崔华_SQL优化的方法论_IT168文库
SQL 的优化方法(转载)
以下文章转载余csdn某位博客，如有错误请谅解！一、为什么要对SQL进行优化我们开发项目上线初期，由于业务数据量相对较少，一些SQL的执行效率对程序运行效率的影响不太明显，而开发和运维人员也无法判断SQL对程序的运行效率有多大，故很少针对SQL进行专门的优化，而随着时间的积累，业务数据量的增多，SQL的执行效率对程序的运行效率的影响逐渐增大，此时对SQL的优化就很有必要。
二、SQL优化的一些方法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%'7.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优化步骤和优化方法
sql优化步骤和优化方法SQL优化是提高数据库查询性能的重要手段。
通过对SQL语句的优化，可以减少数据库的IO操作，提高查询效率，从而提升整个应用系统的性能。
本文将介绍SQL优化的步骤和方法，帮助读者更好地理解和应用SQL优化技巧。
一、SQL优化的步骤SQL优化的步骤可以分为以下几个阶段：1. 分析查询需求：首先要明确查询的目的和需求，确定要查询的表和字段，以及查询的条件和排序方式。
这对后续的优化工作非常重要。
2. 分析执行计划：执行计划是数据库查询优化的关键，它描述了数据库如何执行查询语句。
通过分析执行计划，可以找到查询语句中存在的性能问题，从而进行优化。
3. 优化查询语句：根据分析执行计划的结果，对查询语句进行优化。
可以从多个方面进行优化，如优化查询条件、优化索引、优化表结构等。
4. 测试和验证：对优化后的查询语句进行测试和验证，确保优化效果符合预期。
二、SQL优化的方法SQL优化的方法有很多，下面介绍几种常用的优化方法：1. 优化查询条件：合理选择查询条件，尽量减少查询结果集的大小。
可以通过使用索引、合理设计查询条件、避免使用模糊查询等方式来优化查询条件。
2. 优化索引：索引是提高查询性能的重要手段。
可以通过合理设计和使用索引，减少数据库的IO操作，提高查询效率。
需要注意的是，索引也会占用存储空间，过多的索引会影响更新操作的性能。
3. 优化表结构：合理设计表的结构，可以减少数据库的IO操作，提高查询性能。
可以通过拆分大表、合并小表、使用分区表等方式来优化表结构。
4. 避免使用子查询：子查询会导致数据库执行多次查询操作，降低查询性能。
可以通过使用连接查询、临时表等方式来避免使用子查询。
5. 避免使用不必要的字段：在查询语句中，只查询需要的字段，避免查询不必要的字段。
可以减少数据库的IO操作，提高查询效率。
6. 合理使用缓存：对于一些查询结果比较稳定的查询语句，可以将查询结果缓存起来，减少数据库的查询操作，提高查询性能。
sql查询语句优化方法
sql查询语句优化方法SQL查询语句的优化是提高数据库性能的关键。
以下是一些常见的SQL查询优化方法：1. 使用索引：为经常查询的列和WHERE子句中的条件列建立索引。
考虑使用复合索引，但要注意复合索引的列顺序。
避免全表扫描，尽量使用索引查找。
2. 避免SELECT ：只选择需要的列，避免SELECT 。
3. 使用连接（JOIN）代替子查询：当可能时，使用连接代替子查询来提高效率。
4. 优化WHERE子句：避免在WHERE子句中使用函数，这会导致函数在每一行上都执行一次，可能导致全表扫描。
尽量避免使用“IN”和“OR”子句。
5. 使用EXPLAIN：使用EXPLAIN关键字来查看查询的执行计划，从而找到性能瓶颈。
6. 优化JOIN操作：尽量减少JOIN的数量。
确保JOIN的字段已经被索引。
7. 使用合适的数据类型：为字段选择合适的数据类型可以减少存储需求并提高查询性能。
8. 减少使用LIKE操作符：当使用LIKE操作符时，尽量避免通配符开头的查询，如'%xyz'。
这样的查询不能有效地使用索引。
9. 优化排序操作：尽量减少排序操作，尤其是在大数据集上。
如果必须排序，考虑使用索引来加速排序过程。
10. 优化存储引擎：根据需要选择合适的存储引擎，如InnoDB或MyISAM。
11. 定期进行数据库维护：如优化表（`OPTIMIZE TABLE`），修复表（`REPAIR TABLE`）等。
12. 考虑分区：对于非常大的表，可以考虑使用分区来提高查询性能。
13. 缓存查询结果：在适当的情况下，缓存频繁查询的结果可以避免重复计算。
14. 使用数据库的查询缓存：如果数据库支持（如MySQL），开启查询缓存可以提高重复查询的性能。
15. 优化数据库设计：正规化数据库设计以减少数据冗余，同时考虑性能需求进行适当的反规范化。
