SQL调优简介

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复杂sql优化的方法及思路

复杂sql优化的方法及思路复杂SQL优化的方法及思路在实际的开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，而这些数据往往需要通过SQL语句进行查询、统计、分析等操作。

然而，当数据量变得越来越大时，SQL语句的执行效率也会变得越来越低，这时就需要进行SQL优化来提高查询效率。

下面介绍一些复杂SQL 优化的方法及思路。

1. 索引优化索引是提高SQL查询效率的重要手段之一。

在使用索引时，需要注意以下几点：（1）选择合适的索引类型：根据查询条件的特点选择合适的索引类型，如B-Tree索引、Hash索引、全文索引等。

（2）避免过多的索引：过多的索引会降低SQL语句的执行效率，因为每个索引都需要占用一定的存储空间，并且在更新数据时需要维护索引。

（3）避免使用不必要的索引：有些查询条件并不需要使用索引，因此在编写SQL语句时需要避免使用不必要的索引。

2. SQL语句优化SQL语句的优化是提高查询效率的关键。

在编写SQL语句时，需要注意以下几点：（1）避免使用子查询：子查询会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。

可以使用JOIN语句代替子查询。

（2）避免使用OR操作符：OR操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。

可以使用UNION操作符代替OR操作符。

（3）避免使用LIKE操作符：LIKE操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。

可以使用全文索引代替LIKE操作符。

3. 数据库结构优化数据库结构的优化也是提高查询效率的重要手段之一。

在设计数据库结构时，需要注意以下几点：（1）避免使用过多的表：过多的表会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。

