大型数据库站内搜索优化问题.
asp.net+纯静态技术开发的网站,SQL 2005 库,未来数据量可能达几百万,当中站内搜索,涉及多表多字段查询,想了解下有什么好的方案来解决速度问题.
听说有个全文索引,可以解决,望路过的大虾给讲解下.
另外还有说可以对全部的HTML静态文件进行索引查询,那么是如何做到的?毕竟静态页面总是会重新生成内容,而该页中很多字段或内容 都是查询条件之一.
给出最高分,期待有效方案.
[解决办法]
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！ （1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的连接顺序．： ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾. （3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘： ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间 （4） 减少访问数据库的次数： ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等； （5） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200 （6） 使用DECODE函数来减少处理时间： 使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表. （7） 整合简单,无关联的数据库访问： 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系) （8） 删除重复记录： 最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子： DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO); （9） 用TRUNCATE替代DELETE： 当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML) （10） 尽量多使用COMMIT： 只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少: COMMIT所释放的资源: a. 回滚段上用于恢复数据的信息. b. 被程序语句获得的锁 c. redo log buffer 中的空间 d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费 （11） 用Where子句替换HAVING子句： 避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里 （12） 减少对表的查询： 在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子： SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604) （13） 通过内部函数提高SQL效率.： 复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的 （14） 使用表的别名(Alias)： 当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误. （15） 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN： 在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS. 例子： （高效）SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB') (低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB') （16） 识别'低效执行'的SQL语句： 虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法： SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC;
[解决办法]
（17） 用索引提高效率： 索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.。定期的重构索引是有必要的.： ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME> 18） 用EXISTS替换DISTINCT： 当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果. 例子： (低效): SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO (高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO); （19） sql语句用大写的；因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行 （20） 在java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串！ （21） 避免在索引列上使用NOT 通常， 我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描. （22） 避免在索引列上使用计算． WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分．优化器将不使用索引而使用全表扫描． 举例: 低效： SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000; 高效: SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12; （23） 用>=替代> 高效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4 低效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录. （24） 用UNION替换OR (适用于索引列) 通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引. 