如何优化sql语句

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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 server 语句优化题目

题目：SQL Server 语句优化随着数据量的增加和数据库应用的复杂化，SQL Server 数据库在使用过程中可能会出现性能下降的情况，而对于性能下降的根本原因通常可以追溯到 SQL 语句的性能不佳。

对 SQL Server 数据库中的 SQL 语句进行优化显得尤为重要。

本文将从 SQL 语句的优化方法、常见优化技巧和注意事项等方面展开探讨。

一、SQL 语句优化的方法1. 了解执行计划在进行 SQL 语句优化时，首先需要了解 SQL 语句的执行计划。

执行计划是 SQL Server 生成的一份详细的指导书，用于指导 SQL Server 如何执行查询。

通过查看执行计划，可以清晰地了解 SQL 语句的执行过程，找到执行效率低下的地方并进行相应的优化。

2. 使用索引索引是提高 SQL 查询效率的重要手段之一。

在 SQL 查询过程中，如果涉及到大量的数据表，没有索引的情况下，数据库引擎将对整个数据表进行扫描，导致查询性能低下。

正确使用索引可以大大提高 SQL 查询的效率。

但是，过多的索引也可能会导致性能下降，因此需要根据实际情况进行合理的索引设计和使用。

3. 优化 SQL 语句在编写 SQL 语句时，应尽量避免使用 SELECT *，而是明确指定需要查询的字段，减少不必要的数据传输和计算。

尽量将复杂的逻辑操作放到数据库层面完成，减少数据传输和网络开销，提高查询效率。

二、常见的 SQL 语句优化技巧1. 避免在 WHERE 子句中使用函数在 SQL 查询中，如果在 WHERE 子句中使用了函数，数据库引擎会对每一条记录都进行函数的计算，导致查询性能低下。

应尽量避免在WHERE 子句中使用函数，可以通过其他方法来达到相同的查询效果。

2. 使用 UNION ALL 替代 UNION在 SQL 查询中，如果使用 UNION 进行多个查询结果的合并，数据库引擎会进行重复数据的去重操作，导致性能下降。

而使用 UNION ALL 则可以避免重复数据的去重操作，提高查询效率。

sql优化常用面试题

sql优化常用面试题SQL优化是数据库开发和维护中非常重要的一项工作。

在面试过程中，面试官通常会提出一些与SQL优化相关的问题，以下是一些常见的SQL优化面试题：1. 如何进行SQL优化？SQL优化可以通过以下几个方面实现：1.1. 索引优化：合理创建索引并保证索引的使用；1.2. 查询优化：使用合适的查询语句、减少不必要的查询、优化查询条件和排序等；1.3. 数据库设计优化：合理设计数据库结构，避免冗余字段和表，减少数据的存储和检索；1.4. 优化表结构：适当分割数据表，避免表过大，减少数据操作的时间；1.5. SQL语句优化：合理编写SQL语句，避免使用子查询、JOIN 操作等可能导致性能下降的语句。

2. 什么是索引？为什么要使用索引？索引是一种数据结构，用于加快数据库的检索速度。

通过将特定列上的索引值与实际数据进行映射，可以快速定位到包含指定数据的记录，提高查询效率。

索引的使用可以带来以下优点：- 加快数据检索速度：通过索引，数据库可以直接访问到符合查询条件的数据，加快查询速度；- 提高查询性能：索引可以减少数据库的扫描操作，降低系统资源的占用；- 支持唯一性约束：通过创建唯一索引，可以确保数据表中某些列的唯一性；- 支持排序：通过创建排序索引，可以直接按照索引顺序返回数据。