可以使用视图代替多个表。

（2）避免使用过多的字段：过多的字段会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。

可以使用分表代替过多的字段。

（3）避免使用过多的关联：过多的关联会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。

可以使用冗余字段代替过多的关联。

复杂SQL优化需要从索引优化、SQL语句优化和数据库结构优化三个方面入手，通过合理的优化手段提高查询效率，从而提高系统的性能和稳定性。

sql优化步骤和优化方法

sql优化步骤和优化方法SQL优化是提高数据库查询性能的重要手段。

通过对SQL语句的优化，可以减少数据库的IO操作，提高查询效率，从而提升整个应用系统的性能。

本文将介绍SQL优化的步骤和方法，帮助读者更好地理解和应用SQL优化技巧。

一、SQL优化的步骤SQL优化的步骤可以分为以下几个阶段：1. 分析查询需求：首先要明确查询的目的和需求，确定要查询的表和字段，以及查询的条件和排序方式。

这对后续的优化工作非常重要。

2. 分析执行计划：执行计划是数据库查询优化的关键，它描述了数据库如何执行查询语句。

通过分析执行计划，可以找到查询语句中存在的性能问题，从而进行优化。

3. 优化查询语句：根据分析执行计划的结果，对查询语句进行优化。

可以从多个方面进行优化，如优化查询条件、优化索引、优化表结构等。

4. 测试和验证：对优化后的查询语句进行测试和验证，确保优化效果符合预期。

二、SQL优化的方法SQL优化的方法有很多，下面介绍几种常用的优化方法：1. 优化查询条件：合理选择查询条件，尽量减少查询结果集的大小。

可以通过使用索引、合理设计查询条件、避免使用模糊查询等方式来优化查询条件。

2. 优化索引：索引是提高查询性能的重要手段。

可以通过合理设计和使用索引，减少数据库的IO操作，提高查询效率。

需要注意的是，索引也会占用存储空间，过多的索引会影响更新操作的性能。

3. 优化表结构：合理设计表的结构，可以减少数据库的IO操作，提高查询性能。

可以通过拆分大表、合并小表、使用分区表等方式来优化表结构。

4. 避免使用子查询：子查询会导致数据库执行多次查询操作，降低查询性能。

可以通过使用连接查询、临时表等方式来避免使用子查询。

5. 避免使用不必要的字段：在查询语句中，只查询需要的字段，避免查询不必要的字段。

可以减少数据库的IO操作，提高查询效率。

6. 合理使用缓存：对于一些查询结果比较稳定的查询语句，可以将查询结果缓存起来，减少数据库的查询操作，提高查询性能。

ORACLE执行计划和SQL调优

在会话层使用alter session set optimizer_goal= all_rows/first_rows/choose;
在SQL中添加提示 /*+ hint */ 设置choose模式时候，将根据是否存在表或索
引的统计资料来决定选择RBO或CBO；
CBO 特性
前提条件：存在表和索引的统计资料；使用 analyze table 和 analyze index 命令从表或索引中收集统计资料（表的记录平均长度，记录数等）；如果没有现存的统计资料，将在sql运行时收集资料，会大大降低性能；
All_rows 模式：基于成本的优化器模式，确保总体时间最短，使用的资源最小；
设置优化器模式的方法
Init.ora参数 optimizer_mode = rule/choose/all_rows/first_rows;
在会话层使用alter session set optimizer_goal= rule/choose/all_rows/first_rows;
由多个列构成的索引，如create index idx_emp on emp(col1, col2, col3, ……)，则我们称idx_emp索引为组合索引。在组合索引中有一个重要的概念：引导列(leading column)，在上面的例子中，col1 列为引导列。当我们进行查询时可以使用”where col1 = ? ”，也可以使用”where col1 = ? and col2 = ?”，这样的限制条件都会使用索引，但是”where col2 = ? ”查询就不会使用该索引。所以限制条件中包含先导列时，该限制条件才会使用该组合索引。
（除非字段分布不平衡，而且存在字段矩形图）内置函数使索引无效：substr()，to_char()等；使用all_rows提示；使用parallel 提示；

sql优化面试题

sql优化面试题答案一：在进行SQL性能优化的时候，我们需要关注以下几个方面：1. 数据库结构优化：a. 合理设计表结构，避免过多冗余字段和无效索引的存在。

b. 设计适当的主键和外键，以提升查询效率。

c. 使用合适的数据类型，减少存储空间和提高查询性能。

2. 索引优化：a. 合理创建索引，对于经常用于查询的字段和JOIN操作的关联字段，可以考虑创建索引。

b. 避免创建过多的索引，因为索引的更新和维护也会带来性能开销。

c. 定期对索引进行优化和重建，以提高查询性能。

3. SQL查询优化：a. 使用合适的查询语句，避免使用过于复杂的SQL语句。

b. 避免使用SELECT *，只选取需要的字段，减少数据传输。

c. 调整查询顺序，优化JOIN操作的顺序和条件。

d. 避免使用子查询，可以将子查询转换为JOIN操作或者临时表的方式实现。

e. 尽量减少数据库访问次数，使用批量操作替代逐条操作。

4. 数据库配置优化：a. 合理配置数据库连接池，避免过多的空闲连接和频繁的连接创建。

b. 调整数据库参数，如缓存大小、并发连接数等，以适应具体的应用场景。

5. SQL语句调优：a. 使用Explain分析SQL语句执行计划，根据执行计划来优化查询语句。

b. 使用合适的JOIN方式，避免全表扫描和笛卡尔积等低效操作。

c. 避免使用OR条件，可以使用IN或者UNION替代。

d. 使用LIMIT限制返回的行数，避免返回大量无用数据。

6. 数据库缓存优化：a. 合理利用数据库缓存，缓存经常使用的查询结果和数据。

b. 使用合适的缓存策略，如LRU（最近最少使用）等。

综上所述，SQL优化不是一蹴而就的任务，需要我们综合考虑数据库结构、索引、查询语句、数据库配置以及缓存等各个方面的优化策略。

只有全面考虑并有针对性地进行优化，才能提升数据库的性能和响应速度。

答案二：在面试中，SQL优化是一个常见的话题。

下面我将介绍一些SQL 优化的面试题及其解答：1. 什么是SQL优化，为什么需要进行SQL优化？SQL优化是通过调整和优化SQL语句的结构、索引和查询方式，以提升数据库的性能和响应速度。

如何进行SQL调优

如何进行SQL调优SQL调优是优化数据库性能的一个重要步骤。

通常情况下，优化SQL查询的效率会使整个系统的性能得到提升。

在这篇文章中，我们将探讨如何进行SQL调优。

一、分析SQL语句首先，我们需要分析SQL查询语句。

如果SQL查询不正确或不充分，则不可能实现有效的调优。

我们需要了解查询的目的、查询的表、所需的数据以及查询的条件等等。

在分析查询语句时，我们需要关注以下几个方面：1.查询完成的时间是否满足需求；2.过滤条件是否合适；3.表之间的关系是否正确；4.是否使用了合适的索引；5.查询中使用了哪些函数；6.是否将复杂的查询分解为简单的查询；7.是否存在重复数据；8.是否使用了动态语句。

二、优化数据表结构第二个优化策略是优化数据表结构。

优化数据表结构可以使查询更快并减少查询时间。

以下是一些优化数据表结构的建议：1.将表拆分为更小的表；2.对于大型的表，可以使查询更快，更好地维护和管理；3.添加数据到表中时，使用批量插入而不是单独插入；4.为表的主键添加索引；5.使用适当的数据类型；6.删除不必要的列；7.标准化表设计。

三、使用优化查询技术第三个优化策略是使用优化查询技术。

以下是一些优化查询技术的建议：1.使用预编译语句；2.使用存储过程；3.将大的表拆分为小表；4.优化查询过程中使用的函数；5.范围查询的优化技术；6.优化复杂查询；7.熟悉查询缓存的工作原理；8.使用正确的JOIN语句。