高效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 UNION SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE REGION = “MELBOURNE” 低效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE” 如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面. （25） 用IN来替换OR 这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的． 低效: SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 高效 SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30); （26） 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 避免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE将无法使用该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录. 如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引. 低效: (索引失效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL; 高效: (索引有效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0; （27） 总是使用索引的第一个列： 如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引 28） 用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)： 当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量 低效： SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' UNION SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 高效: SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' UNION ALL SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' （29） 用WHERE替代ORDER BY： ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引. ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序. ORDER BY中所有的列必须定义为非空. WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列. 例如: 表DEPT包含以下列: DEPT_CODE PK NOT NULL DEPT_DESC NOT NULL DEPT_TYPE NULL 低效: (索引不被使用) SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE 高效: (使用索引) SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0 （30） 避免改变索引列的类型.: 当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换. 假设 EMPNO是一个数值类型的索引列. SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123' 实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为: SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123') 幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变. 现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列. SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 这个语句被ORACLE转换为: SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123 因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型 （31） 需要当心的WHERE子句: 某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子. 在下面的例子里, (1)‘!=' 将不使用索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. (2) ‘||'是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停用了索引. (3) ‘+'是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描. （32） a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高. b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍! （33） 避免使用耗费资源的操作: 带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强 （34） 优化GROUP BY: 提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多. 低效: SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP GROUP by JOB HAVING JOB = ‘PRESIDENT' OR JOB = ‘MANAGER' 高效: SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP WHERE JOB = ‘PRESIDENT' OR JOB = ‘MANAGER' GROUP by JOB
[解决办法]