3. 什么是SQL执行计划？SQL执行计划是数据库执行SQL语句时生成的一种执行计划，用于指导数据库如何执行SQL查询。

执行计划是由数据库的查询优化器生成的，它会根据表结构、索引情况等因素评估查询的成本，并生成一种最优的执行计划。

SQL执行计划包括了查询语句的扫描方式、连接类型、索引使用情况等信息，有助于分析查询的性能瓶颈以及优化性能。

4. 如何通过查看SQL执行计划来进行优化？通过查看SQL执行计划，可以获取查询语句的执行细节，从而进行性能优化。

4.1. 扫描方式优化：通过查看执行计划中的扫描方式，可以了解查询是如何扫描表的（全表扫描、索引扫描等），针对不同的扫描方式，可以针对性地进行优化，如创建合适的索引、优化查询条件等。

sqlsqerver语句优化方法

sqlsqerver语句优化方法SQL Server是一种关系型数据库管理系统，可以使用SQL语句对数据进行操作和管理。

优化SQL Server语句可以提高查询和操作数据的效率，使得系统更加高效稳定。

下面列举了10个优化SQL Server语句的方法：1. 使用索引：在查询频繁的列上创建索引，可以加快查询速度。

但是要注意不要过度索引，否则会影响插入和更新操作的性能。

2. 避免使用SELECT *：只选择需要的列，避免不必要的数据传输和处理，提高查询效率。

3. 使用JOIN替代子查询：在进行关联查询时，使用JOIN操作比子查询更高效。

尽量避免在WHERE子句中使用子查询。

4. 使用EXISTS替代IN：在查询中使用EXISTS操作比IN操作更高效。

因为EXISTS只需要找到一个匹配的行就停止了，而IN需要对所有的值进行匹配。

5. 使用UNION替代UNION ALL：如果对多个表进行合并查询时，如果不需要去重，则使用UNION ALL操作比UNION操作更高效。

6. 使用TRUNCATE TABLE替代DELETE：如果要删除表中的所有数据，使用TRUNCATE TABLE操作比DELETE操作更高效。

因为TRUNCATE TABLE不会像DELETE一样逐行删除，而是直接删除整个表的数据。

7. 使用分页查询：在需要分页显示查询结果时，使用OFFSET和FETCH NEXT操作代替传统的使用ROW_NUMBER进行分页查询。

这样可以减少查询的数据量，提高效率。

8. 避免使用CURSOR：使用游标(CURSOR)会增加数据库的负载，降低查询效率。

如果可能的话，应该尽量避免使用游标。

9. 使用参数化查询：使用参数化查询可以减少SQL注入的风险，同时也可以提高查询的效率。

因为参数化查询会对SQL语句进行预编译，可以复用执行计划。

10. 定期维护数据库：定期清理过期数据、重建索引、更新统计信息等维护操作可以提高数据库的性能。

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长语句

sql长语句在数据库开发和管理中，SQL语句是一种用于与数据库交互的编程语言。

在日常的数据库操作中，我们常常会遇到一些较长的SQL语句，这些长语句可能是由于复杂的业务逻辑或者多表关联而导致的。

本文将探讨长SQL语句的特点、使用注意事项以及优化方法。

一、长SQL语句的特点长SQL语句通常具有以下几个特点：1. 复杂性：长SQL语句往往包含多个表的连接、子查询、函数调用等复杂的操作，使得语句的逻辑较为复杂。

2. 冗余性：长SQL语句可能包含大量的冗余代码，例如重复的函数调用、重复的子查询等，这些冗余会导致语句效率降低。

3. 可读性差：由于语句过长，很难一眼看清其逻辑和结构，给后续维护和调试带来困难。

4. 执行时间长：长SQL语句的执行时间通常较长，容易造成数据库性能问题。

二、使用长SQL语句的注意事项在使用长SQL语句进行数据库操作时，需要注意以下几个问题：1. 可维护性：长SQL语句的可读性差，因此在编写时需要注重代码缩进、换行和注释，使其结构更加清晰，方便后续维护和调试。

2. 性能优化：长SQL语句执行时间长，容易影响数据库性能。

可以通过合理设计数据库表结构、创建索引、优化查询语句等手段提升性能。

3. 容错处理：长SQL语句可能会因为表名、字段名写错或者表结构变更而报错。

需要做好异常处理，避免数据库操作失败。

4. SQL注入：长SQL语句容易受到SQL注入攻击。

在构造SQL语句时，需要对输入的参数进行合法性检查和转义，避免潜在的安全风险。

三、优化长SQL语句的方法针对长SQL语句存在的问题，我们可以采用以下几种优化方法：1. 分解长SQL语句：将长SQL语句拆分成多个较短的语句，可以提高可读性和维护性。

例如，将复杂的查询拆分成多个子查询或者使用临时表进行中间结果存储。

2. 使用WITH子句：WITH子句可以在查询中定义临时表，然后在查询中引用这些临时表，提高可读性和可维护性。

3. 减少冗余代码：通过合理设计数据库表结构，减少不必要的冗余字段和冗余数据。

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。

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。

sql优化的8种方式

sql优化的8种⽅式1.设置索引。

MySQL索引操作：给表列创建索引：建表时创建索引：create table t(id int,name varchar(20),index idx_name (name));给表追加索引：alter table t add unique index idx_id(id);给表的多列上追加索引alter table t add index idx_id_name(id,name);或者：create index idx_id_name on t(id,name);查看索引使⽤show语句查看t表上的索引：show index from t;或者：show keys from t;–mysql中索引也被称作keys使⽤show create table语句查看索引：show create table t\G删除索引：使⽤alter table命令删除索引：alter table 表 drop index 索引名使⽤drop index命令删除索引：drop index 索引名 on 表索引原理：例如⼀个学⽣信息表，我们设置学号（stu_id）为索引：索引页之间存在⼀定的关联关系，⼀般为树形结构;分为根节点、分⽀节点、和叶⼦节点根节点页中存放分段stu_id的起始值，以及值所对应的分⽀索引页号分⽀索引页中存放分段stu_id的起始值，以及值所对应的叶⼦索引页号叶⼦索引页中存放排序后的stu_id值，该值所对应的表页号, 下⼀个叶⼦索引页的页号.2.使⽤EXPLAIN 来查看你的 SELECT 查询关于MySQL服务器是如何执⾏SQL语句的相关信息可以⽤explain语句来查看，可以⽤explain语句查看执⾏过程的语句主要有select、insert、update、delete等，其使⽤⽅式是explain后接具体的增删改查SQL语句。

例如：explain select * from test.t; 其返回形式为数据表，如下图所⽰：其中每个字段代表的含义如下：三、不要使⽤表达式作为查询条件使⽤采⽤表达式的⽅式作为查询条件，条件列中的索引会失效，即便返回⾏数⾮常少，优化器也会使⽤低效的全表扫⽅式来解析SQL语句；如果同样效果的语句采⽤⽅式⼆的写法，索引不会失效，查询效率⾼。

Sql优化文档

Sql优化⽂档sql 优化1. ⽬的数据库参数进⾏优化所获得的性能提升全部加起来只占数据库应⽤系统性能提升的40%左右，其余60%的系统性能提升全部来⾃对应⽤程序的优化。

许多优化专家甚⾄认为对应⽤程序的优化可以得到80%的系统性能提升。

因此可以肯定，通过优化应⽤程序来对数据库系统进⾏优化能获得更⼤的收益。

对应⽤程序的优化通常可分为两个⽅⾯: 源代码的优化和SQL语句的优化。

由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很⾼(尤其是对正在使⽤中的系统进⾏优化) 。

另⼀⽅⾯，源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限，因为应⽤程序对数据库的操作最终要表现为SQL语句对数据库的操作。

对SQL语句进⾏优化有以下⼀些直接原因：1. SQL语句是对数据库(数据) 进⾏操作的惟⼀途径，应⽤程序的执⾏最终要归结为SQL语句的执⾏，SQL语句的效率对数据库系统的性能起到了决定性的作⽤。

2. SQL语句消耗了70%～90%的数据库资源。

3. SQL语句独⽴于程序设计逻辑，对SQL语句进⾏优化不会影响程序逻辑，相对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低。

4. SQL语句可以有不同的写法，不同的写法在性能上的差异可能很⼤。

5. SQL语句易学，难精通。

SQL语句的性能往往同实际运⾏系统的数据库结构、记录数量等有关，不存在普遍适⽤的规律来提升性能。

⼆.优化数据库的思想：1、关键字段建⽴索引。

2、使⽤存储过程，它使SQL变得更加灵活和⾼效。

3、备份数据库和清除垃圾数据。

4、SQL语句语法的优化。

5、清理删除⽇志。

三．SQL语句优化的原则：不要以为只有SELECT语句是查询。

实际上，带有任何WHERE条件的 DML(INSERT、UPDATE、DELETE)语句中都包含查询要求，在后⾯的⽂章中，当说到查询时，不⼀定只是指SELECT语句，也有可能指 DML语句中的查询部分。

