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一、建立索引
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二、建立存储过程
三、只查询您所需要的数据，不要把所有数据都查询出来，防止数据冗余。
四、对于大量及海量数据一般还要建立分区
问题：
如果经常遇到CPU瓶颈而导致的SQLServer宕机，那如何去发现并解决这些相关的问题？
解决方案：
导致CPU成为SQLServer性能问题的原因有很多，比较明显的原因是因为资源不足。但是，CPU的利用率可以通过配置的更改和查询的优化来降低，所以当你想买更快更好的处理器之前，先要考虑前面的操作。下面是使用一些内置工具来识别CPU相关瓶颈：
性能监视器（Performance Monitor）：
可以使用性能监视器来检查CPU的负载。检查Processor:% Processor Time 这个计数器：如果长期超过80%/处理器，那很有可能面临了CPU相关瓶颈。
CPU密集操作主要是编译和重编译。你可以通过使用SQL Statistics对象计数器来监视它们的情况。也可以监控批处理接收的数量来查看。如果SQL Recompilations/sec 中的BatchRequests/sec的速率很高，那就有潜在的问题：
配置和监视以下计数器：
SQL Server: SQL Statistics: SQL Compilations/sec
SQL Server: SQL Statistics: SQL Recompilations/sec
SQL Server: SQL Statistics: Batch Requests/sec
可以从MSDN中获取关于这部分的详细信息： MSDN Library.
另外一个用于探测CPU相关问题的计数器是：SQL Server: Cursor Manager By Type – CursorRequests/Sec ，用于显示你的服务器上游标使用情况。如果你看到每秒有数以百计的游标请求，那很有可能是因为低效的游标使用和小体积提取操作（small fetch size）引起性能问题。
内部并行查询同样会引起CPU问题，可以检查：
SQL Statistics:Batch Requests/sec counter 计数器。在CPU生命周期中，每秒的批处理应该很小。如果过多，意味着正在使用并行计划运行。
动态管理视图（DMVs）：
以下是对排查CPU瓶颈游泳的DMVs。动态视图：sys.dm_exec_query_stats显示目前缓存的批处理或者使用CPU的过程。下面的查询用于检查耗费CPU的执行计划：
select plan_handle,
sum(total_worker_time) as total_worker_time,
sum(execution_count) as total_execution_count,
count(*) as number_of_statements
from sys.dm_exec_query_stats
group by plan_handle
order bysum(total_worker_time), sum(execution_count) desc
SQLServer2008在每个查询编译时，会计算其hash值。你可以在query_hash列中找到该值，是否两个查询仅仅字面值不同但是使用相同query_hash值。该值也在 Showplan/Statistics XML QueryHash属性中可以查看。
Plan_generation_num列显示一个查询被重编译的次数。
SQLServer优化器尝试选择能提供最快响应时间的执行计划，但是不代表总是低CPU利用。低效的查询计划会引起CPU的好用，此时同样可以使用sys.dm_exec_query_stats 来监控。
如果你想有一个对SQLServer优化所耗费时间的总览，可以检查：
sys.dm_exec_query_optimizer_info 。其中的消耗时间和最后开销会非常有用。
可以使用以下DMVs来查询内部并行查询及其查询文本、执行计划的情况：
sys.dm_exec_cached_plan: Shows the cached query plans.
sys.dm_exec_requests: Shows each executing request in the SQL Server instance.
sys.dm_exec_sessions: Shows all active user connections and internal tasks.
sys.dm_exec_sql_text: Shows the text of the SQL batches.
sys.dm_os_tasks: Shows each active task within SQL Server.
