sql查询语句优化方法

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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。

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。

oracle 慢sql查询语句

oracle 慢sql查询语句慢SQL查询是指执行时间较长的SQL查询语句，通常会对数据库性能产生负面影响。

在Oracle数据库中，出现慢SQL查询的原因可能有很多，例如查询条件不合理、索引缺失、数据量过大等。

下面列举了一些常见的慢SQL查询场景及相应的优化建议。

1. 慢SQL查询场景：未使用索引进行查询优化建议：通过查看执行计划，确认是否存在索引缺失的情况。

可以通过创建合适的索引来提高查询性能。

2. 慢SQL查询场景：使用了模糊查询优化建议：模糊查询通常会导致全表扫描，影响查询性能。

可以考虑使用全文索引或者优化查询条件，减少模糊匹配的范围。

3. 慢SQL查询场景：大表关联查询优化建议：大表关联查询会导致临时表的产生以及大量的磁盘IO，影响查询性能。

可以考虑使用分页查询或者优化查询逻辑，减少关联表的数量。

4. 慢SQL查询场景：使用了函数或表达式优化建议：函数或表达式的使用会导致在查询执行过程中进行计算，影响查询性能。

可以考虑将计算逻辑提前计算好，存储在数据库中，避免重复计算。

5. 慢SQL查询场景：大量数据的排序查询优化建议：大量数据的排序查询可能会导致临时表的产生以及大量的磁盘IO，影响查询性能。

可以通过创建排序索引或者优化查询条件，减少排序的数据量。

6. 慢SQL查询场景：查询结果集过大优化建议：查询结果集过大会占用大量的内存资源，影响查询性能。

可以通过分页查询或者优化查询条件，减少查询结果集的大小。

7. 慢SQL查询场景：频繁的表锁竞争优化建议：频繁的表锁竞争会导致查询阻塞，影响查询性能。

可以通过合理设计数据库表结构、调整事务隔离级别或者优化查询逻辑，减少表锁竞争的情况。

8. 慢SQL查询场景：存在死锁问题优化建议：死锁问题会导致查询阻塞，影响查询性能。

可以通过合理设计数据库表结构、调整事务隔离级别或者优化查询逻辑，避免死锁问题的发生。

9. 慢SQL查询场景：查询语句过于复杂优化建议：过于复杂的查询语句会导致查询优化器无法选择最优执行计划，影响查询性能。

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。

pgsql 慢sql查询语句

pgsql 慢sql查询语句"解决 PostgreSQL 中慢 SQL 查询语句的方法"在使用 PostgreSQL 数据库时，经常会遇到慢 SQL 查询语句的问题，这可能会影响应用程序的性能和用户体验。

在本文中，我们将探讨一些解决 PostgreSQL 中慢 SQL 查询语句的方法。

1. 使用索引，索引是提高查询性能的重要工具。

确保在经常使用的列上创建索引，这样可以加快查询速度。

可以使用 EXPLAIN ANALYZE 命令来查看查询计划，以确定是否使用了索引。

2. 优化查询语句，仔细审查查询语句，确保它们是最有效的。

避免使用 SELECT ，而是只选择需要的列。

尽量避免使用复杂的子查询和连接操作，这可能导致性能下降。

3. 使用 ANALYZE 命令，ANALYZE 命令可以帮助 PostgreSQL 收集统计信息，以便优化查询计划。

通过定期运行 ANALYZE 命令，可以确保数据库中的统计信息是最新的。

4. 调整配置参数，通过调整 PostgreSQL 的配置参数，可以改善查询性能。

例如，增加 shared_buffers 和 work_mem 的大小，可以提高内存使用效率，从而加快查询速度。

5. 监控慢查询，使用 PostgreSQL 的日志功能来监控慢查询，找出哪些查询语句性能较差。

可以使用 pg_stat_statements 扩展来跟踪查询性能，并找出慢查询的原因。

通过以上方法，我们可以有效地解决 PostgreSQL 中慢 SQL 查询语句的问题，提高数据库性能，从而改善应用程序的用户体验。

希望这些方法能帮助您更好地优化 PostgreSQL 数据库的性能。

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。

查询sql优化方法

查询sql优化方法
SQL优化是提高数据库查询性能的重要手段。

以下是一些常用的SQL优化方法：
1. 编写高效的查询语句：避免不必要的连接、子查询和全表扫描等操作，尽量使用简单的查询语句来获取所需的数据。

2. 使用合适的索引：通过为经常用作过滤条件的列创建索引，可以大大加快查询速度。

但是过多的索引也会带来额外的开销，所以需要权衡索引的使用。

3. 优化表结构设计：合理设计数据库表结构，避免出现冗余和不必要的字段，减少数据存储空间和查询时的计算开销。

4. 避免使用SELECT *：只选择需要的列，可以减少数据库从磁盘读取的数据量，提高查询速度。

5. 减少交互次数：批量操作和批量插入可以有效减少客户端与数据库之间的交互次数，提高效率。

6. 使用预编译语句：预编译语句可以减少SQL执行的开销，提高效率。

7. 分析和优化查询计划：通过分析查询执行计划，可以找到查询中的性能瓶颈，优化查询语句和索引设计。

8. 合理使用缓存：通过使用数据库缓存可以避免重复查询，提高查询速度。

9. 定期进行数据库维护：清理过期数据、重新统计索引等维护操作可以保持数据库的性能良好，并减少查询时的开销。

10. 使用数据库性能分析工具：根据数据库的实际情况，使用性能分析工具进行监控和分析，找出性能瓶颈并采取相应的优化措施。

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。

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。

数据库查询优化-20条必备sql优化技巧

数据库查询优化-20条必备sql优化技巧0、序⾔本⽂我们来谈谈项⽬中常⽤的 20 条 MySQL 优化⽅法，效率⾄少提⾼ 3倍！具体如下：1、使⽤ EXPLAIN 分析 SQL 语句是否合理使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使⽤索引，尽量避免 extra 列出现：Using File Sort、Using Temporary 等。

2、必须被索引重要SQL必须被索引：update、delete 的 where 条件列、order by、group by、distinct 字段、多表 join 字段。

3、联合索引对于联合索引来说，如果存在范围查询，⽐如between、>、<等条件时，会造成后⾯的索引字段失效。

对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则：举列来说索引含有字段 id、name、school，可以直接⽤ id 字段，也可以 id、name 这样的顺序，但是 name; school 都⽆法使⽤这个索引。

所以在创建联合索引的时候⼀定要注意索引字段顺序，常⽤的查询字段放在最前⾯。

4、强制索引必要时可以使⽤ force index 来强制查询⾛某个索引: 有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索 SQL 语句，但是可能它所采⽤的索引并不是我们想要的。

这时就可以采⽤ forceindex 来强制优化器使⽤我们制定的索引。

5、⽇期时间类型对于⾮标准的⽇期字段，例如字符串的⽇期字段，进⾏分区裁剪查询时会导致⽆法识辨，依旧⾛全表扫描。

尽管 TIMESTAMEP 存储空间只需要 datetime 的⼀半，然⽽由于类型 TIMESTAMP 存在性能问题，建议你还是尽可能使⽤类型 DATETIME。

（TIMESTAMP ⽇期存储的上限为2038-01-19 03:14:07，业务⽤ TIMESTAMP 存在风险；）6、禁⽌使⽤ SELECT *SELECT 只获取必要的字段，禁⽌使⽤ SELECT *。

