經常看見有人問，MSSQL 佔用了太多的記憶體，而且還不斷的增長;或者說已經 最大的開銷一般是用於資料快取，如果記憶體足夠，它會把用過的資料和覺得 你會用到的資料統統扔到記憶體中，直到記憶體不足的時候，才把命中率低的資料給 清掉。所以一般我們在看statistics io 的時候，看到的physics read 都是0。 其次就是查詢的開銷，一般地說，hash join 是會帶來比較大的記憶體開銷的， 而merge join 和nested loop 的開銷比較小，還有排序和中間表、遊標也是會 有比較大的開銷的。 所以用於關聯和排序的列上一般需要有索引。 再其次就是對執行計劃、系統資料的儲存，這些都是比較小的。 我們先來看資料快取對效能的影響，如果系統中沒有其它應用程式來爭奪內 存，資料快取一般是越多越好，甚至有些時候我們會強行把一些資料pin 在高速 快取中。但是如果有其它應用程式，雖然在需要的時候MSSQL 會釋放記憶體，但是 執行緒切換、IO 等待這些工作也是需要時間的，所以就會造成效能的降低。這樣 我們就必須設定MSSQL 的最大記憶體使用。可以在SQL Server 屬性(記憶體選項卡) 中找到配置最大使用記憶體的地方，或者也可以使用sp_configure 來完成。如果 沒有其它應用程式，那麼就不要限制MSSQL 對記憶體的使用。 然後來看查詢的開銷，這個開銷顯然是越低越好，因為我們不能從中得到好 處，相反，使用了越多的記憶體多半意味著查詢速度的降低。所以我們一般要避免 中間表和遊標的使用，在經常作關聯和排序的列上建立索引。
經常看見有人問，MSSQL 佔用了太多的記憶體，而且還不斷的增長;或者說已經 最大的開銷一般是用於資料快取，如果記憶體足夠，它會把用過的資料和覺得 你會用到的資料統統扔到記憶體中，直到記憶體不足的時候，才把命中率低的資料給 清掉。所以一般我們在看statistics io 的時候，看到的physics read 都是0。 其次就是查詢的開銷，一般地說，hash join 是會帶來比較大的記憶體開銷的， 而merge join 和nested loop 的開銷比較小，還有排序和中間表、遊標也是會 有比較大的開銷的。 所以用於關聯和排序的列上一般需要有索引。 再其次就是對執行計劃、系統資料的儲存，這些都是比較小的。 我們先來看資料快取對效能的影響，如果系統中沒有其它應用程式來爭奪內 存，資料快取一般是越多越好，甚至有些時候我們會強行把一些資料pin 在高速 快取中。但是如果有其它應用程式，雖然在需要的時候MSSQL 會釋放記憶體，但是 執行緒切換、IO 等待這些工作也是需要時間的，所以就會造成效能的降低。這樣 我們就必須設定MSSQL 的最大記憶體使用。可以在SQL Server 屬性(記憶體選項卡) 中找到配置最大使用記憶體的地方，或者也可以使用sp_configure 來完成。如果 沒有其它應用程式，那麼就不要限制MSSQL 對記憶體的使用。 然後來看查詢的開銷，這個開銷顯然是越低越好，因為我們不能從中得到好 處，相反，使用了越多的記憶體多半意味著查詢速度的降低。所以我們一般要避免 中間表和遊標的使用，在經常作關聯和排序的列上建立索引。