四、使用合适的索引使用合适的索引是第四个优化策略。

索引是用于查找表中数据的一种结构。

以下是一些使用索引的建议：1.只有在需要时才使用索引；2.使用准确性为索引提供数据；3.使用索引可以使查询更快，但也会增加插入和修改的时间；4.对于大型表，使用索引可以显著提高性能；5.使用覆盖索引；6.避免使用不规范的索引；7.使用联合索引；8.使用优化查询缓存。

五、优化数据库服务器优化数据库服务器是第五个优化策略。

以下是一些优化服务器的建议：1.选择正确的硬件；2.选择正确的操作系统；3.使用正确的配置参数；4.配置正确的缓存大小；5.使用内存表代替磁盘表；6.合理设置自动增量字段；7.优化写和读的优化区域；8.备份和压缩数据。

SQL优化工具及使用技巧介绍

SQL优化工具及使用技巧介绍SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。

它可以让我们通过向数据库服务器发送命令来实现数据的增删改查等操作。

然而，随着业务的发展和数据量的增长，SQL查询的性能可能会受到影响。

为了提高SQL查询的效率，出现了许多SQL优化工具。

本文将介绍一些常见的SQL优化工具及其使用技巧。

一、数据库性能优化工具1. Explain PlanExplain Plan是Oracle数据库提供的一种SQL优化工具，它可以帮助分析和优化SQL语句的执行计划。

通过使用Explain Plan命令，我们可以查看SQL查询的执行计划，了解SQL语句是如何被执行的，从而找到性能瓶颈并进行优化。

2. SQL Server ProfilerSQL Server Profiler是微软SQL Server数据库管理系统的一种性能监视工具。

它可以捕获和分析SQL Server数据库中的各种事件和耗时操作，如查询语句和存储过程的执行情况等。

通过使用SQL Server Profiler，我们可以找到数据库的性能瓶颈，并进行相应的优化。

3. MySQL Performance SchemaMySQL Performance Schema是MySQL数据库提供的一种性能监视工具。

它可以捕获和分析MySQL数据库中的各种事件和操作，如查询语句的执行情况、锁的状态等。

通过使用MySQL Performance Schema，我们可以深入了解数据库的性能问题，并对其进行优化。

二、SQL优化技巧1. 使用索引索引是提高SQL查询性能的重要手段之一。

在数据库中创建合适的索引可以加快查询操作的速度。

通常，我们可以根据查询条件中经常使用的字段来创建索引。

同时，还应注意索引的维护和更新，避免过多或过少的索引对性能产生负面影响。

2. 避免全表扫描全表扫描是指对整个表进行扫描，如果表中数据量较大，查询性能会受到较大影响。

SQLServer数据库性能调优技巧

SQLServer数据库性能调优技巧第一章：SQLServer数据库性能调优概述SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，在大型企业和云计算环境中广泛应用。

为了确保数据库的高性能和可靠性，进行数据库性能调优非常重要。

本章将介绍SQLServer数据库性能调优的概念和目标。

1.1 数据库性能调优的概念数据库性能调优是指通过分析和优化数据库的结构、查询、索引、存储和配置等方面的问题，以提高数据库系统的效率和性能。

优化数据库性能可以显著提升数据的访问速度、减少系统响应时间和提高数据库的处理能力。

1.2 数据库性能调优的目标数据库性能调优的主要目标是提高数据库的运行效率和用户的体验，具体目标包括：- 提高数据的访问速度：通过合理的查询优化和索引设计，加快数据的检索速度。

- 减少系统响应时间：通过调整数据库配置、优化SQL 查询和提高硬件性能等措施，缩短系统响应时间。

- 提高数据库的处理能力：通过合理的分区设计、并行处理和负载均衡等措施，提高数据库的并发处理能力。

第二章：SQLServer数据库性能调优基础在进行SQLServer数据库性能调优之前，有几个基础概念需要了解，包括数据库的结构、查询执行计划和索引等。

2.1 数据库的结构SQLServer数据库由多个表组成，每个表由多个行和列组成。

表有一定的关系，通过主键和外键来建立关联。

了解数据库的结构对于进行性能调优非常重要。

2.2 查询执行计划查询执行计划是SQLServer数据库执行查询语句时的执行路径和操作过程的详细描述。

通过分析查询执行计划，可以找到潜在的性能问题，并进行相应的优化。

2.3 索引索引是一种特殊的数据库对象，用于加快查询速度。

常见的索引类型包括聚集索引、非聚集索引和全文索引等。

合理设计索引可以提高查询的性能。

第三章：SQLServer数据库性能调优技巧本章将介绍一些常用的SQLServer数据库性能调优技巧，包括查询优化、索引优化、配置优化和硬件优化等。

复杂sql优化的方法及思路

复杂sql优化的方法及思路复杂SQL优化的方法及思路SQL是关系型数据库管理系统中最常用的语言，但是在处理复杂查询时，SQL语句往往会变得非常复杂和冗长，导致查询速度缓慢。

