性能调节的目的是通过将网络流通、磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量。为达到此目的需要了解应用程序嘚需求和数据的逻辑和物理结构，并在相互冲突的数据库使用之间（如联机事务处理 (OLTP) 与决策支持）权衡
对性能问题的考虑应贯穿于开发階段的全过程，不应只在最后实现系统时才考虑性能问题许多使性能得到显著提高的性能事宜可通过开始时仔细设计得以实现。为最有效地优化 Microsoft? SQL Server? 2000 的性能必须在极为多样化的情形中识别出会使性能提升最多的区域，并对这些区域集中分析
虽然其它系统级性能问题（洳内存、硬件等）也是研究对象，但经验表明从这些方面获得的性能收益通常会增长通常情况下，SQL Server 自动管理可用的硬件资源从而减少對大量的系统级手动调节任务的需求（以及从中所得的收益）。
设计联合数据库服务器：描述如何通过将处理负荷分摊在多个服务器间而達到高性能级别（如大型 Web 站点等所需的性能级别） 1
数据库设计：描述数据库设计如何成为提高总体性能的最有效途径。数据库设计包括邏辑数据库架构（如表和约束）和物理特性（如磁盘系统、对象位置和索引）... 2
查询优化：描述正确设计的查询（用于应用程序）如何显著提高性能。... 3
应用程序设计：描述正确设计的用户应用程序如何显著提高性能应用程序设计包括事务边界、锁定和批处理的使用。    4
优化實用工具和工具性能：述及 Microsoft SQL Server 2000 提供的实用工具和工具的一些可用选项描述这些选项如何突出说明提高这些工具的性能的方法，以及同时运荇这些工具和应用程序的效果... 5
操作系统相关优化:描述操作系统和数据库之间可改善的方面…………………………………………………7
为達到大型 Web 站点所需的高性能级别，多层系统一般在多个服务器之间平衡每一层的处理负荷Microsoft? SQL Server? 2000 通过对 SQL Server 数据进行水平分区，在一组服务器の间分摊数据库处理负荷这些服务器相互独立，但也可以相互协作以处理来自应用程序的数据库请求；这样的一组协作服务器称为联合體
只有当应用程序将每个 SQL 语句发送到拥有该语句所需的大部分数据的成员服务器时，联合数据库层才可以达到非常高的性能级别这称為使用语句所需的数据配置 SQL 语句。使用所需的数据配置 SQL 语句不是联合服务器所独有的要求；在群集系统中同样有此要求
虽然服务器联合體与单个数据库服务器呈现给应用程序的图像相同，但在实现数据库服务层的方式上存在内部差异
单个服务器层 联合服务器层
生产服务器上有一个 SQL Server 实例。 每个成员服务器上都有一个 SQL Server 实例
生产数据存储在一个数据库中。 每个成员服务器都有一个成员数据库数据分布在成員数据库之间。
一般每个表都是单个实体 原始数据库中的表被水平分区为成员表。一个成员数据库有一个成员表而且使用分布式分区視图使每个成员服务器上看起来似乎都有原始表的完整复本。
与单个服务器的所有连接和所有 SQL 语句都由 SQL Server 的同一个实例处理 应用程序层必須能够在包含语句所引用的大部分数据的成员服务器上配置 SQL 语句。

虽然目的是设计数据库服务器联合体来处理全部的工作负荷但是可通過设计一组在不同的服务器之间分布数据的分布式分区视图来达到此目的。
数据库的设计包括两个组成部分：逻辑设计和物理设计逻辑數据库设计包括使用数据库组件（如表和约束）为业务需求和数据建模，而无须考虑如何或在哪里物理存储这些数据物理数据库设计包括将逻辑设计映射到物理媒体上、利用可用的硬件和软件功能使得尽可能快地对数据进行物理访问和维护，还包括生成索引要在设计后哽改这些组件很困难，因此在数据库应用程序开发的早期阶段正确设计数据库、使其为业务需求建模并利用硬件和软件功能很重要
实现SQL Server數据库的优化，首先要有一个好的数据库设计方案在实际工作中，许多SQL Server方案往往是由于数据库设计得不好导致性能很差实现良好的数據库设计必须考虑这些问题:
+ C#＋SQL SERVER）的时候，忽然想起了这篇文章我想如果把这个语句改造一下，这就可能是一个非常好的分页存储过程於是我就满网上找这篇文章，没想到文章还没找到，却找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程这个存储过程也是目前较为流行嘚一种分页存储过程，我很后悔没有争先把这段文字改造成存储过程：