16. 合理设计数据库规模和硬件配置：根据应用需求合理设计数据库规模，并考虑硬件配置对性能的影响。
优化sql的方法
优化sql的方法
优化SQL是提高数据库性能的重要手段，以下是几种常用的优化SQL 的方法：
1. 索引优化
索引是提高查询效率的关键因素，通过为表添加合适的索引可以大大减少SQL语句的执行时间。
在设计数据库时应根据表的特点和查询需求来选择适当的索引类型。
同时，应避免过多的索引以及重复或无用索引的存在，这会增加数据库的维护成本并降低性能。
2. 查询优化
SQL查询是最常见的数据库操作，通过优化查询语句可以提升数据库性能。
应尽量避免全表扫描和使用复杂的子查询、联合查询等语句，这些操作会增加数据库的负担。
同时，应通过使用where条件限制查询范围和优化查询语句结构，使其更为简洁明了，提高查询效率。
3. 表结构优化
表结构的设计对数据库性能有着重要的影响，应尽量遵循范式设计，减少数据冗余和重复。
此外，在表结构设计时应考虑到数据量的增长和操作效率的要求，避免过度设计和不必要的复杂性。
4. 执行计划优化
执行计划是SQL语句执行的路线图，可以通过查看执行计划判断SQL 语句是否有效地利用了索引。
通过优化SQL语句的执行计划可以加速查询速度和减少数据库的负担。
5. 数据库配置优化
数据库服务器的配置也是影响数据库性能的关键因素。
应根据实际情况设置数据库的缓存、连接数、缓冲池等参数，以充分利用硬件设施提高数据库性能。
总的来说，优化SQL的方法是多方面的，需要根据具体的情况进行选择和应用。
在实际应用过程中，应结合具体的业务需求和用户体验来进行优化，以最大程度地提高数据库的性能和响应速度。
SQL数据库优化方法
S Q L数据库优化方法(总8页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--SQL数据库优化方法目录1 系统优化介绍 (1)2 外围优化 (1)3 SQL优化 (2)3.1 注释使用 (2)3.2 对于事务的使用 (3)3.3 对于与数据库的交互 (3)3.4 对于SELECT *这样的语句， (3)3.5 尽量避免使用游标 (3)3.6 尽量使用count(1) (4)3.7 IN和EXISTS (4)3.8 注意表之间连接的数据类型 (4)3.9 尽量少用视图 (4)3.10 没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY (4)3.11 避免相关子查询 (5)3.12 代码离数据越近越好 (5)3.13 插入大的二进制值到Image列 (5)3.14 Between在某些时候比IN 速度更快 (5)3.15 对Where条件字段修饰字段移到右边 (6)3.16 在海量查询时尽量少用格式转换。
(6)3.17 IS NULL 与 IS NOT NULL (6)3.18 建立临时表， (6)3.19 Where中索引的使用 (7)3.20 外键关联的列应该建立索引 (7)3.21 注意UNion和`UNion all 的区别 (7)3.22 Insert (7)3.23 order by语句 (7)3.24 技巧用例 (8)3.24.1 Sql语句执行时间测试 (8)1系统优化介绍在我们的项目中，由于客户的使用时间较长或客户的数据量大，造成系统运行速度慢，系统性能下降就容易造成数据库阻塞。
这是个非常痛苦的事情，用户的查询、新增、修改等需要花很多时间，甚至造成系统死机的现象。
速度慢的原因主要是来自于资源不足。
数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。
最常见的优化手段就是对硬件的升级。
根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来最多只占数据库系统性能提升的40%左右(我将此暂时称之为外围优化)；其余大部分系统性能提升来自对应用程序的优化，对于应用程序的优化可以分为对源代码的优化及数据库SQL语句的优化。
优化SQL语句性能的方法
优化SQL语句性能的方法随着大数据时代的到来，数据量越来越大，数据处理的效率也成为了一个急需解决的问题。
而对于数据库系统来说，一个主要的性能问题就是SQL 查询的执行效率。
因此，本文将介绍一些优化SQL语句性能的方法，帮助读者更好地处理大数据量的数据库。
一、合理设计数据库结构一个好的数据库结构设计是提高SQL查询效率的关键。
应该避免过度范式化、过多的分组、冗余字段等问题。
在数据库设计之前，要充分了解业务需求，遵循数据库范式的基本原则。
