Leistungsunterschiede zwischen SQL Server Management Studio und ASP.NET-Anwendungen
Beim Ausführen von SQL-Abfragen kommt es nicht selten zu erheblichen Leistungsunterschieden zwischen SQL Server Management Studio (SSMS) und Webanwendungen. Solche Leistungsprobleme können rätselhaft und frustrierend sein. In diesem Fall dauert die Ausführung einer Abfrage, die in SSMS in Sekundenschnelle ausgeführt wird, in einer ASP.NET-Anwendung Minuten.
Untersuchung des Parameter-Sniffing
Eine mögliche Erklärung für diese Ungleichheit ist ein Phänomen, das als Parameter-Sniffing bekannt ist. Parameter-Sniffing tritt auf, wenn der SQL Server-Abfrageoptimierer unterschiedliche Ausführungspläne für dieselbe Abfrage verwendet, basierend auf den Datentypen und Werten der während der Kompilierung bereitgestellten Parameter.
In der bereitgestellten Abfrage wird der @customerID-Parameter zum Filtern verwendet die Ergebnisse. Wenn die Abfrage in SSMS ausgeführt wird, wählt der Optimierer möglicherweise einen effizienteren Ausführungsplan basierend auf dem spezifischen Wert von @customerID. Wenn die Abfrage jedoch in der ASP.NET-Anwendung ausgeführt wird, kompiliert der Optimierer die Abfrage möglicherweise aufgrund des unterschiedlichen Datentyps oder Werts von @customerID zu diesem Zeitpunkt mit einem weniger optimalen Plan.
Abhilfe Parameter-Sniffing
Um das Parameter-Sniffing einzudämmen, beachten Sie Folgendes Strategien:
- Verwenden Sie parametrisierte Abfragen: Verwenden Sie parametrisierte Abfragen, anstatt Parameterwerte in der Abfragezeichenfolge zu verketten, da dies den Optimierer dazu zwingt, den Ausführungsplan für jede Ausführung neu zu bewerten.
- Ausführungsplan neu kompilieren: Wenn der Ausführungsplan aufgrund von Änderungen neu kompiliert werden muss Parameterwerte verwenden Sie Abfragehinweise wie OPTION (RECOMPILE) oder OPTIMIZE FOR(@customerID).
- Abfragepläne verwenden: Wenn die Neukompilierung des Ausführungsplans problematisch ist, sollten Sie die Verwendung einer zwischengespeicherten oder parametrisierten Abfrage in Betracht ziehen Pläne stellen sicher, dass immer derselbe Plan verwendet wird, unabhängig von Parameterwerten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist meine SQL-Abfrage in ASP.NET viel langsamer als in SSMS?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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MySQLoffersCHAR,VARCHAR,TEXT,andENUMforstringdata.UseCHARforfixed-lengthstrings,VARCHARforvariable-length,TEXTforlargertext,andENUMforenforcingdataintegritywithasetofvalues.

Die Optimierung von MySQLblob -Anfragen kann durch die folgenden Strategien durchgeführt werden: 1. Reduzieren Sie die Häufigkeit von Blob -Abfragen, verwenden Sie unabhängige Anfragen oder Verzögerungsbelastungen; 2. Wählen Sie den entsprechenden Blob -Typ (z. B. Tinyblob) aus; 3.. Trennen Sie die BLOB -Daten in separate Tabellen. 4.. Komprimieren Sie die BLOB -Daten in der Anwendungsschicht; 5. Index die Blob -Metadaten. Diese Methoden können die Leistung effektiv verbessern, indem Überwachung, Zwischenspeicherung und Datenschärfe in tatsächlichen Anwendungen kombiniert werden.

Das Beherrschen der Methode zum Hinzufügen von MySQL -Benutzern ist für Datenbankadministratoren und -entwickler von entscheidender Bedeutung, da sie die Sicherheits- und Zugriffskontrolle der Datenbank gewährleistet. 1) Erstellen Sie einen neuen Benutzer, der den Befehl createUser verwendet, 2) Berechtigungen über den Zuschussbefehl zuweisen, 3) Verwenden Sie FlushPrivileges, um sicherzustellen, dass die Berechtigungen wirksam werden.

ChooSeCharforfixed-LengthData, varcharforvariable-LengthData, undTextForLargetEXTFields.1) Charisefficiefforconsistent-LengthDatalikeCodes.2) varcharSefficienpyficyFoximent-Länge-Länge.3) VarcharSuitsVariable-Lengthdatalikenamen, BalancingFlexibilityPerance.3) textissideale

Best Practices für die Handhabung von String -Datentypen und -indizes in MySQL gehören: 1) Auswählen des entsprechenden Zeichenfolge -Typs, z. B. Zeichen für feste Länge, Varchar für variable Länge und Text für großen Text; 2) bei der Indexierung vorsichtig sein, über die Indexierung vermeiden und Indizes für gemeinsame Abfragen erstellen; 3) Verwenden Sie Präfixindizes und Volltextindizes, um lange String-Suchvorgänge zu optimieren. 4) Überwachen und optimieren Sie die Indizes regelmäßig, um die Indizes gering und effizient zu halten. Mit diesen Methoden können wir Lese- und Schreibleistung in Einklang bringen und die Datenbankeffizienz verbessern.


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