我们知道，SQL语句同其它语⾔(如C语⾔)的语句不⼀样，它是⾮过程化(non-procedural)的语句，即当你要取数据时，不需要告诉数据库通过何种途径去取数据，如到底是通过索引取数据，还是应该将表中的每⾏数据都取出来，然后再通过⼀⼀⽐较的⽅式取数据(即全表扫描)。

sql语句优化面试题

sql语句优化面试题在数据库开发和优化领域，SQL语句优化是一个重要的话题。

随着数据量的增长，SQL查询性能的优化变得尤为重要。

本文将介绍一些常见的SQL语句优化面试题，并提供一些解析和最佳实践。

1. 什么是SQL语句优化？SQL语句优化是为了提高数据库查询性能而对SQL查询语句进行的一系列改进和调整的过程。

通过对SQL查询进行优化，可以减少数据库的负载，加快查询速度，提升应用程序的性能。

2. SQL语句优化的方法有哪些？- 索引优化：为表中的关键列创建索引，并确保索引被合理地使用。

- 查询重写：通过改变查询方式或者重写查询语句，使其更加高效。

- 视图优化：使用视图来优化复杂的查询，减少重复性的计算和读取操作。

- 表分区：根据数据特性和查询模式将表划分成多个分区，提高查询效率。

- 缓存优化：通过使用缓存技术，减少对数据库的访问次数，加快查询速度。

3. 请列举一些常见的SQL查询性能问题。

- 缺乏合适的索引导致全表扫描，查询速度慢。

- 过多的连接操作导致查询复杂度高。

- 子查询嵌套层次过多，增加查询开销。

- 数据库统计信息不准确，导致查询优化器做出错误的执行计划。

- 数据库设计模型不合理，导致查询需要多次关联多个表。

4. 如何通过索引优化来提高查询性能？- 确保重要的查询列都有索引，特别是在WHERE和JOIN子句中经常使用的列。

- 避免在索引列上进行函数、计算或者转换操作，这会导致索引失效。

- 确保索引的列的顺序和查询条件的顺序一致，可以减少索引树的搜索次数。

- 如果一次查询中需要访问的数据较少，可以使用覆盖索引来避免对表的访问。

5. 如何避免SQL注入攻击？- 使用参数化查询或者预编译语句，将用户输入的数据作为参数传递给SQL查询。

- 对输入进行严格的合法性验证，过滤掉潜在的恶意字符。

- 使用ORM框架或者存储过程等抽象层来处理SQL查询，减少直接操作数据库的风险。

6. 如何优化复杂查询？- 尽量避免使用嵌套查询，可以使用关联查询或者临时表来替代。

SQL优化的几种方法及总结

SQL优化的⼏种⽅法及总结优化⼤纲：通过explain 语句帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。

SQL语句中的IN包含的值不应该过多。

当只需要⼀条数据的时候，使⽤limit 1。

如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少⽤or。

尽量⽤union all代替union。

不使⽤ORDER BY RAND()。

区分in和exists、not in和not exists。

使⽤合理的分页⽅式以提⾼分页的效率。

查询的数据过⼤，可以考虑使⽤分段来进⾏查询。

避免在where⼦句中对字段进⾏null值判断。

避免在where⼦句中对字段进⾏表达式操作。

必要时可以使⽤force index来强制查询⾛某个索引。

注意查询范围，between、>、<等条件会造成后⾯的索引字段失效。

关于JOIN优化。

优化使⽤1、mysql explane ⽤法 explane显⽰了mysql如何使⽤索引来处理select语句以及连接表。

可以帮助更好的索引和写出更优化的查询语句。

EXPLAIN SELECT*FROM l_line WHERE `status` =1and create_at >'2019-04-11';explain字段列说明table：显⽰这⼀⾏的数据是关于哪张表的type：这是重要的列，显⽰连接使⽤了何种类型。