SQL Server Profiler:
如果性能监视器发现有问题，同样可以使用SQLServer Profiler来发现不必要的编译和重编译。SQLServer Profiler 跟踪能帮助你找到一直重编译的存储过程。可以使用下面的事件：
SP:Recompile, CursorRecompile, SQL:StmtRecompile: 这个事件是针对SQLServer的重编译。SP:Recompile事件中的EventSubClass 说明了重编译的原因。
· Showplan XML For Query Compile: 这个事件是针对T-SQL语句的重编译。包含了查询计划和过程的对象ID.注意对这个事件运行一个跟踪，能得到利用系统资源的重要信息。但是，如果性能计数器报告SQL Compilations/sec 的值很高时，跟踪将非常好资源。
低效的游标可以使用RPC:Completed事件来跟踪。查看sp_cursorfetch语句并检查第四个参数，包含每次提前（fetch）包含的行数。
sql server 不像Oracle，它的查询是自己分析并决定先后的，所以你不用考虑where的先后。
但是有一些where条件的优化还是要考虑的，比如 =或exists 比 in 效率高等，具体你可以上网查。
SQL有一个功能叫“显示估计的执行计划”（在分析的蓝色勾右面，仔细找便可找到）
它会帮你分析执行计划，并给出相关的优化建议
你也可以根据分析结果，相应建INDEX等方式优化查询。
在良好的数据库设计基础上，能有效地使用索引是SQL Server取得高性能的基础，SQL Server采用基于代价的优化模型，它对每一个提交的有关表的查询，决定是否使用索引或用哪一个索引。因为查询执行的大部分开销是磁盘I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需读几次磁盘就可以了。
所以如果建立了合理的索引，优化器就能利用索引加速数据的查询过程。但是，索引并不总是提高系统的性能，在增、删、改操作中索引的存在会增加一定的工作量，因此，在适当的地方增加适当的索引并从不合理的地方删除次优的索引，将有助于优化那些性能较差的SQL Server应用。实践表明，合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的，只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。本文就SQL Server索引的性能问题进行了一些分析和实践。
一、聚簇索引(clustered indexes)的使用
聚簇索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇索引的索引页面指针指向数据页面，所以使用聚簇索引查找数据几乎总是比使用非聚簇索引快。每张表只能建一个聚簇索引，并且建聚簇索引需要至少相当该表120%的附加空间，以存放该表的副本和索引中间页。建立聚簇索引的思想是：
1、大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争，在一个高事务的环境中，对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量。
2、在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在一起，因而在那些包含范围检查(between、、=、、=)或使用group by或order by的查询时，一旦找到具有范围中第一个键值的行，具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免了大范围扫描，可以大大提高查询速度。
3、在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时，不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上，否则会经常引起封锁冲突。
4、在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置。
5、选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。
聚簇索引的侯选列是：
1、主键列,该列在where子句中使用并且插入是随机的。
2、按范围存取的列，如pri_order 100 and pri_order 200。
3、在group by或order by中使用的列。
4、不经常修改的列。
5、在连接操作中使用的列。
二、非聚簇索引(nonclustered indexes)的使用
SQL Server缺省情况下建立的索引是非聚簇索引，由于非聚簇索引不重新组织表中的数据，而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。换句话说非聚簇索引具有在索引结构和数据本身之间的一个额外级。一个表如果没有聚簇索引时,可有250个非聚簇索引。每个非聚簇索引提供访问数据的不同排序顺序。在建立非聚簇索引时，要权衡索引对查询速度的加快与降低修改速度之间的利弊。另外，还要考虑这些问题：
1、索引需要使用多少空间。
2、合适的列是否稳定。
3、索引键是如何选择的，扫描效果是否更佳。
4、是否有许多重复值。
对更新频繁的表来说，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本没有索引需要更多的额外开销。对移到新页的每一行而言，指向该数据的每个非聚簇索引的页级行也必须更新，有时可能还需要索引页的分理。从一个页面删除数据的进程也会有类似的开销，另外，删除进程还必须把数据移到页面上部，以保证数据的连续性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情况：
1、某列常用于集合函数(如Sum,....)。
2、某列常用于join,order by,group by。
3、查寻出的数据不超过表中数据量的20%。
三、覆盖索引(covering indexes)的使用
覆盖索引是指那些索引项中包含查寻所需要的全部信息的非聚簇索引，这种索引之所以比较快也正是因为索引页中包含了查寻所必须的数据,不需去访问数据页。如果非聚簇索引中包含结果数据,那么它的查询速度将快于聚簇索引。
但是由于覆盖索引的索引项比较多,要占用比较大的空间。而且update操作会引起索引值改变。所以如果潜在的覆盖查询并不常用或不太关键，则覆盖索引的增加反而会降低性能。
四、索引的选择技术
p_detail是住房公积金管理系统中记录个人明细的表，有890000行，观察在不同索引下的查询运行效果，测试在C/S环境下进行，客户机是IBM PII350(内存64M),服务器是DEC Alpha1000A(内存128M),数据库为SYBASE11.0.3。
1、 select count(*) from p_detail where
op_date’19990101’ and op_date’
19991231’ and pri_surplus1300
2、 select count(*),sum(pri_surplus1) from p_detail
