1 邏輯數(shù)據(jù)庫和表的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫的邏輯設(shè)計(jì)、包括表與表之間的關(guān)系是優(yōu)化關(guān)系型數(shù)據(jù)庫性能的核心。一個好的邏輯數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)可以為優(yōu)化數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用程序打下良好的基礎(chǔ)。標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)庫邏輯設(shè)計(jì)包括用多的、有相互關(guān)系的窄表來代替很多列的長數(shù)據(jù)表。下面是一些使用標(biāo)準(zhǔn)化表的一些好處。A:由于表窄，因此可以使排序和建立索引更為迅速B:由于多表，所以多鏃的索引成為可能C:更窄更緊湊的索引D:每個表中可以有少一些的索引，因此可以提高insert update delete等的速度，因?yàn)檫@些操作在索引多的情況下會對系統(tǒng)性能產(chǎn)生很大的影響E:更少的空值和更少的多余值，增加了數(shù)據(jù)庫的緊湊性由于標(biāo)準(zhǔn)化，所以會增加了在獲取數(shù)據(jù)時引用表的數(shù)目和其間的連接關(guān)系的復(fù)雜性。太多的表和復(fù)雜的連接關(guān)系會降低服務(wù)器的性能，因此在這兩者之間需要綜合考慮。定義具有相關(guān)關(guān)系的主鍵和外來鍵時應(yīng)該注意的事項(xiàng)主要是：用于連接多表的主鍵和參考的鍵要有相同的數(shù)據(jù)類型。2 索引的設(shè)計(jì)A:盡量避免表掃描檢查你的查詢語句的where子句，因?yàn)檫@是優(yōu)化器重要關(guān)注的地方。包含在where里面的每一列（column)都是可能的侯選索引，為能達(dá)到最優(yōu)的性能，考慮在下面給出的例子：對于在where子句中給出了column1這個列。下面的兩個條件可以提高索引的優(yōu)化查詢性能！第一：在表中的column1列上有一個單索引第二：在表中有多索引，但是column1是第一個索引的列避免定義多索引而column1是第二個或后面的索引，這樣的索引不能優(yōu)化服務(wù)器性能例如：下面的例子用了pubs數(shù)據(jù)庫。SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authorsWHERE au_lname = ’White’按下面幾個列上建立的索引將會是對優(yōu)化器有用的索引?au_lname?au_lname, au_fname而在下面幾個列上建立的索引將不會對優(yōu)化器起到好的作用?au_address?au_fname, au_lname考慮使用窄的索引在一個或兩個列上，窄索引比多索引和復(fù)合索引更能有效。用窄的索引，在每一頁上將會有更多的行和更少的索引級別（相對與多索引和復(fù)合索引而言），這將推進(jìn)系統(tǒng)性能。對于多列索引，SQL Server維持一個在所有列的索引上的密度統(tǒng)計(jì)（用于聯(lián)合）和在第一個索引上的histogram（柱狀圖）統(tǒng)計(jì)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如果在復(fù)合索引上的第一個索引很少被選擇使用，那么優(yōu)化器對很多查詢請求將不會使用索引。有用的索引會提高select語句的性能，包括insert,uodate,delete。但是，由于改變一個表的內(nèi)容，將會影響索引。每一個insert,update,delete語句將會使性能下降一些。實(shí)驗(yàn)表明，不要在一個單表上用大量的索引，不要在共享的列上（指在多表中用了參考約束）使用重疊的索引。在某一列上檢查唯一的數(shù)據(jù)的個數(shù)，比較它與表中數(shù)據(jù)的行數(shù)做一個比較。這就是數(shù)據(jù)的選擇性，這比較結(jié)果將會幫助你決定是否將某一列作為侯選的索引列，如果需要，建哪一種索引。你可以用下面的查詢語句返回某一列的不同值的數(shù)目。select count(distinct cloumn_name) from table_name假設(shè)column_name是一個10000行的表，則看column_name返回值來決定是否應(yīng)該使用，及應(yīng)該使用什么索引。Unique values Index5000 Nonclustered index20 Clustered index3 No index鏃索引和非鏃索引的選擇<1:>鏃索引是行的物理順序和索引的順序是一致的。