8、一些SQL查詢語句應加上nolock
在SQL語句中加nolock是提高SQL Server并發性能的重要手段，在oracle中并不需要這樣做，因為oracle的結構更為合理，有undo表空間保存“數據前影”，該數據如果在修改中還未commit，那么你讀到的是它修改之前的副本，該副本放在undo表空間中。這樣，oracle的讀、寫可以做到互不影響，這也是oracle廣受稱贊的地方。SQL Server 的讀、寫是會相互阻塞的，為了提高并發性能，對于一些查詢，可以加上nolock，這樣讀的時候可以允許寫，但缺點是可能讀到未提交的臟數據。使用nolock有3條原則。
(1)查詢的結果用于“插、刪、改”的不能加nolock !
(2)查詢的表屬于頻繁發生頁分裂的，慎用nolock !
(3)使用臨時表一樣可以保存“數據前影”，起到類似oracle的undo表空間的功能，
能采用臨時表提高并發性能的，不要用nolock 。
9、聚集索引沒有建在表的順序字段上，該表容易發生頁分裂
比如訂單表，有訂單編號orderid，也有客戶編號contactid，那么聚集索引應該加在哪個字段上呢?對于該表，訂單編號是順序添加的，如果在orderid上加聚集索引，新增的行都是添加在末尾，這樣不容易經常產生頁分裂。然而，由于大多數查詢都是根據客戶編號來查的，因此，將聚集索引加在contactid上才有意義。而contactid對于訂單表而言，并非順序字段。
比如“張三”的“contactid”是001，那么“張三”的訂單信息必須都放在這張表的第一個數據頁上，如果今天“張三”新下了一個訂單，那該訂單信息不能放在表的最后一頁，而是第一頁!如果第一頁放滿了呢?很抱歉，該表所有數據都要往后移動為這條記錄騰地方。
SQL Server的索引和Oracle的索引是不同的，SQL Server的聚集索引實際上是對表按照聚集索引字段的順序進行了排序，相當于oracle的索引組織表。SQL Server的聚集索引就是表本身的一種組織形式，所以它的效率是非常高的。也正因為此，插入一條記錄，它的位置不是隨便放的，而是要按照順序放在該放的數據頁，如果那個數據頁沒有空間了，就引起了頁分裂。所以很顯然，聚集索引沒有建在表的順序字段上，該表容易發生頁分裂。
曾經碰到過一個情況，一位哥們的某張表重建索引后，插入的效率大幅下降了。估計情況大概是這樣的。該表的聚集索引可能沒有建在表的順序字段上，該表經常被歸檔，所以該表的數據是以一種稀疏狀態存在的。比如張三下過20張訂單，而最近3個月的訂單只有5張，歸檔策略是保留3個月數據，那么張三過去的15張訂單已經被歸檔，留下15個空位，可以在insert發生時重新被利用。在這種情況下由于有空位可以利用，就不會發生頁分裂。但是查詢性能會比較低，因為查詢時必須掃描那些沒有數據的空位。
重建聚集索引后情況改變了，因為重建聚集索引就是把表中的數據重新排列一遍，原來的空位沒有了，而頁的填充率又很高，插入數據經常要發生頁分裂，所以性能大幅下降。
對于聚集索引沒有建在順序字段上的表，是否要給與比較低的頁填充率?是否要避免重建聚集索引?是一個值得考慮的問題!
10、加nolock后查詢經常發生頁分裂的表，容易產生跳讀或重復讀
加nolock后可以在“插、刪、改”的同時進行查詢，但是由于同時發生“插、刪、改”，在某些情況下，一旦該數據頁滿了，那么頁分裂不可避免，而此時nolock的查詢正在發生，比如在第100頁已經讀過的記錄，可能會因為頁分裂而分到第101頁，這有可能使得nolock查詢在讀101頁時重復讀到該條數據，產生“重復讀”。同理，如果在100頁上的數據還沒被讀到就分到99頁去了，那nolock查詢有可能會漏過該記錄，產生“跳讀”。
上面提到的哥們，在加了nolock后一些操作出現報錯，估計有可能因為nolock查詢產生了重復讀，2條相同的記錄去插入別的表，當然會發生主鍵沖突。
11、使用like進行模糊查詢時應注意
有的時候會需要進行一些模糊查詢比如
select * from contact where username like ‘%yue%’
關鍵詞%yue%，由于yue前面用到了“%”，因此該查詢必然走全表掃描，除非必要，否則不要在關鍵詞前加%，
12、數據類型的隱式轉換對查詢效率的影響
sql server2000的數據庫，我們的程序在提交sql語句的時候，沒有使用強類型提交這個字段的值，由sql server 2000自動轉換數據類型，會導致傳入的參數與主鍵字段類型不一致，這個時候sql server 2000可能就會使用全表掃描。Sql2005上沒有發現這種問題，但是還是應該注意一下。
13、SQL Server 表連接的三種方式
(1)Merge Join
(2)Nested Loop Join
(3)Hash Join
SQL Server 2000只有一種join方式——Nested Loop Join，如果A結果集較小，那就默認作為外表，A中每條記錄都要去B中掃描一遍，實際掃過的行數相當于A結果集行數x B結果集行數。所以如果兩個結果集都很大，那Join的結果很糟糕。
SQL Server 2005新增了Merge Join，如果A表和B表的連接字段正好是聚集索引所在字段，那么表的順序已經排好，只要兩邊拼上去就行了，這種join的開銷相當于A表的結果集行數加上B表的結果集行數，一個是加，一個是乘，可見merge join 的效果要比Nested Loop Join好多了。
如果連接的字段上沒有索引，那SQL2000的效率是相當低的，而SQL2005提供了Hash join，相當于臨時給A，B表的結果集加上索引，因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高，我認為，這是一個重要的原因。
總結一下，在表連接時要注意以下幾點：
(1)連接字段盡量選擇聚集索引所在的字段
(2)仔細考慮where條件，盡量減小A、B表的結果集
(3)如果很多join的連接字段都缺少索引，而你還在用SQL Server 2000，趕緊升級吧。
文章來源于領測軟件測試網 http://www.kjueaiud.com/
