處理百萬級以上的數據提高查詢速度的方法
處理百萬級以上的數據提高查詢速度的方法：
1.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
2.對查詢進行優化。應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值推斷。否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
能夠在num上設置默認值0。確保表中num列沒有null值。然後這樣查詢：
select id from t where num=0
4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件。否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
能夠這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.以下的查詢也將導致全表掃描：(不能前置百分號)
select id from t where name like ‘%abc%’
若要提高效率。能夠考慮全文檢索。
6.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值。能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
8.應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作。這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9.應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
應改為:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
10.不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其它表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引字段作為條件時，假設該索引是復合索引，那麽必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才幹保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使 用，而且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如須要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回不論什麽結果集，可是會消耗系統資源的。應改成這樣：
create table #t(…)
13.非常多時候用 exists 取代 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用以下的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.並非全部索引對查詢都有效，SQL是依據表中數據來進行查詢優化的。當索引列有大量數據反復時。SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female差點兒各一半，那麽即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並非越多越好，索引固然能夠提高對應的 select 的效率，但同一時候也減少了 insert 及 update 的效率。由於 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以如何建索引須要謹慎考慮，視詳細情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列。由於 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序。一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。
若應用系統須要頻繁更新 clustered 索引數據列。那麽須要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17.盡量使用數字型字段。若僅僅含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會減少查詢和連接的性能。並會添加存儲開銷。
這是由於引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字符串中每個字符。而對於數字型而言僅僅須要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 取代 char/nchar 。由於首先變長字段存儲空間小。能夠節省存儲空間。其次對於查詢來說。在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。
19.不論什麽地方都不要使用 select * from t ，用詳細的字段列表取代“*”，不要返回用不到的不論什麽字段。
20.盡量使用表變量來取代暫時表。
假設表變量包括大量數據，請註意索引很有限（僅僅有主鍵索引）。
21.避免頻繁創建和刪除暫時表。以降低系統表資源的消耗。
22.暫時表並非不可使用，適當地使用它們能夠使某些例程更有效，比如，當須要反復引用大型表或經常使用表中的某個數據集時。可是。對於一次性事件，最好使 用導出表。
23.在新建暫時表時。假設一次性插入數據量非常大。那麽能夠使用 select into 取代 create table。避免造成大量 log ，以提快速度；假設數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.假設使用到了暫時表，在存儲過程的最後務必將全部的暫時表顯式刪除，先 truncate table 。然後 drop table ，這樣能夠避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用遊標，由於遊標的效率較差。假設遊標操作的數據超過1萬行，那麽就應該考慮改寫。
26.使用基於遊標的方法或暫時表方法之前，應先尋找基於集的解決方式來解決這個問題，基於集的方法通常更有效。
27.與暫時表一樣，遊標並非不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 遊標通常要優於其它逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才幹獲得所需的數據時。在結果集中包含“合計”的例程通常要比使用遊標運行的速度快。
假設開發時 間同意。基於遊標的方法和基於集的方法都能夠嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在全部的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON 。在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在運行存儲過程和觸發器的每一個語句後向client發送 DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免向client返回大數據量，若數據量過大。應該考慮對應需求是否合理。
30.盡量避免大事務操作。提高系統並發能力。
查詢速度慢的原因：
1、沒有索引或者沒實用到索引(這是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應。
3、沒有創建計算列導致查詢不優化。
4、內存不足
5、網絡速度慢
6、查詢出的數據量過大（能夠採用多次查詢，其它的方法減少數據量）
7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活動的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。
9、返回了不必要的行和列
10、查詢語句不好。沒有優化
能夠通過例如以下方法來優化查詢
1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，添加讀取速度。曾經能夠將Tempdb應放在RAID0上。SQL2000不在支持。數據量（尺寸）越大。提高I/O越重要.