从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和allpossible_keys：显⽰可能应⽤在这张表中的索引。

如果为空，没有可能的索引。

可以为相关的域从where语句中选择⼀个合适的语句key：实际使⽤的索引。

如果为null，则没有使⽤索引。

很少的情况下，mysql会选择优化不⾜的索引。

这种情况下，可以在select语句中使⽤use index（indexname）来强制使⽤⼀个索引或者⽤ignore index（indexname）来强制mysql忽略索引key_len：使⽤的索引的长度。

慢sql优化思路

慢sql优化思路慢SQL优化思路是数据库开发者和管理员执行的一系列实践，用于改善从数据库服务器检索数据的性能。

通常情况下，查询的执行时间会比预期的时间更长，这就要求使用正确的慢SQL优化思路来改善查询的性能。

要实现慢SQL优化，必须先确定该查询属于哪种SQL语句，然后再探究原因。

通过探究可以知道，慢SQL有很多原因，如语法错误、不合理的查询条件、不合理的查询顺序、数据量太大、索引不合理等。

对于语法错误，通常可以通过基本的代码检查来修复，比如检查SQL语句中是否有缺少或错误的字符，检查大小写或拼写是否正确；也可以通过工具来检查，比如SQL Server Management Studio。

当查询条件不合理时，可以先诊断出此查询的实际结果，然后根据实际情况进行修改，以达到最佳效果；另外，当查询顺序不合理时，可以根据不同的查询条件来优化查询顺序，从而改善查询的性能。

当数据量太大时，可以将查询条件拆分成多个部分，并分别操作，然后将查询结果组合在一起，以减少查询的负载；此外，可以采取缓存的方式，以减少对数据库的操作，进而提高查询的效率。

对于索引不合理的问题，可以检查SQL语句中是否有使用索引，以及索引是否被使用到；如果没有使用索引，可以添加索引，以提升查询的性能；如果查询使用了索引，但索引没有被使用到，可以检查索引是否被正确地设置，例如索引字段是否正确，索引是否被更新等。

而改善慢SQL的最佳方法就是改进SQL语法，以提高查询的效率。

一般来说，改善SQL语句的方法有三种：第一种是优化语句的结构，包括去除重复的子句、嵌套子句、重新排序子句等；第二种是优化查询条件，比如添加索引、删除不必要的条件等；第三种是优化表结构，比如添加可以提高查询性能的聚集索引，删除不必要的列等。

总之，慢SQL优化思路是一系列实践，用于改善从数据库服务器检索数据的性能。

要实现慢SQL优化，必须先确定该查询属于哪种SQL语句，然后再探究原因，并采取相应的操作，以改善查询的性能。

sql qpd用法

SQL QPD用法详解SQL QPD是什么？SQL QPD是一种查询性能调优工具，它可以帮助用户分析SQL语句的执行情况，找到潜在的性能问题，并提供相应的优化建议。

