使用sqlserver时最容易忽略的21个问题

《使用sqlserver时最容易忽略的21个问题》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、使用SQLServer时最容易忽略的21个问题>>教育资源库　　如果你正在负责一个基于SQLServer的项目，或者你刚刚接触SQLServer，你都有可能要面临一些数据库性能的问题，这篇文章会为你提供一些有用的指导（其中大多数也可以用于其它的DBMS）。　　在这里，我不打算介绍使用SQLServer的窍门，也不能提供一个包治百病的方案，我所做的是总结一些经验----关于如何形成一个好的设计。这些经验来自我过去几年中经受的教训，一直来，我看到许多同样的设计错误被一次又一次的重复。　　你了解工具吗？　　不要轻视这

2、一点，这是我在这篇文章中讲述的最关键的一条。也许你也看到有很多的SQLServer程序员没有掌握全部的T-SQL命令和SQLServer提供的那些有用的工具。　　什么？我要浪费一个月的时间来学习那些我永远也不会用到的SQL命令？？？，你也许会这样说。对的，你不需要这样做。但是你应该用一个周末浏览所有的T-SQL命令。在这里，你的任务是了解，将来，当你设计一个查询时，你会记起来：对了，这里有一个命令可以完全实现我需要的功能，于是，到MSDN查看这个命令的确切语法。　　不要使用光标　　让我再重复一遍：不要使用光标。

3、如果你想破坏整个系统的性能的话，它们倒是你最有效的首选办法。大多数的初学者都使用光标，而没有意识到它们对性能造成的影响。它们占用内存，还用它们那些不可思议的方式锁定表，另外，它们简直就像蜗牛。而最糟糕的是，它们可以使你的DBA所能做的一切性能优化等于没做。不知你是否知道每执行一次FETCH就等于执行一次SELECT命令？这意味着如果你的光标有10000条记录，它将执行10000次SELECT！如果你使用一组SELECT、UPDATE或者DELETE来完成相应的工作，那将有效率的多。　　初学者一般认为使用光标是一

4、种比较熟悉和舒适的编程方式，可很不幸，这会导致糟糕的性能。显然，SQL的总体目的是你要实现什么，而不是怎样实现。　　我曾经用T-SQL重写了一个基于光标的存储过程，那个表只有100,000条记录，原来的存储过程用了40分钟才执行完毕，而新的存储过程只用了10秒钟。在这里，我想你应该可以看到一个不称职的程序员究竟在干了什么！！！　　我们可以写一个小程序来取得和处理数据并且更新数据库，这样做有时会更有效。记住：对于循环，T-SQL无能为力。　　我再重新提醒一下：使用光标没有好处。除了DBA的工作外，我从来没有看到过

5、使用光标可以有效的完成任何工作。　　规范化你的资料表　　为什么不规范化数据库？大概有两个借口：出于性能的考虑和纯粹因为懒惰。至于第二点，你迟早得为此付出代价。而关于性能的问题，你不需要优化根本就不慢的东西。我经常看到一些程序员反规范化数据库，他们的理由是原来的设计太慢了，可结果却常常是他们让系统更慢了。DBMS被设计用来处理规范数据库的，因此，记住：按照规范化的要求设计数据库。　　不要使用SELECT*　　这点不太容易做到，我太了解了，因为我自己就经常这样干。可是，如果在SELECT中指定你所需要的列，那将会带

6、来以下的好处：　　1减少内存耗费和网络的带宽　　2你可以得到更安全的设计　　3给查询优化器机会从索引读取所有需要的列　　了解你将要对数据进行的操作　　为你的数据库创建一个健壮的索引，那可是功德一件。可要做到这一点简直就是一门艺术。每当你为一个表添加一个索引，SELECT会更快了，可INSERT和DELETE却大大的变慢了，因为创建了维护索引需要许多额外的工作。显然，这里问题的关键是：你要对这张表进行什么样的操作。这个问题不太好把握，特别是涉及DELETE和UPDATE时，因为这些语句经常在aWHEREa.id=

7、'A'B，因为单引号查询发生异常，我该怎么办？，而普遍的回答是：用两个单引号代替单引号。这是错误的。这样治标不治本，因为你还会在其它一些字符上遇到这样的问题，更何况这样会导致严重的bug，除此以外，这样做还会使SQLServer的缓冲系统无法发挥应有的作用。使用参数查询，釜底抽薪，这些问题统统不存在了。　　在程序编码时使用大数据量的数据库　　程序员在开发中使用的测试数据库一般数据量都不大，可经常的是最终用户的数据量都很大。我们通常的做法是不对的，原因很简单：现在硬盘不是很贵，可为什么性能问题却要

8、等到已经无可挽回的时候才被注意呢？12下一页>>>>这篇文章来自..，。不要使用INSERT导入大批的数据　　请不要这样做，除非那是必须的。使用UTS或者BCP，这样你可以一举而兼得灵活性和速度。　　注意超时问题　　查询数据库时，一般数据库的缺省都比较小，比如15秒或者30秒。而有些查询运行时间要比这长，特别是当数据库的数据量不断变大时。　　不要忽略同时修改同一记录的问题　　有时候，两