螃嘎

查询速度慢的原因很多，常见如下几种：

1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。

3、没有创建计算列导致查询不优化。

4、内存不足

5、网络速度慢

6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）

7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。

9、返回了不必要的行和列

10、查询语句不好，没有优化

可以通过如下方法来优化查询 :

1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要.

2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升级硬件

4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段

5、提高网速;

6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。

7、增加服务器CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE,INSERT，DELETE还不能并行处理。

8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。

9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离

10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件'分区视图'）

    a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表

    b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。 在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：

    1、 查询语句的词法、语法检查

    2、 将语句提交给DBMS的查询优化器

    3、 优化器做代数优化和存取路径的优化

    4、 由预编译模块生成查询规划

    5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行

    6、 最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。

12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物. 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。

13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。

14、SQL的注释申明对执行没有任何影响

15、尽可能不使用游标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非游标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类： 只进 必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取操作,也是默认方式。可滚动性 可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。 选择这个并发选项OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 SELECT 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚操作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 SELECT 语句中的锁提示。锁提示 只读 乐观数值 乐观行版本控制 锁定无提示 未锁定 未锁定 未锁定 更新 NOLOCK 未锁定 未锁定 未锁定 未锁定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 错误 更新 更新 更新 TABLOCKX 错误 未锁定 未锁定 更新其它 未锁定 未锁定 未锁定 更新 *指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。

16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引

17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好

18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的

19、查询时不要返回不需要的行、列

20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。SET LOCKTIME设置锁的时间

21、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行

22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在WHere字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代.还可以变通写法：WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改为WHERE firstname like 'm%'（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而"<>"等还是不能优化，用不到索引。

23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。

24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引： SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN ('男'，'女')

25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再SELECT。这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。

26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。

27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procedure.这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。

28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌INsert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值.存储过程就没有这些动作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善。

29、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。 select * from chineseresume where title in ('男','女') Select * from chineseresume where between '男' and '女' 是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。

30、在必要是对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提高速度，但不是一定会这样，因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。

31、不要建没有作用的事物例如产生报表时，浪费资源。只有在必要使用事物时使用它。

32、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。

33、尽量少用视图，它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用stored procedure来代替她。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图，直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。

34、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION 和UNION ALL一样的道理。

select top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation, convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748','JCNAD00338345',

'JCNAD00333138','JCNAD00303570','JCNAD00303569',

'JCNAD00303568','JCNAD00306698','JCNAD00231935','JCNAD00231933',

'JCNAD00254567','JCNAD00254585','JCNAD00254608',

'JCNAD00254607','JCNAD00258524','JCNAD00332133','JCNAD00268618',

'JCNAD00279196','JCNAD00268613') order by postdate desc

35、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。

36、当用SELECT INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句，而不是select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume where name = 'XYZ' --commit 在另一个连接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 会锁住系统表，Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。

37、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：select 的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快

38、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好

39、少用临时表，尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好

40、在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满足的条件如下：

    a、计算字段的表达是确定的

    b、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型

    c、必须配制如下选项 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, …….

41、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的SQL语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态SQL,可以使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在Tempdb中。以前由于SQL SERVER对复杂的数学计算不支持，所以不得不将这个工作放在其他的层上而增加网络的开销。SQL2000支持UDFs,现在支持复杂的数学计算，函数的返回值不要太大，这样的开销很大。用户自定义函数象光标一样执行的消耗大量的资源，如果返回大的结果采用存储过程

42、不要在一句话里再三的使用相同的函数，浪费资源,将结果放在变量里再调用更快

43、SELECT COUNT(*)的效率教低，尽量变通他的写法，而EXISTS快.同时请注意区别： select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的！！！

44、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；否则使用 配制线程数量<最大连接数启用SQL SERVER的线程池来解决,如果还是数量 = 最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。

45、按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现

46、通过SQL Server Performance Monitor监视相应硬件的负载 Memory: Page Faults / sec计数器如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。如果持续很高，则内存可能是瓶颈。

Process:

    1、% DPC Time 指在范例间隔期间处理器用在缓延程序调用(DPC)接收和提供服务的百分比。(DPC 正在运行的为比标准间隔优先权低的间隔)。 由于 DPC 是以特权模式执行的，DPC 时间的百分比为特权时间 百分比的一部分。这些时间单独计算并且不属于间隔计算总数的一部 分。这个总数显示了作为实例时间百分比的平均忙时。

