2.参考下面的,看数据库和查询语句有没有可优化的地方如何让你的SQL运行得更快 ---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略 了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库 环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践 中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的whe re子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个 方面分别进行总结： ---- 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均 表示为（< 1秒）。 ---- 测试环境-- ---- 主机：HP LH II ---- 主频：330MHZ ---- 内存：128兆 ---- 操作系统：Operserver5.0.4 ----数据库：Sybase11.0.3 一、不合理的索引设计 ----例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况： ---- 1.在date上建有一非个群集索引 select count(*) from record where date > '19991201' and date < '19991214'and amount > 2000 (25秒) select date,sum(amount) from record group by date (55秒) select count(*) from record where date > '19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒) ---- 分析： ----date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在 范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。 ---- 2.在date上的一个群集索引 select count(*) from record where date > '19991201' and date < '19991214' and amount > 2000 （14秒） select date,sum(amount) from record group by date （28秒） select count(*) from record where date > '19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒） ---- 分析： ---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范 围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范 围扫描，提高了查询速度。 ---- 3.在place，date，amount上的组合索引 select count(*) from record where date > '19991201' and date < '19991214' and amount > 2000 （26秒） select date,sum(amount) from record group by date （27秒） select count(*) from record where date > '19990901' and place in ('BJ', 'SH')（< 1秒） ---- 分析： ---- 这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引 用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组 合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。 ---- 4.在date，place，amount上的组合索引 select count(*) from record where date > '19991201' and date < '19991214' and amount > 2000(< 1秒) select date,sum(amount) from record group by date （11秒） select count(*) from record where date > '19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒） ---- 分析： ---- 这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并 且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。 ---- 5.总结： ---- 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要 建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说： ---- ①.有大量重复值、且经常有范围查询 （between, >,< ，>=,< =）和order by 、group by发生的列，可考虑建立群集索引； ---- ②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引； ---- ③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。二、不充份的连接条件： ---- 例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在 account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：select sum(a.amount) from account a, card b where a.card_no = b.card_no（20秒） ---- 将SQL改为： select sum(a.amount) from account a, card b where a.card_no = b.card_no and a. account_no=b.account_no（< 1秒） ---- 分析： ---- 在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用 card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为： ---- 外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层 表第一行所要查找的3页）=595907次I/O ---- 在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用 account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为： ---- 外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一 行所要查找的4页）= 33528次I/O ---- 可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。 ---- 总结： ---- 1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方 案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的 表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘 积最小为最佳方案。 ---- 2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连 接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,30 2)。 三、不可优化的where子句 ---- 1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢： select * from record where substring(card_no,1,4)='5378'(13秒) select * from record where amount/30< 1000（11秒） select * from record where convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒） ---- 分析： ---- where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不 进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么 就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样： select * from record where card_no like '5378%'（< 1秒） select * from record where amount < 1000*30（< 1秒） select * from record where date= '1999/12/01' （< 1秒） ---- 你会发现SQL明显快起来！ ---- 2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL： select count(*) from stuff where id_no in('0','1') （23秒） ---- 分析： ---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化 为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果 相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上（根据showplan）,它却采用了"OR策略" ，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉 重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完 成时间还要受tempdb数据库性能的影响。 ---- 实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时 间竟达到220秒！还不如将or子句分开： select count(*) from stuff where id_no='0' select count(*) from stuff where id_no='1' ---- 得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒， 在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程： create proc count_stuff as declare @a int declare @b int declare @c int declare @d char(10) begin select @a=count(*) from stuff where id_no='0' select @b=count(*) from stuff where id_no='1' end select @c=@a+@b select @d=convert(char(10),@c) print @d ---- 直接算出结果，执行时间同上面一样快！ ---- 总结： ---- 可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。---- 1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时 要尽可能将操作移至等号右边。 ---- 2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把 子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。 ---- 3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。 ---- 从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可 以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实S QL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会 涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
4.优化服务器:使用内存配置选项优化服务器性能 Microsoft® SQL Server™ 2000 的内存管理组件消除了对 SQL Server 可用的内存进行手工管理的需要。SQL Server 在启动时根据操作系统和其它应用程序当前正在使用的内存量，动态确定应分配的内存量。当计算机和SQL Server 上的负荷更改时，分配的内存也随之更改。有关更多信息，请参见内存构架。下列服务器配置选项可用于配置内存使用并影响服务器性能： min server memory max server memory max worker threads index create memorymin memory per query min server memory 服务器配置选项可用于确保 SQL Server 在达到该值后不会释放内存。可以基于 SQL Server 的大小及活动将该配置选项设置为特定的值。如果选择设置此选项，必须为操作系统和其他程序留出足够的内存。如果操作系统没有足够的内存，会向 SQL Server 请求内存，从而导致影响 SQL Server 性能。max server memory 服务器配置选项可用于：在 SQL Server 启动及运行时，指定 SQL Server 可以分配的最大内存量。如果知道有多个应用程序与 SQL Server 同时运行，而且想保障这些应用程序有足够的内存运行，可以将该配置选项设置为特定的值。如果这些其它应用程序（如 Web 服务器或电子邮件服务器）只根据需要请求内存，则 SQL Server 将根据需要给它们释放内存，因此不要设置 max server memory 服务器配置选项。然而，应用程序通常在启动时不假选择地使用可用内存，而如果需要更多内存也不请求。如果有这种行为方式的应用程序与 SQL Server 同时运行在相同的计算机上，则将 max server memory 服务器配置选项设置为特定的值，以保障应用程序所需的内存不由 SQL Server 分配出。 不要将 min server memory 和 max server memory 服务器配置选项设置为相同的值，这样做会使分配给 SQL Server 的内存量固定。动态内存分配可以随时间提供最佳的总体性能。有关更多信息，请参见服务器内存选项。max worker threads 服务器配置选项可用于指定为用户连接到 SQL Server 提供支持的线程数。255 这一默认设置对一些配置可能稍微偏高，这要具体取决于并发用户数。由于每个工作线程都已分配，因此即使线程没有正在使用（因为并发连接比分配的工作线程少），可由其它操作（如高速缓冲存储器）更好地利用的内存资源也可能是未使用的。一般情况下，应将该配置值设置为并发连接数，但不能超过 32727。并发连接与用户登录连接不同。SQL Server 实例的工作线程池只需要足够大，以便为同时正在该实例中执行批处理的用户连接提供服务。如果增加工作线程的数量超过默认值，会降低服务器性能。有关更多信息，请参见max worker threads 选项。 说明 当 SQL Server 运行在 Microsoft Windows® 98 上时，最大工作线程服务器配置选项不起作用。index create memory 服务器配置选项控制创建索引时排序操作所使用的内存量。在生产系统上创建索引通常是不常执行的任务，通常调度为在非峰值时间执行的作业。因此，不常创建索引且在非峰值时间时，增加该值可提高索引创建的性能。不过，最好将 min memory per query 配置选项保持在一个较低的值，这样即使所有请求的内存都不可用，索引创建作业仍能开始。有关更多信息，请参见 index create memory 选项。 min memory per query 服务器配置选项可用于指定分配给查询执行的最小内存量。当系统内有许多查询并发执行时，增大 min memory per query 的值有助于提高消耗大量内存的查询（如大型排序和哈希操作）的性能。不过，不要将 min memory per query 服务器配置选项设置得太高，尤其是在很忙的系统上，因为查询将不得不等到能确保占有请求的最小内存、或等到超过 query wait 服务器配置选项内所指定的值。如果可用内存比执行查询所需的指定最小内存多，则只要查询能对多出的内存加以有效的利用，就可以使用多出的内存。有关更多信息，请参见 min memory per query 选项和 query wait 选项。使用 I/O 配置选项优化服务器性能 下列服务器配置选项可用于配置 I/O 的使用并影响服务器性能： recovery interval recovery interval 服务器配置选项控制 Microsoft® SQL Server™ 2000 在每个数据库内发出检查点的时间。默认情况下，SQL Server 确定执行检查点操作的最佳时间。然而，若要确定这是否为适当的设置，需要使用 Windows NT 性能监视器监视数据库文件上的磁盘写入活动。导致磁盘利用率达到 100% 的活动尖峰值会妨害性能。若更改该参数以使检查点进程较少出现，通常可以提高这种情况下的总体性能。但仍须继续监视性能以确定新值是否已对性能产生正面影响。有关更多信息，请参见recovery interval 选项。
GOsp_dboption '你的数据库名', 'single user', 'true'
GoDBCC CHECKDB('你的数据库名', REPAIR_REBUILD)
GoUSE 你的数据库名
goexec sp_msforeachtable 'DBCC CHECKTABLE(''?'',REPAIR_REBUILD)'
exec sp_msforeachtable 'DBCC DBREINDEX(''?'')'
