SQL优化
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。
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。
goldendb sql优化实践
goldendb sql优化实践金数据Golelndb 是一款高性能、高可用的SQL 引擎，常被应用于大数据、数据仓库、实时分析等领域。
在实际的使用过程中，SQL 优化是至关重要的一环。
本文将介绍金数据SQL 优化的实践，从基本概念到具体操作，让大家能够更好地利用金数据进行SQL 优化。
一、什么是SQL 优化SQL 优化是针对SQL 查询语句进行的一系列操作，目的是提高查询性能、减少资源消耗、提升数据库整体性能。
SQL 查询语句的优化包括但不限于优化查询逻辑、利用索引、减少I/O 操作、合理使用缓存等，通过这些操作可以有效地提高SQL 查询的效率。
二、为什么需要SQL 优化在实际的应用中，数据库中通常会包含大量的数据，查询操作的频繁和复杂度都会对数据库的性能产生影响。
未经优化的SQL 查询语句可能会导致数据库负载过重、响应时间过长、甚至因为耗尽资源而导致系统崩溃。
因此，进行SQL 优化可以有效地提高数据库的性能，保障系统的稳定运行。
三、金数据SQL 优化实践1. 确定优化对象在进行SQL 优化之前，首先需要确定优化的对象，即要对哪些SQL 查询进行优化。
可以通过数据库的性能监控工具或者日志分析工具，找到查询频次高、执行时间长的SQL 查询语句作为优化对象。
2. 分析查询计划对于优化对象的SQL 查询语句，需要使用金数据提供的explain 命令来分析其查询计划。
查询计划是数据库对SQL 查询语句执行过程的详细分析，包括了查询涉及到的表、索引、执行顺序等信息。
通过查询计划可以找到SQL 查询语句的性能瓶颈，从而有针对性地进行优化。
3. 优化查询逻辑在分析查询计划的基础上，需要对SQL 查询语句的逻辑进行优化。
比如可以通过合并查询、改写查询条件、拆分复杂查询等方式来优化查询逻辑，减少不必要的计算和数据传输，提高查询效率。
4. 利用索引索引是数据库中常用的性能优化手段之一，能够加快查询速度。
在金数据中，可以通过create index 命令来创建索引，然后通过explain 命令来确认索引是否被查询计划所使用。
sql优化的原则
sql优化的原则摘要：1.SQL 优化的概念2.SQL 优化的原则a.尽量减少SELECT 查询返回的数据量b.避免在WHERE 子句中使用函数c.使用INNER JOIN 代替子查询d.使用连接（JOIN）时注意顺序e.避免使用SELECT *f.使用LIKE 时避免使用通配符g.使用EXPLAIN 分析查询执行计划3.总结正文：SQL 优化是数据库管理员和开发人员的一项重要任务，目的是提高查询性能，减少查询时间。
本文将介绍SQL 优化的原则，帮助读者更好地理解和优化SQL 查询。
首先，我们需要了解SQL 优化的概念。
SQL 优化是指对SQL 查询进行调整，以提高查询性能和效率。
优化的目标是减少查询执行时间，提高数据库的响应速度。
接下来，我们来介绍SQL 优化的原则。
1.尽量减少SELECT 查询返回的数据量在编写SQL 查询时，应尽量只选择需要的字段，避免使用SELECT *。
这样可以减少数据传输量，提高查询速度。
2.避免在WHERE 子句中使用函数在WHERE 子句中使用函数会导致索引失效，从而降低查询性能。
如果必须使用函数，可以考虑将函数应用到常量上，而不是表列上。
3.使用INNER JOIN 代替子查询在可能的情况下，使用INNER JOIN 代替子查询可以提高查询性能。
子查询可能导致查询执行多次，而INNER JOIN 可以在一次查询中完成。
4.使用连接（JOIN）时注意顺序当使用连接（JOIN）时，应尽量让驱动表（记录数较少的表）放在左侧。
这样可以让数据库优化器更有效地过滤掉不需要的记录。
5.避免使用SELECT *只选择需要的字段，避免使用SELECT *。
这样可以减少数据传输量，提高查询速度。
6.使用LIKE 时避免使用通配符在编写LIKE 查询时，应避免使用通配符（如%）。
通配符会导致全表扫描，从而降低查询性能。
如果必须使用通配符，可以考虑使用前缀匹配，或者使用全文索引。
7.使用EXPLAIN 分析查询执行计划使用EXPLAIN 命令可以查看查询的执行计划，从而了解查询是如何执行的。
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。
一条sql执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手？
一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面入手？当一条SQL查询执行时间过长时，优化可以从多个方面入手。
以下是一些可能的优化方向：1. 执行计划分析：使用数据库提供的工具分析查询执行计划。
在MySQL中，可以使用EXPLAIN关键字来查看查询的执行计划，了解数据库是如何执行查询的。
通过分析执行计划，可以找到潜在的性能问题，例如是否使用了索引、是否有全表扫描等。
2. 索引优化：确保查询中涉及的列上有适当的索引。
