一次SQL调优数据库性能问题后的过程(300W)

在对一个处理超过300万条数据的Web应用程序进行详尽的测试后，我们发现了一些功能及性能上的瓶颈。为了解决这些问题，我们采取了以下策略进行性能优化调整。

我们将大部分的SQL查询转换为存储过程，这无疑提升了数据处理的速度和效率。对于任何使用“select from x”的操作，我们精确到所需字段进行查询，避免了不必要的资源浪费。

当涉及到使用join连接两个或多个包含大量数据的表，且基础数据表变化不大时，我们采用视图并建立索引的方式来提高查询效率。参考SQL Server联机帮助手册的建议，创建唯一聚集索引的视图能够动态生成结果集，减少复杂处理的开销。这一举措使得查询能够更高效地利用视图索引，从而显著提升了性能。

针对使用“select count() from x”或“select count(id) from x”（其中id为主键）的查询，我们改用了“select count(1) from x”。虽然SQL Server会自动选择适当的字段进行聚合，但改用count(1)仍有助于减少系统开销。相较于使用主键，使用count(1)更为高效。

对于多条件组合查询，我们原先采用“where ((@condition is null) or (condition=@condition))”形式的存储过程条件进行查询。这种写法中的“is null”可能导致性能问题。经过实地测试和反复分析，我们采用了“where 1 = 1”作为基础条件，并根据需要动态添加其他条件。这种方式显著提升了性能，推测原因是“is null”或“is not null”可能导致索引失效，从而进行全表扫描。

对于使用row_number()函数的表，我们建立了合适的索引来避免全表row_number()运算带来的性能问题。索引的方向也至关重要，例如，对于时间类型的索引，降序索引往往比升序索引具有更高的性能。

虽然这不是一个性能问题，但在存储过程中使用scope_identity()函数获取的标量值比使用全局变量@@Identity更为可靠。因为@@Identity可能会受到触发器的影响而导致值不准确。

以上调整策略使我们的Web应用程序在处理大规模数据时更为流畅和高效，为用户带来了更好的体验。