有时， 为了让应用程序运行得更快，所做的全部工作就是在这里或那里做一些很小调整。啊，但关键在于确定如何进行调整！迟早您会遇到这种情况：应用程序中的 SQL 查询不能按照您想要的方式进行响应。它要么不返回数据，要么耗费的时间长得出奇。如果它降低了报告或您的企业应用程序的速度，用户必须等待的时间过长，他们就会很不满意。就像您的父母不想听您解释为什么在深更半夜才回来一样，用户也不会听你解释为什么查询耗费这么长时间。（“对不起，妈妈，我使用了太多的 LEFT JOIN。”）用户希望应用程序响应迅速，他们的报告能够在瞬间之内返回分析数据。就我自己而言，如果在 Web 上冲浪时某个页面要耗费十多秒才能加载（好吧，五秒更实际一些），我也会很不耐烦。 为了解决这些问题，重要的是找到问题的根源。那么，从哪里开始呢？根本原因通常在于数据库设计和访问它的查询。在本月的专栏中，我将讲述四项技术，这些技术可用于提高基于 SQL Server? 的应用程序的性能或改善其可伸缩性。我将仔细说明 LEFT JOIN、CROSS JOIN 的使用以及 IDENTITY 值的检索。请记住，根本没有神奇的解决方案。调整您的数据库及其查询需要占用时间、进行分析，还需要大量的测试。这些技术都已被证明行之有效，但对您的应用程序而言，可能其中一些技术比另一些技术更适用。 从 INSERT 返回 IDENTITY 我决定从遇到许多问题的内容入手：如何在执行 SQL INSERT 后检索 IDENTITY 值。通常，问题不在于如何编写检索值的查询，而在于在哪里以及何时进行检索。在 SQL Server 中，下面的语句可用于检索由最新在活动数据库连接上运行的 SQL 语句所创建的 IDENTITY 值： SELECT @@IDENTITY这个 SQL 语句并不复杂，但需要记住的一点是：如果这个最新的 SQL 语句不是 INSERT，或者您针对非 INSERT SQL 的其他连接运行了此 SQL，则不会获得期望的值。您必须运行下列代码才能检索紧跟在 INSERT SQL 之后且位于同一连接上的 IDENTITY，如下所示： INSERT INTO Products (ProductName) VALUES ('Chalk') SELECT @@IDENTITY在一个连接上针对 Northwind 数据库运行这些查询将返回一个名称为 Chalk 的新产品的 IDENTITY 值。所以，在使用 ADO 的 Visual Basic? 应用程序中，可以运行以下语句： Set oRs = oCn.Execute("SET NOCOUNT ON;INSERT INTO Products _ (ProductName) VALUES ('Chalk');SELECT @@IDENTITY") lProductID = oRs(0)此代码告诉 SQL Server 不要返回查询的行计数，然后执行 INSERT 语句，并返回刚刚为这个新行创建的 IDENTITY 值。SET NOCOUNT ON 语句表示返回的记录集有一行和一列，其中包含了这个新的 IDENTITY 值。如果没有此语句，则会首先返回一个空的记录集（因为 INSERT 语句不返回任何数据），然后会返回第二个记录集，第二个记录集中包含 IDENTITY 值。这可能有些令人困惑，尤其是因为您从来就没有希望过 INSERT 会返回记录集。之所以会发生此情况，是因为 SQL Server 看到了这个行计数（即一行受到影响）并将其解释为表示一个记录集。因此，真正的数据被推回到了第二个记录集。当然您可以使用 ADO 中的 NextRecordset 方法获取此第二个记录集，但如果总能够首先返回该记录集且只返回该记录集，则会更方便，也更有效率。 此方法虽然有效，但需要在 SQL 语句中额外添加一些代码。获得相同结果的另一方法是在 INSERT 之前使用 SET NOCOUNT ON 语句，并将 SELECT @@IDENTITY 语句放在表中的 FOR INSERT 触发器中，如下面的代码片段所示。这样，任何进入该表的 INSERT 语句都将自动返回 IDENTITY 值。 CREATE TRIGGER trProducts_Insert ON Products FOR INSERT AS SELECT @@IDENTITY GO 触发器只在 Products 表上发生 INSERT 时启动，所以它总是会在成功 INSERT 之后返回一个 IDENTITY。使用此技术，您可以始终以相同的方式在应用程序中检索 IDENTITY 值。 内嵌视图与临时表 某些时候，查询需要将数据与其他一些可能只能通过执行 GROUP BY 然后执行标准查询才能收集的数据进行联接。例如，如果要查询最新五个定单的有关信息，您首先需要知道是哪些定单。这可以使用返回定单 ID 的 SQL 查询来检索。此数据就会存储在临时表（这是一个常用技术）中，然后与 Products 表进行联接，以返回这些定单售出的产品数量： CREATE TABLE #Temp1 (OrderID INT NOT NULL, _ OrderDate DATETIME NOT NULL) INSERT INTO #Temp1 (OrderID, OrderDate) SELECT TOP 5 o.OrderID, o.OrderDate FROM Orders o ORDER BY o.OrderDate DESC SELECT p.ProductName, SUM(od.Quantity) AS ProductQuantity FROM #Temp1 t INNER JOIN [Order Details] od ON t.OrderID = od.OrderID INNER JOIN Products p ON od.ProductID = p.ProductID GROUP BY p.ProductName ORDER BY p.ProductName DROP TABLE #Temp1这些 SQL 语句会创建一个临时表，将数据插入该表中，将其他数据与该表进行联接，然后除去该临时表。这会导致此查询进行大量 I/O 操作，因此，可以重新编写查询，使用内嵌视图取代临时表。内嵌视图只是一个可以联接到 FROM 子句中的查询。所以，您不用在 tempdb 中的临时表上耗费大量 I/O 和磁盘访问，而可以使用内嵌视图得到同样的结果： SELECT p.ProductName, SUM(od.Quantity) AS ProductQuantity FROM ( SELECT TOP 5 o.OrderID, o.OrderDate FROM Orders o ORDER BY o.OrderDate DESC ) t INNER JOIN [Order Details] od ON t.OrderID = od.OrderID INNER JOIN Products p ON od.ProductID = p.ProductID GROUP BY p.ProductName ORDER BY p.ProductName此查询不仅比前面的查询效率更高，而且长度更短。临时表会消耗大量资源。如果只需要将数据联接到其他查询，则可以试试使用内嵌视图，以节省资源。 避免 LEFT JOIN 和 NULL 当然，有很多时候您需要执行 LEFT JOIN 和使用 NULL 值。但是，它们并不适用于所有情况。改变 SQL 查询的构建方式可能会产生将一个花几分钟运行的报告缩短到只花几秒钟这样的天壤之别的效果。有时，必须在查询中调整数据的形态，使之适应应用程序所要求的显示方式。