为了提高查询效率，我们需要进行SQL优化。

以下是一些复杂SQL优化的方法及思路。

1.索引优化索引是提高数据库查询效率的重要手段之一。

在设计表结构时，应该根据实际情况建立适当的索引。

在查询语句中使用索引可以大大减少数据扫描量，从而提高查询效率。

2.避免使用子查询子查询虽然方便了我们编写复杂的SQL语句，但是在执行过程中会增加额外的开销。

因此，在编写复杂SQL语句时应尽量避免使用子查询。

3.减少JOIN操作JOIN操作也是影响查询效率的一个重要因素。

在设计表结构时应尽量避免使用JOIN操作或者减少JOIN操作次数。

4.合理使用聚合函数聚合函数（如SUM、AVG等）可以对数据进行统计分析，在处理大量数据时非常有用。

但是，在使用聚合函数时要注意不要频繁调用，否则会降低查询效率。

5.使用EXPLAIN命令分析查询语句EXPLAIN命令可以分析查询语句的执行计划，从而找出影响查询效率的因素。

通过分析EXPLAIN结果，可以对SQL语句进行优化。

6.避免使用SELECT *SELECT *会查询所有列，包括不需要的列，增加了数据扫描量，降低了查询效率。

在编写SQL语句时应尽量避免使用SELECT *。

7.合理使用缓存缓存可以减少数据库访问次数，提高查询效率。

在设计系统架构时应考虑缓存的使用。

8.优化表结构表结构的设计也是影响SQL查询效率的一个重要因素。

在设计表结构时应尽量避免冗余数据和过多的列。

以上是一些复杂SQL优化的方法及思路。

通过合理运用这些方法和思路，可以大大提高SQL查询效率，为数据库管理系统提供更好的性能和稳定性。

4_OBCP第四章 OB SQL 调优_V3

buffer表是指那些被用户当做业务过程中的临时存储的数据表
➢ 内存中“标记删除”（比如快速“写入-修改-删除”的数据）
➢ 当有大量删除操作后立即访问被删除的数据范围，有可能遇到由于访问标记删除节点而导致的执行变慢的问题
分布式架构
传统的share-disk架构：执行计划并不区分数据所在的物理节点，所有的数据访问都可以认为是 “本地”的
KEY分区不要求是int类型，可以是任意类型 KEY分区不能写表达式（与HASH分区区别） KEY分区支持向量 KEY分区有一个特殊的语法
create table t1 (c1 int primary key, c2 int) partition by key() partitions 5
KEY分区分区键不写任何column，表示key分区的列是主键
化
OB SQL 调优
SQL 调优方法分区索引局部索引与全局索引 Hint SQL 执行性能监控
分区表概述
OceanBase 数据库把普通的表的数据按照一定的规则划分到不同的区块内，同一区块的数据物理上存储在一起。这种划分区块的表叫做分区表，其中的每一个区块称作分区。分区技术是非常重要的分布式能力之一，它能解决大表的容量问题和高并发访问时性能问题。普通的表只有一个分区，可以看作分区表的特例。每个分区只能存在于一个节点内部，分区表的不同分区可以分散在不同节点上。
OBCP V3.0 培训教材
目录
第一章 / OB 分布式架构高级技术第二章 / OB 存储引擎高级技术第三章 / OB SQL 引擎高级技术第四章 / OB SQL调优第五章 / OB 分布式事务高级技术第六章 / OBProxy 路由与使用运维第七章 / OB 迁移（OMS）、备份与恢复第八章 / OB 运维、监控与异常处理

oracle sql优化常用的15种方法

oracle sql优化常用的15种方法1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段。

在设计表结构时，根据查询需求和数据特点合理地添加索引。

可以通过创建单列索引、复合索引或者位图索引等方式来优化SQL查询。

2. 确保SQL语句逻辑正确SQL语句的逻辑错误可能会导致低效查询。

因此，在编写SQL语句前，需要仔细分析查询条件，确保逻辑正确性。

3. 使用连接替代子查询在一些场景下，使用连接（JOIN）操作可以替代子查询，从而减少查询的复杂度。

连接操作能够将多个数据集合合并为一个结果集，避免多次查询和表的扫描操作。

4. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%value%'）在一些情况下可能导致全表扫描，性能低下。

