sql优化方案
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。
sql千万级数据量优化方案
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 <mailto: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=@num <mailto:num=@num>8.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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SQL优化方案
1. 优化查询性能
1.1 使用合适的索引
在 SQL 查询中，索引起着关键的作用，能够加快查询的速度。
使用合适的索引可以减少数据库的IO操作，提高查询效率。
在创建索引时，需要考虑到查询的频率和字段的唯一性。
1.2 避免使用SELECT * 查询
在编写 SQL 查询语句时，应尽量避免使用SELECT *，因为它会返回表中的所有列，包括不需要的列。
这样不仅会增加网络传输的开销，还会降低查询的效率。
应该只选择需要的列，避免返回过多的数据。
1.3 使用JOIN替代子查询
在查询中，子查询是常见的一种查询方式，但是它通常会导致性能问题。
可以考虑使用JOIN来替代子查询，因为使用JOIN可以避免多次查询。
1.4 使用LIMIT限制查询结果
当查询结果集较大时，可以使用LIMIT来限制返回的结果数量。
这样可以减少网络传输的开销和客户端的内存消耗，并且提高查询性能。
1.5 避免使用SELECT DISTINCT 进行去重
在需要去重的情况下，应该避免使用SELECT DISTINCT 进行去重操作，因为它会对整个结果集进行排序和去重的操作。
可以考虑使用GROUP BY 来实现去重的功能，因为GROUP BY操作通常比DISTINCT更高效。
2. 优化表结构
2.1 使用适当的数据类型
在创建表时，应该选择合适的数据类型来存储数据。
选择过大的数据类型会导致存储空间的浪费，而选择过小的数据类型可能会导致数据溢出或截断。
根据实际需求选择合适的数据类型，可以提高数据库的性能。
2.2 添加适当的索引
在创建表时，应该考虑到经常使用的字段，为这些字段创建索引。
索引可以加快查询的速度，但是过多的索引会增加写操作的开销。
应该根据实际需求选择合适的索引。
2.3 规范化表结构
规范化表结构是一种有效的优化表结构的方法。
将表拆分成多个小的表，并通过外键来关联这些表，可以减少数据冗余，提高数据的一致性和查询性能。
2.4 使用分区表
对于大表而言，使用分区表可以提高查询性能。
将表按照某个字段进行分区，可以将查询分散到各个分区上进行并行处理，提高查询效率。
3. 优化数据库配置
3.1 调整存储引擎配置
根据实际需求，调整数据库的存储引擎配置，选择合适的存储引擎。
例如，对于大量写操作的场景，可以使用InnoDB存储引擎，对于只读的场景，可以考虑使用MyISAM存储引擎。
3.2 调整缓冲区配置
数据库的缓冲区配置对于查询性能有着重要的影响。
通过调整缓冲区的大小，可以提高数据库的性能。
可以将数据缓存在内存中，加快查询的速度。
3.3 避免过多的连接
数据库的连接数是有限的，过多的连接会导致数据库性能下降。
应该避免使用不必要的连接，尽量缩短连接的持续时间，并且使用连接池来管理数据库连接。
3.4 定期维护数据库
定期维护数据库可以清理无用的数据和索引，优化数据库的性能。
可以定期进行数据备份和恢复，检查和修复损坏的表等操作，保证数据库的正常运行。
4. 性能测试和监控
4.1 进行性能测试
对于数据库优化的效果，需要进行性能测试来验证。
可以使用压力测试工具模拟多用户并发访问数据库的场景，观察数据库的性能指标，如响应时间、并发连接数等。
4.2 监控数据库性能
通过监控数据库的性能指标，可以实时了解数据库的运行情况，并及时发现潜在的性能问题。
可以使用数据库性能监控工具来监控数据库的 CPU 使用率、内存使用率、磁盘IO等指标。
4.3 使用慢查询日志
开启慢查询日志可以记录执行时间超过阈值的查询语句，通过分析慢查询日志可以找到查询性能较差的SQL语句，并进行优化。
以上是一些常见的SQL优化方案，根据实际情况，可以综合应用这些方案来提高数据库的性能和响应速度。