sql优化常用面试题

sql优化常用面试题在数据库应用开发中，SQL优化是一个重要的方面，它可以提升数据库的性能和效率。

在面试中，经常会遇到与SQL优化相关的问题。

本文将介绍一些常见的SQL优化面试题，并给出相应的答案。

1. 什么是SQL优化？SQL优化是指对SQL查询语句进行调整和改进，以提高查询的执行效率和查询结果的准确性。

通过合理的索引设计、查询重写、规范化数据模型等手段，可以有效减少查询的执行时间和资源消耗。

2. 如何判断SQL查询语句是否需要优化？需要优化的SQL查询语句通常具有以下特点：- 执行时间过长，超过一定的阈值。

- 占用大量的系统资源，如CPU、内存等。

- 影响其他查询的执行性能。

3. SQL优化的方法有哪些？SQL优化可以采用以下几种方法：- 索引优化：合理设计索引，避免全表扫描，提高查询效率。

- 查询重写：对复杂的查询语句进行优化，使用合适的连接方式、嵌套与连接、子查询等。

- 数据库分区：对大表进行分区存储，提高查询效率。

- 规范化数据模型：遵循数据库设计的规范，减少数据冗余和数据异常。

- 缓存机制：使用缓存技术，减少数据库查询的次数，提高查询效率。

- 分布式数据库：将数据分布在多个节点上，分布式查询，提高查询效率。

4. 如何确定哪个部分影响了查询的性能？可以通过数据库性能监控工具和性能分析工具来确定哪个部分影响了查询的性能。

常用的性能监控工具有MySQL自带的慢查询日志、show processlist命令等。

性能分析工具主要有EXPLAIN语句和性能分析器等。

5. 什么是索引？如何设计索引？索引是一种数据结构，用于加快数据库查询的速度。

索引基于表中的一列或多列创建，可以提供快速的数据查找和排序。

设计索引应注意以下几点：- 选择合适的列作为索引列，通常是经常被查询、排序或者用于连接的列。

- 不要为每个列都创建索引，过多的索引会增加维护成本，降低插入和更新的性能。

- 考虑使用组合索引，将多个列组合在一起创建索引，以满足复杂查询的需求。

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大量数据查询的优化及非用like不可时的处理方案

SQL⼤量数据查询的优化及⾮⽤like不可时的处理⽅案1.对查询进⾏优化，应尽量避免全表扫描，⾸先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建⽴索引。

2.应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏ null 值判断，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=03.应尽量避免在 where ⼦句中使⽤!=或<>操作符，否则将引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。

4.应尽量避免在 where ⼦句中使⽤ or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10union allselect id from t where num=205.in 和 not in 也要慎⽤，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能⽤ between 就不要⽤ in 了：select id from t where num between 1 and 36.下⾯的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like 'abc%'若要提⾼效率，可以考虑全⽂检索。

7.如果在 where ⼦句中使⽤参数，也会导致全表扫描。

因为SQL只有在运⾏时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运⾏时；它必须在编译时进⾏选择。

然⽽，如果在编译时建⽴访问计划，变量的值还是未知的，因⽽⽆法作为索引选择的输⼊项。

如下⾯语句将进⾏全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使⽤索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num8.应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏表达式操作，这将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。

优化sql语句提高oracle执行效率

优化sql语句提高oracle执行效率
1.尽可能高效:采用最有效的查询方式、避免使用不必要的查询语句、提高检索速度而非数据量。

2.避免使用子查询:尽量不使用子查询，把子查询换成联合查询或者
通过多表连接更新数据。

3.避免重复读取:尽量从数据库中读取一次数据，不要读取多次相同
的数据，避免多次查询，提高数据库的查询效率。

4.避免使用NOTIN和NOTEXISTS:尽量不用NOTIN和NOTEXISTS查询
语句，因为这种查询方式比较耗时，可以把NOTIN换成LEFTJOIN不为空
即可。

5.避免使用OR:尽量不用OR，用AND替代OR，AND通常比OR更有效。

6.避免使用模糊查询:尽量不用模糊查询，模糊查询效率较低，可以
用相似查询替代模糊查询。

7.合并多个表:如果有多个表，尽量合并这些表，以便减少查询次数。

8. 使用索引: 设置索引来提高查询速度，尽可能在 Where、Group by、Having、Order by等关键字中使用索引。

9. 优化sql语句顺序: 尽可能把WHERE条件的语句写在前面，以便
优先查询出少量的数据来，提高查询效率；把ORDER BY语句写在最后，
以便能有效地利用索引。

10.选择可用的查询方法:使用最适合的查询方法，选择适当的SELECT语句、JOIN语句和UNION语句，以使SQL语句更快地返回结果。

11. 避免使用Distinct: Distinct能会导致查询效率降低，尽量避免使用Distinct。

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。