    2、%Processor Time计数器　如果该参数值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。

    3、% Privileged Time 指非闲置处理器时间用于特权模式的百分比。(特权模式是为操作系统组件和操纵硬件驱动程序而设计的一种处理模式。它允许直接访问硬件和所有内存。另一种模式为用户模式，它是一种为应用程序、环境分系统和整数分系统设计的一种有限处理模式。操作系统将应用程序线程转换成特权模式以访问操作系统服务)。 特权时间的 % 包括为间断和 DPC 提供服务的时间。特权时间比率高可能是由于失败设备产生的大数量的间隔而引起的。这个计数器将平均忙时作为样本时间的一部分显示。

    4、% User Time表示耗费CPU的数据库操作，如排序，执行aggregate functions等。如果该值很高，可考虑增加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值。 Physical Disk: Curretn Disk Queue Length计数器该值应不超过磁盘数的1.5~2倍。要提高性能，可增加磁盘。 SQLServer:Cache Hit Ratio计数器该值越高越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。 注意该参数值是从SQL Server启动后，就一直累加记数，所以运行经过一段时间后，该值将不能反映系统当前值。

47、分析select emp_name form employee where salary > 3000 在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进行优化为Convert(float,3000)，因为3000是个整数，我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。同样字符和整型数据的转换。

48、查询的关联同写的顺序

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' （A = B ,B = '号码'）

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' and b.referenceid = 'JCNPRH39681' （A = B ,B = '号码'， A = '号码'）

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = 'JCNPRH39681' and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' （B = '号码'， A = '号码'）

49、

(1)IF 没有输入负责人代码 THEN code1=0 code2=9999 ELSE code1=code2=负责人代码 END IF 执行SQL语句为: SELECT 负责人名 FROM P2000 WHERE 负责人代码>=:code1 AND负责人代码 <=:code2

(2)IF 没有输入负责人代码 THEN 　SELECT 负责人名 FROM P2000 ELSE code= 负责人代码 SELECT 负责人代码 FROM P2000 WHERE 负责人代码=:code END IF 第一种方法只用了一条SQL语句,第二种方法用了两条SQL语句。在没有输入负责人代码时,第二种方法显然比第一种方法执行效率高,因为它没有限制条件;在输入了负责人代码时,第二种方法仍然比第一种方法效率高,不仅是少了一个限制条件,还因相等运算是最快的查询运算。我们写程序不要怕麻烦

50、关于JOBCN现在查询分页的新方法（如下），用性能优化器分析性能的瓶颈，如果在I/O或者网络的速度上，如下的方法优化切实有效，如果在CPU或者内存上，用现在的方法更好。请区分如下的方法，说明索引越小越好。

begin

DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))

insert into @local_variable (ReferenceID)

select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by ReferenceID

select * from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60

end 和

begin

DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))

insert into @local_variable (ReferenceID)

select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate

select * from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60

end 的不同

begin

create table #temp (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))

insert into #temp (ReferenceID)

select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate

select * from #temp where Fid > 40 and fid <= 60 drop table #temp

end

MS SQL Server数据库事务锁机制分析  
  2003-1-11 13:59:38  
 
 
  北京师范大学 刘永明  
    
  锁是网络数据库中的一个非常重要的概念，它主要用于多用户环境下保证数据库完整性和一致性。各种大型数据库所采用的锁的基本理论是一致的，但在具体实现上各有差别。目前，大多数数据库管理系统都或多或少具有自我调节、自我管理的功能，因此很多用户实际上不清楚锁的理论和所用数据库中锁的具体实现。

Microsoft SQL Server（以下简称SQL Server）作为一种中小型数据库管理系统，已经得到了广泛的应用，该系统更强调由系统来管理锁。在用户有SQL请求时，系统分析请求，自动在满足锁定条件和系统性能之间为数据库加上适当的锁，同时系统在运行期间常常自动进行优化处理，实行动态加锁。对于一般的用户而言，通过系统的自动锁定管理机制基本可以满足使用要求，但如果对数据安全、数据库完整性和一致性有特殊要求，就必须自己控制数据库的锁定和解锁，这就需要了解SQL Server的锁机制，掌握数据库锁定方法。