2、縱向、橫向切割表，降低表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升級硬件
4、依據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。註意填充因子要適當（最好是使用默認值0）。
索引應該盡量小，使用字節數小的列建索引好（參照索引的創建）,不要對有限的幾個值的字段建單一索引如性別字段
5、提高網速;
6、擴大服務器的內存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內存。配置虛擬內存：虛擬內存大小應基於計算機上並發執行的服務進行配置。執行 Microsoft SQL Server? 2000 時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的 1.5 倍。
假設另外安裝了全文檢索功能，並打算執行 Microsoft 搜索服務以便執行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 服務器配置選項配置為物理內存的 1.5 倍（虛擬內存大小設置的一半）。
7、添加serverCPU個數;可是必須明確並行處理串行處理更須要資源比如內存。
使用並行還是串行程是MsSQL自己主動評估選擇的。
單個任務分解成多個 任務，就能夠在處理器上執行。比如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同一時候執行，SQL SERVER依據系統的負載情況決定最優的並行等級，復雜的須要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。可是更新操作UPDATE,INSERT。 DELETE還不能並行處理。
8、假設是使用like進行查詢的話，簡單的使用index是不行的。可是全文索引，耗空間。 like ‘a%‘ 使用索引 like ‘%a‘ 不使用索引用 like ‘%a%‘ 查詢時，查詢耗時和字段值總長度成正比,所以不能用CHAR類型。而是VARCHAR。
對於字段的值非常長的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離
10、分布式分區視圖可用於實現數據庫server聯合體。聯合體是一組分開管理的server。但它們相互協作分擔系統的處理負荷。
這樣的通過分區數據形成數據 庫server聯合體的機制可以擴大一組server，以支持大型的多層 Web 網站的處理須要。有關很多其它信息，參見設計聯合數據庫server。
（參照SQL幫助文件‘分區視圖‘）
a、在實現分區視圖之前，必須先水平分區表
b、在創建成員表後，在每一個成員server上定義一個分布式分區視圖，而且每一個視圖具有同樣的名稱。這樣，引用分布式分區視圖名的查詢能夠在不論什麽一個成員服務 器上執行。系統操作如同每一個成員server上都有一個原始表的復本一樣，但事實上每一個server上僅僅有一個成員表和一個分布式分區視圖。
數據的位置相應用程序是透明 的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數據和日誌 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設置自己主動收縮日誌.對於大的數據庫不要設置數據庫自己主動增長，它會減少server的性能。 在T-sql的寫法上有非常大的講究，以下列出常見的要點：首先，DBMS處理查詢計劃的過程是這種：
1、 查詢語句的詞法、語法檢查
2、 將語句提交給DBMS的查詢優化器
3、 優化器做代數優化和存取路徑的優化
4、 由預編譯模塊生成查詢規劃
5、 然後在合適的時間提交給系統處理運行
6、 最後將運行結果返回給用戶其次，看一下SQL SERVER的數據存放的結構：一個頁面的大小為8K(8060)字節，8個頁面為一個盤區。依照B樹存放。
12、Commit和rollback的差別 Rollback:回滾全部的事物。 Commit:提交當前的事物. 沒有必要在動態SQL裏寫事物。假設要寫請寫在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者將動態SQL 寫成函數或者存儲過程。
13、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數,避免表掃描,假設返回不必要的數據。浪費了server的I/O資源，加重了網絡的負擔減少性能。
假設表非常大，在表掃描的期間將表鎖住。禁止其它的聯接訪問表,後果嚴重。
14、SQL的凝視申明對運行沒有不論什麽影響
15、盡可能不使用遊標。它占用大量的資源。假設須要row-by-row地運行，盡量採用非光標技術,如：在client循環，用暫時表，Table變 量，用子查詢，用Case語句等等。遊標能夠依照它所支持的提取選項進行分類： 僅僅進 必須依照從第一行到最後一行的順序提取行。
FETCH NEXT 是唯一同意的提取操作,也是默認方式。可滾動性 能夠在遊標中不論什麽地方隨機提取隨意行。遊標的技術在SQL2000下變得功能非常強大，他的目的是支持循環。
有四個並發選項
READ_ONLY：不同意通過遊標定位更新(Update)，且在組成結果集的行中沒有鎖。
OPTIMISTIC WITH valueS:樂觀並發控制是事務控制理論的一個標準部分。
樂觀並發控制用於這種情形，即在打開遊標及更新行的間隔中。僅僅有非常小的機會讓第二個用戶更新 某一行。
當某個遊標以此選項打開時，沒有鎖控制當中的行，這將有助於最大化其處理能力。假設用戶試圖改動某一行，則此行的當前值會與最後一次提取此行時獲 取的值進行比較。