gosp_dboption '你的数据库名', 'single user', 'false'
Go
2.参考下面的,看数据库和查询语句有没有可优化的地方如何让你的SQL运行得更快
---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略
了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库
环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践
中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的whe
re子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个
方面分别进行总结：
---- 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均
表示为（< 1秒）。
---- 测试环境--
---- 主机：HP LH II
---- 主频：330MHZ
---- 内存：128兆
---- 操作系统：Operserver5.0.4
----数据库：Sybase11.0.3
一、不合理的索引设计
----例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：
---- 1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)
---- 分析：
----date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在
范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）
---- 分析：
---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范
围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范
围扫描，提高了查询速度。
---- 3.在place，date，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ', 'SH')（< 1秒）
---- 分析：
---- 这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引
用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组
合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date，place，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）
---- 分析：
---- 这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并
且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
---- 5.总结：
---- 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要
建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：
---- ①.有大量重复值、且经常有范围查询
（between, >,< ，>=,< =）和order by
、group by发生的列，可考虑建立群集索引；
---- ②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
---- ③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。二、不充份的连接条件：
---- 例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在
account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
---- 将SQL改为：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no（< 1秒）
---- 分析：
---- 在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用
card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层
表第一行所要查找的3页）=595907次I/O
---- 在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用
account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一
行所要查找的4页）= 33528次I/O
---- 可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。
---- 总结：
---- 1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方
案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的
表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘
积最小为最佳方案。
---- 2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连
接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,30
2)。
三、不可优化的where子句
---- 1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where
amount/30< 1000（11秒）
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）
