Question

我在ms-sql-server express 2008中有一个数据库，可以使用同一台PC上的linq-to-sql访问。（没有多少并发访问，但复杂的查询）

它有几个表，每个表都可以变得非常大，以至于查询，删除，更新和插入的性能变得太慢。

有一个主表项目，几乎所有其他表都有

与项目的直接1-n关系
或与项目具有1-n关系的表的1-n关系，
或与这些表之一的1-n关系，依此类推。

选择，删除，更新和插入始终在单个项目上运行。我永远不需要更新不同项目的条目或从2个项目中选择匹配的项目等。

有什么方法可以用这个事实来提高数据库的性能吗？

我已经在适用的外键project_ID上有一个非聚集索引。

还有什么我可以做的吗？分区可以帮助我，如果它可用于sql-express吗？

编辑：

慢查询的例子（转述，大多数是linq-to-sql查询，对于一些删除我直接执行sql）：

  delete from items 
  where items.projectID=X 
  AND (items.prop1=a OR items.prop2=b OR items.prop3=c)
  (deletes a few 1000 items, fast when database is empty, slow when lots of other projects exist)

  select top 1 itemprops 
  from itemprops 
  inner join items on items.id = itemprops.itemid 
  inner join project on item.projectid=project.id 
  inner join modes on itemprops.modeId = mode.id
  where item.name = X and project.id = Y and mode.name = z
  (find a certain itemprop corresponding to an item and a mode)


  select top 1 * from foo where projectID=x and name=Y and type=z
  (nonclustered index on projectID + name + type exists)

我所有查询之间的共同点是：他们在某处都有where projectID=XY

Answer 1

对于第一个语句（删除），您可以创建一个包含两个连接字段的新的非聚集索引：

CREATE NONCLUSTERED INDEX <MeaningfulIndexName>
ON Items (ProjectID)
INCLUDE (Prop1, Prop2, Prop3)

最后一个SELECT查询也是如此。优化器应该意识到这个索引将产生更好的计划并使用它 - 检查查询计划，如果没有，请查看索引提示。您也可以删除OR，只需执行三个单独的删除查询。

在最后两个中，确保使用ORDER BY子句，以便查询知道您想要的TOP。中间的一个很难：没有索引所有内容（再次检查查询计划），您可能想看看是否可以避免加入该“名称”字段并尝试使用ID。我知道并不总是可行，但SQL在比较数字而不是字符串方面更胜一筹。

Answer 2

我在数据库中使用索引或各种设置的所有尝试都没有显着提高性能。

这最终对我有用：

用于此类查询：

 delete from items 
 where items.projectID=X 
 AND (items.prop1=a OR items.prop2=b OR items.prop3=c)

我没有批量删除符合条件的所有项目，而是使用ON DELETE CASCADE

找到了一种明显更快的方式

创建一个新的虚拟项目
更新应删除的所有项目： update items set items.projectID=DummyProjectID where items.projectID=X AND (items.prop1=a OR items.prop2=b OR items.prop3=c)
删除虚拟项目。由于启用了级联删除，因此也删除了项目。

出于某种原因，这比简单地删除项目要快得多。创建新项目并更新几千个项目几乎立即发生，删除项目至少比直接删除项目快10倍。

对于这些类型的查询：

 select top 1 itemprops ...

将项目的所有itemprops加载到字典中一次，然后回答来自此本地缓存的所有查询要快得多。它不是很优雅，我必须记住每次更改后更新缓存，但它可以工作。

增加'foreign_key = x'查询的db性能

2 个答案: