优化 SQL SELECT 语句性能的 6 个简单技巧

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数据库查询性能优化的关键指标与性能调整方法总结

数据库查询性能优化的关键指标与性能调整方法总结数据库是现代应用中关键的数据存储和操作引擎，而数据库查询性能则是保障业务运转高效的关键。

本文将分析数据库查询性能优化的关键指标和性能调整方法，以帮助读者理解并改善数据库查询性能问题。

一、关键指标1. 响应时间：即数据库查询的耗时。

响应时间是用户获得查询结果所需的时间，需要尽量缩短以提高用户体验和整体系统性能。

2. 并发性能：并发性能衡量数据库系统同时处理多个查询请求的能力。

较高的并发性能可同时响应大量查询请求，提供更好的用户体验。

3. 吞吐量：吞吐量是指在一定时间内数据库能处理的查询请求数量。

较高的吞吐量代表数据库的工作效率较高。

4. 资源占用：数据库执行查询所需的系统资源，包括 CPU、内存和磁盘IO 等。

合理利用资源是优化查询性能的关键。

5. 索引命中率：索引命中率即查询时需要的数据是否命中索引进行快速查找。

较高的索引命中率提高了查询速度。

二、性能调整方法1. 优化 SQL 查询语句SQL 查询语句是数据库查询性能优化的重点。

以下是一些常见的 SQL 优化方法：- 使用合适的索引：为经常被查询的字段创建索引可以大大提高查询速度。

但要避免过多的索引，以减少更新操作的性能损耗。

- 优化查询逻辑：设计简洁、高效的查询逻辑，避免不必要的嵌套查询和子查询。

使用更简单的 JOIN 语句替代子查询。

- 调整查询顺序：按照条件的选择性从高到低的顺序进行查询，可以尽早过滤出不满足条件的记录，从而提高查询效率。

- 避免使用 SELECT *：只选择需要的字段，避免查询过多无用的字段，以减少数据传输和处理的负担。

2. 适当增加缓存缓存是提高数据库查询性能的常用方法。

通过将查询结果存储在缓存中，可以减少对数据库的查询次数，从而提高查询性能。

- 查询缓存：数据库的查询缓存可以存储查询结果，当相同查询再次发起时，直接从缓存中获取结果。

但要注意缓存过期时间和频繁更新的表。

- 缓存中间层：可以引入内存数据库、缓存服务器等中间层，将热门数据缓存在内存中，以提高查询速度。

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。

sql select values用法

sql select values用法SQL中的SELECT语句是用于从数据库中检索数据的关键字。

它允许我们选择并返回我们所需要的特定数据，可以使用SELECT语句选择特定的列、行或过滤条件以满足查询需求。

为了更好地理解SELECT语句及其用法，以下是一篇3000-6000字的文章，逐步回答您的问题。

第一部分：介绍SELECT语句及其基础用法（包括从单个表中选择列、使用WHERE子句添加过滤条件、使用ORDER BY 对结果进行排序）第二部分：深入了解SELECT语句（包括使用SELECT DISTINCT去重、使用聚合函数处理数据、使用GROUP BY 分组数据）第三部分：使用子查询优化SELECT语句（包括将子查询嵌入SELECT语句中、使用子查询进行连接）第四部分：利用SELECT语句进行数据操作（包括使用SELECT INTO复制数据表、使用SELECT FOR XML创建XML结果）第五部分：使用SELECT语句进行高级查询（包括使用LIMIT、TOP或ROWNUM限制返回结果、使用JOIN在多个表之间执行查询）第六部分：SELECT语句的性能优化技巧（包括使用索引加速查询、避免使用SELECT *）第七部分：SELECT语句的实际应用案例（包括如何在实际数据表中应用SELECT语句、解决常见的数据查询问题）第八部分：SELECT语句的扩展用法（包括联合查询、嵌套查询、外部联接等高级用法）第九部分：SELECT语句的错误处理及异常情况处理（包括常见的SELECT语句错误、如何处理语法错误）第十部分：SELECT语句的进阶技巧（包括使用表达式进行高级计算、使用CASE语句进行条件判断）每个部分将详细介绍SELECT语句的用法，并提供示例和实际案例以帮助读者更好地理解。