虽然 TABLE 数据类型会减少大量占用资源的情况，但在查询中还有许多区域可以进行优化。SQL 的一个有价值的常用功能是 LEFT JOIN。它可以用于检索第一个表中的所有行、第二个表中所有匹配的行、以及第二个表中与第一个表不匹配的所有行。例如，如果希望返回每个客户及其定单，使用 LEFT JOIN 则可以显示有定单和没有定单的客户。 此工具可能会被过度使用。LEFT JOIN 消耗的资源非常之多，因为它们包含与 NULL（不存在）数据匹配的数据。在某些情况下，这是不可避免的，但是代价可能非常高。LEFT JOIN 比 INNER JOIN 消耗资源更多，所以如果您可以重新编写查询以使得该查询不使用任何 LEFT JOIN，则会得到非常可观的回报（请参阅图 1 中的图）。 图 1 查询 加快使用 LEFT JOIN 的查询速度的一项技术涉及创建一个 TABLE 数据类型，插入第一个表（LEFT JOIN 左侧的表）中的所有行，然后使用第二个表中的值更新 TABLE 数据类型。此技术是一个两步的过程，但与标准的 LEFT JOIN 相比，可以节省大量时间。一个很好的规则是尝试各种不同的技术并记录每种技术所需的时间，直到获得用于您的应用程序的执行性能最佳的查询。 测试查询的速度时，有必要多次运行此查询，然后取一个平均值。因为查询（或存储过程）可能会存储在 SQL Server 内存中的过程缓存中，因此第一次尝试耗费的时间好像稍长一些，而所有后续尝试耗费的时间都较短。另外，运行您的查询时，可能正在针对相同的表运行其他查询。当其他查询锁定和解锁这些表时，可能会导致您的查询要排队等待。例如，如果您进行查询时某人正在更新此表中的数据，则在更新提交时您的查询可能需要耗费更长时间来执行。 避免使用 LEFT JOIN 时速度降低的最简单方法是尽可能多地围绕它们设计数据库。例如，假设某一产品可能具有类别也可能没有类别。如果 Products 表存储了其类别的 ID，而没有用于某个特定产品的类别，则您可以在字段中存储 NULL 值。然后您必须执行 LEFT JOIN 来获取所有产品及其类别。您可以创建一个值为“No Category”的类别，从而指定外键关系不允许 NULL 值。通过执行上述操作，现在您就可以使用 INNER JOIN 检索所有产品及其类别了。虽然这看起来好像是一个带有多余数据的变通方法，但可能是一个很有价值的技术，因为它可以消除 SQL 批处理语句中消耗资源较多的 LEFT JOIN。在数据库中全部使用此概念可以为您节省大量的处理时间。请记住，对于您的用户而言，即使几秒钟的时间也非常重要，因为当您有许多用户正在访问同一个联机数据库应用程序时，这几秒钟实际上的意义会非常重大。 灵活使用笛卡尔乘积 对于此技巧，我将进行非常详细的介绍，并提倡在某些情况下使用笛卡尔乘积。出于某些原因，笛卡尔乘积 (CROSS JOIN) 遭到了很多谴责，开发人员通常会被警告根本就不要使用它们。在许多情况下，它们消耗的资源太多，从而无法高效使用。但是像 SQL 中的任何工具一样，如果正确使用，它们也会很有价值。例如，如果您想运行一个返回每月数据（即使某一特定月份客户没有定单也要返回）的查询，您就可以很方便地使用笛卡尔乘积。 图 2 中的 SQL 就执行了上述操作。 虽然这看起来好像没什么神奇的，但是请考虑一下，如果您从客户到定单（这些定单按月份进行分组并对销售额进行小计）进行了标准的 INNER JOIN，则只会获得客户有定单的月份。因此，对于客户未订购任何产品的月份，您不会获得 0 值。如果您想为每个客户都绘制一个图，以显示每个月和该月销售额，则可能希望此图包括月销售额为 0 的月份，以便直观标识出这些月份。如果使用 图 2 中的 SQL，数据则会跳过销售额为 0 美元的月份，因为在定单表中对于零销售额不会包含任何行（假设您只存储发生的事件）。 图 3 中的代码虽然较长，但是可以达到获取所有销售数据（甚至包括没有销售额的月份）的目标。首先，它会提取去年所有月份的列表，然后将它们放入第一个 TABLE 数据类型表 (@tblMonths) 中。下一步，此代码会获取在该时间段内有销售额的所有客户公司的名称列表，然后将它们放入另一个 TABLE 数据类型表 (@tblCus-tomers) 中。这两个表存储了创建结果集所必需的所有基本数据，但实际销售数量除外。 第一个表中列出了所有月份（12 行），第二个表中列出了这个时间段内有销售额的所有客户（对于我是 81 个）。并非每个客户在过去 12 个月中的每个月都购买了产品，所以，执行 INNER JOIN 或 LEFT JOIN 不会返回每个月的每个客户。这些操作只会返回购买产品的客户和月份。 笛卡尔乘积则可以返回所有月份的所有客户。笛卡尔乘积基本上是将第一个表与第二个表相乘，生成一个行集合，其中包含第一个表中的行数与第二个表中的行数相乘的结果。因此，笛卡尔乘积会向表 @tblFinal 返回 972 行。最后的步骤是使用此日期范围内每个客户的月销售额总计更新 @tblFinal 表，以及选择最终的行集。 如果由于笛卡尔乘积占用的资源可能会很多，而不需要真正的笛卡尔乘积，则可以谨慎地使用 CROSS JOIN。例如，如果对产品和类别执行了 CROSS JOIN，然后使用 WHERE 子句、DISTINCT 或 GROUP BY 来筛选出大多数行，那么使用 INNER JOIN 会获得同样的结果，而且效率高得多。如果需要为所有的可能性都返回数据（例如在您希望使用每月销售日期填充一个图表时），则笛卡尔乘积可能会非常有帮助。但是，您不应该将它们用于其他用途，因为在大多数方案中 INNER JOIN 的效率要高得多。 拾遗补零 这里介绍其他一些可帮助提高 SQL 查询效率的常用技术。假设您将按区域对所有销售人员进行分组并将他们的销售额进行小计，但是您只想要那些数据库中标记为处于活动状态的销售人员。您可以按区域对销售人员分组，并使用 HAVING 子句消除那些未处于活动状态的销售人员，也可以在 WHERE 子句中执行此操作。在 WHERE 子句中执行此操作会减少需要分组的行数，所以比在 HAVING 子句中执行此操作效率更高。HAVING 子句中基于行的条件的筛选会强制查询对那些在 WHERE 子句中会被去除的数据进行分组。 另一个提高效率的技巧是使用 DISTINCT 关键字查找数据行的单独报表，来代替使用 GROUP BY 子句。在这种情况下，使用 DISTINCT 关键字的 SQL 效率更高。请在需要计算聚合函数（SUM、COUNT、MAX 等）的情况下再使用 GROUP BY。另外，如果您的查询总是自己返回一个唯一的行，则不要使用 DISTINCT 关键字。在这种情况下，DISTINCT 关键字只会增加系统开销。 您已经看到了，有大量技术都可用于优化查询和实现特定的业务规则，技巧就是进行一些尝试，然后比较它们的性能。最重要的是要测试、测试、再测试。在此专栏的将来各期内容中，我将继续深入讲述 SQL Server 概念，包括数据库设计、好的索引实践以及 SQL Server 安全范例。 转自:http://dev.csdn.net/author/griefforyou/082b9b29299e4584b78bf6f7ccb57c0b.html