SQL QPD可以帮助用户在短时间内定位SQL语句的性能瓶颈，优化SQL语句，提高数据库的性能。

SQL QPD的使用场景SQL QPD主要适用于以下场景：1. 当SQL语句执行时间过长时，需要找到性能瓶颈。

2. 当SQL语句执行计划不符合预期时，需要调整执行计划。

3. 当需要优化SQL语句性能时，需要找到优化方案。

SQL QPD的使用步骤使用SQL QPD进行查询性能调优的步骤如下：1. 收集SQL语句首先，需要收集需要优化的SQL语句。

可以通过数据库的慢查询日志、应用程序的日志或者其他方式收集SQL语句。

2. 分析SQL语句使用SQL QPD工具对SQL语句进行分析，找到SQL语句的性能瓶颈和优化建议。

SQL QPD会对SQL语句进行解析，生成执行计划，并给出相应的性能指标和优化建议。

3. 优化SQL语句根据SQL QPD的优化建议，对SQL语句进行优化。

可以通过修改SQL语句、创建索引、调整数据库参数等方式优化SQL语句。

4. 测试SQL语句对优化后的SQL语句进行测试，验证性能是否得到提升。

可以通过测试工具或者手工测试的方式进行测试。

5. 性能监控对数据库进行性能监控，观察数据库的性能指标是否有明显的改善。

可以通过数据库监控工具或者手工监控的方式进行监控。

SQL QPD的使用示例下面通过一个实际的案例来介绍SQL QPD的使用方法。

假设我们有一个订单表，包含订单号、客户ID、订单金额、订单日期等字段。

现在我们需要查询某个客户在某个时间段内的订单总金额。

我们使用以下SQL语句进行查询：SELECT SUM(订单金额) FROM 订单表 WHERE 客户ID='123' AND 订单日期 BETWEEN'2020-01-01' AND '2020-12-31';使用SQL QPD对该SQL语句进行分析，得到以下结果：SQL语句的执行时间为10秒，其中大部分时间用于扫描订单表。

如何利用SQL语句实现数据库容量扩展和优化

如何利用SQL语句实现数据库容量扩展和优化在当今数字化的时代，数据库扮演着至关重要的角色，存储着大量宝贵的信息。

随着业务的不断发展和数据量的持续增长，数据库容量的扩展和优化成为了至关重要的任务。

而 SQL 语句作为与数据库交互的强大工具，为我们实现这一目标提供了有力的支持。

接下来，让我们一起深入探讨如何利用 SQL 语句来实现数据库容量的扩展和优化。

首先，我们来了解一下为什么需要进行数据库容量扩展和优化。

当数据库中的数据量不断增加时，如果不及时处理，可能会导致性能下降、查询变慢、存储空间不足等问题。

这不仅会影响用户的体验，还可能会对业务的正常运行造成严重的影响。

在进行数据库容量扩展之前，我们需要对当前数据库的状况进行全面的评估。

这包括了解数据库的架构、表结构、数据增长趋势、当前的存储空间使用情况以及性能指标等。

通过这些信息，我们可以确定需要扩展的方向和规模。

一种常见的扩展方式是增加存储介质的容量。

例如，如果当前使用的是磁盘存储，可以考虑更换更大容量的磁盘或者添加更多的磁盘来扩展存储空间。

在这个过程中，我们可以使用 SQL 语句来监测存储空间的使用情况。

例如，通过以下语句可以查看数据库中各个表所占用的空间大小：｀｀｀sqlSELECTtable_name,round(（data_length ＋ index_length) ／ 1024 ／ 1024, 2) AS ＇size_in_mb'FROMinformation_schemaTABLESWHEREtable_schema ＝＇your_database_name'；｀｀｀这将帮助我们了解哪些表占用了较多的空间，从而有针对性地进行处理。

另一种扩展方式是对数据库进行分区。

分区可以将一个大表按照特定的规则拆分成多个小的部分，从而提高查询和管理的效率。

例如，按照时间或者范围进行分区。

以下是一个按照时间分区的示例：｀｀｀sqlCREATE TABLE your_table_name （column1 INT,column2 VARCHAR(50)，create_time TIMESTAMP）PARTITION BY RANGE （YEAR(create_time)）（PARTITION p_2020 VALUES LESS THAN （2021)，PARTITION p_2021 VALUES LESS THAN （2022)，PARTITION p_2022 VALUES LESS THAN （2023)）；｀｀｀通过分区，我们可以在查询时只针对特定的分区进行操作，减少了数据的扫描范围，提高了查询性能。

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。

SQL语句的优化方法(Hint)

FROM BSEMPMS A (SELET DPT_NO,AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM BSEMPMS B GROUP BY DPT_NO) V
WHERE A.DPT_NO=V.DPT_NO AND A.SAL>V.AVG_SAL;
193. /*+NO_MERGE(TABLE)*/
WHERE DPT_NO='TEC304' AND BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO;
181. /*+INDEX(TABLE INDEX_NAME)*/
表明对表选择索引的扫描方法.例如:
SELECT /*+INDEX(BSEMPMS SEX_INDEX) USE SEX_INDEX BECAUSE THERE ARE FEWMALE BSEMPMS */ FROM BSEMPMS WHERE
175. /*+FIRST_ROWS*/
表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化.例如:
SELECT /*+FIRST_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='CCBZZP';
197. /*+USE_HASH(TABLE)*/
将指定的表与其他行源通过哈希连接方式连接起来.例如:
SELECT /*+USE_HASH(BSEMPMS,BSDPTMS)*/ * FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHERE BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO;
176. /*+CHOOSE*/

Oracle之SQL语句性能优化（34条优化方法）

Oracle之SQL语句性能优化（34条优化⽅法）好多同学对sql的优化好像是知道的甚少，最近总结了以下34条仅供参考。

（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM⼦句中的表名，FROM⼦句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM⼦句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。

如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引⽤的表.（2） WHERE⼦句中的连接顺序．：ORACLE采⽤⾃下⽽上的顺序解析WHERE⼦句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最⼤数量记录的条件必须写在WHERE⼦句的末尾.（3）SELECT⼦句中避免使⽤ ‘ * ‘：ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个⼯作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间（4）减少访问数据库的次数：ORACLE在内部执⾏了许多⼯作: 解析SQL语句, 估算索引的利⽤率, 绑定变量 , 读数据块等；（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200（6）使⽤DECODE函数来减少处理时间：使⽤DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.（7）整合简单,⽆关联的数据库访问：如果你有⼏个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到⼀个查询中(即使它们之间没有关系)（8）删除重复记录：最⾼效的删除重复记录⽅法 ( 因为使⽤了ROWID)例⼦：DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);（9）⽤TRUNCATE替代DELETE：当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) ⽤来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执⾏删除命令之前的状况) ⽽当运⽤TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运⾏后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调⽤,执⾏时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适⽤,TRUNCATE是DDL不是DML)（10）尽量多使⽤COMMIT：只要有可能,在程序中尽量多使⽤COMMIT, 这样程序的性能得到提⾼,需求也会因为COMMIT所释放的资源⽽减少:COMMIT所释放的资源:a. 回滚段上⽤于恢复数据的信息.b. 被程序语句获得的锁c. redo log buffer 中的空间d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费（11）⽤Where⼦句替换HAVING⼦句：避免使⽤HAVING⼦句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进⾏过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE⼦句限制记录的数⽬,那就能减少这⽅⾯的开销. (⾮oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的⼦句中，on是最先执⾏，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进⾏统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该⽐having快点的，因为它过滤数据后才进⾏sum，在两个表联接时才⽤on的，所以在⼀个表的时候，就剩下where跟having⽐较了。

SQL语句的优化策略

SQL语句的优化：1、如果需要控制查询的记录条数，可以使用dao.query()的方法来实现，不要在sql语句中采取rownum<n的方式；2、数据库索引的建立：目前的系统中很多表没有建立必要的索引，导致查询消耗了很长时间。

随着系统的不断运行，数据量不断加大，效率会越来越低。

请建立必要的数据库索引，并注意：◆避免对索引字段进行计算操作◆避免在索引字段上使用not，<>，!=：对不等于操作符的处理会造成全表扫描，可以用“<” or “>”代替，不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描。

不用“<>”或者“!=”操作符。

Where子句中出现IS NULL或者IS NOT NULL时，Oracle会停止使用索引而执行全表扫描。

◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL◆避免在索引列上出现数据类型转换◆避免在索引字段上使用函数；如果需要，可以建立函数索引◆避免建立索引的列中使用空值。

◆对于有连接的列“||”，最后一个连接列索引会无效。

尽量避免连接，可以分开连接或者使用不作用在列上的函数替代。

3、部分UPDATE、SELECT 语句写得很复杂（经常嵌套多级子查询），可以考虑适当拆成几步进行处理；4、update：同一个表的修改在一个过程里出现好几十次，如：update table1set col1=...where col2=...;update table1set col1=...where col2=.........，象这类脚本其实可以很简单就整合在一个UPDATE语句来完成。

5、在可以使用UNION ALL的语句里，使用了UNION：UNION 因为会将各查询子集的记录做比较，故比起UNION ALL ，通常速度都会慢上许多。

一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话，务必使用UNION ALL。

还有一种情况大家可能会忽略掉，就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录，但由于脚本的特殊性，不可能存在重复记录，这时便应该使用UNION ALL。

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。