锁的多粒度性以及锁升级

数据库中的锁是指一种软件机制，用来指示某个用户（也即进程会话，下同）已经占用了某种资源，从而防止其他用户做出影响本用户的数据修改或导致数据库数据的非完整性和非一致性。这儿所谓资源，主要指用户可以操作的数据行、索引以及数据表等。根据资源的不同，锁有多粒度（multigranular）的概念，也就是指可以锁定的资源的层次。SQL Server中能够锁定的资源粒度包括：数据库、表、区域、页面、键值（指带有索引的行数据）、行标识符（RID，即表中的单行数据）。

采用多粒度锁的重要用途是用来支持并发操作和保证数据的完整性。SQL Server根据用户的请求，做出分析后自动给数据库加上合适的锁。假设某用户只操作一个表中的部分行数据，系统可能会只添加几个行锁（RID）或页面锁，这样可以尽可能多地支持多用户的并发操作。但是，如果用户事务中频繁对某个表中的多条记录操作，将导致对该表的许多记录行都加上了行级锁，数据库系统中锁的数目会急剧增加，这样就加重了系统负荷，影响系统性能。因此，在数据库系统中，一般都支持锁升级(lock escalation)。所谓锁升级是指调整锁的粒度，将多个低粒度的锁替换成少数的更高粒度的锁，以此来降低系统负荷。在SQL Server中当一个事务中的锁较多，达到锁升级门限时，系统自动将行级锁和页面锁升级为表级锁。特别值得注意的是，在SQL Server中，锁的升级门限以及锁升级是由系统自动来确定的，不需要用户设置。

锁的模式和兼容性

在数据库中加锁时，除了可以对不同的资源加锁，还可以使用不同程度的加锁方式，即锁有多种模式，SQL Server中锁模式包括：

1．共享锁

SQL Server中，共享锁用于所有的只读数据操作。共享锁是非独占的，允许多个并发事务读取其锁定的资源。默认情况下，数据被读取后，SQL Server立即释放共享锁。例如，执行查询“SELECT * FROM my_table”时，首先锁定第一页，读取之后，释放对第一页的锁定，然后锁定第二页。这样，就允许在读操作过程中，修改未被锁定的第一页。但是，事务隔离级别连接选项设置和SELECT语句中的锁定设置都可以改变SQL Server的这种默认设置。例如，“ SELECT * FROM my_table HOLDLOCK”就要求在整个查询过程中，保持对表的锁定，直到查询完成才释放锁定。

2．修改锁

修改锁在修改操作的初始化阶段用来锁定可能要被修改的资源，这样可以避免使用共享锁造成的死锁现象。因为使用共享锁时，修改数据的操作分为两步，首先获得一个共享锁，读取数据，然后将共享锁升级为独占锁，然后再执行修改操作。这样如果同时有两个或多个事务同时对一个事务申请了共享锁，在修改数据的时候，这些事务都要将共享锁升级为独占锁。这时，这些事务都不会释放共享锁而是一直等待对方释放，这样就造成了死锁。如果一个数据在修改前直接申请修改锁，在数据修改的时候再升级为独占锁，就可以避免死锁。修改锁与共享锁是兼容的，也就是说一个资源用共享锁锁定后，允许再用修改锁锁定。

3．独占锁

独占锁是为修改数据而保留的。它所锁定的资源，其他事务不能读取也不能修改。独占锁不能和其他锁兼容。

4．结构锁

结构锁分为结构修改锁（Sch-M）和结构稳定锁（Sch-S）。执行表定义语言操作时，SQL Server采用Sch-M锁，编译查询时，SQL Server采用Sch-S锁。

5．意向锁

意向锁说明SQL Server有在资源的低层获得共享锁或独占锁的意向。例如，表级的共享意向锁说明事务意图将独占锁释放到表中的页或者行。意向锁又可以分为共享意向锁、独占意向锁和共享式独占意向锁。共享意向锁说明事务意图在共享意向锁所锁定的低层资源上放置共享锁来读取数据。独占意向锁说明事务意图在共享意向锁所锁定的低层资源上放置独占锁来修改数据。共享式独占锁说明事务允许其他事务使用共享锁来读取顶层资源，并意图在该资源低层上放置独占锁。

6．批量修改锁

批量复制数据时使用批量修改锁。可以通过表的TabLock提示或者使用系统存储过程sp_tableoption的“table lock on bulk load”选项设定批量修改锁。