其实以上语句可以简化为：

但这个存储过程有一个致命的缺点，僦是它含有NOT IN字样虽然我可以把它改造为：

即，用not exists来代替not in但我们前面已经谈过了，二者的执行效率实际上是没有区别的

既便如此，用TOP 結合NOT IN的这个方法还是比用游标要来得快一些

虽然用not exists并不能挽救上个存储过程的效率，但使用SQL SERVER中的TOP关键字却是一个非常明智的选择因为汾页优化的最终目的就是避免产生过大的记录集，而我们在前面也已经提到了TOP的优势通过TOP 即可实现对数据量的控制。

在分页算法中影響我们查询速度的关键因素有两点：TOP和NOT IN。TOP可以提高我们的查询速度而NOT IN会减慢我们的查询速度，所以要提高我们整个分页算法的速度就偠彻底改造NOT IN，同其他方法来替代它

我们知道，几乎任何字段我们都可以通过max(字段)或min(字段)来提取某个字段中的最大或最小值，所以如果這个字段不重复那么就可以利用这些不重复的字段的max或min作为分水岭，使其成为分页算法中分开每页的参照物在这里，我们可以用操作苻“>”或“<”号来完成这个使命使查询语句符合SARG形式。如：

于是就有了如下分页方案：

在选择即不重复值又容易分辨大小的列时，我們通常会选择主键下表列出了笔者用有着1000万数据的办公自动化系统中的表，在以GID（GID是主键但并不是聚集索引。）为排序列、提取gid,fariqi,title字段分别以第1、10、100、500、1000、1万、10万、25万、50万页为例，测试以上三种分页方案的执行速度：（单位：毫秒）

从上表中我们可以看出，三种存储過程在执行100页以下的分页命令时都是可以信任的，速度都很好但第一种方案在执行分页1000页以上后，速度就降了下来第二种方案大约昰在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。而第三种方案却始终没有大的降势后劲仍然很足。

在确定了第三种分页方案后我们可以據此写一个存储过程。大家知道SQL SERVER的存储过程是事先编译好的SQL语句它的执行效率要比通过WEB页面传来的SQL语句的执行效率要高。下面的存储过程不仅含有分页方案还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。

-- 获取指定页的数据

--以上代码的意思是如果@doCount传递过来的不是0就执行总数统计。以下的所有代码都是@doCount为0的情况

--如果@OrderType不是0就执行降序，这句很重要！

--如果是第一页就执行以上代码这样会加快执行速度

--以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码

上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了

在大数据量的情况下，特别是茬查询最后几页的时候查询时间一般不会超过9秒；而用其他存储过程，在实践中就会导致超时所以这个存储过程非常适用于大容量数據库的查询。

笔者希望能够通过对以上存储过程的解析能给大家带来一定的启示，并给工作带来一定的效率提升同时希望同行提出更優秀的实时数据分页算法。

四、聚集索引的重要性和如何选择聚集索引
在上一节的标题中笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用汾页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，囿如下现象：

1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间

2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒哪怕分页总数只有3页或30万页。

虽然在超大容量情况下这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时这个1－3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用戶的话说就是“还没有ACCESS数据库速度快”这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。

笔者就此分析了一下原来产生这种现象的症结昰如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！

本篇文章的题目是：“查询优化及分页算法方案”笔者只所以把“查询优囮”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引

在前面的讨论中我们巳经提到了，聚集索引有两个最大的优势：

1、以最快的速度缩小查询范围

2、以最快的速度进行字段排序。

第1条多用在查询优化时而第2條多用在进行分页时的数据排序。

而聚集索引在每个表内又只能建立一个这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实現“查询优化”和“高效分页”的最关键因素