通过阅读这篇3000-6000字的文章，读者将全面了解SELECT语句的用法，从基础到高级技巧都能得到涵盖。

无论是初学者还是有一定经验的SQL开发人员，都能从中获得有益的知识和技巧。

oracle sql 优化技巧

oracle sql 优化技巧（实用版3篇）目录（篇1）1.Oracle SQL 简介2.优化技巧2.1 减少访问数据库次数2.2 选择最有效率的表名顺序2.3 避免使用 SELECT2.4 利用 DECODE 函数2.5 设置 ARRAYSIZE 参数2.6 使用 TRUNCATE 替代 DELETE2.7 多使用 COMMIT 命令2.8 合理使用索引正文（篇1）Oracle SQL 是一款广泛应用于各类大、中、小微机环境的高效、可靠的关系数据库管理系统。

为了提高 Oracle SQL 的性能，本文将为您介绍一些优化技巧。

首先，减少访问数据库的次数是最基本的优化方法。

Oracle 在内部执行了许多工作，如解析 SQL 语句、估算索引的利用率、读数据块等，这些都会大量耗费 Oracle 数据库的运行。

因此，尽量减少访问数据库的次数，可以有效提高系统性能。

其次，选择最有效率的表名顺序也可以明显提升 Oracle 的性能。

Oracle 解析器是按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名，因此，合理安排表名顺序，可以减少解析时间，提高查询效率。

在执行 SELECT 子句时，应尽量避免使用，因为 Oracle 在解析的过程中，会将依次转换成列名，这是通过查询数据字典完成的，耗费时间较长。

DECODE 函数也是一个很好的优化工具，它可以避免重复扫描相同记录，或者重复连接相同的表，提高查询效率。

在 SQLPlus 和 SQLForms 以及 ProC 中，可以重新设置 ARRAYSIZE 参数。

该参数可以明显增加每次数据库访问时的检索数据量，从而提高系统性能。

建议将该参数设置为 200。

当需要删除数据时，尽量使用 TRUNCATE 语句替代 DELETE 语句。

执行 TRUNCATE 命令时，回滚段不会存放任何可被恢复的信息，所有数据不能被恢复。

因此，TRUNCATE 命令执行时间短，且资源消耗少。

在使用 Oracle 时，尽量多使用 COMMIT 命令。

如何利用SQL优化器提高数据库查询性能(五)

如何利用SQL优化器提高数据库查询性能随着数据的不断增长和应用的扩展，数据库查询性能成为了企业和开发者们关注的重点。

为了提高数据库的查询性能，优化器是非常重要的工具。

SQL优化器能够通过优化查询语句来提高数据库的查询效率。

本文将探讨如何利用SQL优化器提高数据库查询性能。

一、了解SQL优化器的基本原理SQL优化器是数据库管理系统中的一个核心模块，它的主要作用是通过对查询语句进行优化，选择最优的查询执行计划来提高查询的性能。

SQL优化器根据查询语句和数据库的统计信息，通过代价估算模型来选择最优的查询执行计划。

在执行查询之前，SQL优化器会对查询语句进行解析、优化和重写，以及生成查询执行计划。

二、优化查询语句的编写编写高效的查询语句是提高数据库查询性能的关键。

以下是一些编写高效查询语句的注意事项：1. 避免使用通配符查询：尽量避免使用通配符查询，比如SELECT * FROM table，这样会导致查询所有的列，增加了网络传输和内存消耗。

应该明确指定需要查询的列。

2. 使用合适的索引：索引是提高查询性能的重要手段。

根据查询的特点和数据分布情况，选择合适的索引。

比如对于经常用于查询条件的列，应该创建索引。

3. 避免使用嵌套子查询：嵌套子查询会增加查询的复杂度和执行时间。

可以使用联接查询或者临时表来替代嵌套子查询。

4. 限制返回的结果集：如果查询语句只需要返回部分结果，可以使用LIMIT或者TOP来限制返回的结果集的大小。

三、收集数据库的统计信息SQL优化器根据数据库的统计信息来选择最优的查询执行计划。

收集准确的统计信息对查询性能的提升有很大的帮助。

以下是一些收集统计信息的方法：1. 收集表的行数和列的基数：数据库中的表的行数和列的基数会影响查询的代价估算模型。

可以使用ANALYZE TABLE语句来收集表的统计信息。

2. 更新索引统计信息：当索引的使用频率变化时，索引的统计信息可能需要更新。

可以使用ANALYZE INDEX语句来更新索引的统计信息。

SQLite查询优化性能要点

SQLite查询优化性能要点Sqlite是轻量级的，在编译之后很⼩，其中⼀个原因就是在查询优化⽅⾯⽐较简单，它只是运⽤索引机制来进⾏优化的，经过对SQLite的查询优化的分析以及对源代码的研究，我将SQLite的查询优总结如下：⼀、影响查询性能的因素：1．对表中⾏的检索数⽬，越⼩越好2．排序与否。