将数据分成不同的数据表，确保每个表都包含定义表中的一个主要实体（如一个人或一个订单）的信息。
这有助于避免在查询时过多的联接和处理。
二、优化SQL查询语句1. 精简查询语句充分利用数据库索引，避免全表扫描，应当精简查询语句，使其只查询所需数据。
应该避免使用SELECT *语句，而应该只查询需要的列。
这可以减少数据库服务器上的工作量，并避免在传输数据时出现拥塞。
2. 使用优化的查询语句使用优化的查询语句可以使用WHERE子句、JOIN语句、GROUP BY子句和ORDER BY子句等，以提高SQL查询效率。
做好SQL查询计划的优化规划是至关重要的。
如果我们能够清楚地了解数据库对指定查询语句使用的索引，那么就可以更好地优化查询语句。
3. 避免使用复杂的子查询多个嵌套子查询可能会引起性能下降。
应该使用联接而不是子查询，使查询优化器能够更好地优化查询计划，从而提高SQL查询的速度。
4. 避免使用模糊查询模糊查询（如使用LIKE语句）在性能方面可能会有问题，因为它们不能使用索引来加速查询。
使用这些查询时，最好限制所选内容，例如不使用LIKE语句，而使用类似于WHERE name=\"John\"的更明确的条件。
三、利用数据库的索引索引是数据库中提高SQL查询效率的关键。
索引可以大大降低执行数据查询所需要的时间。
我们需要为表设置适当的索引。
如果没有设置索引，数据库将会对整个表进行扫描，这将会消耗大量的时间和资源。
sql语句优化方法
SQL语句优化是一项重要的任务，因为它可以提高数据库的性能和响应速度。
以下是几个常见的SQL语句优化方法：1. 减少使用临时表和临时段：临时表和临时段的使用会占用系统资源，并且影响数据库性能。
尽量避免使用临时表和临时段，除非必须使用它们。
2. 使用正确的索引：在SQL查询中使用适当的索引可以提高查询速度。
了解表的索引策略和列之间的关系，以选择最佳的索引方式。
定期检查索引是否需要更新或优化。
3. 优化SQL查询语句：审查和优化SQL查询语句是优化SQL性能的关键。
优化查询语句包括选择合适的表连接方式、避免使用复杂的查询条件、使用合适的数据类型、避免使用过多的字符串操作等。
4. 避免在查询中使用嵌套查询：嵌套查询会增加查询的复杂性，并可能导致性能下降。
尽量减少嵌套查询的使用，并尝试使用其他查询方式来替代。
5. 合理使用子查询：子查询在某些情况下可以提高查询效率，但在其他情况下可能会成为性能瓶颈。
根据具体情况，合理使用子查询，并考虑将其与其他查询方式结合使用。
6. 减少数据重复：重复的数据会占用更多的存储空间，并可能导致查询速度变慢。
尽量减少数据的重复，并定期清理不再使用的数据。
7. 使用事务处理：事务处理可以提高数据的一致性和完整性，同时也可以提高数据库的性能。
合理使用事务处理，包括事务的隔离级别、锁机制等。
8. 定期优化数据库配置：定期检查数据库配置，包括内存分配、磁盘I/O、网络带宽等，并根据实际情况进行调整。
9. 使用缓存技术：缓存技术可以提高数据库的性能和响应速度，例如使用缓存数据库或使用缓存插件来缓存数据结果。
综上所述，优化SQL语句需要考虑多个方面，包括数据库配置、索引、查询语句、数据重复、事务处理和缓存技术等。
通过合理使用这些方法，可以提高数据库的性能和响应速度，从而提高系统的整体性能。
sql优化方案
sql优化方案SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的编程语言，目前在各行各业被广泛应用。
SQL查询是数据库中必不可少的一部分，然而，在复杂的数据结构和大数据处理下，SQL查询的效率会受到很大的影响。
为此，开发人员必须寻找SQL优化的方法，以提高查询的效率。
在这篇文章中，我们将探讨一些SQL优化的方案，包括索引的使用、SQL查询的重构以及查询计划的调整。
1. 索引的使用索引是一种用于加速数据库查询的数据结构。
对于大型表而言，使用合适的索引可以大大提升查询速度。
通常情况下，索引应该建立在经常被查询的列上，或者在连接查询中大表的关联列上。
然而，对于频繁的更新、删除和插入操作，索引也会带来一定的开销，因此需要谨慎使用。
2. SQL查询的重构在编写SQL查询时，开发人员往往会使用一些常用的技巧，如在查询中避免使用通配符、使用LIMIT分页查询等。
但是，这些技巧并不能完全解决查询效率低下的问题。
为了更好地优化SQL查询，我们需要采用一些更加高级的技巧，如子查询、联合查询、视图和存储过程等。
子查询：子查询是一种将查询语句嵌套在主查询中的查询技术。
使用子查询可以大大减少SQL查询中的数据传输，从而提高查询效率。
联合查询：联合查询是一种将多个查询结果组合成一个结果集的查询技术。