尽量使用前缀匹配（LIKE 'value%'）或者使用全文索引进行模糊查询。

5. 注意选择合适的数据类型选择合适的数据类型有助于提高SQL查询的效率。

对于整型数据，尽量使用小范围的数据类型，如TINYINT、SMALLINT等。

对于字符串数据，使用CHAR字段而不是VARCHAR，可以避免存储长度不一致带来的性能问题。

6. 优化查询计划查询计划是数据库在执行SQL查询时生成的执行计划。

通过使用EXPLAIN PLAN命令或者查询计划工具，可以分析查询计划，找出性能瓶颈所在，并对其进行优化。

7. 减少磁盘IO磁盘IO是影响查询性能的重要因素之一。

可以通过增加内存缓存区（如SGA）、使用高速磁盘（如SSD）、使用合适的文件系统（如ASM）等方式来减少磁盘IO。

8. 分区表对于大数据量的表，可以考虑使用分区表进行查询优化。

分区表可以将数据按照某个规则分散到不同的存储区域，从而减少查询范围和加速查询。

9. 批量操作尽量使用批量操作而不是逐条操作，可以减少数据库的事务处理开销，提高SQL执行效率。

可以使用INSERT INTO SELECT、UPDATE、DELETE等批量操作语句来实现。

SQL优化查询速度的方法

SQL优化查询速度的方法
1、优化SQL语句：
（1）改善SQL语句的语法和逻辑结构
SQL语法的效率取决于SQL的结构，要想提高SQL的查询结果，需要
有良好的结构来表达，常见的结构如下：
（1）尽可能使用join操作，而不是使用函数，比如使用inner
join或outer join替代union all或sub queries;
（2）优化where子句，尽量将where中的查询条件尽量细化，以提
高查询速度；
（3）尽量使用到sql的索引功能，使用合适的索引可以大大提高
sql语句的执行效率；
（4）考虑使用exists和not exists代替in和not in，因为in和not in只能执行单表查询，而exists和not exists可以实现多表查询，提高查询效率；
（5）尽量避免使用order by和group by，它们会对结果集进行排
序和分组，浪费大量时间；
（6）尽量避免使用like操作符，因为它会导致索引失效。

（2）利用缓存技术优化查询
缓存技术是指将查询条件放在缓存中，根据缓存的内容来提高查询速度。

在同一个环境中，如果时间跨度较长，可以考虑使用缓存技术，以提
高查询速度。

（3）优化sql语句的执行计划
sql语句的执行计划是指sql语句经过编译后，数据库系统根据具体的sql语句结构和条件给出的执行计划，优化sql语句的执行计划则指在sql语句的结构和条件不变的前提下。

mssql sql查询语句优化的实用方法

mssql sql查询语句优化的实用方法### SQL查询语句优化：提升MS SQL性能的实用方法在数据库管理与应用中，查询语句的性能直接关系到整个系统的响应速度和用户体验。

