最后祝愿大家，同学们，以及自己，会“瑞雪照丰年”说的那样，在新的一年【2008年，丰收年】里，事业有成，身体健

康！

    （6）重新启动计算机。

1、重起IIS----  无效

2、从新注册aspnet_regiis -i --无效（在\WINNT\Microsoft.NET\Framework\v1.1.4322>目录，不同版本名字不同）

3、regsvr32 scrrun.dll  --无效

我都试了,还是没有效果,由于我的机器vs2003 与vs2005都装了,后来仔细看了下事件查看器里的错误,发现
It is not possible to run two different versions of ASP.NET in the same IIS process. Please use the IIS Administration Tool to reconfigure your server to run the application in a separate process.
才想起来,去看了下IIS管理器中的网站和默认网站的ASP.NET用的不一致,改成一致就OK了!
写下来希望对大家有点帮助

sql Server 索引优化

聚集索引 , 表中存储的数据按照索引的顺序存储 , 检索效率比普通索引高 , 但对数据新增 / 修改 / 删除的影响比较大

非聚集索引 , 不影响表中的数据存储顺序 , 检索效率比聚集索引低 , 对数据新增 / 修改 / 删除的影响很小

如何让你的 SQL 运行得更快
---- 人们在使用 SQL 时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略
了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库
环境中（如联机事务处理 OLTP 或决策支持系统 DSS ）中表现得尤为明显。笔者在工作实践
中发现，不良的 SQL 往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的 whe
re 子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个
方面分别进行总结：
---- 为了更直观地说明问题，所有实例中的 SQL 运行时间均经过测试，不超过１秒的均
表示为（ < 1 秒）。
---- 测试环境 --
---- 主机： HP LH II
---- 主频： 330MHZ
---- 内存： 128 兆
---- 操作系统： Operserver5.0.4
---- 数据库： Sybase11.0.3
一、不合理的索引设计
---- 例：表 record 有 620000 行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL 的运行情况：
---- 1. 在 date 上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25 秒 )
select date,sum(amount) from record group by date
(55 秒 )
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27 秒 )
---- 分析：
----date 上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在
范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2. 在 date 上的一个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （ 14 秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（ 28 秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') （ 14 秒）
---- 分析：
---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范
围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范
围扫描，提高了查询速度。
---- 3. 在 place ， date ， amount 上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （ 26 秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（ 27 秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ', 'SH') （ < 1 秒）
---- 分析：
---- 这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是 place ，第一和第二条 SQL 没有引
用 place ，因此也没有利用上索引；第三个 SQL 使用了 place ，且引用的所有列都包含在组
合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
---- 4. 在 date ， place ， amount 上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1 秒 )
select date,sum(amount) from record group by date
（ 11 秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') （ < 1 秒）
---- 分析：
---- 这是一个合理的组合索引。它将 date 作为前导列，使每个 SQL 都可以利用索引，并
且在第一和第三个 SQL 中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
---- 5. 总结：
---- 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要
建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：
---- ① . 有大量重复值、且经常有范围查询
（ between, >,< ， >=,< = ）和 order by
、 group by 发生的列，可考虑建立群集索引；
---- ② . 经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
---- ③ . 组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。

二、不充份的连接条件：
---- 例：表 card 有 7896 行，在 card_no 上有一个非聚集索引，表 account 有 191122 行，在
account_no 上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个 SQL 的执行情况：

select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no （ 20 秒）
---- 将 SQL 改为：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no （ < 1 秒）
---- 分析：
---- 在第一个连接条件下，最佳查询方案是将 account 作外层表， card 作内层表，利用
card 上的索引，其 I/O 次数可由以下公式估算为：
---- 外层表 account 上的 22541 页 + （外层表 account 的 191122 行 * 内层表 card 上对应外层
表第一行所要查找的 3 页） =595907 次 I/O
---- 在第二个连接条件下，最佳查询方案是将 card 作外层表， account 作内层表，利用
account 上的索引，其 I/O 次数可由以下公式估算为：
---- 外层表 card 上的 1944 页 + （外层表 card 的 7896 行 * 内层表 account 上对应外层表每一
行所要查找的 4 页） = 33528 次 I/O
---- 可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。
---- 总结：
---- 1. 多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方
案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的
表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数 * 内层表中每一次查找的次数确定，乘
积最小为最佳方案。
---- 2. 查看执行方案的方法 -- 用 set showplanon ，打开 showplan 选项，就可以看到连
接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用 sa 角色执行 dbcc(3604,310,30
2) 。
三、不可优化的 where 子句
---- 1. 例：下列 SQL 条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13 秒 )
select * from record where
amount/30< 1000 （ 11 秒）
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201' （ 10 秒）
---- 分析：
---- where 子句中对列的任何操作结果都是在 SQL 运行时逐列计算得到的，因此它不得不
进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么
就可以被 SQL 优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将 SQL 重写成下面这样：
select * from record where card_no like
'5378%' （ < 1 秒）
select * from record where amount
< 1000*30 （ < 1 秒）
select * from record where date= '1999/12/01'
（ < 1 秒）
---- 你会发现 SQL 明显快起来！
---- 2. 例：表 stuff 有 200000 行， id_no 上有非群集索引，请看下面这个 SQL ：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
（ 23 秒）
---- 分析：
---- where 条件中的 'in' 在逻辑上相当于 'or' ，所以语法分析器会将 in ('0','1') 转化
为 id_no ='0' or id_no='1' 来执行。我们期望它会根据每个 or 子句分别查找，再将结果
相加，这样可以利用 id_no 上的索引；但实际上（根据 showplan ） , 它却采用了 "OR 策略 "
，即先取出满足每个 or 子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉
重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用 id_no 上索引，并且完
成时间还要受 tempdb 数据库性能的影响。
---- 实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当 stuff 有 620000 行时，执行时
间竟达到 220 秒！还不如将 or 子句分开：
select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'
---- 得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有 3 秒，
在 620000 行下，时间也只有 4 秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d
---- 直接算出结果，执行时间同上面一样快！
---- 总结：
---- 可见，所谓优化即 where 子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。

---- 1. 任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时
要尽可能将操作移至等号右边。
---- 2.in 、 or 子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把
子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。
---- 3. 要善于使用存储过程，它使 SQL 变得更加灵活和高效。
---- 从以上这些例子可以看出， SQL 优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可
以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的 I/O 次数，尽量避免表搜索的发生。其实 S
QL 的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会
涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计

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