度比单索引更快。复合索引的引导字段必须采用“选择性高”的字段。比如有 3 个字段：日期，性别，年龄。大家看，应该采用哪个字段作引导字段？显然应该采用“日期”作为引导字段。日期是 3 个字段中选择性最高的字段。
这里有一个例外，如果日期同时也是聚集索引的引导字段，可以不建复合索引，直接走聚集索引，效率也是比较高的。
不要把聚集索引建成“复合索引”，聚集索引越简单越好，选择性越高越好！聚集索引包括 2 个字段尚可容忍。但是超过 2 个字段，应该考虑建 1 个自增字段作为主键，聚集索引可以不做主键。
使用like进行模糊查询时应注意尽量不要使用前%
有的时候会需要进行一些模糊查询比如
Select * from contact where username like ‘%yue%’
关键词 %yue% ，由于 yue 前面用到了“ % ”，因此该查询必然走全表扫描，除非必要，否则不要在关键词前加 % ，
SQL Server 表连接的三种方式
(1) Merge Join
(2) Nested Loop Join
(3) Hash Join
SQL Server 2000 只有一种 join 方式—— Nested Loop Join ，如果 A 结果集较小，那就默认作为外表， A 中每条记录都要去 B 中扫描一遍，实际扫过的行数相当于 A 结果集行数 x B 结果集行数。所以如果两个结果集都很大，那 Join 的结果很糟糕。
SQL Server 2005 新增了 Merge Join ，如果 A 表和 B 表的连接字段正好是聚集索引所在字段，那么表的顺序已经排好，只要两边拼上去就行了，这种 join 的开销相当于 A 表的结果集行数加上 B 表的结果集行数，一个是加，一个是乘，可见 merge join 的效果要比 Nested Loop Join 好多了。
如果连接的字段上没有索引，那 SQL2000 的效率是相当低的，而 SQL2005 提供了 Hash join ，相当于临时给 A ， B 表的结果集加上索引，因此 SQL2005 的效率比 SQL2000 有很大提高，我认为，这是一个重要的原因。
总结一下，在表连接时要注意以下几点：
(1) 连接字段尽量选择聚集索引所在的字段
(2) 仔细考虑 where 条件，尽量减小 A 、 B 表的结果集
(3) 如果很多 join 的连接字段都缺少索引，而你还在用 SQL2000 ，干紧升级吧 .
Row_number 会导致表扫描，用其他方式例如top方案并且将大表存进临时表会更好
ROW_Number分页的测试结果：
使用ROW_Number来分页：CPU 时间= 317265 毫秒，占用时间= 423090 毫秒
使用top+临时表来分页：CPU 时间= 1266 毫秒，占用时间= 6705 毫秒
ROW_Number实现是基于order by的，排序对查询的影响显而易见。
其他
诸如 有的写法会限制使用索引
Select * from tablename where chgdate +7 < sysdate
Select * from tablename where chgdate < sysdate -7
前者会抑制chgdate列上的索引 后者不会
本篇先到此 欢迎有爱的同学拍砖