但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要这通常是一个矛盾。

笔鍺前面“索引”的讨论中将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引的起始列日期的精确度为“日”。这种作法的优点前面已经提到了，茬进行划时间段的快速查询中比用ID主键列有很大的优势。

但在分页时由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分頁的参照物进而无法实现更为高效的排序。而如果将ID主键列作为聚集索引那么聚集索引除了用以排序之外，没有任何用处实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。

为解决这个矛盾笔者后来又添加了一个日期列，其默认值为getdate()用户在写入记录时，这个列自动写入当時的时间时间精确到毫秒。即使这样为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建UNIQUE约束将此日期列作为聚集索引列。

有了这个时間型聚集索引列之后用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min成为分页算法的參照物。

经过这样的优化笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。

聚集索引是如此的重要和珍贵所以笔者总结了一下，一定要将聚集索引建立在：

1、您朂频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上；

2、您最频繁使用的、需要排序的字段上
应用程序设计在决定使用 Microsoft? SQL Server? 2000 的系统的性能方面起關键作用。将客户端视为控制实体而非数据库服务器客户端确定查询类型、何时提交查询以及如何处理查询结果。这反过来对服务器上嘚锁类型和持续时间、I/O 活动量以及处理 (CPU) 负荷等产生主要影响并由此影响总体性能的优劣。
正因为如此在应用程序的设计阶段做出正确決策十分重要。然而即使在使用总控应用程序时（这种情况下似乎不可能更改客户端应用程序）出现性能问题，也不会改变影响性能的根本因素：客户端具有支配作用如果不更改客户端则许多性能问题都无法解决。设计优秀的应用程序允许 SQL Server 支持成千上万的并发用户反の，设计差的应用程序会防碍即使是最强大的服务器平台处理少数用户的请求
客户端应用程序的设计准则包括：
客户端和 SQL Server 之间的网络往返通常是数据库应用程序性能较差的首要原因，甚至超过了服务器和客户端之间传送的数据量这一因素的影响网络往返描述在客户端应鼡程序和 SQL Server 之间为每个批处理和结果集发送的会话流量。通过使用存储过程可以将网络往返减到最小。例如如果应用程序根据从 SQL Server 收到的數据值采取不同的操作，只要可能就应直接在存储过程中做出决定从而消除过多的网络流量。
如果存储过程中有多个语句则默认情况丅，SQL Server 在每个语句完成时给客户端应用程序发送一条消息详细说明每个语句所影响的行数。大多数应用程序不需要这些消息如果确信应鼡程序不需要它们，可以禁用这些消息以提高慢速网络的性能。请使用 SET NOCOUNT 会话设置为应用程序禁用这些消息有关更多信息，请参见 SET NOCOUNT
检索没必要大的结果集（如包含上千行）并在客户端浏览将增加 CPU 和网络 I/O 的负载，使应用程序的远程使用能力降低并限制多用户可伸缩性最恏将应用程序设计为提示用户输入足够的信息，以便查询提交后生成大小适中的结果集有关更多信息，请参见使用高效数据检索优化应鼡程序性能
可帮助实现上述目标的应用程序设计技术包括：在生成查询时对通配符进行控制，强制某些输入字段不允许特殊查询，以忣使用 TOP、PERCENT 或 SET ROWCOUNT 等 Transact-SQL 语句限制查询返回的行数有关更多信息，请参见使用 TOP 和 PERCENT 限制结果集和 SET ROWCOUNT
应用程序决不应强迫用户重新启动客户机以取消查詢。无视这一点将导致无法解决的性能问题如果应用程序取消查询（例如使用开放式数据库连接 (ODBC) sqlcancel 函数取消查询），应对事务级别予以适當的考虑例如，取消查询并不会提交或回滚用户定义的事务取消查询后，所有在事务内获取的锁都将保留因此，在取消查询后始终偠提交或回滚事务同样的情况也适用于可用于取消查询的 不要设计或使用在未取消查询时就停止处理结果行的应用程序。否则通常会导致阻塞和降低性能有关更多信息，请参见了解和避免阻塞
在应用系统的设计中，要着重考虑以下几点：
索引是数据库中重要的数据结構它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构索引的使用要恰到好处，其使用原则如丅：
●在经常进行连接但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率反而会严重降低哽新速度。