where op_date’19990101’ and
pay_month between‘199908’ and’199912’
不建任何索引查询1 1分15秒
查询2 1分7秒
在op_date上建非聚簇索引查询1 57秒
查询2 57秒
在op_date上建聚簇索引查询1 1秒
查询2 52秒
在pay_month、op_date、pri_surplus1上建索引查询1 34秒
查询2 1秒
在op_date、pay_month、pri_surplus1上建索引查询1 1秒
查询2 1秒
从以上查询效果分析，索引的有无，建立方式的不同将会导致不同的查询效果，选择什么样的索引基于用户对数据的查询条件,这些条件体现于where从句和join表达式中。一般来说建立索引的思路是：
(1)主键时常作为where子句的条件，应在表的主键列上建立聚簇索引，尤其当经常用它作为连接的时候。
(2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列，或者非常频繁地被访问的列，可考虑建立聚簇索引。
(3)经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询，并把查询引用最频繁的列作为前导列，如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。
(4)如果知道索引键的所有值都是唯一的，那么确保把索引定义成唯一索引。
(5)在一个经常做插入操作的表上建索引时，使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂，同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引，则可以把fillfactor置为100。
(6)在选择索引键时，设法选择那些采用小数据类型的列作为键以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外，尽可能地使用整数为键值，因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。
五、索引的维护
上面讲到,某些不合适的索引影响到SQL Server的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。索引的维护包括：
1、重建索引
随着数据行的插入、删除和数据页的分裂，有些索引页可能只包含几页数据，另外应用在执行大块I/O的时候，重建非聚簇索引可以降低分片，维护大块I/O的效率。重建索引实际上是重新组织B-树空间。在下面情况下需要重建索引：
(1)数据和使用模式大幅度变化。
(2)排序的顺序发生改变。
(3)要进行大量插入操作或已经完成。
(4)使用大块I/O的查询的磁盘读次数比预料的要多。
(5)由于大量数据修改，使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算。
(6)dbcc检查出索引有问题。
当重建聚簇索引时，这张表的所有非聚簇索引将被重建。
2、索引统计信息的更新
当在一个包含数据的表上创建索引的时候，SQL Server会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息：分布表和密度表。优化器利用这个页来判断该索引对某个特定查询是否有用。但这个统计信息并不动态地重新计算。这意味着，当表的数据改变之后，统计信息有可能是过时的，从而影响优化器追求最有工作的目标。因此，在下面情况下应该运行update statistics命令：
(1)数据行的插入和删除修改了数据的分布。
(2)对用truncate table删除数据的表上增加数据行。
(3)修改索引列的值。
六、结束语
实践表明，不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统的执行性能。因为大量的索引在插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。例如下面情况下建立的索引是不恰当的：
1、在查询中很少或从不引用的列不会受益于索引，因为索引很少或从来不必搜索基于这些列的行。
2、只有两个或三个值的列，如男性和女性(是或否)，从不会从索引中得到好处。
另外，鉴于索引加快了查询速度，但减慢了数据更新速度的特点。可通过在一个段上建表，而在另一个段上建其非聚簇索引，而这两段分别在单独的物理设备上来改善操作性能。
SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是数据库设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好，没有优化
●可以通过以下方法来优化查询 :
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要。
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升级硬件
4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段。
5、提高网速。
6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。将SQL Server max server memory服务器配置选项配置为物理内存的1.5倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器CPU个数;但是必须 明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MSSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询 的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。
联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件''分区视图''）
a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表
b、 在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上 运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。
在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：
1、 查询语句的词法、语法检查
2、 将语句提交给DBMS的查询优化器
3、 优化器做代数优化和存取路径的优化
4、 由预编译模块生成查询规划
5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行
6、 最后将执行结果返回给用户。
其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。