另外，SQL Server命令语句操作会影响锁定的方式，语句的组合也同样能产生不同的锁定，详情如下表： 

锁冲突及其防止办法

在数据库系统中，死锁是指多个用户（进程）分别锁定了一个资源，并又试图请求锁定对方已经锁定的资源，这就产生了一个锁定请求环，导致多个用户（进程）都处于等待对方释放所锁定资源的状态。

在SQL Server中，系统能够自动定期搜索和处理死锁问题。系统在每次搜索中标识所有等待锁定请求的进程会话，如果在下一次搜索中该被标识的进程仍处于等待状态，SQL Server就开始递归死锁搜索。

(上接第D21版) 当搜索检测到锁定请求环时，系统将根据各进程会话的死锁优先级别来结束一个优先级最低的事务，此后，系统回滚该事务，并向该进程发出1205号错误信息。这样，其他事务就有可能继续运行了。死锁优先级的设置语句为：

SET DEADLOCK_PRIORITY { LOW | NORMAL}

其中LOW说明该进程会话的优先级较低，在出现死锁时，可以首先中断该进程的事务。另外，各进程中通过设置LOCK_TIMEOUT选项能够设置进程处于锁定请求状态的最长等待时间。该设置的语句：

SET LOCK_TIMEOUT { timeout_period }

其中，timeout_period以毫秒为单位。

理解了死锁的概念，在应用程序中就可以采用下面的一些方法来尽量避免死锁了：

（1）合理安排表访问顺序。

（2）在事务中尽量避免用户干预，尽量使一个事务处理的任务少些。

（3）采用脏读技术。脏读由于不对被访问的表加锁，而避免了锁冲突。在客户机/服务器应用环境中，有些事务往往不允许读脏数据，但在特定的条件下，我们可以用脏读。

（4）数据访问时域离散法。数据访问时域离散法是指在客户机/服务器结构中，采取各种控制手段控制对数据库或数据库中的对象访问时间段。主要通过以下方式实现: 合理安排后台事务的执行时间，采用工作流对后台事务进行统一管理。工作流在管理任务时，一方面限制同一类任务的线程数（往往限制为1个），防止资源过多占用; 另一方面合理安排不同任务执行时序、时间，尽量避免多个后台任务同时执行，另外， 避免在前台交易高峰时间运行后台任务。

（5）数据存储空间离散法。数据存储空间离散法是指采取各种手段，将逻辑上在一个表中的数据分散到若干离散的空间上去，以便改善对表的访问性能。主要通过以下方法实现: 第一，将大表按行或列分解为若干小表; 第二，按不同的用户群分解。

（6）使用尽可能低的隔离性级别。隔离性级别是指为保证数据库数据的完整性和一致性而使多用户事务隔离的程度，SQL92定义了4种隔离性级别：未提交读、提交读、可重复读和可串行。如果选择过高的隔离性级别，如可串行，虽然系统可以因实现更好隔离性而更大程度上保证数据的完整性和一致性，但各事务间冲突而死锁的机会大大增加，大大影响了系统性能。

（7）使用Bound Connections。Bound connections 允许两个或多个事务连接共享事务和锁，而且任何一个事务连接要申请锁如同另外一个事务要申请锁一样，因此可以允许这些事务共享数据而不会有加锁的冲突。

（8）考虑使用乐观锁定或使事务首先获得一个独占锁定。一个最常见的死锁情况发生在系列号生成器中，它们通常是这样编写的：

begin tran

select new_id from keytab holdlock

update keytab set new_id＝new_id+l

commit tran

如果有两个用户在同时运行这一事务，他们都会得到共享锁定并保持它。当两个用户都试图得到keytab表的独占锁定时，就会进入死锁。为了避免这种情况的发生，应将上述事务重写成如下形式：

begin tran

update keytab set new_id=new_id+l

select new_id from keytab

commit tran

以这种方式改写后，只有一个事务能得到keytab的独占锁定，其他进程必须等到第一个事务的完成，这样虽增加了执行时间，但避免了死锁。

如果要求在一个事务中具有读取的可重复能力，就要考虑以这种方式来编写事务，以获得资源的独占锁定，然后再去读数据。例如，如果一个事务需要检索出titles表中所有书的平均价格，并保证在update被应用前，结果不会改变，优化器就会分配一个独占的表锁定。考虑如下的SQL代码：

begin tran

update titles set title_idid＝title_id ．

where 1＝2

if (selectavg(price)fromtitles)>$15

begin

/* perform some additional processing */

end

update titles set price＝price*1.10

where price<(select avg(price)from titles)

commit tran

在这个事务中，重要的是没有其他进程修改表中任何行的price，或者说在事务结束时检索的值与事务开始时检索的值不同。这里的where子句看起来很奇怪，但是不管你相信与否，这是迄今为止优化器所遇到的最完美有效的where子句，尽管计算出的结果总是false。当优化器处理此查询时，因为它找不到任何有效的SARG，它的查询规划就会强制使用一个独占锁定来进行表扫描。此事务执行时，where子句立即得到一个false值，于是不会执行实际上的扫描，但此进程仍得到了一个独占的表锁定。