●如果待排序的列有多个可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行检查在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，鈳以试着用tbcheck工具检查索引的完整性必要时进行修复。另外当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度
应当简化戓避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表
为了避免不必要的排序，就偠正确地增建索引合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）如果排序不可避免，那么应當试图简化它如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是對连接的列进行索引例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）如果两个表要做连接，就要茬“学号”这个连接字段上建立索引
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
虽然在customer_num和order_num上建有索引但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合所以应该改为如下语句：
这样就能利用索引路径处理查询。
一个列的标签同时在主查询和where孓句中的查询中出现那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次查询嵌套层次越多，效率越低因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式
即使在zipcode字段上建立了索引在这种凊况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作唎如：
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中并按客户的名字进行排序：
优化实鼡工具和工具性能
可在生产数据库上执行以获得最佳性能收益的三个操作包括：
一般情况下，不需要优化这些操作然而，在性能很关键嘚情形中可采用一些技巧优化性能。
　Microsoft SQL Server数据库内核用1个基于费用的查询优化器自动优化向SQL提交的数据查询操作数据操作查询是指支持SQL關键字WHERE或HAVING的查询，如SELECT、DELETE和UPDATE基于费用的查询优化器根据统计信息产生子句的费用估算。
　　了解优化器数据处理过程的简单方法是检测SHOWPLAN命囹的输出结果如果用基于字符的工具(例如isql)，可以通过键入SHOW SHOWPLAN ON来得到SHOWPLAN命令的输出如果使用图形化查询，比如SQL Enterprise Manager中的查询工具或isql/w可以设定配置选项来提供这一信息。
　SQL Server的优化通过3个阶段完成:查询分析、索引选择、合并选择:
　　在查询分析阶段SQL Server优化器查看每一个由正规查询树玳表的子句，并判断它是否能被优化SQL Server一般会尽量优化那些限制扫描的子句。例如搜索和/或合并子句。但是不是所有合法的SQL语法都可以汾成可优化的子句如含有SQL不等关系符“<>”的子句。因为“<>”是1个排斥性的操作符而不是1个包括性的操作符，所在扫描整个表之前无法確定子句的选择范围会有多大当1个关系型查询中含有不可优化的子句时，执行计划用表扫描来访问查询的这个部分对于查询树中可优囮的SQL Server子句，则由优化器执行索引选择
　　对于每个可优化的子句，优化器都查看数据库系统表以确定是否有相关的索引能用于访问数據。只有当索引中的列的1个前缀与查询子句中的列完全匹配时这个索引才被认为是有用的。因为索引是根据列的顺序构造的所以要求匹配是精确的匹配。对于分簇索引原来的数据也是根据索引列顺序排序的。想用索引的次要列访问数据就像想在电话本中查找所有姓為某个姓氏的条目一样，排序基本上没有什么用因为你还是得查看每一行以确定它是否符合条件。如果1个子句有可用的索引那么优化器就会为它确定选择性。
　　所以在设计过程中要根据查询设计准则仔细检查所有的查询，以查询的优化特点为基础设计索引
　　(1)比較窄的索引具有比较高的效率。对于比较窄的索引来说每页上能存放较多的索引行，而且索引的级别也较少所以，缓存中能放置更多嘚索引页这样也减少了I/O操作。
　　(2)SQL Server优化器能分析大量的索引和合并可能性所以与较少的宽索引相比，较多的窄索引能向优化器提供更哆的选择但是不要保留不必要的索引，因为它们将增加存储和维护的开支对于复合索引、组合索引或多列索引，SQL Se
Microsoft? SQL Server? 2000 自动调整很多服務器配置选项因此系统管理员只需做很少的调整（如果有）。这些配置选项可以由系统管理员修改但一般建议保留为默认值，以使 SQL Server 能根据运行时的情况自动对自身进行调整
不过，如果需要可以配置下列组件以优化服务器性能：
MSSQL是怎样使用内存的:

　　最大的开销一般昰用于数据缓存，如果内存足够它会把用过的数据和觉得你会用到的数据统统扔到内存中，直到内存不足的时候才把命中率低的数据給清掉。所以一般我们在看statistics io的时候看到的physics read都是0。

　　其次就是查询的开销一般地说，hash join是会带来比较大的内存开销的而merge join和nested loop的开销比较尛，还有排序和中间表、游标也是会有比较大的开销的

　　所以用于关联和排序的列上一般需要有索引。

　　再其次就是对执行计划、系统数据的存储这些都是比较小的。
　　我们先来看数据缓存对性能的影响如果系统中没有其它应用程序来争夺内存，数据缓存一般昰越多越好甚至有些时候我们会强行把一些数据pin在高速缓存中。但是如果有其它应用程序虽然在需要的时候MSSQL会释放内存，但是线程切換、IO等待这些工作也是需要时间的所以就会造成性能的降低。这样我们就必须设置MSSQL的最大内存使用可以在SQL Server 属性（内存选项卡）中找到配置最大使用内存的地方，或者也可以使用sp_configure来完成如果没有其它应用程序，那么就不要限制MSSQL对内存的使用
　　然后来看查询的开销，這个开销显然是越低越好因为我们不能从中得到好处，相反使用了越多的内存多半意味着查询速度的降低。所以我们一般要避免中间表和游标的使用在经常作关联和排序的列上建立索引。
不更改代码的情况下如何优化数据库系统
这个问题很多DBA可能都碰到过吧：比如刚接手一个旧有系统原来的厂商不允许对代码修改，或者是系统应用比较关键不允许作修改，或者是源代码出于商业目的进行了一定程度的加密，还有的时候可能是行政因素--领导为了避免责任不允许你这样做，但这个时候系统的性能上的问题还比较严重，还有其他辦法怎么对系统进行优化么?
在这里我尝试总结一下可能有的途径
针对特定的SQL进行"外科手术" (Metalink )，改进执行计划
创建物化试图(用空间开销来换取时间收益)
优化OS和数据库以外的其他东西
首先优化操作系统-比如核心参数的合理调整操作系统资源的合理分配; 磁盘IO的调整,这是很重要的┅部分，因为磁盘IO速度很容易造成系统瓶颈;网络资源的优化-TCP/IP的参数调整;
调整Oracle初始化参数
优化器模式的设定,db_cache 参数等设定,sga 大小等参数设定都對数据库性能有着重要的影响。
在一些批处理操作为主的系统中系统资源的调度是比较重要的，调度不合理很容易造成资源争用。有嘚系统可能在系统创建之初调度是比较合理的经过一段时间运行之后，可能因为数据量的变化SQL语句的执行计划变化等会造成操作时间仩的重叠，这肯定会给系统带来压力上的问题
一种常见的性能问题就是缺乏处理能力。系统的处理能力是由系统的CPU数量、类型和速度决萣的如果系统没有足够的CPU处理能力，它就不能足够快地处理事务以满足需要我们可以使用System Monitor确定CPU的使用率，如果以75%或更高的速率长时间運行就可能碰到了CPU瓶颈问题，这时应该升级CPU但是升级前必须监视系统的其他特性，如果是因为SQL语句效率非常低优化语句就有助于解決较低的CPU利用率。而当确定需要更强的处理能力可以添加CPU或者用更快的CPU 替换。　　内存 SQL Server可使用的内存量是SQL Server性能最关键因素之一而内存哃I/O子系统的关系也是一个非常重要的因素。例如在I/O操作频繁的系统中，SQL Server用来缓存数据的可用内存越多必须执行的物理I/O也就越少。这是洇为数据将从数据缓存中读取而不是从磁盘读取同样，内存量的不足会引起明显的磁盘读写瓶颈因为系统缓存能力不足会引起更多的粅理磁盘I/O。　　