3．是否要对⼀个索引。

4．查询语句的形式⼆、⼏个查询优化的转换1．对于单个表的单个列⽽⾔，如果都有形如T.C=expr这样的⼦句，并且都是⽤OR操作符连接起来，形如： x = expr1 OR expr2 = x OR x = expr3 此时由于对于OR，在SQLite中不能利⽤索引来优化，所以可以将它转换成带有IN操作符的⼦句：x IN(expr1,expr2,expr3)这样就可以⽤索引进⾏优化，效果很明显，但是如果在都没有索引的情况下OR语句执⾏效率会稍优于IN语句的效率。

2．如果⼀个⼦句的操作符是BETWEEN，在SQLite中同样不能⽤索引进⾏优化，所以也要进⾏相应的等价转换：如：a BETWEEN b AND c可以转换成：(a BETWEEN b AND c) AND (a>=b) AND (a<=c)。

在上⾯这个⼦句中， (a>=b) AND (a<=c)将被设为dynamic且是(a BETWEEN b AND c)的⼦句，那么如果BETWEEN语句已经编码，那么⼦句就忽略不计，如果存在可利⽤的index使得⼦句已经满⾜条件，那么⽗句则被忽略。

3．如果⼀个单元的操作符是LIKE，那么将做下⾯的转换：x LIKE ‘abc%’，转换成：x>=‘abc’ AND x<‘abd’。

因为在SQLite中的LIKE是不能⽤索引进⾏优化的，所以如果存在索引的话，则转换后和不转换相差很远，因为对LIKE不起作⽤，但如果不存在索引，那么LIKE在效率⽅⾯也还是⽐不上转换后的效率的。

SQL查询语句——SELECT的使用技巧

ＳＱＬ查询语句ＳＥＬＥＣＴ的使用技巧
向瑜（四川省达州职业技术学院）
摘要：本文针对关系数据库管理系统中ＳＱＬ查询语句的一些基本用法，
在选择列表中，通过使用ＡＳ关键字创建更具可读性的别名来
作了一些简单的介绍，起着抛砖引玉的功效。通过本文的介绍，力图帮助学生取代默认的列名。
表示一百分数，指定返回的记录数等于总记录数的百分之几。
【ＷＨＥＲＥｓｅａｒｃｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎ】【ＧＲＯＵＰＢＹｇｒｏｕｐｂｙ＿ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ】
例如，从数据库 “ｎｏＲｈｗｉｎｄ”的 “ｏｒｄｅｒｄｅｔａｉｌｓ”表中查询出前５条记录，只显示ｏｒｄｅｒｉｄ、ｐｒｏｄｕｃｔｉｄ、ｑｕａｎｔｉｔｙ三列内容。
使用技巧列出来，供学生参考和同行借鉴。
ＳＥＬＥＣＴＤＩＳＴＩＮＣＴｃｏｕｎｔｒｙ
由于ＳＥＬＥＣＴ语句的完整语句比较复杂，故在这里只列举出它
ＦＲ０Ｍｓｕｐｐｌｉｅｒｓ
的主要子句。ＳＥＬＥＣＥ语句的主要子句格式如下：ＳＥＬＥＣＴ【ＡＬＬｌＤＩＳＴＩＮＣＴ】【Ｔ０Ｐｎ】ｓｅｌｅｃｔ＿ｌｉｓｔ
是非常重要的一部分内容，是任何ＳＱＬ语言中使用频率最高的语
例如，从数据库 “图书管理系统 ”的 “图书明细表 ”中，查询列 “图

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优化（面试题）

SQL优化（⾯试题）因为现在⾯试经常需要问的需要SQL优化，问的具体操作步骤时候的常见做法，所以⽹上总结这些操作步骤：SQL优化的具体操作：1、在表中建⽴索引，优先考虑where、group by使⽤到的字段。

2、尽量避免使⽤select *，返回⽆⽤的字段会降低查询效率。

如下：SELECT * FROM t优化⽅式：使⽤具体的字段代替*，只返回使⽤到的字段。

3、尽量避免使⽤in 和not in，会导致数据库引擎放弃索引进⾏全表扫描。

如下：SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)优化⽅式：如果是连续数值，可以⽤between代替。

