MS SQL存储过程编写经验和优化措施

本文主要介绍了在数据库开发过程中针对存储过程(SP)的优化方法,包括SQL使用规范、索引使用规范、tempdb使用规范及合理算法的选择等内容。

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      一、适合读者对象:数据库开发程序员,数据库的数据量很多,涉及到对SP(存储过程)的优化的项目开发人员,对数据库有浓厚兴趣的人。  
  二、介绍:在数据库的开发过程中,经常会遇到复杂的业务逻辑和对数据库的操作,这个时候就会用SP来封装数据库操作。如果项目的SP较多,书写又没有一定的规范,将会影响以后的系统维护困难和大SP逻辑的难以理解,另外如果数据库的数据量大或者项目对SP的性能要求很,就会遇到优化的问题,否则速度有可能很慢,经过亲身经验,一个经过优化过的SP要比一个性能差的SP的效率甚至高几百倍。  

  三、内容:  

  1、开发人员如果用到其他库的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所使用的跨库table或view,不方便校验。  

  2、开发人员在提交SP前,必须已经使用set showplan on分析过查询计划,做过自身的查询优化检查。  

  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的使用规范:

   i. 尽量避免大事务操作,慎用holdlock子句,提高系统并发能力。

   ii. 尽量避免反复访问同一张或几张表,尤其是数据量较大的表,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,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该改写;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的操作。

   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的前后顺序,尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致,范围从大到小。

   v. 不要在where子句中的“=”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select count(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. 尽量使用“>=”,不要使用“>”。

   viii. 注意一些or子句和union子句之间的替换

   ix. 注意表之间连接的数据类型,避免不同类型数据之间的连接。

   x. 注意存储过程中参数和数据类型的关系。

   xi. 注意insert、update操作的数据量,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)索引的使用规范:

   i. 索引的创建要与应用结合考虑,建议大的OLTP表不要超过6个索引。

   ii. 尽可能的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index index_name来强制指定索引

   iii. 避免对大表查询时进行table scan,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的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用。

   v. 要注意索引的维护,周期性重建索引,重新编译存储过程。  

  c)tempdb的使用规范:

   i. 尽量避免使用distinct、order by、group by、having、join、cumpute,因为这些语句会加重tempdb的负担。

   ii. 避免频繁创建和删除临时表,减少系统表资源的消耗。

   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select into代替create table,避免log,提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,建议先create table,然后insert。

   iv. 如果临时表的数据量较大,需要建立索引,那么应该将创建临时表和建立索引的过程放在单独一个子存储过程中,这样才能保证系统能够很好的使用到该临时表的索引。

    v. 如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先truncate table,然后drop table,这样可以避免系统表的较长时间锁定。

    vi. 慎用大的临时表与其他大表的连接查询和修改,减低系统表负担,因为这种操作会在一条语句中多次使用tempdb的系统表。  

  d)合理的算法使用:   

  根据上面已提到的SQL优化技术和ASE Tuning手册中的SQL优化内容,结合实际应用,采用多种算法进行比较,以获得消耗资源最少、效率最高的方法。具体可用ASE调优命令:set statistics io on, set statistics time on , set showplan on 等。

转载于:https://www.cnblogs.com/Athrun/archive/2008/11/11/1331606.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家技术人员。 使用场景及目标:①理解掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计操作提供理论支持技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器动态模拟工具,可用于扰动测试工业应用案例分析。
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