sql优化方案讲解

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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。

sqlsqerver语句优化方法

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

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。

sql优化案例

sql优化案例

SQL优化案例:电商订单查询优化1. 背景假设我们是一家大型电商平台,每天有数以百万计的用户在我们平台上下单购买商品。

为了提供良好的用户体验,我们需要对订单进行实时查询和统计。

然而,由于订单数量庞大,查询速度变慢成为了一个问题。

2. 过程2.1 数据库设计我们的数据库中有以下几个重要的表:•users表:存储用户信息•products表:存储商品信息•orders表:存储订单信息•order_items表:存储订单项信息其中,orders表和order_items表是最关键的表。

2.2 原始查询语句为了获取某个用户的订单列表,我们可以使用以下原始查询语句:SELECT *FROM ordersWHERE user_id = '123456'ORDER BY order_date DESCLIMIT 10;这条查询语句会返回指定用户最近的10个订单。

2.3 查询性能问题分析随着订单数量的增加,上述查询语句的执行时间会逐渐增加。

主要性能问题包括:•全表扫描:原始查询语句没有使用索引,需要对整个orders表进行扫描来找到指定用户的订单,导致查询速度变慢。

•排序操作:原始查询语句使用ORDER BY子句对订单按照日期进行降序排序,这也会增加查询时间。

•返回所有列:原始查询语句使用SELECT *返回所有列,包括不必要的列,增加了数据传输和处理的开销。

3. 优化方案为了提升订单查询的性能,我们可以采取以下优化方案:3.1 创建索引针对orders表中的user_id列创建索引。

这样可以避免全表扫描,并且加快查询速度。

CREATE INDEX idx_user_id ON orders (user_id);3.2 改进查询语句优化后的查询语句如下:SELECT order_id, order_dateFROM ordersWHERE user_id = '123456'ORDER BY order_date DESCLIMIT 10;•只选择需要的列(order_id和order_date),避免返回不必要的数据。

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优化的原则

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。

大数据量数据库设计与优化方案(SQL优化)

大数据量数据库设计与优化方案(SQL优化)

⼤数据量数据库设计与优化⽅案(SQL优化)⼀、数据库结构的设计如果不能设计⼀个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,⽽且将会影响系统实际运⾏的性能。

所以,在⼀个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的。

在⼀个系统分析、设计阶段,因为数据量较⼩,负荷较低。

我们往往只注意到功能的实现,⽽很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投⼊实际运⾏⼀段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提⾼系统性能则要花费更多的⼈⼒物⼒,⽽整个系统也不可避免的形成了⼀个打补丁⼯程。

所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须要考虑,在⾼并发⼤数据量的访问情况下,我们的系统会不会出现极端的情况。

(例:对外统计系统在7⽉16⽇出现的数据异常的情况,并发⼤数据量的的访问造成,数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。

具体情况是:在⽇期临界时(00:00:00),判断数据库中是否有当前⽇期的记录,没有则插⼊⼀条当前⽇期的记录。

在低并发访问的情况下,不会发⽣问题,但是当⽇期临界时的访问量相当⼤的时候,在做这⼀判断的时候,会出现多次条件成⽴,则数据库⾥会被插⼊多条当前⽇期的记录,从⽽造成数据错误),数据库的模型确定下来之后,我们有必要做⼀个系统内数据流向图,分析可能出现的瓶颈。

为了保证数据库的⼀致性和完整性,在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联,尽可能的降低数据的冗余。

(例:⽤户表的地区,我们可以把地区另外存放到⼀个地区表中)如果数据冗余低,数据的完整性容易得到保证,提⾼了数据吞吐速度,保证了数据的完整性,清楚地表达数据元素之间的关系。

⽽对于多表之间的关联查询(尤其是⼤数据表)时,其性能将会降低,同时也提⾼了客户端程序的编程难度,因此,物理设计需折衷考虑,根据业务规则,确定对关联表的数据量⼤⼩、数据项的访问频度,对此类数据表频繁的关联查询应适当提⾼数据冗余设计但增加了表间连接查询的操作,也使得程序的变得复杂,为了提⾼系统的响应时间,合理的数据冗余也是必要的。

