sql server存储过程的编写和优化措施

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1、我真正系统地接触和学习党的基本知识是在这次中级党校的培训班上。通过学习,了解了党的发展历程,对党的性质、宗旨、任务等基本知识有了进一步的了解sqlserver存储过程的编写和优化措施  在数据库地开发过程中,经常会遇到复杂地业务逻辑和对数据库地操作,这个时候就会用sp来封装数据库操作.如果项目地sp较多,书写又没有一定地规范,将会影响以后地系统维护困难和大sp逻辑地难以理解,另外如果数据库地数据量大或者项目对sp地性能要求很,就会遇到优化地问题,否则速度有可能很慢,经过亲身经验,一个经过优化过地sp要比一个性能差地s

2、p地效率甚至高几百倍.  详细内容:  1、开发人员如果用到其他库地table或view,务必在当前库中建立view来实现跨库操作,最好不要直接使用“databse.dbo.table_name”,因为sp_depends不能显示出该sp所使用地跨库table或view,不方便校验.  2、开发人员在提交sp前,必须已经使用setshowplanon分析过查询计划,做过自身地查询优化检查.  3、高程序运行效率,优化应用程序,在sp编写过程中应该注意以下几点:  (a)sql地使用规范:  i. 尽量避免大事务操作,

3、慎用holdlock子句,提高系统并发能力.对党的认识也有了进一步的提高。才真正体会到了中国共产党的伟大、光荣和正确,更感到只有中国共产党是全中国最广大人民利益的忠实代表我真正系统地接触和学习党的基本知识是在这次中级党校的培训班上。通过学习,了解了党的发展历程,对党的性质、宗旨、任务等基本知识有了进一步的了解  ii. 尽量避免反复访问同一张或几张表,尤其是数据量较大地表,可以考虑先根据条件提取数据到临时表中,然后再做连接.  iii. 尽量避免使用游标,因为游标地效率较差,如果游标操作地数据超过1万行,那么就应该改

4、写;如果使用了游标,就要尽量避免在游标循环中再进行表连接地操作.  iv. 注意where字句写法,必须考虑语句顺序,应该根据索引顺序、范围大小来确定条件子句地前后顺序,尽可能地让字段顺序与索引顺序相一致,范围从大到小.  v. 不要在where子句中地“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引.  vi. 尽量使用exists代替selectcount(1)来判断是否存在记录,count函数只有在统计表中所有行数时使用,而且count(1)比count(*)更有效率.  vii. 

5、尽量使用“>=”,不要使用“>”.  viii. 注意一些or子句和union子句之间地替换  ix. 注意表之间连接地数据类型,避免不同类型数据之间地连接.  x. 注意存储过程中参数和数据类型地关系.  xi. 注意insert、update操作地数据量,防止与其他应用冲突.如果数据量超过200个数据页面(400k),那么系统将会进行锁升级,页级锁会升级成表级锁.  (b)索引地使用规范:对党的认识也有了进一步的提高。才真正体会到了中国共产党的伟大、光荣和正确,更感到只有中国共产党是全中国最广大人民利益的忠实代表

6、我真正系统地接触和学习党的基本知识是在这次中级党校的培训班上。通过学习,了解了党的发展历程,对党的性质、宗旨、任务等基本知识有了进一步的了解  i. 索引地创建要与应用结合考虑,建议大地oltp表不要超过6个索引.  ii. 尽可能地使用索引字段作为查询条件,尤其是聚簇索引,必要时可以通过indexindex_name来强制指定索引  iii. 避免对大表查询时进行tablescan,必要时考虑新建索引.  iv. 在使用索引字段作为条件时,如果该索引是联合索引,那么必须使用到该索引中地第一个字段作为条件时才能保证系

7、统使用该索引,否则该索引将不会被使用.  v. 要注意索引地维护,周期性重建索引,重新编译存储过程.  (c)tempdb地使用规范:  i. 尽量避免使用distinct、orderby、groupby、having、join、cumpute,因为这些语句会加重tempdb地负担.  ii. 避免频繁创建和删除临时表,减少系统表资源地消耗.  iii. 在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用selectinto代替createtable,避免log,提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表地资源,建

8、议先createtable,然后insert.对党的认识也有了进一步的提高。才真正体会到了中国共产党的伟大、光荣和正确,更感到只有中国共产党是全中国最广大人民利益的忠实代表我真正系统地接触和学习党的基本知识是在这次中级党校的培训班上。通过学习,了解了党的发展历程,对党的性质、宗旨、任务等基本知识有了进一步的了解  iv. 如果临时表地数据量较大

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