针对MS SQL（Microsoft SQL Server）的查询优化显得尤为重要。

本文将深入探讨一些实用的方法，帮助您优化MS SQL查询语句，提升数据库性能。

#### 一、合理使用索引索引是数据库查询性能提升的关键。

正确创建和使用索引可以大幅提高查询速度。

1.**创建合适的索引**：根据查询模式创建索引，对于经常作为查询条件的列，应创建索引。

2.**避免过多索引**：索引虽好，但也会增加写操作的负担，应避免不必要的索引。

3.**索引维护**：定期对索引进行维护，如重建索引，以消除碎片。

#### 二、优化查询逻辑查询逻辑的优化可以有效减少数据库的负担，提高查询效率。

1.**优化查询条件**：尽量使查询条件能够利用索引，避免使用函数在列上，导致索引失效。

2.**合理使用连接**：只有在必要时才使用JOIN操作，并确保JOIN操作的表上有适当的索引。

3.**子查询优化**：将子查询转换为JOIN，以提高查询性能。

#### 三、控制查询返回数据量减少返回的数据量可以缩短查询时间，提高效率。

1.**使用LIMIT**：当只需要部分数据时，使用TOP或LIMIT子句限制返回的记录数。

2.**选择必要的列**：只选择需要的列，避免使用SELECT *。

#### 四、查询缓存的使用利用MS SQL的查询缓存可以减少重复执行相同查询的次数。

1.**启用查询缓存**：对于不经常变更的数据，启用查询缓存可以显著提高查询效率。

2.**合理设置缓存策略**：根据实际应用场景，合理设置缓存失效时间。

#### 五、查询语句的编写技巧在编写查询语句时，一些小技巧可以大大提升查询性能。

1.**避免使用通配符**：在LIKE查询中避免使用前导百分号，这将导致索引失效。

SQL语句的优化与性能调优技巧

SQL语句的优化与性能调优技巧在数据库开发和管理中，优化SQL语句的性能是极为重要的一项工作。

通过调整和优化SQL语句，可以大大提高数据库的响应速度和吞吐量，从而提升系统的整体性能。

本文将介绍一些常见的SQL语句优化与性能调优技巧，帮助读者理解并应用于实际项目中。

1. 使用合适的索引索引是加速数据库查询速度的重要手段。

通过在表的列上创建索引，可以快速定位符合条件的记录，减少磁盘IO和CPU消耗。

在选择索引列时，考虑到经常被查询的列、过滤条件频繁出现的列和联合查询列等因素。

但要注意索引不是越多越好，因为索引也需要空间存储和维护成本。

2. 优化SQL查询语句优化SQL查询语句是提升性能的关键。

首先，尽量避免使用SELECT *，而是选择需要的列。

次之，合理使用WHERE子句，通过条件过滤掉不必要的记录。

同时，使用JOIN关键字连接表时，考虑到被连接表上的索引列，以及避免笛卡尔积的产生。

3. 使用预处理语句预处理语句（Prepared Statement）在SQL语句和执行之间进行了解耦，提高了执行效率和安全性。

这是因为预处理语句使用参数绑定，可以先将SQL语句发送给数据库进行编译和优化，然后再绑定参数执行。

这样可以减少SQL语句的解析开销，提高重复执行的效果。

4. 适当分页在查询返回大量数据时，如果一次性返回所有记录会对数据库和网络造成很大的压力。

而适当地进行分页可以提高用户体验和系统性能。

可以通过使用LIMIT 和OFFSET语句进行分页查询，限制返回结果的数量，并指定偏移量。

5. 避免使用子查询子查询虽然灵活，但通常会造成性能问题。

在使用子查询之前，可以考虑使用连接查询或者临时表来替代。

这样可以将查询过程分解为多个步骤，降低复杂度，提高查询效率。

6. 避免重复查询和计算重复查询和计算是常见的性能问题之一。

为了避免反复查询相同的数据或重复计算相同的结果，可以使用临时表、视图或变量来存储中间结果。

在需要使用这些结果时，直接从中间存储中获取，避免不必要的开销。

ORACLE执行计划和SQL调优

ORACLE执行计划和SQL调优
Oracle执行计划是一种察看并分析查询处理过程的工具，即可以通
过执行计划了解Oracle数据库在执行SQL查询时的行为，以及查询性能
的一般情况。

Oracle的执行计划分析待查询的SQL语句及其执行路径，
可以在查询性能不理想的情况下，做出相应的调整，以提高查询速度和运
行效果。

针对Oracle数据库执行计划的调优，通常采用五种方法：
（1）使用创建索引的方法.需要分析SQL语句，把经常出现的列和表
给创建索引，以提高查询的速度。

（2）使用查看表空间的方法，如果表空间太小，则把表空间扩展，
以提高SQL语句的执行效率。

（3）调整Oracle的配置参数，把一些参数调大，以提高执行计划的
效率。

（4）优化查询语句，尽量减少不必要的查询，减少查询时间的消耗，提高查询速度。

（5）尽可能采用通过内存进行SQL查询，而不是使用磁盘I/O，以
便提高查询性能。

总之，Oracle数据库的执行计划调优是一个非常重要的任务，可以
通过上述几种方法，以改善查询性能，降低查询延迟，提高数据库的性能。

sql优化面试题

sql优化面试题在数据库开发和管理的过程中，SQL优化是一个重要的环节。

无论是在开发业务系统还是进行数据分析，SQL查询的性能优化都能够提高查询速度和系统的响应能力。

以下是一些常见的SQL优化面试题，帮助你更好地理解和应对SQL优化问题。

1. 什么是SQL优化，为什么需要进行SQL优化？SQL优化是指通过调整SQL查询的结构或者使用合理的技术手段，提高SQL查询的效率和性能。

SQL优化的主要目的是减少查询时间和资源消耗，进而提升系统的响应速度和用户体验。

需要进行SQL优化的主要原因有以下几点：- 数据库中的数据量增大，导致查询性能下降；- 数据库设计不合理，导致查询需要进行大量的表连接操作；- 查询语句写法不规范，造成性能浪费；- 数据库索引失效，导致查询效率低下；- 数据库服务器硬件性能限制。

2. SQL查询中常见的性能问题有哪些？在进行SQL优化时，我们需要关注一些常见的性能问题，包括：- 数据库查询语句中避免使用“*”通配符，应该明确指定需要查询的字段；- 避免在WHERE子句中使用函数操作，可以将函数操作移至其他地方，避免对每一条记录都进行函数计算；- 避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，这些操作符无法使用索引，会导致全表扫描；- 避免使用OR操作符，尽量使用UNION操作来替代；- 避免在索引列上使用函数操作，会导致索引失效；- 避免频繁的表连接操作，可以考虑使用子查询或者临时表等方式进行优化。

