Быстрые советы по повышению производительности запросов в SQL Server

Основная функция сервера базы данных SQL — хранить и извлекать данные, которые запрашиваются другими программными приложениями. SQL Server Предлагаем в различных редакциях в отношении его функций, таких как Enterprise, Standard, Workgroup, Express. Этот сервер базы данных представляет собой компьютерную программу, предоставляющую услуги базы данных другим программам, известной как модель клиент-сервер. Следовательно, он используется для выполнения языка структурированных запросов.

Часто возникают проблемы с производительностью SQL-запросов, поскольку пользователи хотят быстрого ответа в процессе извлечения данных. Это может быть связано с падением производительности из-за неправильного обслуживания базы данных или запросов, написанных неэффективно.

Для правильного обслуживания базы данных существуют различные методы повышения производительности запросов на сервере SQL. Этот блог посвящен различным советам и приемам, которым можно следовать для повышения производительности запросов в SQL Server.

Пользовательские запросы

«У меня есть таблица, которая содержит примерно 10 миллионов записей. Есть ли возможность улучшить производительность запросов на SQL-сервере? Мой коллега предложил разделить таблицу на файловые группы, так как это поможет разбить таблицу на разные меньшие таблицы. Может ли кто-нибудь предложить лучший способ улучшить SQL-запрос? »

«Моя база данных загружена большим количеством данных. В одной из таблиц 30 миллионов строк, и мне нужно распечатать их все сразу. Могу ли я разделить запрос так, чтобы он обращался к таблице по итерациям? Итак, пожалуйста, предложите несколько способов улучшить производительность запросов на SQL-сервере, которые помогут мне разрешить этот сценарий! »

«Я столкнулся с низкой производительностью при работе с Microsoft SQL Server. Я заметил, что для получения этих данных требуется больше времени. Может ли кто-нибудь предложить какое-то решение для повышения производительности запросов на SQL-сервере? Будем признательны за любые предложения, заранее спасибо ».

Советы по повышению производительности запросов в SQL Server

Существуют различные способы повышения производительности запросов в SQL Server, такие как повторная запись SQL-запроса, правильное управление статистикой, создание и использование индексов и т. Д. Следовательно, важно оптимизировать запросы для повышения производительности SQL.

  • Индексируйте предикаты в ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ, ГДЕ, ORDER BY и GROUP BY статьи.
    Без правильных индексов SQL-запросы могут вызывать сканирование таблиц, что снижает производительность. Следовательно, рекомендуется проиндексировать все столбцы предикатов.
  • SQL-сервер сначала выполняет поиск пользовательской хранимой процедуры в главном .mdf, а затем в текущей базе данных. Следовательно, избегайте использования префикса с пользовательской хранимой процедурой.
  • Изучите таблицы, используемые в ВЫБРАТЬ оператор, чтобы фильтры можно было применять в предложении WHERE. Когда есть запросы с подвыборками, попробуйте применить фильтры во внутреннем выражении подвыборок.
  • При использовании системы управления базами данных, ориентированной на столбцы, будут прочитаны только выбранные столбцы. Следовательно, чем меньше столбцов включено в запрос, тем меньше будет происходить ввод-вывод.
  • Удалить ПРИСОЕДИНЯЕТСЯ из ненужных таблиц, что поможет сократить время обработки базы данных. Таким образом, при удалении столбцов наблюдается, что данные извлекаются из базы данных.
  • В операторе SELECT не писать *. Например, укажите название столбца, который требуется
  • По возможности избегайте использования nchar и varchar, поскольку оба типа данных занимают двойную память, как у char и varchar
  • Попытайся избежать NULL в поле фиксированной длины. Если есть требование использовать NULL, используйте поле varchar, которое занимает меньше места для NULL.
  • Избегайте предложения HAVING, так как это предложение требуется только в том случае, если пользователю необходимо фильтровать результат агрегирования.
  • Создавайте кластерные и некластеризованные индексы и сохраняйте небольшой размер кластеризованного индекса. Иногда он также используется в некластеризованном индексе.
  • Это разумный подход к созданию столбцов индексов, которые имеют целые значения вместо символов. Поскольку целочисленные значения занимают меньше места, чем символьные значения
  • Использовать КУДА предложение для ограничения размера результирующих таблиц, созданных с помощью соединений
  • Выберите соответствующий тип данных. Например, если необходимо хранить строки, используйте varchar вместо текстового типа данных. Попробуйте использовать текстовый тип данных, когда необходимо хранить большие данные, превышающие 8000 символов.
  • Чтобы повысить производительность запросов на сервере SQL, используйте TABLOCKX при вставке в таблицу и используйте ТАБЛОК при слиянии
  • Попробуй использовать ВКЛЮЧИТЬ NOCOUNT и ПОПРОБУЙ ПОЙМАТЬ что поможет избежать состояния тупика
    Также попробуйте использовать С (НОЛОК) при запросе данных из любой заданной таблицы для повышения производительности запросов на сервере SQL
  • Если вместо временной таблицы используется табличная переменная, это имеет большое значение для повышения производительности SQL. Поскольку использование временных таблиц требует взаимодействия с базой данных TempDb, что является трудоемкой задачей.
  • Если СОЮЗ ВСЕ используется вместо UNION, это увеличивает скорость и тем самым улучшает производительность SQL
  • В случае сложных и часто используемых запросов используйте хранимую процедуру для быстрого поиска данных.
  • Табличные функции с несколькими операторами (TVF) дороги по сравнению со встроенными TVF. Следовательно, избегайте использования TVF с несколькими утверждениями

Вывод

Иногда большинство пользователей сталкиваются с низкой производительностью SQL-запросов. Прочитав различные советы, упомянутые в этом блоге, можно попрактиковаться в улучшении производительности запросов на сервере SQL. В этом блоге четко объясняются решения для повышения производительности SQL, также предоставляя несколько пользовательских запросов.

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.