假設不論什麽值發生改變，則server就會知道其它人已更新了此行，並會返回一個錯誤。假設值是一樣的，server就運行改動。 選擇這個並發選項OPTIMISTIC WITH
ROW VERSIONING:此樂觀並發控制選項基於行版本號控制。使用行版本號控制，當中的表必須具有某種版本號標識符，server可用它來確定該行在讀入遊標後是否有 所更改。
在 SQL Server 中。這個性能由 timestamp 數據類型提供。它是一個二進制數字，表示數據庫中更改的相對順序。每一個數據庫都有一個全局當前時間戳值：@@DBTS。
每次以不論什麽方式更改帶有 timestamp 列的行時，SQL Server 先在時間戳列中存儲當前的 @@DBTS 值，然後添加 @@DBTS 的值。
假設某 個表具有 timestamp 列，則時間戳會被記到行級。server就能夠比較某行的當前時間戳值和上次提取時所存儲的時間戳值，從而確定該行是否已更新。server不必比較全部列的值，僅僅需
比較 timestamp 列就可以。假設應用程序對沒有 timestamp 列的表要求基於行版本號控制的樂觀並發，則遊標默覺得基於數值的樂觀並發控制。
SCROLL LOCKS 這個選項實現悲觀並發控制。
在悲觀並發控制中。在把數據庫的行讀入遊標結果集時，應用程序將試圖鎖定數據庫行。
在使用server遊標時。將行讀入遊標時會在其 上放置一個更新鎖。假設在事務內打開遊標。則該事務更新鎖將一直保持到事務被提交或回滾；當提取下一行時，將除去遊標鎖。假設在事務外打開遊標，則提取下 一行時。鎖就被丟棄。因此，每當用戶須要全然的悲觀並發控制時，遊標都應在事務內打開。更新鎖將阻止不論什麽其他任務獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其他任務更 新該行。
然而。更新鎖並不阻止共享鎖，所以它不會阻止其他任務讀取行。除非第二個任務也在要求帶更新鎖的讀取。滾動鎖依據在遊標定義的 SELECT 語句中指定的鎖提示，這些遊標並發選項能夠生成滾動鎖。滾動鎖在提取時在每行上獲取。並保持到下次提取或者遊標關閉。以先發生者為準。下次提取時。server 為新提取中的行獲取滾動鎖。並釋放上次提取中行的滾動鎖。滾動鎖獨立於事務鎖，並能夠保持到一個提交或回滾操作之後。
假設提交時關閉遊標的選項為關， 則 COMMIT 語句並不關閉不論什麽打開的遊標，並且滾動鎖被保留到提交之後，以維護對所提取數據的隔離。所獲取滾動鎖的類型取決於遊標並發選項和遊標
SELECT 語句中的鎖提示。
鎖提示 僅僅讀 樂觀數值 樂觀行版本號控制 鎖定無提示 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 NOLOCK 未鎖定 未鎖定 未鎖定 未鎖定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 錯誤 更新 更新 更新 TABLOCKX 錯誤 未鎖定 未鎖定 更新其他 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 *指定 NOLOCK 提示將使指定了該提示的表在遊標內是僅僅讀的。
16、用Profiler來跟蹤查詢，得到查詢所需的時間。找出SQL的問題所在;用索引優化器優化索引
17、註意UNion和UNion all 的差別。UNION all好
18、註意使用DISTINCT。在沒有必要時不要用，它同UNION一樣會使查詢變慢。反復的記錄在查詢裏是沒有問題的
19、查詢時不要返回不須要的行、列
20、用sp_configure ‘query governor cost limit‘或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT來限制查詢消耗的資源。當評估查詢消耗的資源超出限制時。server自己主動取消查詢,在查詢之前就扼殺掉。 SET LOCKTIME設置鎖的時間
21、用select top 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
22、在SQL2000曾經，一般不要用例如以下的字句 “IS NULL", " <> ", "!=", "!> ", "! <", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE ‘%500‘"，由於他們不走索引全是表掃描。
也不要在WHere字句中的列名加函數，如 Convert，substring等,假設必須用函數的時候。創建計算列再創建索引來替代.還能夠變通寫法：WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = ‘m‘改為WHERE firstname like ‘m%‘（索引掃描），一定要將函數和列名分開。
而且索引不能建得太多和太大。
NOT IN會多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 來替代，特別是左連接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.假設列的值含有空，曾經它的索引不起作用，如今2000的優化器可以處理了。同樣 的是IS NULL，“NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能優化她。而” <> ”等還是不能優化，用不到索引。
23、使用Query Analyzer，查看SQL語句的查詢計劃和評估分析是否是優化的SQL。
一般的20%的代碼占領了80%的資源，我們優化的重點是這些慢的地方。
24、假設使用了IN或者OR等時發現查詢沒有走索引，使用顯示申明指定索引： SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (‘男’，‘女’)
