程式碼與SSMS 中的查詢效能差異
在SQL Server Management Studio (SSMS) 中順利執行的查詢在下列情況下可能會表現得過慢:在程式碼內執行。在最近的程式碼開發過程中遇到了這種差異,促使我們調查根本原因。
程式碼實作
用於執行查詢的C# 程式碼如下:
using (var conn = new SqlConnection("Data Source=backend.example.com;...")) { using (var ada = new SqlDataAdapter(sqlCommand, conn)) { ada.SelectCommand.Parameters.AddWithValue("@clientID", ClientID); ada.SelectCommand.Parameters.AddWithValue("@dt", dtpFilter.Value); conn.Open(); Logs.Clear(); ada.Fill(Logs); // Time out exception for 30 sec limit. } }
SSMS查詢
SSMS查詢SELECT [PK_JOB],[CLIENT_ID],[STATUS],[LOG_NAME],dt FROM [ES_HISTORY] inner join [es_history_dt] on [PK_JOB] = [es_historyid] Where client_id = @clientID and dt > @dt and (job_type > 4 or job_type = 0 or job_type = 1 or job_type = 4 ) Order by dt desc
SSMS查詢
SSMS查詢從C# 程式碼中提取的相同查詢直接在SSMS中運行:
分析經檢查,兩個查詢之間存在細微差別。在 SSMS 版本中,@clientID 參數被宣告為 VARCHAR,而在 C# 程式碼中,它是使用 AddWithValue 方法新增的,該方法通常根據 .NET 變數的類型分配資料類型。在本例中,ClientID 變數是字串類型,在 SQL Server 中對應為 NVARCHAR。
影響ada.SelectCommand.Parameters.Add("@clientID", SqlDbType.VarChar, 200).Value = ClientID;這種差異對查詢效能有顯著影響。 NVARCHAR 參數類型不允許搜尋參數 (SARG) 過濾,這是 SQL Server 用於根據索引列快速定位行的關鍵最佳化技術。結果,C#程式碼中的查詢被迫執行表格掃描,效率遠低於索引查找。 解解決差異,需要在 C# 程式碼中明確指定 @clientID 參數的 VARCHAR 資料類型。這可以使用以下語法來實現:透過確保參數的資料類型與 SSMS 查詢中聲明的資料類型匹配,應用程式可以避免效能損失並立即執行查詢 -高效的方式。
以上是為什麼 My SQL Server 查詢在 SSMS 中很快,但在 C# 程式碼中卻很慢?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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