使用联合查询可以减少多次查询的时间，从而提高SQL查询效率。
视图：视图是一种虚拟表，它是经过包装的SQL语句。
使用视图可以简化复杂的SQL查询，从而提高查询效率。
存储过程：存储过程是一种预先编译的SQL代码块。
使用存储过程可以减少数据传输和代码执行时间，从而提高SQL查询效率。
3. 查询计划的调整数据库管理系统通常会根据数据库中的数据自动生成查询计划。
但是，在大型数据库下，查询计划的生成可能会非常耗时，并且不一定是最优的。
为了解决这个问题，我们需要手动调整查询计划。
查询计划是指指导SQL引擎执行查询的执行计划。
优化sql语句的方法
优化sql语句的方法优化SQL语句可以提高数据库的性能和响应速度，从而提高应用程序的效率。
下面是一些优化SQL语句的方法：1. 尽量减少查询语句中的字段数量：只查询需要的字段，避免不必要的开销。
如果只需要其中相对少数几个字段，可以使用SELECT子句中的“列投影”来选择这些字段。
2. 尽量减少查询语句中的表数量：如果查询语句中有多个表，尽量减少连接操作。
可以使用子查询、视图或者临时表等方式将查询分成多个步骤进行。
3. 使用索引优化查询：在查询语句中使用适当的索引可以加快查询速度。
对于经常用于筛选和排序的列，可以创建索引。
但是过多的索引也会增加写操作的开销，需要酌情权衡。
4. 避免使用通配符搜索：在查询语句中尽量避免使用`LIKE`和通配符搜索，尤其是在`WHERE`子句的开始部分。
这样的查询无法使用索引，需要进行全表扫描，会降低查询性能。
5. 避免使用不必要的子查询：尽量避免多层嵌套的子查询，可以使用`JOIN`操作或者临时表来代替。
6. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型能够节约存储空间和提高查询效率。
对于存储数字的列，使用整型而不是字符型。
对于日期和时间，使用日期和时间相关的数据类型。
7. 避免使用函数：在查询语句中使用函数会延迟查询的执行。
如果可能的话，可以将函数的计算结果存储在表中，并更新这些结果，以减少函数的使用。
8. 调整查询顺序：在多表查询中，可以根据表的大小和索引情况来调整表的连接顺序，以减少嵌套循环连接的次数。
9. 避免查询大量数据：如果只需要部分数据，可以使用`LIMIT`关键字或者子查询来限制结果集的大小。
这样可以避免查询大量的数据，提高查询速度。
10. 使用缓存查询结果：如果可能的话，可以将查询结果缓存在内存中，以减少数据库的访问次数。
11. 对于复杂查询语句，可以使用数据库的性能分析工具来查找慢查询和瓶颈，进一步优化查询语句。
12. 定期进行数据库维护：对数据库进行定期的空间优化、索引重建和统计信息收集等维护操作，以提高查询性能。
sql优化方案
SQL优化方案1. 优化查询语句在进行SQL优化时，首先需要优化查询语句。
以下是一些常见的优化方法：1.1. 使用合适的索引索引能够大大加快查询的速度，通过在关键列上创建索引，可以使数据库更快地搜索到符合条件的数据。
在选择创建索引时，需要考虑哪些列频繁用于查询或连接操作，尽量避免在不必要的列上创建索引，因为索引的创建和维护也需要时间和资源。
1.2. 避免全表扫描全表扫描是指没有使用索引而对整个表进行扫描查询的操作，这种操作通常比较慢。
可以通过优化查询条件或添加索引来避免全表扫描。
例如，可以使用WHERE子句对查询条件进行优化，只返回需要的数据行，而不是返回整个表。
1.3. 使用合适的JOIN语句在进行多表查询时，使用合适的JOIN语句可以提高查询效率。
根据关联字段的数据分布情况，选择合适的连接方式（如INNER JOIN、LEFT JOIN等），避免不必要的连接操作。
另外，根据查询的需求，可以使用子查询或临时表来优化复杂的查询语句。
1.4. 使用LIMIT限制返回结果集大小当需要返回大量数据时，可以使用LIMIT关键字来限制返回结果集的大小。
通过限制结果集大小，可以减少数据库的负载和查询时间。
2. 表结构优化除了优化查询语句，优化表的结构也是提高SQL查询性能的关键：2.1. 规范化数据库设计规范化数据库设计可以消除数据冗余，减少数据库表的重复数据，提高查询效率。
通过拆分表，将数据分散存储，可以降低数据检索的复杂度，减少查询时间。
在规范化数据库设计时，需要根据实际业务需求和数据分布情况，选择合适的规范化程度。
2.2. 添加适当的约束通过添加适当的约束，比如主键约束、唯一约束和外键约束，可以提高数据的完整性和查询效率。
约束能够帮助数据库管理系统快速定位和检索数据，并避免不必要的数据冗余和错误。
2.3. 合理划分数据表和分区对于大型数据库，可以考虑对表进行水平分割，将数据划分到多个表或分区中。