如下：SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3如果是⼦查询，可以⽤exists代替。

如下：SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE ername = ername)4、尽量避免使⽤or，会导致数据库引擎放弃索引进⾏全表扫描。

如下：SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3优化⽅式：可以⽤union代替or。

如下：SELECT * FROM t WHERE id = 1UNIONSELECT * FROM t WHERE id = 3（PS：如果or两边的字段是同⼀个，如例⼦中这样。

貌似两种⽅式效率差不多，即使union扫描的是索引，or扫描的是全表）5、尽量避免在字段开头模糊查询，会导致数据库引擎放弃索引进⾏全表扫描。

如下：SELECT * FROM t WHERE username LIKE '%li%'优化⽅式：尽量在字段后⾯使⽤模糊查询。

如下：SELECT * FROM t WHERE username LIKE 'li%'6、尽量避免进⾏null值的判断，会导致数据库引擎放弃索引进⾏全表扫描。

ORACLE-Select语句执行顺序及如何提高Oracle 基本查询效率

【转】ORACLE-Select语句执行顺序及如何提高Oracle 基本查询效率博客分类： ORCALE转自：/blog/static/1176427201110345049428/首先，要了解在Oracle中Sql语句运行的机制。

以下是sql语句的执行步骤：1）语法分析，分析语句的语法是否符合规范，衡量语句中各表达式的意义。

2）语义分析，检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在，且用户有相应的权限。

3）视图转换，将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。

4）表达式转换，将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式。

5）选择优化器，不同的优化器一般产生不同的“执行计划”6）选择连接方式， ORACLE 有三种连接方式，对多表连接 ORACLE 可选择适当的连接方式。

7）选择连接顺序，对多表连接 ORACLE 选择哪一对表先连接，选择这两表中哪个表做为源数据表。

8）选择数据的搜索路径，根据以上条件选择合适的数据搜索路径，如是选用全表搜索还是利用索引或是其他的方式。

9）运行“执行计划”。

这里不得不提的是Oracle共享原理：将执行过的SQL语句存放在内存的共享池(shared buffer pool)中，可以被所有的数据库用户共享当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时,如果它和之前的执行过的语句完全相同, Oracle就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径. 这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用。

在了解了SQL语句的运行机制与Oracle共享原理后，我们可以知道SQL语句的书写方式对SQL语句的执行效率有很大的影响。

那么下面我们了解一下SQL中Select语句中各个关键字执行的顺序。

SQL语言不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。

在大多数据库语言中，代码按编码顺序被处理。

但在SQL语句中，第一个被处理的子句是FROM，而不是第一出现的SELECT。

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 *。

Oracle优化SQL语句,提高效率

Oracle优化SQL语句，提高效率我们都了解索引是相关表概念部分，主要是提高检索数据的相关效率，当Oracle使用了较为复杂的自平衡B-tree结构时。

我们一般是通过索引查询数据比全表扫描要快。

当 Oracle找出执行查询和Update语句的最好路径时, Oracle 优化将使用索引。

同样在联结多个表时使用索引也能够提高效率。

另一个使用索引的好处是,他提供了主键(primary key)的唯一性验证。

那些LONG或LONG RAW数据类型, 您能够索引几乎任何的列。

通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,您也会发现, 在扫描小表时，使用索引同样能提高效率。

虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到他的代价。

索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改。

这意味着每条记录的INSERT，DELETE ， UPDATE 将为此多付出4、 5次的磁盘I/O 。

因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。

定期的重构索引是有必要的：ALTER INDEX REBUILD1.用EXISTS替换DISTINCT：当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时，避免在SELECT子句中使用DISTINCT。

一般能够考虑用EXIST替换， EXISTS 使查询更为迅速，因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后，立即返回结果。

例子：(低效): SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO (高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);2.SQL语句用大写的；因为Oracle总是先解析SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行。

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。

如何在MySQL中调试SQL语句

如何在MySQL中调试SQL语句MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，在软件开发和数据处理领域得到广泛应用。