25、將須要查詢的結果預先計算好放在表中。查詢的時候再SELECT。這在SQL7.0曾經是最重要的手段。
比如醫院的住院費計算。
26、MIN() 和 MAX()能使用到合適的索引
27、數據庫有一個原則是代碼離數據越近越好。所以優先選擇Default,依次為Rules,Triggers, Constraint（約束如外健主健CheckUNIQUE……,數據類型的最大長度等等都是約束）,Procedure.這樣不僅維護工作小。編寫程 序質量高，而且運行的速度快。
28、假設要插入大的二進制值到Image列。使用存儲過程，千萬不要用內嵌INsert來插入(不知JAVA是否)。由於這樣應用程序首先將二進 制值轉換成字符串（尺寸是它的兩倍），server受到字符後又將他轉換成二進制值.存儲過程就沒有這些動作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前臺調用這個存儲過程傳入二進制參數，這樣處理速度明顯改善。
29、Between在某些時候比IN速度更快,Between可以更快地依據索引找到範圍。用查詢優化器可見到區別。 select * from chineseresume where title in (‘男‘,‘女‘) Select * from chineseresume where between ‘男‘ and ‘女‘ 是一樣的。因為in會在比較多次，所以有時會慢些。
30、在必要是對全局或者局部暫時表創建索引，有時可以提快速度，但不是一定會這樣。由於索引也耗費大量的資源。他的創建同是實際表一樣。
31、不要建沒有作用的事物比如產生報表時。浪費資源。僅僅有在必要使用事物時使用它。
32、用OR的字句能夠分解成多個查詢，而且通過UNION 連接多個查詢。
他們的速度僅僅同是否使用索引有關,假設查詢須要用到聯合索引。用UNION all運行的效率更高.多個OR的字句沒實用到索引，改寫成UNION的形式再試圖與索引匹配。一個關鍵的問題是否用到索引。
33、盡量少用視圖，它的效率低。對視圖操作比直接對表操作慢,能夠用stored procedure來取代她。
特別的是不要用視圖嵌套,嵌套視圖添加了尋找原始資料的難度。我們看視圖的本質：它是存放在server上的被優化好了的已經產生 了查詢規劃的SQL。
對單個表檢索數據時，不要使用指向多個表的視圖。直接從表檢索或者只包括這個表的視圖上讀，否則添加了不必要的開銷,查詢受到幹 擾.為了加快視圖的查詢，MsSQL添加了視圖索引的功能。
34、沒有必要時不要用DISTINCT和ORDER BY。這些動作能夠改在client運行。
它們添加了額外的開銷。這同UNION 和UNION ALL一樣的道理。
SELECT top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation, convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM
jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in(‘JCNAD00329667‘,‘JCNAD132168‘,‘JCNAD00337748‘,‘JCNAD00338345‘,‘JCNAD00333138‘,‘JCNAD00303570‘, ‘JCNAD00303569‘,‘JCNAD00303568‘,‘JCNAD00306698‘,‘JCNAD00231935‘,‘JCNAD00231933‘,‘JCNAD00254567‘,
‘JCNAD00254585‘,‘JCNAD00254608‘,‘JCNAD00254607‘,‘JCNAD00258524‘,‘JCNAD00332133‘,‘JCNAD00268618‘, ‘JCNAD00279196‘,‘JCNAD00268613‘) order by postdate desc
35、在IN後面值的列表中，將出現最頻繁的值放在最前面，出現得最少的放在最後面，降低推斷的次數
36、當用SELECT INTO時。它會鎖住系統表(sysobjects。sysindexes等等)，堵塞其它的連接的存取。創建暫時表時用顯示申明語句，而不是 select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume where name = ‘XYZ‘ --commit 在還有一個連接中SELECT * from sysobjects能夠看到
SELECT INTO 會鎖住系統表，Create table 也會鎖系統表(無論是暫時表還是系統表)。所以千萬不要在事物內使用它！！！這種話假設是常常要用的暫時表請使用實表，或者暫時表變量。
37、一般在GROUP BY 個HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的運行順序應該例如以下最優：select 的Where字句選擇全部合適的行，Group By用來分組個統計行，Having字句用來剔除多余的分組。這樣Group By 個Having的開銷小，查詢快.對於大的數據行進行分組和Having十分消耗資源。假設Group BY的目的不包含計算，僅僅是分組，那麽用Distinct更快
38、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好
39、少用暫時表。盡量用結果集和Table類性的變量來取代它,Table 類型的變量比暫時表好
40、在SQL2000下，計算字段是能夠索引的，須要滿足的條件例如以下：
a、計算字段的表達是確定的
b、不能用在TEXT,Ntext，Image數據類型
c、必須配制例如以下選項 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, …….
