這篇文章將為大家詳細講解有關人工智能自動sql優化工具SQLTuning for SQL Server怎么用，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

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針對這種情況，人工智能自動SQL優化工具應運而生。現在我就向大家介紹這樣一款工具:SQLTuning for SQL Server。

1. SQL Tuning 簡介

SQL Turning是Quest公司出品的Quest Central軟件中的一個工具。

QuestCentral是一款集成化、圖形化、跨平臺的數據庫管理解決方案，可以同時管理Oracle、DB2 和 SQL server 數據庫。它包含了如下的多個工具：

數據庫管理（DBA）數據庫監控（Monitoring Pack）數據庫診斷 (Spotlight Diagnostics)數據庫分析 (Database Analysis)SQL優化 (SQL Tuning)空間管理 (Space Management)壓力測試 (Load Generator)數據生成 (Data Generator)PL/SQL 開發 (TOAD)專家建議 (Knowledge Expert)

今天，我們只介紹其中的SQL優化(SQL Tuning for SQL Server) 的使用方法。

2. 使用SQL Tuning 優化SQL

下面我們用SQLServer自帶的Northwind數據庫為例，幫助大家了解如何使用SQLTuning優化SQL。

（1）建立連接。在QuestCentral主界面上的“Database”樹上選擇“SQLServer”，然后在下方出現的“Tools”框中選擇“SQLTuning”選項，打開“Lanch SQL Tuning for SQL ServerConnections”對話框。我們在這里建立數據庫服務器的連接，以后的分析工作都會在它上面完成。

雙擊“NewConnection”圖標，在彈出窗口中輸入數據庫的信息，單擊“OK”，然后單擊“Connect”即可。

（2）分析原始SQL語句 。在打開窗口的“OriangalSQL”文本框內輸入需要分析的原始SQL語句，代碼如下：

/*查詢賣出價個不同的同一貨物名稱*/select DISTINCT c.CompanyName,p.ProductNamefrom [Order Details] od1,[Order Details] od2 , Orders o1 , Orderso2,Customers c, Products pwhere od1.UnitPrice<>od2.UnitPrice andod1.ProductID=od2.ProductIDand od1.OrderID=o1.OrderIDand od2.OrderID=o2.OrderIDand o1.CustomerID=o2.CustomerIDand o1.CustomerID=C.CustomerID

首先在界面左上方選擇數據庫，然后點擊工具欄上的“Execute”按鈕，執行原始的SQL語句，SQLTuning會自動分析SQL的執行計劃，并把分析結果顯示到界面上。

（3）優化SQL。

現在我們點擊工具欄上的“Optimize Statement”按鈕,讓SQLTuning開始優化SQL，完成后，可以看到SQLTuning產生了34條與原始SQL等價的優化方案。

（4）獲得最優SQL。

接下來，我們來執行上面產生的優化方案，以選出性能最佳的等效SQL語句。在列表中選擇需要執行的優化方案(默認已全部選中)，然后點擊工具欄上的“Execute”按鈕旁邊的下拉菜單，選擇“ExecuteSelected”。等到所有SQL運行完成后,點擊界面左方的“TuningResolution”按鈕，可以看到最優的SQL已經出來啦，運行時間竟然可以提高52%

（5）學習書寫專家級的SQL語句。

通過上面的步驟，我們已經可以實現自動優化SQL語句，但更重要的是，我們還可以學習如何書寫這樣高性能的SQL語句。點擊界面左方的“CompareScenarios”按鈕，我們可以比較優化方案和原始SQL中的任意2條SQL語句，SQLTuning會將它們之間的不同之處以不同顏色表示出來，還可以在下方的“執行計劃”中，通過比較兩條SQL語句的執行計劃的不同，來了解其中的差異。

關于人工智能自動sql優化工具SQLTuning for SQL Server怎么用就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

標題名稱：人工智能自動sql優化工具SQLTuningforSQLServer怎么用
當前網址：http://vcdvsql.cn/article10/gghggo.html

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