[转载]让SQL运行得更快

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where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：HPLHII
  —-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 wheredate>’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 placein(‘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 placein(‘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 placein(‘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 placein(‘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orderby 、groupby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 accounta,  cardb where a.card_no=b.card_no（20秒）
  将SQL改为：select sum(a.amount) from accounta, cardb 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setshowplanon，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(3604,310,302)。
  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_nolike ‘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_noin(‘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’orid_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 whereid_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 proccount_stuffas
  declare @aint
  declare @bint
  declare @cint
  declare @dchar(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SQL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．合理使用索引  
  索引是数据库中重要的数据结构，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，其使用原则如下：  
  ●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groupby或orderby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，反而会严重降低更新速度。  
  ●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compoundindex）。  
  ●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进行检查。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，可以试着用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。

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。  
1．合理使用索引   
索引是数据库中重要的数据结构，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，其使用原则如下：   
●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，反而会严重降低更新速度。   
●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进行检查。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，可以试着用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。 2．避免或简化排序   
应当简化或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，就要正确地增建索引，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，那么应当试图简化它，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对连接的列进行索引。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，就要在“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：   
Select ＊ FROM orders Where (customer_num=104 AND order_num>1001) or order_num=1008   
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：   
Select ＊ FROM orders Where customer_num=104 AND order_num>1001   
UNION   
Select ＊ FROM orders Where order_num=1008   
这样就能利用索引路径处理查询。 4．避免相关子查询   
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，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   
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：Select ＊ FROM customer Where zipcode LIKE “98_ _ _”   
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情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。   
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：Select ＊ FROM customer Where zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。 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。例如：   
Select cust.name，rcvbles.balance，……other columns   
FROM cust，rcvbles   
Where cust.customer_id = rcvlbes.customer_id   
AND rcvblls.balance>0   
AND cust.postcode>“98000”   
orDER BY cust.name   
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：   
Select cust.name，rcvbles.balance，……other columns   
FROM cust，rcvbles   
Where cust.customer_id = rcvlbes.customer_id   
AND rcvblls.balance>0   
orDER BY cust.name   
INTO TEMP cust_with_balance   
然后以下面的方式在临时表中查询：   
Select ＊ FROM cust_with_balance   
Where postcode>“98000”   
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。   
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。 7．用排序来取代非顺序存取   
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。   
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。 3.优化 tempdb 性能   
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 memory min 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。