


Pourquoi ma requête SQL est-elle beaucoup plus lente dans ASP.NET que dans SSMS ?
Différence de performances entre SQL Server Management Studio et les applications ASP.NET
Lors de l'exécution de requêtes SQL, il n'est pas rare de rencontrer des écarts de performances importants entre SQL Server Management Studio (SSMS) et les applications Web. De tels problèmes de performances peuvent être déroutants et frustrants. Dans ce cas, une requête qui s'exécute en quelques secondes dans SSMS prend quelques minutes à s'exécuter dans une application ASP.NET.
Exploration du reniflage des paramètres
Une explication potentielle de cette disparité est un phénomène connu sous le nom de reniflage de paramètres. Le reniflage des paramètres se produit lorsque l'optimiseur de requêtes SQL Server utilise différents plans d'exécution pour la même requête en fonction des types de données et des valeurs des paramètres fournis lors de la compilation.
Dans la requête fournie, le paramètre @customerID est utilisé pour filtrer les résultats. Lorsque la requête est exécutée dans SSMS, l'optimiseur peut choisir un plan d'exécution plus efficace en fonction de la valeur spécifique de @customerID. Cependant, lorsque la requête est exécutée dans l'application ASP.NET, l'optimiseur peut compiler la requête en utilisant un plan moins optimal en raison du type de données ou de la valeur différente de @customerID à ce moment-là.
Atténuation Reniflage de paramètres
Pour atténuer le reniflage de paramètres, tenez compte des éléments suivants stratégies :
- Utiliser des requêtes paramétrées : Utilisez des requêtes paramétrées au lieu de concaténer les valeurs des paramètres dans la chaîne de requête, car cela oblige l'optimiseur à réévaluer le plan d'exécution pour chaque exécution.
- Recompiler le plan d'exécution : Si le plan d'exécution doit être recompilé en fonction de la modification des paramètres valeurs, utilisez des indicateurs de requête tels que OPTION (RECOMPILE) ou OPTIMIZE FOR (@customerID).
- Utiliser les plans de requête : Si la recompilation du plan d'exécution pose problème, envisagez d'utiliser des plans de requête mis en cache ou paramétrés. pour garantir que le même plan est toujours utilisé, quelles que soient les valeurs des paramètres.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'optimisation des demandes MySqlBlob peut être effectuée via les stratégies suivantes: 1. Réduire la fréquence de la requête BLOB, utiliser les demandes indépendantes ou retarder le chargement; 2. Sélectionnez le type BLOB approprié (tel que TinyBlob); 3. Séparez les données BLOB en tables séparées; 4. Compressez les données BLOB à la couche d'application; 5. Indexez les métadonnées blob. Ces méthodes peuvent efficacement améliorer les performances en combinant la surveillance, la mise en cache et la rupture de données dans les applications réelles.

La maîtrise de la méthode d'ajout d'utilisateurs de MySQL est cruciale pour les administrateurs et les développeurs de la base de données car il garantit le contrôle de sécurité et d'accès de la base de données. 1) Créez un nouvel utilisateur à l'aide de la commande CreateUser, 2) Attribuer des autorisations via la commande Grant, 3) Utilisez FlushPrivileges pour vous assurer que les autorisations prennent effet, 4) Audit régulièrement et nettoyez les comptes d'utilisateurs pour maintenir les performances et la sécurité.

ChooseCharForfixed-LengthData, Varcharforvariable-LengthData, andTextForLargetExtFields.1) ChariseFicientForConsistent-LengthDatalikEcodes.2)

Les meilleures pratiques pour gérer les types de données de chaîne et les index dans MySQL incluent: 1) la sélection du type de chaîne approprié, tel que le char pour la longueur fixe, le varchar pour la longueur variable et le texte pour un grand texte; 2) Soyez prudent dans l'indexation, évitez de sur-indexer et créez des index pour les requêtes communes; 3) Utilisez des index de préfixe et des index de texte complet pour optimiser les recherches de chaînes longues; 4) Surveiller et optimiser régulièrement les index pour maintenir les index petits et efficaces. Grâce à ces méthodes, nous pouvons équilibrer les performances de lecture et d'écriture et d'améliorer l'efficacité de la base de données.


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