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最近项目当中有一项业务，需要循环操作上百张表，开始执行到结果返回耗时一分到一分半钟。
偶然将数据库同步到另一台机器上，连接后发现执行时间不到十秒钟，十分疑惑。排除过网络以及机器配置原因，仍然不明白之前的数据库与同步过来的数据库之前有什么差异。
通过StopWatch监测代码的执行情况，并使用log4net将结果输出到文件中。经过记录分析后发现，部分表的查询耗时较长，原因是表中数据量过万，一时之间也没有太好的办法。
通过搜索数据库优化方法，得到一些简单建议，中心思想就是避免全表扫描。比如对分组或者条件筛选列建立索引，不要对列使用计算表达式（如：where num / 2 > 1，应该写成 num > 2）等。对sql语句进行分析后，做了如下优化：
最终的效果是，当筛选条件范围较小时，语句执行速度较快，基本五秒之内就会返回结果；当筛选条件范围略大一些时，执行速度几乎与优化之前没有太大区别。所以猜测，索引建立的不合适，或者，索引并非导致查询过慢的瓶颈。
后来使用了Sql Server 自身的Profier，参见下图：
记得勾选保存到文件或者保存到表，并通过事件选择Tab页设置好相关事件。开始运行后就可以监测到sql 语句的执行情况了。
在Profier的监测过程中，执行了之前的循环多表查询。等执行完成后，点击红色的四方按钮，停止监测，见下图：
接着打开数据库引擎优化顾问，浏览Sql Server Profier跟踪生成的文件或表，选择用于工作负荷分析的数据库以及需要优化的数据库：
等待分析完成以后，查看分析报告，挑选出耗时较长的操作，并参考优化建议。
跟踪文件分析完成后，其中有部分表的查询耗时较长，优化顾问给出的建议是将多列组合以后建立索引，而不像之前分别针对分组或者条件筛选列独立建立索引。
通过参考优化顾问建立索引的方式，对数据库部分表建立索引之后，当筛选条件范围较小时，语句执行速度较快，基本五秒之内就会返回结果；当筛选条件范围略大一些时，执行速度基本保持在十秒之内；当筛选条件范围更大一些时，执行速度基本保持在二十至三十秒之间。优化带来的效果比较明显，但与通过同步过来未经过优化的数据库相比，时间的消耗还是较大。经过向别人询问后，知道通过同步过来的数据库与原数据库逻辑上是一样的（即数据库结构是一样的），但物理结构（即文件组织结构）不同。通过对数据库执行（预）收缩操作，发现原数据库数据以及日志可用空间不足5%，同步过来的数据库数据以及日志可用空间20%---40%。初步猜测原数据库可用空间不足也是导致查询过慢的一个原因。由于不了解如何人为增大数据库可用空间（一般都是通过数据库的自增长增加可用空间），并没有从此方面实施优化。
当然，数据库目前还有优化的空间，只是，了解的还是不够深入，只能先优化到这个地步。欢迎园友一起讨论。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/LightSmile/p/6021714.html