3. 如何对SQL语句进行优化？SQL查询的优化方法有很多种，根据实际情况选择合适的方法才能发挥最大的优化效果。

以下是一些常见的优化方法：- 添加索引：对查询频繁的列或者经常进行排序和分组的列添加索引，加快查询速度；- 正确使用JOIN：合理选择JOIN语句的类型，尽量减少JOIN操作；- 使用EXPLAIN语句：通过执行EXPLAIN语句来分析SQL查询的执行计划，找出可能存在的性能问题；- 优化WHERE子句：合理利用索引和函数，避免全表扫描和函数计算；- 避免使用子查询：将复杂的子查询优化为JOIN或者其他方式；- 提取重复的子查询：将重复的子查询提取出来，作为一个独立的查询；- 避免大数据量的排序和分组：尽量减少排序和分组操作的数据量，或者对查询结果进行缓存。

记面试中问到的MySQL的SQL调优问题精选全文

记⾯试中问到的MySQL的SQL调优问题⽬录1、场景还原2、名词解释3、实践情况4、个⼈观点5、引申问题1、场景还原⾯试官：⼩伙⼦，听说你会SQL调优，那我这⾥有⼀条SQL，你来帮我调优⼀下。

SQL如下: SELECT * FROM T LIMIT 899999, 10;表结构如下:id int(10) primary key,其他字段……我：¿¿¿（缓缓打出反问号），这条SQL要⼲嘛，随机找10条数据吗？⾯试官：哦，不好意思，忘记加上排序了SELECT * FROM T ORDER BY id LIMIT 899999, 10;我：如果id是连续不中断的话可以这样写。

SQL如下：SELECT * FROM T where id >= 899999 LIMIT 0, 10;⾯试官：那假如id不是连续的呢？我：（略加思考）单从SQL优化层⾯我优化不了了。

⾯试官：……那我们进⾏下⼀个话题……我：……⾯试官：那最后你有什么问题想问我的吗？我：刚才那条SQL从SQL层⾯上该如何优化？⾯试官：你可以这样写：SELECT * FROM T t where t.id >= (SELECT f.id FROM T f ORDER BY id DESC LIMIT 899999, 1) LIMIT 0, 10;我：（假装略加思考）你确定这样写会⽐图⼀这条SQL：SELECT * FROM T ORDER BY id LIMIT 899999, 10;更快吗？在图⼀的SQL⾥已经是通过主键索引去查询数据了，你图⼆的SQL并没有改变原有的查找⽅式。

如果你原有SQL是通过其他字段去排序的，⽤的是⾮主键索引，例如：SELECT * FROM T ORDER BY createdTime LIMIT 899999, 10;那么你第⼆条SQL的写法确实会⽐第⼀条SQL 快得多，因为在MySQL⾥⾮主键索引与主键索引在查找上的区别是，⾮主键索引他存储的是索引列与主键列的值，查找具体的值还需要⼀次回表过程，⽽主键索引存储了是整⾏数据，不需要再次***回表***[^①]查找，减少了⼀次查找过程。

SQL调优之六：排序合并连接（SortMergeJoins）

SQL调优之六：排序合并连接（SortMergeJoins）排序合并连接排序合并连接是嵌套循环连接的变种。

如果两个数据集还没有排序，那么数据库会先对它们进⾏排序，这就是所谓的sort join操作。

对于数据集⾥的每⼀⾏，数据库会从上⼀次匹配到数据的位置开始探查第⼆个数据集，这⼀步就是Merge join操作。

优化器什么时候会考虑使⽤排序合并连接？哈希连接会要求构建⼀个哈希表，然后探查它。

⽽排序合并连接则要求两个排序了的数据集。

在以下情况，优化器在连接⼤数据集的时候会考虑使⽤排序合并连接来替代哈希连接：连接条件是不等式，⽐如：<，<=，>或者>=，相对应的，哈希连接要求是等式条件。

因为其他的⼀些操作要求排序，优化器会认为使⽤排序合并连接的成本更低。

同时，如果有索引的话，那么第⼀个数据集就能够避免使⽤排序。

但是，第⼆个数据集不论有没有索引，都会要求排序相对于嵌套循环连接来说，排序合并连接和哈希连接有着同样的优点：直接在PGA⾥⾯拿数据，不需要在SGA⾥⾯反复加闩锁，然后再读取缓存，减少了不必要的I/O。

