SQL Server带来的效率提升-猿码集

1. SQL Server 带来的效率提升

随着数据规模和复杂度的增加，如何提高数据库的查询效率变得越来越重要。SQL Server 是一款业界领先的关系型数据库管理系统，通过持续地更新迭代，不断提高其处理数据的效率和安全性等方面的性能。

SQL Server 提供了多种索引类型来加速 SQL 查询的速度。为了使索引更加高效，SQL Server 引入了聚集和非聚集索引。

聚集索引是对表中数据的实际物理排序，并在此过程中创建索引。因此，每个表只能有一个聚集索引，但是该索引可以加快表的整体查询速度。另外，当表的主键是聚集索引时，当使用主键进行查询或者插入时，系统性能将得到进一步的提升。

非聚集索引根据另一个随机顺序和列排序表的物理顺序来创建。除了聚集索引之外，每个表可以有多个非聚集索引。但是，非聚集索引的插入和更新速度较慢，因为每个索引的修改都需要对整个表进行搜索。

在创建索引时，我们还需要考虑以后的查询，只有优化查询才能真正提高 SQL Server 的性能。

SQL Server 可以使用缓存机制来存储经常查询的数据。当客户端请求数据时，SQL Server 会先从缓存中提取数据，然后再将请求发送到服务器上的数据存储系统，这样可以减少对磁盘的访问，从而提高效率。

SQL Server 缓存机制还可以通过自动清理和计划清理来减少系统负荷。自动清理会在缓存使用其它资源之前尝试释放缓存占用的内存，以减少对系统资源的消耗。计划清理会周期性地检查缓存中未使用的对象并删除它们，以便释放内存资源。

SQL Server 可以将大型数据库表都分区，每个分区都存储在不同的磁盘上。因此，当查询特定的分区时，可以直接搜索该分区，而不必搜索整个表，提高 SQL Server 的效率。

SQL Server 还可以使用多个文件组和文件来存储单个数据库的数据和日志。数据库文件的分离可以更好地管理磁盘空间和提高性能。

SQL Server 支持将查询拆解为若干个子查询进行并行化执行。这种方法可以更快地查询大量的数据。

通过并行查询，SQL Server 可以利用多个处理器内核来并行处理查询，从而大幅提高查询速度。并行查询通常需要更多的 I/O 带宽和 CPU 时间，但是它可以节省时间，减少延迟，提高查询效率。

SQL Server 2016 引入了 Query Store，这是一个用于后续性能监控和优化的工具。

Query Store 可以跟踪查询计划的变化，收集查询的执行时间和资源使用情况。通过 Query Store，我们可以对查询进行有效的性能优化，并且可以更好地了解查询的资源使用情况，例如 CPU、内存及磁盘 I/O 的使用率等等。

当查询出现性能下降时，Query Store 可以自动为我们推荐优化方案，提供更好的查询执行方案，以帮助我们更快地解决查询性能问题。

SQL Server 作为一款业界领先的数据库管理系统，通过不断的优化和迭代，可以提高数据库查询的效率和性能。

我们可以通过索引的优化、缓存机制的优化、SQL Server 数据库表的分区、并行化的查询执行以及 Query Store 等功能，来提高 SQL Server 的效率。

了解了这些功能和优化方法，我们可以更好地管理 SQL Server，并且确保数据库查询的高效执行。