頁級，低層等索引的各個級別上都包含實(shí)際的數(shù)據(jù)頁。一個表只能是有一個鏃索引。由于update,delete語句要求相對多一些的讀操作，因此鏃索引常常能加速這樣的操作。在至少有一個索引的表中，你應(yīng)該有一個鏃索引。在下面的幾個情況下，你可以考慮用鏃索引：例如： 某列包括的不同值的個數(shù)是有限的（但是不是極少的）顧客表的州名列有50個左右的不同州名的縮寫值，可以使用鏃索引。例如： 對返回一定范圍內(nèi)值的列可以使用鏃索引，比如用between,>,>=,<,<=等等來對列進(jìn)行操作的列上。select * from sales where ord_date between ’5/1/93’ and ’6/1/93’例如： 對查詢時返回大量結(jié)果的列可以使用鏃索引。SELECT * FROM phonebook WHERE last_name = ’Smith’當(dāng)有大量的行正在被插入表中時，要避免在本表一個自然增長（例如，identity列）的列上建立鏃索引。如果你建立了鏃的索引，那么insert的性能就會大大降低。因?yàn)槊恳粋€插入的行必須到表的最后，表的最后一個數(shù)據(jù)頁。當(dāng)一個數(shù)據(jù)正在被插入（這時這個數(shù)據(jù)頁是被鎖定的），所有的其他插入行必須等待直到當(dāng)前的插入已經(jīng)結(jié)束。一個索引的葉級頁中包括實(shí)際的數(shù)據(jù)頁，并且在硬盤上的數(shù)據(jù)頁的次序是跟鏃索引的邏輯次序一樣的。<2:>一個非鏃的索引就是行的物理次序與索引的次序是不同的。一個非鏃索引的葉級包含了指向行數(shù)據(jù)頁的指針。在一個表中可以有多個非鏃索引，你可以在以下幾個情況下考慮使用非鏃索引。在有很多不同值的列上可以考慮使用非鏃索引例如：一個part_id列在一個part表中select * from employee where emp_id = ’pcm9809f’查詢語句中用order by 子句的列上可以考慮使用鏃索引3 查詢語句的設(shè)計(jì)<br>SQL Server優(yōu)化器通過分析查詢語句，自動對查詢進(jìn)行優(yōu)化并決定最有效的執(zhí)行方案。優(yōu)化器分析查詢語句來決定那個子句可以被優(yōu)化，并針對可以被優(yōu)化查詢的子句來選擇有用的索引。最后優(yōu)化器比較所有可能的執(zhí)行方案并選擇最有效的一個方案出來。在執(zhí)行一個查詢時，用一個where子句來限制必須處理的行數(shù)，除非完全需要，否則應(yīng)該避免在一個表中無限制地讀并處理所有的行。例如下面的例子，select qty from sales where stor_id=7131是很有效的比下面這個無限制的查詢select qty from sales避免給客戶的最后數(shù)據(jù)選擇返回大量的結(jié)果集。允許SQL Server運(yùn)行滿足它目的的函數(shù)限制結(jié)果集的大小是更有效的。這能減少網(wǎng)絡(luò)I/O并能提高多用戶的相關(guān)并發(fā)時的應(yīng)用程序性能。因?yàn)閮?yōu)化器關(guān)注的焦點(diǎn)就是where子句的查詢，以利用有用的索引。在表中的每一個索引都可能成為包括在where子句中的侯選索引。為了最好的性能可以遵照下面的用于一個給定列column1的索引。第一：在表中的column1列上有一個單索引第二：在表中有多索引，但是column1是第一個索引的列不要在where子句中使用沒有column1列索引的查詢語句，并避免在where子句用一個多索引的非第一個索引的索引。這時多索引是沒有用的。For example, given a multicolumn index on the au_lname, au_fname columns of the authors table in the pubs database, 下面這個query語句利用了au_lname上的索引SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authorsWHERE au_lname = ’White’AND au_fname = ’Johnson’SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authorsWHERE au_lname = ’White’下面這個查詢沒有利用索引，因?yàn)樗褂昧硕嗨饕姆堑谝粋€索引的索引SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authorsWHERE au_fname = ’Johnson’