1. 前言
SQL是程序设计人员与数据库进行沟通的标准语言，在数据库应用程序中，使用最多的访问数据库的方法就是SQL语言。SQL性能的调整涉及到SQLServer 2008的方方面面，优化器的选择、内存参数的设定、SQL语句的写法等。本文主要从SQL语句的优化方面进行阐述，给出了一些可行的调整数据库应用性能的策略与方法，并以SQLServer 2008为平台对列举规则给予了验证。
2. 实验环境
- 硬件环境：Inter(R) Core(TM)2 Duo CPU P7450 @2.12GHz 、2G内存。
- 操作系统：windows7操作系统，
- SQL Server 2008版本：Microsoft SQLServer 2008
- 所用表结构：
- Consume(ConsumeID,Cardno,ShopId,GoodsId,Amount,ConsumeDate)
- CreditCard(Cardno,OwnerName,IDCard,MaxConsume,Address,PostCode,Phone,ConsumeAmount)
- Goods(GoodId,GoodsName,TypeId,ShopId,Price)
- Shop(ShopId,ShopName)
- 记录数：Consume:686302 CreditCard:9 Goods:32 Shop:4
本实验是在SQL Server Management Studio平台上执行的。且运行时均利用 DBCC FREEPROCCACHE DBCCDROPCLEANBUFFERS DBCC FREESYSTEMCACHE (‘ALL‘ )这三条语句清理了缓冲区，从而得出相对公平的执行时间。
另外，每段实验代码均放入如下代码中间执行，这样可以得到SQL语句执行所用的时间，获取执行时间的代码如下：
[sql] view plaincopy
- declare @begin_date datetime
- declare @end_date datetime
- select @begin_date = getdate()
- <实验SQL语句写在此处>
- select @end_date = getdate()
- select datediff(ms,@begin_date,@end_date) as ‘用时/毫秒‘
3. SQL调优
3.1 优化SELECT语句
如果查询数据时涉及多个表，则通常需要使用连接查询。SQL Server 2008支持内连接、外连接和交叉连接等连接查询方式。
3.1.1 连接查询的优化
子查询替换连接表
低效语句：
[sql] view plaincopy
- select c.cardno,cc.IDCard,c.amount,c.consumedate
- from CreditCard cc left join Consume c
- on cc.Cardno = c.Cardno
- where c.Cardno = ‘9555xxxxxxx1‘
高效语句：
[sql] view plaincopy
- select @begin_date = getdate()
- select c.cardno,cc.IDCard,c.amount,c.consumedate
- from (select * from CreditCard where Cardno = ‘9555xxxxxxx1‘) ccleft join Consume c
- on cc.Cardno = c.Cardno
执行结果分别如下：
3.1.2控制查询的行和列
优化SELECT语句，首先需要考虑的是减少返回结果集中的数据量。在SELECT语句中，应该尽量可能不返回多余的数据，这需要从行和列两方面进行优化。
减少结果集中列的数量：
低效语句：
[sql] view plaincopy
- select *
- from CreditCard cc left joinConsume c
- on cc.Cardno = c.Cardno
- where c.Cardno = ‘9555xxxxxxx1‘
高效语句：
[sql] view plaincopy
- select @begin_date = getdate()
- selectc.cardno,cc.IDCard,c.amount,c.consumedate
- from CreditCard cc left join Consume c
- on cc.Cardno = c.Cardno
- where c.Cardno = ‘9555xxxxxxx1‘
执行结果分别如下：
3.1.3 慎用DISTINCT关键字
DISTINCT关键字一般用来于字段很少的表，如果在SELECT语句中查询的字段很多，则使用DISTINCI关键字反而会大大降低查询的效率。
低效语句（使用DISTINCT）：
[sql] view plaincopy
- select distinctc.cardno,cc.OwnerName,cc.IDCard,s.shopname,
- g.goodsname,c.amount,c.consumedate
- from Consume c inner join CreditCard cc
- on cc.Cardno = c.Cardno
- inner join Shop s on c.ShopId=s.ShopId
- inner join Goods g onc.GoodsId=g.GoodsId
高效语句（不使用DISTINCT）：
[sql] view plaincopy
- selectc.cardno,cc.OwnerName,cc.IDCard,s.shopname,
- g.goodsname,c.amount,c.consumedate
- from Consume c inner join CreditCard cc
- on cc.Cardno = c.Cardno
- inner join Shop s on c.ShopId=s.ShopId
- inner join Goods g onc.GoodsId=g.GoodsId