oracle sql优化常用的15种方法

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优化的几种方法及总结

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提高查询效率的方法

sql提高查询效率的方法

sql提高查询效率的方法
SQL是一种用于管理关系型数据库的编程语言,查询是SQL使用最频繁的操作之一。

在处理大量数据时,查询效率的提高尤为重要。

以下是一些提高SQL查询效率的方法:
1. 索引优化:在数据库表中添加索引可以大大提高查询效率。

索引可以加快数据的检索速度,但同时也会增加数据写入的时间和空间开销。

对于经常被查询的字段,可以考虑添加索引。

2. 数据库分区:对于大型数据库,可以将数据分区以减少查询数据量。

分区可以根据数据的时间、ID等分类方式进行。

3. 避免使用SELECT *:当查询数据库时,应该只选择所需的列,而不是选择整个表的所有列。

这样可以减少查询数据量,提高查询效率。

4. 使用子查询:子查询可以将多个查询语句合并为一个查询语句,减少查询次数,提高查询效率。

5. 编写优化的SQL语句:优化SQL语句可以减少数据库的负载,提高查询效率。

例如,使用JOIN代替WHERE子句可以提高查询速度。

6. 合理使用缓存:对于经常被查询的数据,可以将其缓存下来,以减少数据库的读取次数,提高查询效率。

7. 数据库服务器优化:对于大型数据库,可以通过调整数据库服务器的优化参数来提高查询效率。

通过上述方法,可以提高SQL查询效率,在处理大量数据时可以显著减少查询时间和资源消耗。

SQL优化----百万数据查询优化

SQL优化----百万数据查询优化

SQL优化----百万数据查询优化百万数据查询优化1.合理使⽤索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本⽬的就是为了提⾼查询效率。

现在⼤多数的数据库产品都采⽤IBM最先提出的ISAM索引结构。

索引的使⽤要恰到好处,其使⽤原则如下: ●在经常进⾏连接,但是没有指定为外键的列上建⽴索引,⽽不经常连接的字段则由优化器⾃动⽣成索引。

●在频繁进⾏排序或分组(即进⾏group by或order by操作)的列上建⽴索引。

●在条件表达式中经常⽤到的不同值较多的列上建⽴检索,在不同值少的列上不要建⽴索引。

⽐如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“⼥”两个不同值,因此就⽆必要建⽴索引。

如果建⽴索引不但不会提⾼查询效率,反⽽会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个,可以在这些列上建⽴复合索引(compound index)。

●使⽤系统⼯具。

如Informix数据库有⼀个tbcheck⼯具,可以在可疑的索引上进⾏检查。

在⼀些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁操作⽽使得读取效率降低,如果⼀个使⽤索引的查询不明不⽩地慢下来,可以试着⽤tbcheck⼯具检查索引的完整性,必要时进⾏修复。

另外,当数据库表更新⼤量数据后,删除并重建索引可以提⾼查询速度。

2.避免或简化排序 应当简化或避免对⼤型表进⾏重复的排序。

当能够利⽤索引⾃动以适当的次序产⽣输出时,优化器就避免了排序的步骤。

以下是⼀些影响因素: ●索引中不包括⼀个或⼏个待排序的列; ●group by或order by⼦句中列的次序与索引的次序不⼀样; ●排序的列来⾃不同的表。

为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提⾼是值得的)。

如果排序不可避免,那么应当试图简化它,如缩⼩排序的列的范围等。

3.消除对⼤型表⾏数据的顺序存取 在嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产⽣致命的影响。

⽐如采⽤顺序存取策略,⼀个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000⾏,那么这个查询就要查询10亿⾏数据。

SQL优化查询速度的方法

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

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

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优化案例(2):OR条件优化

SQL优化案例(2):OR条件优化

SQL优化案例(2):OR条件优化接下来上⼀篇⽂章《 SQL优化案例(1):隐式转换》的介绍,此处内容围绕OR的优化展开。

在MySQL中,同样的查询条件,如果变换OR在SQL语句中的位置,那么查询的结果也会有差异,在多个复杂的情况下,可能会带来索引选择不佳的性能隐患,为了避免执⾏效率⼤幅度下降的问题,我们可以适当考虑使⽤统⼀所有对查询逻辑复杂的SQL进⾏分离。

常见OR使⽤场景,请阅读以下案例。

案例⼀:不同列使⽤OR条件查询1.待优化场景SELECT....FROM`t1` aWHERE a.token= '16149684'AND a.store_id= '242950'AND(a.registrationId IS NOT NULLAND a.registrationId<> '')OR a.uid= 308475AND a.registrationId IS NOT NULLAND a.registrationId<> ''执⾏计划+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+-------------------+-------------------+---------------+----------------+---------------------------------------------+| id | select_type | table | type | key | key_len | ref | rows | Extra |+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+-------------------+-------------------+---------------+----------------+---------------------------------------------+| 1 | SIMPLE | a | range |idx_registrationid | 99 | | 100445 | Using index condition; Using where |+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+-------------------+-------------------+---------------+----------------+---------------------------------------------+共返回1⾏记录,花费 5 ms 。

