数据库高并发情况下重复值写入的避免 字段组合约束+ SQL SERVER 的SQL语句优化方式小结(转)
10线程同时操作，频繁出现插入同样数据的问题。虽然在插入数据的时候使用了：
insert inti tablename(fields....)
select @t1,@t2,@t3 from tablename where not exists (select id from tablename
where t1=@t1,t2=@t2,t3=@t3)
当时还是在高并发的情况下无效。此语句也包含在存储过程中。(之前也尝试线判断有无记录再看是否写入,无效）。
因此，对于此类情况还是需要从数据库的根本来解决，就是约束。否则数据库的原子操作细不到我所需要的层面。
添加约束的命令行用得人不多，网上每次找SQL语句都累死，还是写下来好了。
需要的关键就叫做 字段组合约束唯一性
alter table
tablename add CONSTRAINT NewUniqueName Unique(t1,t2,t3)
这样可以保证三个字段组合不重复
在生产系统数据库的调整真是锱铢必较。。。。。。
对于数据库读操作的重复暂时没有好的解决方法，就是读数据库某些条目同时将这些条目某个字段修改为1，然后其他进程读的时候就不会重复读取。但是在多线程情况下即使我使用了SQL
SERVER 2005最新的特性，就是类似update...output into到临时表的方法:
update tablename set
OnCheck=1,LastLockTime=getdate(),LastChecktime=getdate()
output deleted.ID
into @newtb
where ID in
(select id from tablename where Oncheck=0)
还是会造成重复读。难道没有更好的办法了吗？
如果大家有更好的方法，可以发出来。
1、SQL SERVER 2005的性能工具中有SQL Server Profiler和数据库引擎优化顾问，极好的东东，必须熟练使用。
2、查询SQL语句时打开“显示估计的执行计划”，分析每个步骤的情况
3、初级做法，在CPU占用率高的时候，打开SQL
Server Profiler运行，将跑下来的数据存到文件中，然后打开数据库引擎优化顾问调用那个文件进行分析，由SQL
SERVER提供索引优化建议。采纳它的INDEX索引优化部分。
4、但上面的做法经常不会跑出你所需要的，在最近的优化过程中CPU占用率极高，但根本提不出我需要的优化建议，特别是有些语句是在存储过程中并且多表联立。这时就需要用中级做法来定位占用CPU高的语句。
5、还是运行SQL Server Profiler，将运行结果保存到某个库的新表中（随便起个名字系统会自己建）。让它运行一段时间，然后可以用
select top 100 * from test where textdata is not null order by duration desc
这个可以选出运行时间长的语句，在ORDER BY 中可以替换成CPU、READS，来选出CPU占用时间长和读数据过多的语句。
定位出问题的语句之后就可以具体分析了。有些语句在执行计划中很明显可以看出问题所在。
常见的有没有建索引或索引建立不合理，会出现table
scan或index scan，凡是看到SCAN，就意味着会做全表或全索引扫描，这是带来的必然是读次数过多。我们期望看到的是seek或键查找。
6、怎么看SQL语句执行的计划很有讲究，初学者会过于关注里面显示的开销比例，而实际上这个有时会误导。我在实际优化过程中就被发现，一个index
scan的执行项开销只占25%，另一个键查找的开销占50%，而键查找部分根本没有可优化的，SEEK谓词就是ID=XXX这个建立在主键上的查找。而仔细分析可以看到，后者CPU开销0.00015，I/O开销0.0013。而前者呢，CPU开销1.4xxxx,I/O开销也远大于后者。因此，优化重点应该放在前者。
7、如何优化单个部分，一个复杂的SQL语句，SQL
SERVER会很聪明地重组WHERE后的语句，试图匹配索引。选中带优化的步骤，选择旁边的‘属性”，再选择其中的“谓词”，将其中部分复制下来，这部分就是分解后的WHERE
语句，然后在查询界面中select * from 表 where
刚才复制下来的“谓词”。这个就是需要优化的部分，既然已经走到这一步了，大部分人应该能手动建立索引了，因为这里的WHERE语句比之前的肯定简单不少。（在我项目中原始SELECT语句的WHERE部分有10个条件组合，涉及6个字段，提取出来要优化的部分就4个条件，涉及到3个字段。新的索引建立后，CPU占用率一下子就降低了，而且新建立的索引涉及的字段属于不常UPDATE的部分，频繁的读写操作不会影响UPDATE的效率）
8、以上就是优化的思路，最后提一些优化过程或是系统设计时中需要注意的问题。
A、尽量避免用select * from xxx where
abc like
‘%xxx‘类型的模糊查询，因为%在前面的话是无法利用到索引，必然会引起全量SCAN操作。应该找寻替代方式或用前置条件语句把like查找之前的行数减到最低。
B、尽量避免对大表数据进行select top n * from xxx where xxxx order by
newid()的取随机记录的操作。newid()操作会读全量数据后再排序。也会占用大量CPU和读操作。可以考虑用RAND()函数来实现，这方面我还在研究中，对于整表操作比较好弄，比如id>=(select
max(id) from table)*rand()。但如果取局部数据的随机记录还需要思量。
C、在SQL Server
Profiler记录中会看到Audit
Logout会占用大量CPU和读写等操作。查了一些资料称是某个链接在某次连接过程中执行SQL语句产生的总数，不用过于担心。看下来的确似乎这样，很多Audit
Logout的CPU和IO消耗量和之前优化的语句基本一致。所以在第5点我提的SQL语句用textdata is not null条件把Audit
Logout给隐去。
D、两个不同字段OR语句会导致全表扫描。例如 where m=1 or
n=1。如果建立一个索引是m和n，同样会引起scan，解决方法是给m和n分别建立索引。测试12万条数据的表，索引建立错误的情况下IO开销高达
10.xxx，分别建立索引后，全部变成0.003，这个反差是非常巨大的。虽然会引起INSERT操作的性能问题，但毕竟大部分瓶颈在SELECT的读操作上。
E、索引查找（Index Seek)和索引扫描(Index
Scan)，我们需要的是前者，而引起后者的原因通常是某个索引里的字段多余要查找的，例如索引建立在A和B两个字段，而我们只要查找A，则会导致 INDEX
SCAN。建议针对单独的A建立索引，以形成索引查找。
F、对于小表不建议建立索引，特别是几百的数据量，只有上千上万级别的数据建立索引才有效果。
数据库优化是很深的学问，在数据库设计时就应该注意，特别是最后提到的A、B两点，尽可能在设计初期避免。