在使用MySQL时，难免会遇到SQL语句调试的问题。

SQL语句的正确性和优化对于数据的处理和性能至关重要。

本文将探讨在MySQL中如何调试SQL语句，以提升开发效率和数据库性能。

1. 理解MySQL查询执行过程在调试SQL语句之前，我们需要对MySQL的查询执行过程有一定的了解。

MySQL查询执行过程主要分为解析、优化和执行三个阶段。

在解析阶段，MySQL会对SQL语句进行语法解析，检查语句的合法性。

在优化阶段，MySQL会根据查询的目标和索引统计信息，选择合适的执行计划。

在执行阶段，MySQL会根据执行计划逐步执行查询，并返回查询结果。

理解这个查询执行过程有助于我们定位和解决SQL语句调试的问题。

2. 使用EXPLAIN分析查询执行计划EXPLAIN是MySQL提供的一个非常有用的工具，可以用于分析查询执行计划。

通过运行EXPLAIN语句，可以获取查询的执行计划、表的访问顺序、使用的索引以及估计的行数等信息。

这些信息对于调试SQL语句非常有帮助。

我们可以根据EXPLAIN的结果，判断查询是否使用了正确的索引，是否存在慢查询或全表扫描等性能问题。

可以使用以下命令来获取查询的执行计划：```EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column = value;```通过仔细分析EXPLAIN的结果，我们可以定位查询的性能瓶颈，并针对性地优化查询。

3. 使用索引和绑定变量索引是MySQL中非常重要的性能优化手段。

通过合理地创建和使用索引，可以大幅提升查询的性能。

在调试SQL语句时，我们可以通过EXPLAIN分析结果，判断查询是否使用了正确的索引。

如果查询未使用索引，我们可以通过以下方法进行优化：- 检查索引是否存在。

使用`SHOW INDEX FROM table_name`命令可以查看表的索引信息。

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。

select在sql语句用法

select在sql语句用法标题：深入解析SQL语句中SELECT语句的用法摘要：本文将深入剖析SQL语句中SELECT语句的用法，从基本语法和简单查询开始，逐步引入更高级的功能和技巧，包括选择特定字段、使用聚合函数、排序和分组以及联结多个数据表等。

第一部分：基本SELECT语句1.1 SELECT语句的基本结构- SELECT关键字用于指定要查询的字段- FROM关键字用于指定查询的数据表- WHERE子句用于筛选满足特定条件的记录1.2 简单查询示例- 查询所有字段：SELECT * FROM table_name;- 查询特定字段：SELECT column1, column2 FROM table_name;- 查询带有条件的记录：SELECT * FROM table_name WHERE condition;1.3 使用算术表达式和别名- 在SELECT语句中使用算术表达式进行计算：SELECT column1 + column2 AS total FROM table_name;- 使用别名为列或表重命名：SELECT column_name AS alias_name FROM table_name;第二部分：进阶功能和技巧2.1 选择特定字段- 使用DISTINCT关键字排除重复值：SELECT DISTINCT column_name FROM table_name;- 使用WHERE子句进行更精确的筛选：SELECT column_name FROM table_name WHERE condition;- 使用IN关键字进行多个条件的筛选：SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name IN (value1, value2);2.2 使用聚合函数- 求和：SELECT SUM(column_name) FROM table_name;- 求平均值：SELECT AVG(column_name) FROM table_name;- 求最大值和最小值：SELECT MAX(column_name), MIN(column_name) FROM table_name;- 统计记录数：SELECT COUNT(*) FROM table_name;2.3 排序和分组- 使用ORDER BY子句进行升序或降序排列：SELECT column_nameFROM table_name ORDER BY column_name ASC/DESC;- 使用GROUP BY子句对结果进行分组：SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name;第三部分：高级功能和技巧3.1 联结多个数据表- 内连接：SELECT table1.column_name, table2.column_name FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id;- 左连接：SELECT table1.column_name, table2.column_name FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id = table2.id;- 右连接：SELECT table1.column_name, table2.column_name FROM table1 RIGHT JOIN table2 ON table1.id = table2.id;3.2 使用子查询- 标量子查询：SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name = (SELECT column_name FROM table2 WHERE condition);- 列子查询：SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name IN (SELECT column_name FROM table2 WHERE condition);- 行子查询：SELECT column_name FROM table_name WHERE (column_name1, column_name2) = (SELECT column_name1,column_name2 FROM table2 WHERE condition);3.3 CASE语句- 简单CASE语句：SELECT column_name, CASE column_name WHEN value1 THEN result1 WHEN value2 THEN result2 ELSE result3 END FROM table_name;- 搜索CASE语句：SELECT column_name, CASE WHEN condition1 THEN result1 WHEN condition2 THEN result2 ELSE result3 END FROM table_name;结论：通过对SELECT语句的详细介绍，我们了解了如何编写基本的SELECT语句，选择特定字段和使用聚合函数来实现更加精确的查询需求。