⼀般情况下，哈希连接的性能是要⽐排序合并好的，因为排序的成本很⾼。

但是，排序合并也有它的优点：经过初始的排序后，合并过程是已经经过优化的了，在⽣成输出⾏的时候要更快当哈希连接过程中的哈希表⽆法⼀次性完整构建在PGA⾥⾯的时候，排序合并的成本性能⽐要优于哈希连接。

当内存⽆法存放整个哈希表，然后必须把⼀部分数据拷贝到磁盘的时候。

数据库可能需要多次从磁盘上读取数据。

⽽在排序合并连接的过程中，如果内存⽆法容纳两个数据集，那么数据库会把它们都写到磁盘上，但每个数据集不会读取超过⼀次。

排序合并连接是怎么⼯作的？类似于嵌套循环连接，排序合并连接⼀样要连接连个数据集，只不过会对它们进⾏排序。

对于第⼀个数据集⾥的每⼀⾏，数据库会在第⼆个数据集找到⼀个起始⾏，然后往下读，直到读不到匹配的⾏为⽌(这⾥会有些混淆，不要纠结，继续往下看)。

SQL性能调优实践——SELECTCOUNT

SQL性能调优实践——SELECTCOUNT最近想深⼊学习SQL，在⽹上搜索到⼀些SQL 优化的资料要么是张冠李戴，Oracle 优化的资料硬是弄成啦MS SQL 优化的资料，⽽且被很多⼈转载，收藏，有些要么有些含糊不清，好像是那么回事，也没经过验证，实践出真知！下⾯是我对SELECT COUNT(*)，SELECT COUNT(1)，SELECT COUNT (0), SELECT COUNT(Field)等孰优孰劣的测试结果，如果测试⽅法有什么不⾜，也希望⼤家给点建议。

⾸先我们来看看测试的机器、以及开发环境吧：双核处理器 T6670 2G DDR2的内存数据版本如下图所⽰：然后建⼀个简单的测试表CREATE TABLE Employee([EmployeeID] INT IDENTITY(1,1), --雇员ID[EmployeeName] NVARCHAR(20) , --雇员姓名[SEX] BIT , --性别[Department] NVARCHAR(20) , --部门CONSTRAINT [PK_Employee_ID_Name] PRIMARY KEY (EmployeeID, EmployeeName))--插⼊⼀百万数据DECLARE @Index INT;SET @Index = 1;WHILE @Index < 1000000BEGININSERT INTO EmployeeVALUES('Employee' + STR(@Index), '0', '技术部门');SET @Index = @Index + 1;END--建⽴⾮聚集索引CREATE INDEX IDX_Employee_Department ON Employee([Department]);好，到⽬前为⽌我们已经把测试⽤的表、数据都弄好啦，接下来我们来看看执⾏⼀次SELECT COUNT 的使⽤时间Code Snippet1. DBCC DROPCLEANBUFFERS;2.3. DBCC FREEPROCCACHE;4.5. SET STATISTICS TIME ON;6.7. SELECT COUNT(0)FROM Employee8.9. SET STATISTICS TIME OFF;我们会得到下⾯的输出结果DBCC 执⾏完毕。

mysql的sql调优：slow_query_log_file

mysql的sql调优：slow_query_log_file有⼀个功能就是可以log下来运⾏的⽐较慢的语句，默认是没有这个log的，为了开启这个功能，要修改f或者在mysql启动的时候加⼊⼀些参数。

如果在f⾥⾯修改，需增加如下⼏⾏long_query_time = 1log-slow-queries = /var/www/slow.loglog-queries-not-using-indexeslong_query_time 是指执⾏超过多久的sql会被log下来，这⾥是1秒。

log-slow-queries 设置把⽇志写在那⾥，可以为空，系统会给⼀个缺省的⽂件host_name-slow.log，我⽣成的log就在mysql的data⽬录log-queries-not-using-indexes 就是字⾯意思，log下来没有使⽤索引的query。

把上述参数打开，运⾏⼀段时间，就可以关掉了，省得影响⽣产环境。

接下来就是分析了，我这⾥的⽂件名字叫host-slow.log。

先mysqldumpslow –help以下，俺主要⽤的是-s ORDER what to sort by (t, at, l, al, r, ar etc), ‘at’ is default-t NUM just show the top n queries-g PATTERN grep: only consider stmts that include this string-s，是order的顺序，说明写的不够详细，俺⽤下来，包括看了代码，主要有c,t,l,r和ac,at,al,ar，分别是按照query次数，时间，lock的时间和返回的记录数来排序，前⾯加了a的时倒叙-t，是top n的意思，即为返回前⾯多少条的数据-g，后边可以写⼀个正则匹配模式，⼤⼩写不敏感的mysqldumpslow -s c -t 20 host-slow.logmysqldumpslow -s r -t 20 host-slow.log上述命令可以看出访问次数最多的20个sql语句和返回记录集最多的20个sql。