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

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。

sql优化案例

sql优化案例

sql优化案例SQL优化案例在一个大型电商平台中,有一个订单表(order)存储了所有的订单信息,包括订单编号、下单时间、支付时间、收货地址等等。

该表中数据量非常庞大,每天都会有数百万笔订单数据被写入该表中。

同时,在查询方面也有很多需求,比如根据订单编号查询订单详情、根据下单时间查询当天的所有订单等等。

由于数据量非常大,查询速度变得非常缓慢,导致用户体验不佳,因此需要对该表进行SQL优化。

具体优化方案如下:1. 添加索引在该表中,最常用的查询条件是根据订单编号进行查询。

因此,在order表上添加一个以order_id为主键的索引可以极大地提高查询速度。

2. 使用分区表由于order表中的数据量非常庞大,因此使用分区表可以更好地管理和维护这些数据。

将order表分为按月份分区的子表可以有效地减少单个子表中的数据量,并且便于备份和恢复。

3. 减少子查询在一些复杂的SQL语句中,经常会使用到子查询。

但是过多的子查询会导致性能下降。

因此,在编写SQL语句时应尽可能避免使用子查询,并且可以考虑将一些子查询转换为JOIN查询。

4. 使用缓存由于order表中的数据量非常大,每次查询都需要从磁盘中读取数据,因此会导致查询速度变慢。

可以考虑使用缓存技术,在内存中保存一些经常被访问的数据,以减少磁盘I/O操作。

5. 数据库优化在优化SQL性能时,还需要对数据库本身进行优化。

比如调整数据库参数、增加内存、使用SSD等等。

通过以上优化措施,可以极大地提高订单查询的速度和效率,从而提高用户体验和平台的整体性能。

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

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优化的几种方法

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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Sql优化方案一.数据库优化技术1.索引(强烈建议使用)1.1优点创建索引可以大大提高系统的性能。

第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。

第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。

1.2 缺点第一,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。

第二,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。

第三,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。

1.3 使用准则索引是建立在数据库表中的某些列的上面。

因此,在创建索引的时候,应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。

一般来说,应该在这些列上创建索引。

第一,在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;第二,在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;第三,在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;第四,在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;第五,在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;第六,在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。

同样,对于有些列不应该创建索引。

一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点:第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。

这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。

相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。

第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。

这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。

增加索引,并不能明显加快检索速度。

第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。

这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。

第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。

这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。

当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。

当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。

因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。

1.4 总结1)索引提高了数据库的检索性能,但一定程度上牺牲了修改性能。

因此适用于“多查询少修改”(insert,update,delete)的表。

2)对此类表中的外键,需要分组,排序或作为检索条件的字段建立索引3)对此类表中查询使用少,字段取值少,字段数据量大的不应创建索引2.数据库设计标准化2.1 标准化标准化是在数据库中组织数据的过程。

其中包括,根据设计规则创建表并在这些表间建立关系。

标准化的特点:1)所有的“对象”都在它自己的table中,没有冗余。

2)简洁,更新属性通常只需要更新很少的记录。

3)Join操作比较耗时。

4)Select,sort优化措施比较少。

6)适用于OLTP应用(实时的增删改查系统)。

2.2 非标准化1) 在一张表中存储很多数据,数据冗余。

2) 更新数据开销很大,更新一个属性可能会更新很多表,很多记录。

3) 在删除数据是有可能丢失数据。

4) Select,order有很多优化的选择。

5) 适用于DSS应用。

2.3 总结标准化适用于“多修改少查询”的表。

提升了修改性能,但查询时通常需要join链接,检索慢非标准化适用于“少修改多查询”的表。

减少了join链接,提升了检索性能,但修改代价大。

(或者说放弃数据一致性,仅修改主表?)3.数据类型最基本的优化之一就是使表在磁盘上占据的空间尽可能小。

这能带来性能非常大的提升,因为数据小,磁盘读入较快,并且在查询过程中表内容被处理所占用的内存更少。

同时,在更小的列上建索引,索引也会占用更少的资源。

可以使用下面的技术可以使表的性能更好并且使存储空间最小:1) 使用正确合适的类型,不要将数字存储为字符串。

2) 尽可能地使用最有效(最小)的数据类型。

MySQL有很多节省磁盘空间和内存的专业化类型。

3) 尽可能使用较小的整数类型使表更小。

例如,MEDIUMINT经常比INT好一些,因为MEDIUMINT列使用的空间要少25%。

4) 如果可能,声明列为NOT NULL。

它使任何事情更快而且每列可以节省一位。

注意如果在应用程序中确实需要NULL,应该毫无疑问使用它,只是避免默认地在所有列上有它。

5) 对于MyISAM表,如果没有任何变长列(VARCHAR、TEXT或BLOB列),使用固定尺寸的记录格式。

这比较快但是不幸地可能会浪费一些空间。

即使你已经用CREATE选项让VARCHAR列ROW_FORMAT=fixed,也可以提示想使用固定长度的行。

6) 使用sample character set,例如latin1。

尽量少使用utf-8,因为utf-8占用的空间是latin1的3倍。

可以在不需要使用utf-8的字段上面使用latin1,例如mail,url等。

4.存储引擎4.1 MyISAM特点1) 不支持事务,宕机会破坏表2) 使用较小的内存和磁盘空间3) 基于表的锁,并发更新数据会出现严重性能问题4) MySQL只缓存Index,数据由OS缓存4.2 InnoDB特点1) 支持事务,ACID,外键。