因为此进程现在已有一个独占的表锁，所以可以保证没有其他事务会修改任何数据行，能进行重复读，且避免了由于holdlock所引起的潜在性死锁。但是，要避免死锁，不可能不付出代价。在使用表锁定来尽可能地减少死锁的同时，也增加了对表锁定的争用。因此，在实现这种方法之前，你需要权衡一下：避免死锁是否比允许并发地对表进行访问更重要。

手工加锁

SQL Server系统中建议让系统自动管理锁，该系统会分析用户的SQL语句要求，自动为该请求加上合适的锁，而且在锁的数目太多时，系统会自动进行锁升级。如前所述，升级的门限由系统自动配置，并不需要用户配置。

在实际应用中，有时为了应用程序正确运行和保持数据的一致性，必须人为地给数据库的某个表加锁。比如，在某应用程序的一个事务操作中，需要根据一编号对几个数据表做统计操作，为保证统计数据时间的一致性和正确性，从统计第一个表开始到全部表结束，其他应用程序或事务不能再对这几个表写入数据，这个时候，该应用程序希望在从统计第一个数据表开始或在整个事务开始时能够由程序人为地（显式地）锁定这几个表，这就需要用到手工加锁（也称显式加锁）技术。

在SQL Server 的SQL语句（SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE）支持显式加锁。这4个语句在显式加锁的语法上类似，下面仅以SELECT语句为例给出语法：

SELECT FROM [ WITH ]

其中，指需要在该语句执行时添加在该表上的锁类型。所指定的锁类型有如下几种：

1．HOLDLOCK: 在该表上保持共享锁，直到整个事务结束，而不是在语句执行完立即释放所添加的锁。

2．NOLOCK：不添加共享锁和排它锁，当这个选项生效后，可能读到未提交读的数据或“脏数据”，这个选项仅仅应用于SELECT语句。

3． PAGLOCK：指定添加页面锁（否则通常可能添加表锁）。

4．READCOMMITTED：设置事务为读提交隔离性级别。

5．READPAST: 跳过已经加锁的数据行，这个选项将使事务读取数据时跳过那些已经被其他事务锁定的数据行，而不是阻塞直到其他事务释放锁，READPAST仅仅应用于READ COMMITTED隔离性级别下事务操作中的SELECT语句操作。

6．READUNCOMMITTED：等同于NOLOCK。

7．REPEATABLEREAD：设置事务为可重复读隔离性级别。

8．ROWLOCK：指定使用行级锁。

9．SERIALIZABLE：设置事务为可串行的隔离性级别。

10．TABLOCK：指定使用表级锁，而不是使用行级或页面级的锁，SQL Server在该语句执行完后释放这个锁，而如果同时指定了HOLDLOCK，该锁一直保持到这个事务结束。

11．TABLOCKX：指定在表上使用排它锁，这个锁可以阻止其他事务读或更新这个表的数据，直到这个语句或整个事务结束。

12． UPDLOCK ：指定在读表中数据时设置修改锁（update lock）而不是设置共享锁，该锁一直保持到这个语句或整个事务结束，使用UPDLOCK的作用是允许用户先读取数据（而且不阻塞其他用户读数据），并且保证在后来再更新数据时，这一段时间内这些数据没有被其他用户修改。

由上可见，在SQL Server中可以灵活多样地为SQL语句显式加锁，若适当使用，我们完全可以完成一些程序的特殊要求，保证数据的一致性和完整性。对于一般使用者而言，了解锁机制并不意味着必须使用它。事实上，SQL Server建议让系统自动管理数据库中的锁，而且一些关于锁的设置选项也没有提供给用户和数据库管理人员，对于特殊用户，通过给数据库中的资源显式加锁，可以满足很高的数据一致性和可靠性要求，只是需要特别注意避免死锁现象的出现。