缺乏索引或者使用不当的索引可能导致查询性能下降。
可以考虑创建、调整或删除索引以优化查询性能。
注意，索引并不是越多越好，需要根据具体查询模式和数据分布来合理选择索引。
3. 适当使用缓存：利用数据库缓存，如MySQL的查询缓存或其他缓存机制，可以避免重复执行相同的查询。
但要注意，在某些情况下，查询缓存可能并不总是有益的，因此需要谨慎使用。
4. 分析慢查询日志：启用慢查询日志并分析其中记录的查询，找出执行时间较长的语句。
慢查询日志可以提供有关执行时间、索引使用等方面的信息，有助于定位潜在的性能问题。
5. 表结构优化：检查表的设计，确保表结构符合业务需求。
有时，调整表的结构，如拆分或合并表，可以改善查询性能。
6. 分批处理：如果查询涉及大量数据，考虑使用分页或分批处理的方式，以避免一次性处理大量数据导致的性能问题。
7. 数据库参数调整：调整数据库系统的参数，如连接池大小、内存配置等，以适应查询的需求。
不同的数据库系统有不同的配置参数，需要根据具体情况来调整。
8. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减小存储空间、提高查询效率。
尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作，因为这可能导致索引失效。
9. 数据库版本升级：考虑将数据库升级到最新版本，因为新版本通常包含了性能改进和优化。
在进行优化时，通常需要综合考虑以上多个方面，并根据具体的业务场景和数据特点来制定合适的优化策略。
同时，对于复杂的查询和大规模数据，可能需要结合数据库监控工具来实时监测系统性能。
oracle sql优化面试题
oracle sql优化面试题1. 介绍SQL优化的重要性（约200字）在大规模数据处理和复杂查询的背景下，SQL优化在提高性能和效率方面起到至关重要的作用。
通过优化SQL查询语句，我们可以减少数据库的负载，提升查询速度，提高系统的响应能力和用户体验。
SQL优化能够帮助我们减少不必要的计算和IO操作，从而减少系统资源的消耗，提高系统的稳定性和可用性。
因此，了解并掌握SQL优化技巧对于数据库开发和管理人员来说是非常重要的。
2. 查询优化相关的基本概念和知识（约400字）2.1 索引的使用索引是优化查询性能的重要手段之一。
在表中创建适当的索引可以加快查询速度。
需要注意的是，索引的创建需要根据具体的查询需求和数据特征进行选择。
索引字段应该选择在查询中使用频率较高的列，并且避免过多的索引，以免增加维护成本。
2.2 SQL语句的编写与书写风格合理的SQL语句编写和书写风格能够提高查询性能。
应避免使用通配符查询，尽量使用具体的条件进行查询。
同时，避免使用SQL中的函数，尽量使用简单的操作符，减少不必要的计算和转换操作。
2.3 数据库范式设计合理的数据库范式设计可以减少冗余数据，提高数据查询的效率。
通过将数据分解为多个关联的表，可以避免数据重复，从而减少在查询过程中对重复数据的计算和传输。
3. SQL优化常见问题和解决方案（约800字）3.1 查询中的表连接优化当查询需要多个表之间进行连接时，选择合适的连接类型是重要的。
根据数据量和查询结果的大小，可以选择INNER JOIN、LEFT JOIN或者RIGHT JOIN等连接方式。
另外，可以考虑对经常进行连接操作的字段添加索引，加快连接过程。
3.2 子查询的优化子查询在某些情况下可以帮助我们实现复杂的查询逻辑，但是过多的子查询会增加系统的负载和查询时间。
为了优化子查询，可以考虑将子查询转换为连接查询、使用临时表或者使用WITH语句。
3.3 适当使用优化器提示Oracle数据库提供了优化器提示（Hint）功能，可以手动控制查询语句的执行计划。
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。
13个SQL优化技巧
13个SQL优化技巧收藏1 避免无计划的全表扫描如下情况进行全表扫描：- 该表无索引- 对返回的行无人和限制条件（无Where子句）- 对于索引主列（索引的第一列）无限制条件- 对索引主列的条件含在表达式中- 对索引主列的限制条件是is (not) null或!=- 对索引主列的限制条件是like操作且值是一个bind variable或%打头的值2 只使用选择性索引索引的选择性是指索引列中不同值得数目和标志中记录数的比，选择性最好的是非空列的唯一索引为1.0。
复合索引中列的次序的问题：1 在限定条件里最频繁使用的列应该是主列2 最具有选择性的列（即最清晰的列）应该是主列如果1和2 不一致，可以考虑建立多个索引。
在复合索引和多个单个索引中作选择：考虑选择性考虑读取索引的次数考虑AND-EQUAL操作3 管理多表连接（Nested Loops, Merge Joins和Hash Joins）优化联接操作Merge Joins是集合操作Nested Loops和Hash Joins是记录操作返回第一批记录迅速Merge Joins的操作适用于批处理操作，巨大表和远程查询1全表扫描--〉2排序--〉3比较和合并性能开销主要在前两步适用全表扫描的情形，都适用Merge Joins操作（比Nested Loops有效）。