通过分割表，可以减少单个表的数据量，提高查询效率。
如何优化SQL语句提高数据库查询效率
如何优化SQL语句提高数据库查询效率在当今数字化的时代，数据库成为了企业和组织存储和管理大量数据的核心工具。
而在与数据库进行交互的过程中，SQL 语句的性能直接影响着系统的响应速度和用户体验。
优化 SQL 语句以提高数据库查询效率是一项至关重要的任务，下面我们就来探讨一下如何实现这一目标。
首先，理解数据库的架构和表结构是优化的基础。
在开始优化之前，要清楚地知道数据是如何存储的，表之间的关系以及索引的设置情况。
例如，如果一个表经常用于关联查询，那么为相关列创建合适的索引可以显著提高查询速度。
索引是提高查询效率的关键因素之一。
但并不是索引越多越好，过多的索引会增加数据插入、更新和删除的开销。
因此，要根据查询的频繁程度和数据的特点有针对性地创建索引。
通常，在经常用于查询条件、连接操作和排序的列上创建索引是比较明智的选择。
避免在大表上进行全表扫描是优化的重要策略。
如果查询语句没有使用到索引，数据库就不得不逐行扫描整个表来获取所需的数据，这会导致性能急剧下降。
所以，在编写查询语句时，要尽量确保能够利用到已创建的索引。
对于复杂的查询，分解为多个简单的查询有时会更有效。
将一个大而复杂的查询分解为多个较小的、更具针对性的查询，可以减少数据库的负担，并且更容易理解和优化每个部分。
在条件查询中，要注意条件的写法。
避免使用模糊匹配（如｀LIKE ＇％value%＇｀），除非确实必要。
因为这种写法通常无法利用索引，导致全表扫描。
尽量使用精确匹配（如｀＝｀）或者范围匹配（如｀BETWEEN`），以便数据库能够使用索引快速定位数据。
合理使用连接（JOIN）操作也能提高效率。
在多表连接时，要确保连接条件准确无误，并且根据数据的分布和查询的需求选择合适的连接类型（内连接、左连接、右连接等）。
在查询中，只选择需要的列而不是全部列可以减少数据的传输量，从而提高性能。
特别是在处理大型数据表时，这一点尤为重要。
避免使用子查询，特别是复杂的子查询。
sql语句优化方法详解
sql语句优化方法详解
SQL优化可以分成两大部分：
1、结构优化：指优化SQL语句的构造、结构，提高语句的可读性，以及确保SQL语句的正确性、有效性。
- 合理使用SQL关键字及条件：要尽量使用SQL的关键字，如select distinct，where等等，以降低执行成本。
-避免全表扫描：只要有可能，尽量避免使用全表扫描，如果实在无法避免可以考虑建立相应索引。
-合理使用连接：尽量使用连接，但也要注意其执行成本，不要连接过多的表，增加额外执行的成本。
-优化查询条件：尽量使用准确的条件，条件要最小化，比如使用准确的日期条件。
2、性能优化：指通过对SQL执行计划进行优化，提高SQL语句的效率，从而降低资源的消耗。
-合理使用索引：要尽量合理的使用索引，如果没有合理的索引，就会对数据库没有任何帮助，反而加重数据库的负担。
-合理建立存储过程：应尽量把相似的SQL语句放到存储过程中，以便复用。
-将复杂的SQL语句拆成多个语句：可以通过对复杂的SQL语句进行拆分，将多个子语句分别执行，然后再将其结果进行合并，这样可以大大减少SQL执行次数，提高SQL的性能。
-使用EXPLAINEXTENDED：用EXPLAINEXTENDED帮助可以发现一些性能瓶颈，从而指导优化SQL语句，提高SQL性能。
如何利用SQL优化数据库性能和效率
如何利用SQL优化数据库性能和效率在当今数字化的时代，数据库是许多应用程序和系统的核心组件。
无论是企业的业务管理系统，还是互联网上的在线服务，都依赖于高效、稳定的数据库来存储和处理大量的数据。
然而，随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，数据库性能和效率问题逐渐凸显出来。
优化数据库性能和效率成为了数据库管理员和开发人员面临的重要挑战之一。
在众多的数据库技术中，SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是最为常用和基础的工具之一。
通过合理地运用SQL 技巧和策略，我们可以显著提升数据库的性能和效率。
接下来，让我们一起探讨如何利用 SQL 优化数据库性能和效率。
一、合理设计数据库表结构数据库表结构的设计是优化性能的基础。
首先，要选择合适的数据类型。
例如，对于整数类型，如果存储的值较小，可以选择 tinyint 或smallint 类型，而不是默认的 int 类型，这样可以节省存储空间。
对于字符串类型，如果长度固定且较短，使用 char 类型可能更合适；如果长度不固定，使用 varchar 类型更节省空间。