执行结果分别如下：
3.1.4 判断表中是否存在记录
有些人喜欢使用COUNT(*)来判断表中是否存在记录，例如
[sql] view plaincopy
- select count(*) from consume
这种方法要统计表中所有记录的总数量，因此执行效率比较低。可以在select语句中使用TOP1返回表中的第一条记录来判断表是否存在记录：
低效语句：
[sql] view plaincopy
- select COUNT(*) from Consume
高效语句：
[sql] view plaincopy
- select top 1 ConsumeID from Consume
执行结果分别如下：
3.2 对大批量插入、修改和删除数据操作的优化
3.2.1 使用SQL脚本模拟实时批量插入数据
[sql] view plaincopy
- -- 使用Credit数据库
- USE Credit
- GO
- -- 创建临时表#test
- CREATE TABLE #test
- (
- id int,
- name varchar(100),
- createdate datetime,
- )
- GO
- DECLARE @i as INT
- declare @strsql as varchar(8000)
- SET @i = 0
- -- 循环插入10万条记录
- WHILE @i < 100000
- BEGIN
- SET @strsql = ‘INSERT INTO #test VALUES(‘ + convert(varchar(100), @i) + ‘, ‘‘test‘‘, ‘‘‘ + convert(varchar(50), getdate()) + ‘‘‘)‘ --VALUES(@i, ‘test‘, getdate())
- exec(@strsql)
- SET @i = @i + 1
- END
从下面两张图我们可以看出，计算机的CUP使用率一直居高不下看，这样会严重影响系统性能，导致用户无法正常使用数据库应用程序。
下面我们对批量插入数据进行优化，可以使用WAITFOR DELAY语句进行休息，例如，让数据库引擎休息100ms的代码如下：
[sql] view plaincopy
- WQITFOR DELAY ’00:00:00:100’
优化后的SQL脚本如下：
[sql] view plaincopy
- -- 使用Credit数据库
- USE Credit
- GO
- -- 创建临时表#test
- CREATE TABLE #test
- (
- id int,
- name varchar(100),
- createdate datetime,
- )
- GO
- DECLARE @i as INT
- declare @strsql as varchar(8000)
- SET @i = 0
- -- 循环插入10万条记录
- WHILE @i < 100000
- BEGIN
- SET @strsql = ‘INSERT INTO #test VALUES(‘ + convert(varchar(100), @i) + ‘, ‘‘test‘‘, ‘‘‘ + convert(varchar(50), getdate()) + ‘‘‘)‘ --VALUES(@i, ‘test‘, getdate())
- exec(@strsql)
- WAITFOR DELAY ‘00:00:00:20‘
- SET @i = @i + 1
- END
执行此脚本，我们再来查看CUP的使用情况：
CPU的占用率已经降到5%左右，虽然执行的时间增加了，但是这完全满足系统正常运行的需要。
3.2.2 优化修改和删除语句
如果一条UPDATE语句或者DELETE语句设计的记录过多，则执行语句的时间会很长，在执行语句的过程中，数据库服务器的CPU利用率会很高，从而影响其他用户对数据库的访问效率。当对大量数据进行更新和删除操作时，可以根据用户的具体情况来决定操作的方式。
a)如果在非工作时间执行大量更新或者删除操作，则应该尽可能地在一条语句中更新更多的记录，这是最快的操作方式。
b)如果在工作时间执行大量更行或删除操作，则应该根据实际情况将UPDATE语句或者DELETE语句拆分成多条语句，每执行一条语句休息一段时间。
下面做一个对比实验，执行下面的UPDATE语句，将表Consume中所有记录的Amount数量增加10%。
[sql] view plaincopy
- update Consume set Amount = Amount * 1.1 whereConsumeID>0
执行结果如下：
CPU的使用率一直维持在60%左右：
如果希望在执行更新操作时尽可能降低数据库服务器的CPU使用率，不影响其他用户对数据库的访问，可以使用下面的SQL语句：
[sql] view plaincopy
- update Consume set Amount = Amount*1.1where Amount<200
- waitfor delay ‘00:00:00:100‘
- update Consume set Amount = Amount*1.1where Amount>=200 and Amount<500
- waitfor delay ‘00:00:00:100‘
- update Consume set Amount = Amount*1.1where Amount>=1000 and Amount<2000
- update Consume set Amount = Amount*1.1where Amount>2000
- waitfor delay ‘00:00:00:100‘
从下图的数据可知，CPU的占用率与前面的比较降低了不少。
4. 总结
在SQL Server 2008中性能的优化还有许多方面，如存储引擎优化、处理器管理优化、视图的优化等等。以上实验只是针对SQL Server 2008中的SQL语句进行调优。本文中的实验所测得的SQL执行时间会有微小误差，这是不能避免的。更进一步的数据库优化操作有待于进一步的学习和总结。