41、盡量將數據的處理工作放在server上，降低網絡的開銷。如使用存儲過程。存儲過程是編譯好、優化過、而且被組織到一個運行規劃裏、且存儲在數據 庫中的 SQL語句，是控制流語言的集合。速度當然快。
重復運行的動態SQL,能夠使用暫時存儲過程。該過程（暫時表）被放在Tempdb中。曾經因為SQL SERVER對復雜的數學計算不支持，所以不得不將這個工作放在其它的層上而添加網絡的開銷。SQL2000支持UDFs,如今支持復雜的數學計算，函數 的返回值不要太大，這種開銷非常大。用戶自己定義函數象光標一樣運行的消耗大量的資源，假設返回大的結果採用存儲過程
42、不要在一句話裏再三的使用同樣的函數，浪費資源,將結果放在變量裏再調用更快
43、SELECT COUNT(*)的效率教低。盡量變通他的寫法。而EXISTS快.同一時候請註意差別： select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的。
44、當server的內存夠多時。配制線程數量 = 最大連接數+5，這樣能發揮最大的效率。否則使用 配制線程數量 <最大連接數啟用SQL SERVER的線程池來解決,假設還是數量 = 最大連接數+5。嚴重的損害server的性能。
45、依照一定的次序來訪問你的表。假設你先鎖住表A。再鎖住表B。那麽在全部的存儲過程中都要依照這個順序來鎖定它們。
假設你（不經意的）某個存儲過程中先鎖定表B。再鎖定表A，這可能就會導致一個死鎖。
假設鎖定順序沒有被預先具體的設計好。死鎖非常難被發現
46、通過SQL Server Performance Monitor監視對應硬件的負載 Memory: Page Faults / sec計數器假設該值偶爾走高，表明當時有線程競爭內存。假設持續非常高。則內存可能是瓶頸。 Process:
1、% DPC Time 指在範例間隔期間處理器用在緩延程序調用(DPC)接收和提供服務的百分比。(DPC 正在執行的為比標準間隔優先權低的間隔)。 因為 DPC 是以特權模式執行的，DPC 時間的百分比為特權時間 百分比的一部分。
這些時間單獨計算而且不屬於間隔計算總數的一部 分。
這個總數顯示了作為實例時間百分比的平均忙時。
2、%Processor Time計數器 假設該參數值持續超過95%，表明瓶頸是CPU。
能夠考慮添加一個處理器或換一個更快的處理器。
3、% Privileged Time 指非閑置處理器時間用於特權模式的百分比。(特權模式是為操作系統組件和操縱硬件驅動程序而設計的一種處理模式。它同意直接訪問硬件和全部內存。
還有一種模 式為用戶模式，它是一種為應用程序、環境分系統和整數分系統設計的一種有限處理模式。操作系統將應用程序線程轉換成特權模式以訪問操作系統服務)。 特權時間的 % 包含為間斷和 DPC 提供服務的時間。特權時間比率高可能是因為失敗設備產生的大數量的間隔而引起的。這個計數器將平均忙時作為樣本時間的一部分顯示。
4、% User Time表示耗費CPU的數據庫操作，如排序。運行aggregate functions等。假設該值非常高，可考慮添加索引。盡量使用簡單的表聯接。水平切割大表格等方法來減少該值。
Physical Disk: Curretn Disk Queue Length計數器該值應不超過磁盤數的1.5~2倍。要提高性能，可添加磁盤。 SQLServer:Cache Hit Ratio計數器該值越高越好。假設持續低於80%。應考慮添加內存。 註意該參數值是從SQL Server啟動後，就一直累加記數，所以執行經過一段時間後。該值將不能反映系統當前值。
47、分析select emp_name form employee where salary > 3000 在此語句中若salary是Float類型的，則優化器對其進行優化為Convert(float,3000)，由於3000是個整數，我們應在編程時使 用3000.0而不要等執行時讓DBMS進行轉化。相同字符和整型數據的轉換。
處理百萬級以上的數據提高查詢速度的方法