其次，要合理设置索引。
索引可以加快数据的查询速度，但过多或不合理的索引会影响数据的插入、更新和删除操作。
通常，在经常用于查询、连接和排序的列上创建索引。
例如，主键通常会自动创建索引，对于外键、经常用于查询条件的列等也可以创建索引。
但要注意，不要在频繁更新的列上创建过多索引。
另外，要避免表的过度规范化。
在某些情况下，适当的反规范化可以减少表之间的连接操作，提高查询性能，但要注意数据的一致性维护。
二、优化查询语句查询语句是数据库操作中最常见的操作之一，优化查询语句可以显著提高性能。
首先，尽量避免使用 select 语句，而是明确指定需要查询的列。
这样可以减少数据的传输量，提高查询效率。
其次，合理使用连接（join）操作。
在多表查询中，要根据实际的数据关系选择合适的连接类型，如内连接（inner join）、左连接（left join）、右连接（right join）等。
SQL语句优化的常见方法
SQL语句优化的常见方法SQL（Structured Query Language）是最常用的关系型数据库操作语言，数据查询是其基本功能之一，常见于企业信息系统、金融系统等各类应用程序。
一个好的SQL查询可以提高系统性能，减小数据库开销。
但是，在复杂应用程序中，SQL语句可能会变得非常庞大和复杂，优化SQL查询成为了极其重要的任务。
本文将介绍SQL语句优化的常见方法，包括索引优化、查询过滤、缓存、联表查询优化等。
1.索引优化在数据库中，索引是一种数据结构，它提高了查询数据的速度。
通过索引，数据库可以快速查询数据，而不需要对整个数据集进行扫描。
优化索引是提高SQL查询性能的重要措施。
第一步是了解数据架构。
首先，查询需要哪些列的数据，然后将这些列添加到索引中。
在维护索引的同时，要注意删除不再需要的索引，以免浪费空间和时间。
第二步是选择正确的索引类型。
B树索引通常用于查找，而哈希索引通常用于关键字可重复的场合。
选择正确的索引类型可以提高查询效率。
2.查询过滤在编写SQL查询语句时，使用文本搜索、引用多个表、使用复杂逻辑等可能会增加查询的复杂度。
优化查询是减少查询复杂度的重要步骤之一。
第一步是查询筛选。
不要通过SQL查询返回过多的结果，而是尽可能地降低查询的结果集大小。
例如，可以使用WHERE子句来限制返回的行数。
第二步是减少JOIN。
JOIN是查询两个或更多表的操作，通常会增加查询的复杂性。
要避免过多的JOIN语句，而是考虑创建一个新表，其中包含合适的数据。
第三步是使用索引。
正确使用索引可以提高查询效率，减少查询复杂度。
3.缓存缓存是一种优化技术，可以减少数据库的磁盘和内存访问。
在许多应用程序中，经常使用的数据可以被缓存到内存中，以避免在每次查询时都从磁盘上读取数据。
缓存技术可以减少数据库服务器的负载，同时提高响应速度。
但是，缓存也需要适当的管理，以避免膨胀和缓存不必要的数据。
4.联表查询优化在查询多个表时，联表查询优化可以提高查询性能，同时减少数据库服务器的负载。
sql语句优化的几种方法优秀
sql语句优化方法详细介绍 sql语句优化的几种方法优秀sql语句优化方法详细介绍 sql语句优化的几种方法篇一1. 选择最有效率的表名顺序, from子句中写在的表(根底表 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根底表.汗颜！！以前以为dimensional table,都是多条记录呢，怪不得以前写的查询速度这么慢。
子句中的连接顺序．：数据库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, 。
这个貌似一直这么写的，不过那是在sqlserver里面的，前面都是用的join3.整合简单,无关联的数据库访问：假设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)，这个我没有体会，貌似都是按照业务逻辑把它们分成了一小块一小块的呢4.尽量缩小子查询的结果。
5.用exists替代in、用not exists替代not in。
貌似我做工程的时候只在少数基于条件的表连接才会用exists，根本不用in 和not in。
