代码与 SSMS 中的查询性能差异
在 SQL Server Management Studio (SSMS) 中顺利执行的查询在以下情况下可能会表现得过慢:在代码内执行。最近的代码开发过程中遇到了这种差异,促使我们调查根本原因。
代码实现
用于运行查询的 C# 代码如下:
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查询
从 C# 代码中提取的相同查询直接在 SSMS 中运行:
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
分析
经检查,两个查询之间存在细微差别。在 SSMS 版本中,@clientID 参数被声明为 VARCHAR,而在 C# 代码中,它是使用 AddWithValue 方法添加的,该方法通常根据 .NET 变量的类型分配数据类型。在本例中,ClientID 变量是字符串类型,在 SQL Server 中映射为 NVARCHAR。
影响
这种差异对查询性能有显着影响。 NVARCHAR 参数类型不允许搜索参数 (SARG) 过滤,这是 SQL Server 用于根据索引列快速定位行的关键优化技术。结果,C#代码中的查询被迫执行表扫描,效率远低于索引查找。
解决方案
解决差异,需要在 C# 代码中显式指定 @clientID 参数的 VARCHAR 数据类型。这可以使用以下语法来实现:
ada.SelectCommand.Parameters.Add("@clientID", SqlDbType.VarChar, 200).Value = ClientID;
通过确保参数的数据类型与 SSMS 查询中声明的数据类型匹配,应用程序可以避免性能损失并立即执行查询 -高效的方式。
以上是为什么 My SQL Server 查询在 SSMS 中很快,但在 C# 代码中却很慢?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

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

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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


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