由于许多性能问题都涉及数据库问题，因此在调优查询和存储过程时，我将介绍一些需要注意的具体问题。

避免在大多数数据库中使用游标。也要避免循环。大多数时候，数据访问应该基于设置，而不是逐条记录处理。这包括当您希望一次插入1,000,000条记录时，不要重用单个记录存储过程。

不要使用select *，只返回实际需要的字段。如果存在任何连接，则尤其如此，因为连接字段将重复，从而在服务器和网络上造成不必要的负载。

避免使用相关的子查询。使用连接(尽可能包括到派生表的连接)(我知道这对于Microsoft SQL Server是正确的，但是在使用不同的后端时测试建议)。

索引，索引，索引。如果适用于您的数据库，请更新这些统计数据。

使查询sargable。这意味着避免一些不可能使用索引的事情，例如在like子句的第一个字符中使用通配符，或在join中的函数中使用通配符，或作为where语句的左侧部分。

使用正确的数据类型。在日期字段上进行日期计算要比尝试将字符串数据类型转换为日期数据类型然后进行计算快得多。

永远不要在触发器中放入任何形式的循环!

大多数数据库都有一种方法来检查如何执行查询。在Microsoft SQL Server中，这被称为执行计划。先检查一下，看看问题出在哪里。

在确定需要优化的内容时，考虑查询运行的频率以及运行所需的时间。有时，对一个每天运行数百万次的查询稍作调整，可以获得比删除一个月只运行一次的long_running查询更多的性能。

使用某种分析器工具来找出发送到数据库和从数据库发送的内容。我记得过去有一次，我们不知道为什么页面加载这么慢，而存储过程却很快，并通过分析发现网页多次而不是一次地请求查询。

剖析器还将帮助您找到谁在阻止谁。一些单独运行时执行很快的查询可能会因为来自其他查询的锁而变得非常慢。

建议:

Pre-compute rather than re-calculate: any loops or repeated calls that contain calculations that have a relatively limited range of inputs, consider making a lookup (array or dictionary) that contains the result of that calculation for all values in the valid range of inputs. Then use a simple lookup inside the algorithm instead. Down-sides: if few of the pre-computed values are actually used this may make matters worse, also the lookup may take significant memory. Don't use library methods: most libraries need to be written to operate correctly under a broad range of scenarios, and perform null checks on parameters, etc. By re-implementing a method you may be able to strip out a lot of logic that does not apply in the exact circumstance you are using it. Down-sides: writing additional code means more surface area for bugs. Do use library methods: to contradict myself, language libraries get written by people that are a lot smarter than you or me; odds are they did it better and faster. Do not implement it yourself unless you can actually make it faster (i.e.: always measure!) Cheat: in some cases although an exact calculation may exist for your problem, you may not need 'exact', sometimes an approximation may be 'good enough' and a lot faster in the deal. Ask yourself, does it really matter if the answer is out by 1%? 5%? even 10%? Down-sides: Well... the answer won't be exact.

你在什么硬件上运行?您是否可以使用特定于平台化的优化(如向量化)? 你能找到更好的编译器吗?比如从GCC换成Intel? 你能让你的算法并行运行吗? 可以通过重新组织数据来减少缓存丢失吗? 可以禁用断言吗? 对编译器和平台进行微优化。在if/else语句中，把最常见的语句放在前面

如果你有很多高度并行的浮点运算——尤其是单精度运算——尝试使用OpenCL或(对于NVidia芯片)CUDA将其卸载到图形处理器上(如果有的话)。gpu在着色器中拥有强大的浮点计算能力，这比CPU要大得多。

当你不能再提高表现时，看看你是否可以提高感知的表现。

您可能无法使您的fooCalc算法更快，但通常有一些方法可以使您的应用程序对用户的响应更快。

举几个例子:

预测用户将要做什么 请求并开始着手这项工作 在那之前 将结果显示为 它们是进来的，而不是同时出现的 在最后 精确的进度计

这些不会让你的程序更快，但可能会让你的用户对你的速度更满意。

不好说。这取决于代码的样子。如果我们可以假设代码已经存在，那么我们可以简单地查看它并从中找出如何优化它。

更好的缓存位置，循环展开，尽量消除长依赖链，以获得更好的指令级并行性。尽可能选择有条件的移动而不是分支。尽可能利用SIMD指令。

理解你的代码在做什么，理解它运行在什么硬件上。然后，决定需要做什么来提高代码的性能就变得相当简单了。这是我能想到的唯一一个真正具有普遍性的建议。

好吧，还有“在SO上显示代码，并为特定的代码段寻求优化建议”。