6.防止在索引列上使用计算．where子句中，假设索引列是函数的一局部．优化器将不使用索引而使用全表扫描． 7，用》=替代》这个我也不是特别明白，》是is not？8，用union交换or (适用于索引列)通常情况下, 用union交换where子句中的or将会起到较好的效果. 对索引列使用or将造成全表扫描. 注意, 以上规那么只针对多个索引列有效. 假设有column没有被索引,查询效率可能会因为你没有选择or而降低. 在下面的'例子中, loc_id 和region上都建有索引.这个在工程中我是有遇到过的，我写了个临时表的函数，其他的sql需要和临时表连接起来，因为业务逻辑比拟复杂，连接的时候速度很慢，后来把or都改成了union all9，防止在索引列上使用is null和is not null10，防止改变索引列的类型11. 需要注意的where子句:某些select 语句中的where子句不使用索引. 这里有一些例子.(3) ‘+'是数学函数.就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)一样的索引列不能互相比拟,这将会启用全表扫描.12. 优化group by:进步group by 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在group by 之前过滤掉.13. 防止使用消耗资的操作:带有distinct,union,minus,intersect,order by的sql 语句会启动sql引擎执行消耗资的排序(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. 通常, 带有union, minus , intersect的sql语句都可以用其他方式重写. 假设你的数据库的sort_area_size调配得好, 使用union , minus, intersect也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强.in ssms,if you want to see how much cpu time did one query consumed,you can use the following flow: set statistics io onset statistics time onexecute your queryset statistics time offand after this you have to look messages window not results window。
sql优化查询的方法
sql优化查询的方法
SQL查询优化是提高数据库查询效率和性能的重要手段，以下是一些常用的SQL查询优化方法：
1.使用索引
索引可以提高数据检索效率，可以使用单列索引、组合索引等方式优化查询。
在索引设计上要避免过多的索引和冗余索引等情况。
2.使用合适的数据类型
不合适的数据类型可能会导致查询效率降低，如字符串类型（varchar、text等）的比较效率较低，应尽量使用数字类型比较。
3.查询语句编写规范化
编写规范化的查询语句可以减少查询无效结果的情况，并可以避免使用不必要的子查询等优化。
4.避免使用函数操作
函数操作会导致查询效率下降，尽量避免使用函数操作或者使用尽可能简单的函数。
5.分页查询优化
分页查询优化可以减少数据传输和处理的负担，建议使用LIMIT语句等方法对数据进行分页处理。
6.合理使用缓存
缓存可以减少数据库查询的次数，提高查询效率。
建议在弱事务或只读的情况下使用缓存技术。
7.避免使用通配符查询
通配符查询（like操作）的效率较低，建议在查询时避免使用通配符操作，或者在必要时使用左匹配等方式减少查询范围。
8.适当的数据分割和分区
适当的数据分割和分区可以提高查询效率，例如根据数据量和业务需求将数据分割到多个表中等方法。
总之，SQL查询优化需要结合具体业务需求和数据结构等情况进行综合考虑和优化。
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语言的基本操作技巧和优化方法
SQL语言的基本操作技巧和优化方法SQL（Structured Query Language）是关系数据库管理系统的标准语言，几乎所有的关系型数据库都支持SQL。
本文就来介绍SQL语言的基本操作技巧和优化方法。
一、基本操作技巧1. 数据库的创建创建数据库语句如下：CREATE DATABASE database_name;其中，database_name为数据库的名称。
2. 表的创建创建表语句如下：CREATE TABLE table_name (column1 datatype constraint,column2 datatype constraint,.....);其中，table_name为表的名称，column1、column2为列名，datatype为数据类型，constraint为约束。