---- 分析：
---- where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不
进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么
就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：
select * from record where card_no like
'5378%'（< 1秒）
select * from record where amount
< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'
（< 1秒）
---- 你会发现SQL明显快起来！
---- 2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
（23秒）
---- 分析：
---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化
为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果
相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上（根据showplan）,它却采用了"OR策略"
，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉
重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完
成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
---- 实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时
间竟达到220秒！还不如将or子句分开：
select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'
---- 得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，
在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d
---- 直接算出结果，执行时间同上面一样快！
---- 总结：
---- 可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。---- 1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时
要尽可能将操作移至等号右边。
---- 2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把
子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。
---- 3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。
---- 从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可
以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实S
QL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会
涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
对 tempdb 数据库的物理位置和数据库选项设置的一般建议包括：
使 tempdb 数据库得以按需自动扩展。这确保在执行完成前不终止查询，该查询所生成的存储在 tempdb 数据库内的中间结果集比预期大得多。将 tempdb 数据库文件的初始大小设置为合理的大小，以避免当需要更多空间时文件自动扩展。如果 tempdb 数据库扩展得过于频繁，性能会受不良影响。将文件增长增量百分比设置为合理的大小，以避免 tempdb 数据库文件按太小的值增长。如果文件增长幅度与写入 tempdb 数据库的数据量相比太小，则 tempdb 数据库可能需要始终扩展，因而将妨害性能。将 tempdb 数据库放在快速 I/O 子系统上以确保好的性能。在多个磁盘上条带化 tempdb 数据库以获得更好的性能。将 tempdb 数据库放在除用户数据库所使用的磁盘之外的磁盘上。有关更多信息，请参见扩充数据库。
4.优化服务器:使用内存配置选项优化服务器性能
Microsoft® SQL Server™ 2000 的内存管理组件消除了对 SQL Server 可用的内存进行手工管理的需要。SQL Server 在启动时根据操作系统和其它应用程序当前正在使用的内存量，动态确定应分配的内存量。当计算机和SQL Server 上的负荷更改时，分配的内存也随之更改。有关更多信息，请参见内存构架。下列服务器配置选项可用于配置内存使用并影响服务器性能：
min server memory
max server memory
max worker threads
index create memorymin memory per query
min server memory 服务器配置选项可用于确保 SQL Server 在达到该值后不会释放内存。可以基于 SQL Server 的大小及活动将该配置选项设置为特定的值。如果选择设置此选项，必须为操作系统和其他程序留出足够的内存。如果操作系统没有足够的内存，会向 SQL Server 请求内存，从而导致影响 SQL Server 性能。max server memory 服务器配置选项可用于：在 SQL Server 启动及运行时，指定 SQL Server 可以分配的最大内存量。如果知道有多个应用程序与 SQL Server 同时运行，而且想保障这些应用程序有足够的内存运行，可以将该配置选项设置为特定的值。如果这些其它应用程序（如 Web 服务器或电子邮件服务器）只根据需要请求内存，则 SQL Server 将根据需要给它们释放内存，因此不要设置 max server memory 服务器配置选项。然而，应用程序通常在启动时不假选择地使用可用内存，而如果需要更多内存也不请求。如果有这种行为方式的应用程序与 SQL Server 同时运行在相同的计算机上，则将 max server memory 服务器配置选项设置为特定的值，以保障应用程序所需的内存不由 SQL Server 分配出。
