收集的主要信息
跟踪硬件指标 跟踪SQL的执行状况
分析跟踪的结果
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1、系统监视器
对象 Processor Memory PhysicalDisk Object
2010年4月6日
计数器 %Processor Timer Available Bytes Avg. Disk Sec/Read (write)
用一定的物理空间
对建有索引的表中的数据记录进行增加、删除、修改操作 时，数据库要对索引进行重新调整，需要消耗资源，引起 性能下降 一般而言，每张表的索引不要超过5个。 在优点和缺点之间取得一个均衡
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3、不需要建索引的场合
重复值较多的列 性别字段：男、女 是否启用：0、1 数据量很小的表 总共几十上百条记录的数据字典表 特殊类型的字段 很长的文本字段，一般不建。如：邮件内容。特殊情 况下，才会牺牲资源去建索引，如我们需要根据产品
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数 据 库 性 能 调 优 技 巧
李 强
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提
纲
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优化的基本思想
数据收集和分析
调优基础知识 调优方法和工具
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一、性能优化的基本思想
性能优化的衡量标准（基线） 影响性能的因素 性能优化的一般流程
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Demo2：事件探查器
•模板的选择 •跟踪文件 •筛选器 •关联系统性能日志数据
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4、故障原因分析顺序
服务器
数据库
单个 对象
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提
纲
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2、影响性能的因素
我们能够调整的因素
硬件
操作系统及竞争的应用 数据库设计 应用程序 应用程序
数据库设计 OS/竞争系统
硬件
我们必须接受的因素
数据库不断的长大
业务逻辑越来越复杂 用户不断的增加
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1、性能优化的基线
衡量 指标
响应时间（请求作出响应）
并发用户数（同时在线、并发请求 10：1）
吞吐量（处理请求数/单位时间）
优化 基线
优化 目标
满足业务系统运行的需要 良好的用户体验
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提
纲
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优化的基本思想
数据收集和分析
调优基础知识 调优方法和工具
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二、数据收集分析
使用的主要工具
性能监视器（Performancer） 查询分析器（SQL Server Management Studio） 事件探查器（SQL Server Profiler）
优化的基本思想
数据收集和分析
调优基础知识 调优方法和工具
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（一）索引
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1、索引概念
索引：汉语字典和数据库共同的编排数据的内部方法
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2、使用索引需要付出代价
索引是数据库中实际存在的对象，所以，每个索引都会占
“冷运行”、“热运行”的差别。 这是最常用、最重要的数据收集工具
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使用经验
选择模板： Tuning；事件选择、列筛选
常用列：TextData、Duration、StartTime等 筛选条件：一般脚本，如果Duration>100，性能值得优化
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3、事件探查器（Profiler）
一般用法
基于某个可用的模板创建一个跟踪
存储跟踪的结果在表或文件中，用于随后的分析 必要时开始、停止、暂停和修改跟踪
备注
对于同一个测试脚本，重复运行的话，后面的速度会明显提高，
但只是缓存而已，不代表这个脚本的执行效率就是高的。这就是
推荐值 <75% >4M <20；超过50瓶颈
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2、SQL查询分析器
执行计划查看
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Demo1：查询执行计划
查询分析其中常用的脚本
DECLARE @start_time DATETIME SELECT @start_time=GETDATE() --具体的SQL脚本 SELECT '执行时间 ,ms'=DATEDIFF(millisecond,@start_time,GETDATE())
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5、聚集索引和非聚集索引
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聚集索引
唯一性：聚集索引键必须是唯一的，如果不唯一，系统会自 动为每个重复值加上4字节的Guid 窄数据：如果字段长度太大，就不适合当聚集索引 静态数据：因为对键进行更改的成本很高，如果聚集键同时 也是主键，则这个改动需要级联到非聚集索引以及外键上 一般建法：
规格描述（几百字到上千字）快速查找产品。
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4、需要建索引的场合
按范围查询的列，要建索引
Between、>、< ，> =,< =和order by、 group by发生的列 如：按日期查询邮件，ReceiveDate 字段
表中若有主键或者外键，要建索引 Where语句后面的条件，可以通过组合方 式建索引提高性能。
实施
分析
设计
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4、一些感悟和经验
事物是变化的，我们也需要随机应变，不能墨守成 规，没有到处适用的标准答案。往往开始很美好的
解决方案，到后来不一定是。
有些东西眼睛是看不到的，看到的不一定是真实的， 所以要凭借数据来说明问题，而不是感觉。
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