2) Row level locks。

3) 支持不同的隔离级别。

4) 和MyISAM相比需要较多的内存和磁盘空间。

5) 没有键压缩。

6) 数据和索引都缓存在内存hash表中。

总结MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。

因为写操作会使整个表被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到写操作完成。

另外,MyISAM 对于SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的应用,它会比MyISAM 还慢。

他是它支持“行锁” ,于是在写操作比较多的时候,会更优秀。

并且,他还支持更多的高级应用,比如:事务。

5.数据库服务器缓存大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。

这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。

当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。

但是注意对于CURDATE(),NOW() 和 RAND()或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存,因为这些函数的返回是会不定的易变的。

开启方法:检测是否开启成功6.字符集使用sample character set,例如latin1。

尽量少使用utf-8,因为utf-8占用的空间是latin1的3倍。

可以在不需要使用utf-8的字段上面使用latin1,例如mail,url等。

这种优化的基本思想是:从磁盘到内存的io是数据库查询最为耗时的操作之一,通过压缩数据存储,减少读入内存的数据量,从而提高检索性能。

注意事项:SHOW VARIABLES LIKE 'character%'SHOW VARIABLES LIKE 'collation_%';a、要保证数据库中存的数据与数据库编码一致,即数据编码与character_set_database一致;b、要保证通讯的字符集与数据库的字符集一致,即character_set_client, character_set_connection与character_set_database一致;c、要保证SELECT的返回与程序的编码一致,即character_set_results 与程序编码一致;d、要保证程序编码与浏览器、终端编码一致7.存储过程优点:(1)减少网络通信量。

调用一个行数不多的存储过程与直接调用SQL语句的网络通信量可能不会有很大的差别,可是如果存储过程包含上百行SQL语句,那么其性能绝对比一条一条的调用SQL语句要高得多。

(2)执行速度更快。

有两个原因:首先,在存储过程创建的时候,数据库已经对其进行了一次解析和优化。

其次,存储过程一旦执行,在内存中就会保留一份这个存储过程,这样下次再执行同样的存储过程时,可以从内存中直接调用。

(3)更强的适应性:由于存储过程对数据库的访问是通过存储过程来进行的,因此数据库开发人员可以在不改动存储过程接口的情况下对数据库进行任何改动,而这些改动不会对应用程序造成影响。

(4).安全性高,可设定只有某此用户才具有对指定存储过程的使用权。

1. 运行速度:大多数高级的数据库系统都有statement cache的,所以编译sql的花费没什么影响。

但是执行存储过程要比直接执行sql花费更多(检查权限等),所以对于很简单的sql,存储过程没有什么优势。

2. 网络负荷:如果在存储过程中没有多次数据交互,那么实际上网络传输量和直接sql是一样的。

3. 团队开发:很遗憾,比起成熟的IDE,没有什么很好存储过程的IDE工具来支持,也就是说,这些必须手工完成。

4. 安全机制:对于传统的C/S结构,连接数据库的用户可以不同,所以安全机制有用;但是在web的三层架构中,数据库用户不是给用户用的,所以基本上,只有一个用户,拥有所有权限(最多还有一个开发用户)。

这个时候,安全机制有点多余。

5. 用户满意:实际上这个只是要将访问数据库的接口统一,是用存储过程,还是EJB,没太大关系,也就是说,在三层结构中,单独设计出一个数据访问层,同样能实现这个目标。

6. 开发调试:一样由于IDE的问题,存储过程的开发调试要比一般程序困难(老版本DB2还只能用C写存储过程,更是一个灾难)。

7. 移植性:算了,这个不用提,反正一般的应用总是绑定某个数据库的,不然就无法靠优化数据库访问来提高性能了。

8. 维护性:的确,存储过程有些时候比程序容易维护,这是因为可以实时更新DB端的存储过程,但是在3层结构下,更新server端的数据访问层一样能实现这个目标,可惜现在很多平台不支持实时更新而已。

总结:所有数据访问在应用层封装为数据访问层,在那里,如果SQL简单的话,直接用SQL;如果SQL复杂,或者数据交互多且中间数据最后不会用到,使用存储过程。

简单性。

视图不仅可以简化用户对数据的理解,也可以简化他们的操作。

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