MSSQL数据库查询优化，轻松提升数据查询速度！ (mssql 数据库查询优化)

作为企业级数据库管理系统，MSSQL拥有着强大的数据处理能力。但是，在数据量庞大的情况下，查询速度可能会变得缓慢。因此，MSSQL数据库查询优化是很有必要的。

在本文中，我们将会介绍几种优化方法，有助于提高MSSQL数据库的查询速度。

一、索引优化

索引是数据库中查询速度最关键的因素之一。使用正确的索引能够极大地减少查询时间。

在MSSQL中，除了主键索引外，我们还需要注意创建适当的非聚集索引 (Non-Clustered Index)。非聚集索引的创建，可以提高包含WHERE条件的SQL语句的查询速度。

当在仅有主键索引的表中含有WHERE子句时，MSSQL会进行全表扫描，这样会导致查询速度变缓慢。

比如，假如我们要对下面的表查询经营额高于1万的公司名称：

“`

CREATE TABLE Company

(

CompanyID INT PRIMARY KEY,

CompanyName VARCHAR(50),

BusinessVolume MONEY

)

“`

如果我们运行以下查询：

“`

SELECT CompanyName

FROM Company

WHERE BusinessVolume > 10000

“`

由于表中没有创建Non-Clustered Index，MSSQL会执行全表扫描，查询速度会很慢。此时我们可以在BusinessVolume列上创建Non-Clustered Index来改善查询速度，并且索引可以在表的结构变化时不用更改。

二、存储过程优化

存储过程是在MSSQL中的一种预编译对象。它可以有效地减少服务器CPU的占用率，从而提高查询速度。

对于大量重复查询的场合，比如日常数据查询、统计生成等，我们可以考虑采用存储过程的方式优化。

存储过程可以通过将查询拆分为多个步骤，一步步执行，从而优化查询速度。另外，存储过程可以预编译，所以每次执行的时候不需要再进行编译，也就是说可以减少服务器的负载。

除此之外，存储过程还能够有效地防止SQL注入攻击的风险，保护数据库的安全性。

三、视图查询

在MSSQL中，视图是一种虚拟的表，它包含了一个或多个基础表的行和列。

如果我们在MSSQL中包含多个表的数据需要经常进行JOIN操作时，可以考虑使用视图进行优化。将多个表使用JOIN语句联接起来，查询时会变得非常缓慢。

而如果我们创建一个视图，将多个联接后的表存到视图中，并对该视图使用索引，那么在执行查询时，查询速度就会变得非常快。

四、减少表连接

在MSSQL中，表连接操作是一种非常消耗资源的操作。如果我们的查询语句包含了多个表连接，那么查询速度将会大大降低。

因此，我们可以考虑减少表连接的数量。首先我们可以考虑分析表关系，尽量保证表之间的关系是正常化的，可以在设计阶段发现并消除潜在的问题。

另外，我们还可以通过取子集的方式，将一部分需要连接的数据先进行过滤，最后再连接剩余的数据。这样可以在保证数据完整的前提下，减少表连接的数量，从而提高查询速度。

五、硬件升级

在极端情况下，如果数据量非常大，我们可以考虑对硬件进行升级。

升级CPU、内存和存储介质是提高查询速度的有效方法。 CPU和内存是数据库服务器的核心资产，如果我们提高CPU和内存的速度和容量，就可以增加MSSQL执行查询的速度。

另外，我们可以将数据从机械硬盘迁移到SSD上，从而提高磁盘I/O的效率，MSSQL数据库查询速度也将得到提升。

MSSQL数据查询优化，是企业数据管理中的一个核心工作，我们可以通过索引优化、存储过程优化、视图查询、减少表连接以及硬件升级这几种方式，轻松提升查询速度，从而保证整个数据管理系统的稳定性和安全性。

相关问题拓展阅读：

• mssql2023中select in要用什么索引来优化？怎样排序？

mssql2023中select in要用什么索引来优化？怎样排序？

Declare int @id

if exists( select @id= Id from table where id in (…))

begin

select * from table where Id =@id

end

会缓袜快点扰氏激核孙吧

1：使用select in 的话不会使用任何索引，含迟全谈则李表扫描，所以数据量大的话较慢

2：in里面盯穗的数据转换为表变量或者临时表的话，可以使用排序

3：如果是使用in的话，2023不会比2023快到哪里，都是全表扫描

exists 或者not exitst 改造 in not in就可以用到索引

你可以吧闹颤磨ID创建成为主键,并且变成索引,不要使用IN 直接一个液斗一个ID查过去吧. 速度一定洞颤会超快的.

不管是in还是exists效率均不会太高。要想达到较高的效率时要根据李卜实际的情况进行区分：

in循环的是内层而exists循环是外层，如果外层表大则使用in，如果内层表大则使用exists，如果相差不大，exists与in没有多大效率上的区别。

这个设计与sql server版本无关，所以一般认为sqlserver高版本与低版本效率高一些，但并没有太大的提高，而sqlserver 2023系统提高较大一些，但这些只是版本上的区别，建议你使用高版本，与语句没有多大的效率提升。

但针对你的语句还有另一种优化的情况，你的是id也就是说是一个主键，事实上，连接的开销也非常大，但连接的开销却比in或exists谓词的性能较高，无论是哪个大表连接小表还是小表连接大表，均会得到自动优化，而且这种恰是主键又是大表中取较少数据时可以考虑使用表连接而放弃谓词。当然这种情况只有在主键或外键时，且存在索核亮引的情况下使用。向数据库中插入一个小表的速度还是非常快的，所以id主键的哪氏穗情况下，建议使用连接而非谓词，连接的优化总比谓词好。虽然这里可以这么优化，但如果不符合主键或索引的情况下，全表扫描已不可避免，那么参考以上in与exists的使用方式使用，日前还没有较好的办法。

关于mssql 数据库查询优化的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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