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15銆佺储寮曞苟涓嶆槸瓒婂氳秺濂斤紝绱㈠紩鍥虹劧鍙浠ユ彁楂樼浉搴旂殑 select 鐨勬晥鐜囷紝浣嗗悓鏃朵篃闄嶄綆浜 insert 鍙 update 鐨勬晥鐜囷紝鍥犱负 insert 鎴 update 鏃舵湁鍙鑳戒細閲嶅缓绱㈠紩锛屾墍浠ユ庢牱寤虹储寮曢渶瑕佹厧閲嶈冭檻锛岃嗗叿浣撴儏鍐佃屽畾銆備竴涓琛ㄧ殑绱㈠紩鏁版渶濂戒笉瑕佽秴杩6涓锛岃嫢澶澶氬垯搴旇冭檻涓浜涗笉甯镐娇鐢ㄥ埌鐨勫垪涓婂缓鐨勭储寮曟槸鍚︽湁蹇呰併
16銆佸簲灏藉彲鑳界殑閬垮厤鏇存柊 clustered 绱㈠紩鏁版嵁鍒楋紝鍥犱负 clustered 绱㈠紩鏁版嵁鍒楃殑椤哄簭灏辨槸琛ㄨ板綍鐨勭墿鐞嗗瓨鍌ㄩ『搴忥紝涓鏃﹁ュ垪鍊兼敼鍙樺皢瀵艰嚧鏁翠釜琛ㄨ板綍鐨勯『搴忕殑璋冩暣锛屼細鑰楄垂鐩稿綋澶х殑璧勬簮銆傝嫢搴旂敤绯荤粺闇瑕侀戠箒鏇存柊 clustered 绱㈠紩鏁版嵁鍒楋紝閭ｄ箞闇瑕佽冭檻鏄鍚﹀簲灏嗚ョ储寮曞缓涓 clustered 绱㈠紩銆
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28銆佸湪鎵鏈夌殑瀛樺偍杩囩▼鍜岃Е鍙戝櫒鐨勫紑濮嬪勮剧疆 SET NOCOUNT ON 锛屽湪缁撴潫鏃惰剧疆 SET NOCOUNT OFF 銆傛棤闇鍦ㄦ墽琛屽瓨鍌ㄨ繃绋嬪拰瑙﹀彂鍣ㄧ殑姣忎釜璇鍙ュ悗鍚戝㈡埛绔鍙戦 DONE_IN_PROC 娑堟伅銆
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30銆佸敖閲忛伩鍏嶅悜瀹㈡埛绔杩斿洖澶ф暟鎹閲忥紝鑻ユ暟鎹閲忚繃澶э紝搴旇ヨ冭檻鐩稿簲闇姹傛槸鍚﹀悎鐞嗐
㈡ 怎么可以提高数据库查询数据的速度
在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引
临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
㈢ 怎么测试数据库的响应速度比如查询速度
有很多种方法可以用来找出哪些SQL语句需要优化，但是很久以来，最简单的方法都是分析保存在V$SQL视图中的缓存的SQL信息。通过V$SQL视图，可以确定具有高消耗时间、CUP和IO读取的SQL语句。
1.查看总消耗时间最多的前10条SQL语句
select*
from(selectv.sql_id,
v.child_number,
v.sql_text,
v.elapsed_time,
v.cpu_time,
v.disk_reads,
rank()over(orderbyv.elapsed_timedesc)elapsed_rank
fromv$sqlv)a
whereelapsed_rank<=10;
2.查看CPU消耗时间最多的前10条SQL语句
select*
from(selectv.sql_id,
v.child_number,
v.sql_text,
v.elapsed_time,
v.cpu_time,
v.disk_reads,
rank()over(orderbyv.cpu_timedesc)elapsed_rank
fromv$sqlv)a
whereelapsed_rank<=10;
3.查看消耗磁盘读取最多的前10条SQL语句
select*
from(selectv.sql_id,
v.child_number,
v.sql_text,
v.elapsed_time,
v.cpu_time,
v.disk_reads,
rank()over(orderbyv.disk_readsdesc)elapsed_rank
fromv$sqlv)a
whereelapsed_rank<=10;