改善1的效率：优化I/O，提高使用ORACLE多块读的能力，使用并行查询的选项改善1的效率：提高Sort_Area_Size的值，使用Sort Direct Writes，为临时段提供专用表空间4 管理包含视图的SQL语句优化器执行包含视图的SQL语句有两种方法：- 先执行视图，完成全部的结果集，然后用其余的查询条件作过滤器执行查询- 将视图文本集成到查询里去含有group by子句的视图不能被集成到一个大的查询中去。
在视图中使用union，不阻止视图的SQL集成到查询的语法中去。
5 优化子查询6 使用复合Keys/Star查询7 恰当地索引Connect By操作8 限制对远程表的访问9 管理非常巨大的表的访问- 管理数据接近(proximity) 记录在表中的存放按对表的范围扫描中最长使用的列排序按次序存储数据有助于范围扫描，尤其是对大表。
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数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式
SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式优化SQLServer数据库的一些经验和注意事项，详细介绍了SQL 语句优化的基本原则，包括索引、查询和游标的使用等。
下面由店铺为大家整理的SQL数据库优化方式，希望大家喜欢!SQL数据库优化的方式1. 利用表分区分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。
这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。
对数据量大的时时表可采取此方法。
可按月自动建表分区。
2. 别名的使用别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。
3. 索引Index的优化设计索引可以大大加快数据库的查询速度。
但是并不是所有的表都需要建立索引，只针对大数据量的表建立索引就好。
缺点：1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
索引需要维护：为了维护系统性能，索引在创建之后，由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页发生碎块，因此，必须对索引进行维护。
4. 物化视图(索引视图)一般的视图是虚拟的，而物化视图是实实在在的数据区域，是要占据存储空间的，另外系统刷新物化视图也需要耗费一定的资源，但是它却换来了效率和灵活性。
索引视图更适合在OLAP(读取较多，更新较少)的数据库中使用，不适合在OLTP(记录即时的增、删、改、查)的数据库中使用。
物化视图的注意事项：1.对于复杂而高消耗的查询，如果使用频繁，应建成物化视图。
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。
SQL优化的几种方法
SQL优化的⼏种⽅法1、对查询进⾏优化，应尽量避免全表扫描，⾸先考虑在where及order by上建⽴索引。
2、应尽量避免在where⼦句中进⾏以下操作：对字段进⾏null判断；使⽤！=或<>操作符；使⽤or连接条件；使⽤in或not in；使⽤like；等号左侧使⽤算术运算；对字段进⾏函数运算等。
以上操作将导致引擎放弃索引⽽进⾏全表扫描。
3、不要写⼀些没有意义的查询，如⽣成⼀个空表。
4、使⽤exists替代in，⽤not exists替代not in。
not in 是低效的，因为它对⼦查询中的表执⾏了⼀个全表遍历，他执⾏了⼀个内部的排序和合并。
select num from a where exists（select 1 from b where num=a.num）5、对只含数值信息的字段尽量使⽤数值型代替字符型，否则会降低查询和连接性能。
6、尽可能使⽤varchar代替char，节约存储空间，提⾼效率。
7、尽量⽤具体字段代替*进⾏查询。
8、在使⽤索引字段作为条件时，如果索引是复合索引，必须使⽤该索引的第⼀个字段作为条件才能保证系统使⽤该索引。
9、当索引中有⼤量重复数据时，索引是⽆效的。
10、当进⾏update或insert操作时，索引的存在会降低该操作的效率。
11、尽量避免频繁创建或删除临时表，减少系统资源消耗。
12、在新建临时表时，如果⼀次性插⼊数据量很⼤，那么可以使⽤select into代替create table，避免产⽣⼤量log，提⾼效率。
13、如果使⽤到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显⽰的删除，先truncate table ，然后drop table，避免系统表长时间锁定。
14、尽量避免使⽤游标，因为游标效率较差，如果游标操作的数据超过1万⾏，那么就应该考虑改写。
15、对于⼩型数据集使⽤fast_forward游标要优于其他逐⾏处理⽅法，尤其是在必须引⽤⼏个表才能获取所需要的数据时。
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尽量使用索引
在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!