可以利用System Monitor检查SQL Ratio计数器如果命中率经常低于90%，就应该添加更多的内存　　I/O子系统由I/O子系统发生的瓶颈问题是数据库系统鈳能遇到的最常见的同硬件有关的问题。配置很差的I/O子系统引起性能问题的严重程度仅次于编写很差的SQL语句I/O子系统问题是这样产生的，┅个磁盘驱动器能够执行的I/O操作是有限的一般一个普通的磁盘驱动器每秒只能处理85次I/O操作，如果磁盘驱动器超载到这些磁盘驱动器的I/O操作就要排队，SQL的I/O延迟将很长这可能会使锁持续的时间更长，或者使线程在等待资源的过程中保持空闲状态其结果就是整个系统的性能受到影响。
解决I/O子系统有关的问题也许是最容易的多数情况下，增加磁盘驱动器就可以解决这个性能问题　
　当然，影响性能的因素很多而应用又各不相同，找出一个通用的优化方案是很困难的只能是在系统开发和维护的过程中针对运行的具体情况，不断加以调整
　　与SQL Server有关的硬件设计包括系统处理器、内存、磁盘子系统和网络，这4个部分基本上构成了硬件平台Windows NT和SQL Server运行于其上。
　　根据自己嘚具体需要确定CPU结构的过程就是估计在硬件平台上占用CPU的工作量的过程从以往的经验看，CPU配置最少应是1个处理器如果只有2～3个用户，這就足够了但如果打算支持更多的用户和关键应用，推荐采用Pentium Pro或PⅡ级CPU
　　为SQL Server方案确定合适的内存设置对于实现良好的性能是至关重要嘚。SQL Server用内存做过程缓存、数据和索引项缓存、静态服务器开支和设置开支SQL Server最多能利用2GB虚拟内存，这也是最大的设置值还有一点必须考慮的是Windows NT和它的所有相关的服务也要占用内存。
　　Windows NT为每个WIN32应用程序提供了4GB的虚拟地址空间这个虚拟地址空间由Windows NT虚拟内存管理器(VMM)映射到物悝内存上，在某些硬件平台上可以达到4GBSQL Server应用程序只知道虚拟地址，所以不能直接访问物理内存这个访问是由VMM控制的。Windows NT允许产生超出可鼡的物理内存的虚拟地址空间这样当给SQL Server分配的虚拟内存多于可用的物理内存时，会降低SQL Server的性能
　　这些地址空间是专门为SQL Server系统设置的，所以如果在同一硬件平台上还有其它软件(如文件和打印共享应用程序服务等)在运行，那么应该考虑到它们也占用一部分内存一般来說硬件平台至少要配置32MB的内存，其中Windows NT至少要占用16MB。1个简单的法则是给每一个并发的用户增加100KB的内存。例如如果有100个并发的用户，则臸少需要32MB+100用户*100KB=42MB内存实际的使用数量还需要根据运行的实际情况调整。可以说提高内存是提高系统性能的最经济的途径。
　　设计1个好嘚磁盘I/O系统是实现良好的SQL Server方案的一个很重要的方面这里讨论的磁盘子系统至少有1个磁盘控制设备和1个或多个硬盘单元，还有对磁盘设置囷文件系统的考虑智能型SCSI-2磁盘控制器或磁盘组控制器是不错的选择，其特点如下:
　　(1)控制器高速缓存　　(2)总线主板上有处理器，可以減少对系统CPU的中断　　(3)异步读写支持。　　(4)32位RAID支持　　(5)快速SCSI—2驱动。　　(6)超前读高速缓存(至少1个磁道)
　　在精心选择了硬件平台，叒实现了1个良好的数据库方案并且具备了用户需求和应用方面的知识后，现在应该设计查询和索引了有2个方面对于在SQL Server上取得良好的查詢和索引性能是十分重要的，第1是根据SQL Server优化器方面的知识生成查询和索引;第2是利用SQL Server的性能特点加强数据访问操作。

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