不要将 min server memory 和 max server memory 服务器配置选项设置为相同的值，这样做会使分配给 SQL Server 的内存量固定。动态内存分配可以随时间提供最佳的总体性能。有关更多信息，请参见服务器内存选项。max worker threads 服务器配置选项可用于指定为用户连接到 SQL Server 提供支持的线程数。255 这一默认设置对一些配置可能稍微偏高，这要具体取决于并发用户数。由于每个工作线程都已分配，因此即使线程没有正在使用（因为并发连接比分配的工作线程少），可由其它操作（如高速缓冲存储器）更好地利用的内存资源也可能是未使用的。一般情况下，应将该配置值设置为并发连接数，但不能超过 32727。并发连接与用户登录连接不同。SQL Server 实例的工作线程池只需要足够大，以便为同时正在该实例中执行批处理的用户连接提供服务。如果增加工作线程的数量超过默认值，会降低服务器性能。有关更多信息，请参见max worker threads 选项。
说明 当 SQL Server 运行在 Microsoft Windows® 98 上时，最大工作线程服务器配置选项不起作用。index create memory 服务器配置选项控制创建索引时排序操作所使用的内存量。在生产系统上创建索引通常是不常执行的任务，通常调度为在非峰值时间执行的作业。因此，不常创建索引且在非峰值时间时，增加该值可提高索引创建的性能。不过，最好将 min memory per query 配置选项保持在一个较低的值，这样即使所有请求的内存都不可用，索引创建作业仍能开始。有关更多信息，请参见 index create memory 选项。
min memory per query 服务器配置选项可用于指定分配给查询执行的最小内存量。当系统内有许多查询并发执行时，增大 min memory per query 的值有助于提高消耗大量内存的查询（如大型排序和哈希操作）的性能。不过，不要将 min memory per query 服务器配置选项设置得太高，尤其是在很忙的系统上，因为查询将不得不等到能确保占有请求的最小内存、或等到超过 query wait 服务器配置选项内所指定的值。如果可用内存比执行查询所需的指定最小内存多，则只要查询能对多出的内存加以有效的利用，就可以使用多出的内存。有关更多信息，请参见 min memory per query 选项和 query wait 选项。使用 I/O 配置选项优化服务器性能
下列服务器配置选项可用于配置 I/O 的使用并影响服务器性能： recovery interval
recovery interval 服务器配置选项控制 Microsoft® SQL Server™ 2000 在每个数据库内发出检查点的时间。默认情况下，SQL Server 确定执行检查点操作的最佳时间。然而，若要确定这是否为适当的设置，需要使用 Windows NT 性能监视器监视数据库文件上的磁盘写入活动。导致磁盘利用率达到 100% 的活动尖峰值会妨害性能。若更改该参数以使检查点进程较少出现，通常可以提高这种情况下的总体性能。但仍须继续监视性能以确定新值是否已对性能产生正面影响。有关更多信息，请参见recovery interval 选项。
将数据库分区可提高其性能并易于维护。通过将一个大表拆分成更小的单个表，只访问一小部分数据的查询可以执行得更快，因为需要扫描的数据较少。而且可以更快地执行维护任务（如重建索引或备份表）。实现分区操作时可以不拆分表，而将表物理地放置在个别的磁盘驱动器上。例如，将表放在某个物理驱动器上并将相关的表放在与之分离的驱动器上可提高查询性能，因为当执行涉及表之间联接的查询时，多个磁头同时读取数据。可以使用 Microsoft® SQL Server™ 2000 文件组指定将表放置在哪些磁盘上。硬件分区
硬件分区将数据库设计为利用可用的硬件构架。硬件分区的示例包括： 允许多线程执行的多处理器，使得可以同时执行许多查询。换句话说，在多处理器上可以同时执行查询的各个组件，因此使单个查询的速度更快。例如，查询内引用的每个表可同时由不同的线程扫描。
RAID（独立磁盘冗余阵列）设备允许数据在多个磁盘驱动器中条带化，使更多的读/写磁头同时读取数据，因此可以更快地访问数据。在多个驱动器中条带化的表一般比存储在一个驱动器上的相同的表扫描速度要快。换句话说，将表与相关的表分开存储在不同的驱动器上可以显著提高联接那些表的查询的性能。
水平分区
水平分区将一个表分段为多个表，每个表包含相同数目的列和较少的行。例如，可以将一个包含十亿行的表水平分区成 12 个表，每个小表代表特定年份内一个月的数据。任何需要特定月份数据的查询只引用相应月份的表。具体如何将表进行水平分区取决于如何分析数据。将表进行分区是为了使查询引用尽可能少的表。否则，查询时须使用过多的 UNION 查询来逻辑合并表，而这会削弱查询性能。有关查询水平分区的表的更多信息，请参见视图使用方案。 常用的方法是根据时期/使用对数据进行水平分区。例如，一个表可能包含最近五年的数据，但是只定期访问本年度的数据。在这种情况下，可考虑将数据分区成五个表，每个表只包含一年的数据。垂直分区
垂直分区将一个表分段为多个表，每个表包含较少的列。垂直分区的两种类型是规范化和行拆分。规范化是个标准数据库进程，该进程从表中删除冗余列并将其放到次表中，次表按主键与外键的关系链接到主表。行拆分将原始表垂直分成多个只包含较少列的表。拆分的表内的每个逻辑行与其它表内的相同逻辑行匹配。例如，联接每个拆分的表内的第十行将重新创建原始行。与水平分区一样，垂直分区使查询得以扫描较少的数据，因此提高查询性能。例如有一个包含七列的表，通常只引用该表的前四列，那么将该表的后三列拆分到一个单独的表中可获得性能收益。应谨慎考虑垂直分区操作，因为分析多个分区内的数据需要有联接表的查询，而如果分区非常大将可能影响性能。
set @starttime='2004-04-27 00:00:00'
set @endtime='2004-04-27 23:59:59.997'
select * from table where rq>=@starttime and rq<=@endtime