避免对索引字段进行计算操作
避免在索引字段上使用not，<>，!=
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
当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换.
假设 EMPNO是一个数值类型的索引列.
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123'
实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为:
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123')
为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时,
ORACLE会优先转换数值类型到字符类型
避免在索引字段上使用函数
避免建立索引的列中使用空值
Where条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引
如：select * from table where col1||col2=’5400250000’，无法进行优化.
优化处理：col1=’5400’ and col2=’250000’
总是使用索引的第一个列
如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引。
定期的重构索引
ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>
注：如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高.
SQL书写的优化
统一的SQL书写格式，共享内存只会留下一次的分析结果，这不仅可以减少分析SQL的时间，而且可以减少共享内存重复的信息，ORACLE也可以准确统计SQL的执行频率。
SQL语句用大写
Oracle总是先解析SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行。
使用表的别名(Alias)
当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误
限制使用select * from table这种方式
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
FROM 子句中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.
所以，建议在写SQL语句的时候把数据量小或交叉表放在最后。
注：如果对表进行了统计分析，ORACLE会自动先进小表的链接，再进行大表的链接
WHERE子句中的连接顺序
a.表之间的关联尽量使用用PK, FK, UIX,IX。
b.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.
Order by语句
ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。
Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可
以将函数加入列中(象联接或者附加等)。
任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。
a.重写order by语句以使用索引，也可以为所使用的列建立另外一个索引.
b.同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。
Having 语句
Having可以用where代替，如果无法代替可以分两步处理。
操作符优化
避免使用耗费资源的操作，
带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎执行，耗费资源的排序(SORT)功能.
DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序.
IN / NOT IN 操作符
a.在业务密集的SQL当中尽量不采用IN/NOT IN操作符，用EXISTS/NOT EXISTS 方案代替。
b.在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数
IS NULL 或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空）
判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为索引是不索引空值的。
用其它相同功能的操作运算代替，如：a is not null 改为 a>0 或a>’’等。
不允许字段为空，而用一个缺省值
代替空值，如申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。
及 < 操作符（大于或小于操作符）
大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，
如一个表有100万记录，一个数值型字段A，30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。
那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3
时ORACLE则直接找到=3的记录索引。
LIKE操作符
LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能
上的问题，如LIKE ‘%5400%’ 这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。
一个实际例子：YY_BH LIKE ‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH
LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。
UNION操作符
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录
再返回结果。
a.采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。
OR操作符
简单情况下可以考虑用UNION ALL替代OR.
EXISTS操作符
可以使用表链接代替 exist。
不匹配的数据类型比较。
不要以字符格式声明数字，要以数字格式声明字符值。
（日期同样）否则会使索引无效，产生全表扫描。
如：SELECT emp.ename, emp.job FROM emp WHERE emp.empno = 7369;
不要使用：
SELECT emp.ename, emp.job FROM emp WHERE emp.empno = ‘7369’
其他优化：
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.
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
减少对表的查询
在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.
SQL语句Performance 调节工具.
Oracle
Sqlplus + AUTOTRACE Option
SQL Server
SQL Server Profiler
识别'低效执行'的SQL语句(For Oracle)
Practice。