一.查询思路
1.想要判断数据库查询缓慢的问题，可以使用如下语句，可以列出查询语句的平均时间，总时间，所用的CPU时间等信息
SELECT creation_time N'语句编译时间' ,last_execution_time N'上次执行时间' ,total_physical_reads N'物理读取总次数' ,total_logical_reads/execution_count N'每次逻辑读次数' ,total_logical_reads N'逻辑读取总次数' ,total_logical_writes N'逻辑写入总次数' , execution_count N'执行次数' , total_worker_time/1000 N'所用的CPU总时间ms' , total_elapsed_time/1000 N'总花费时间ms' , (total_elapsed_time / execution_count)/1000 N'平均时间ms' ,SUBSTRING(st.text, (qs.statement_start_offset/2) + 1, ((CASE statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text) ELSE qs.statement_end_offsetEND - qs.statement_start_offset)/2) + 1) N'执行语句' FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) st where SUBSTRING(st.text, (qs.statement_start_offset/2) + 1, ((CASE statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text) ELSE qs.statement_end_offsetEND - qs.statement_start_offset)/2) + 1) not like'%fetch%' ORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC;
2.列出数据库每个表的数据量，并且需要运维人员对业务足够了解，知道大概哪些表是查询量最多的，可以查看“排在前面的表的磁盘使用情况”：
3.查看表碎片的情况，可以使用命令
DBCC SHOWCONTIG
可以看到该表扫描密度只有33.52%（最佳状态是100%，每个表页都写满数据），远远低于最佳计数，也就是说这个表的利用率很低，本来扫描一页 就能出结果，现在可能需要扫描三页，增加了查询时间；而逻辑碎片和区碎片都很多（一般认为超过30%就需要优化了），也就是说同样一页，数据很少而碎片很 多，占用了过多的数据库资源。
4.根据你对业务的了解，找出查询最多的表，对比他的数据，查询时间，和碎片程度可以判断出该表是否需要整理碎片，重建索引，以提高数据库性能。
重建索引的语句为：
use[数据库名]
ALTER INDEX ALL ON [表名称] REBUILD;
重建后，同样的一张表NWME_Company_Index，再次查询表碎片情况的结果如下：
可以看到密度已经变为96.9%，而逻辑碎片几乎没有了。
5.现在可以看一下整理碎片后，是否真的对查询性能优化了，再次运行第一点列出的命令查看可以发现，大部分查询语句所用的平均时间都下降了接近一半：
现在可以到前台实际体验优化后的效果了。
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。