3. 表的插入插入数据语句如下：INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...)VALUES (value1, value2, value3, ...);其中，table_name为要插入数据的表的名称，column1、column2、column3为要插入数据的列名，value1、value2、value3为要插入数据的实际值。
4. 表的查询查询数据语句如下：SELECT column1, column2, column3, ...FROM table_nameWHERE condition;其中，table_name为要查询的表的名称，column1、column2、column3为要查询的列名，condition为查询条件。
5. 表的更新更新数据语句如下：UPDATE table_nameSET column1 = value1, column2 = value2, ...WHERE condition;其中，table_name为要更新数据的表的名称，column1、column2为要更新数据的列名，value1、value2为要更新数据的实际值，condition为更新数据的条件。
sql 优化方法
SQL 优化是一个不断调整和改进的过程，以下是一些常见的SQL 优化方法：
* 合理的索引设计。
索引可以大大提高查询的效率，可以通过对经常用作查询条件的字段建立索引，如WHERE、ORDER BY 子句中出现的字段。
* 使用LIMIT 和OFFSET 分页查询。
通过在查询中使用LIMIT 和OFFSET 可以避免全表扫描，从而减小查询时间。
* 合理使用UNION 和UNION ALL。
在需要合并多个SELECT 语句的结果时，使用UNION ALL 可以避免进行重复的表扫描，但如果需要去除重复行，则应该使用UNION。
* 避免使用SELECT *。
在查询时，只返回需要的列，可以减少数据传输量，提高查询速度。
* 在GROUP BY 和HAVING 子句中，先进行数据过滤再进行GROUP BY 和HAVING，这样可以减少计算量。
* 一次更新多条记录比分多次更新每次一条快，也就是说批处理好。
* 尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过一定数量，应该考虑改写代码。
* 尽量使用EXISTS 代替SELECT COUNT(1) 来判断是否存在记录。
COUNT 函数只有在统计表中所有行数时使用，而且COUNT(1) 比COUNT(* 更有效率。
* 多表连接查询时，过滤多数据的条件放到WHERE 语句最后。
* 尽量避免大事务操作以提高并发性。
以上SQL 优化方法可以单独使用，也可以组合使用以满足特定的性能需求。
在调整和优化SQL 语句时，一定要在测试环境中进行验证，以确保改进的效果符合预期。
崔华_SQL优化的方法论_IT168文库
How to verify the execution plan
• Get the real execution plan － display_cursor_9i.sql － printsql － $ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrsqrpt.sql － $ORACLE_HOME/rdbms/admin/sprepsql • Verify statistics － sosi.txt • 10046/10053 event • /books
Reduce the Workload
• 方法1所涉及到的这两种优化手段在Oracle数据库中能否奏效 以及效果的好坏与否很大程度上取决于对CBO和执行计划的理 解程度，对CBO和执行计划理解的越深，这两种优化手段的应 用就会越纯熟，效果就会越好。这也是这本书所要提出的 Oracle数据库里SQL优化方法论的第一点：Oracle里SQL优化的 本质是基于对CBO和执行计划的深刻理解
How to Implement corrective actions
• 如果是不必要的全表扫描/排序而导致了目标SQL的性能问题，我 们可以通过建立合适的索引（包括函数索引、位图索引等）来加 以解决； • 如果是因为各种原因导致的目标SQL的执行计划不稳定，我们可 以通过使用Hint或SQL Profile/SPM来加以解决； • 如果是表或者索引的不良设计导致的目标SQL的性能问题，我们 可以通过重新设计表/索引，重新组织表里的数据来加以解决； • 如果上述调整措施都失效，我们可以考虑用并行来缩短目标SQL 的执行时间； • 如果上述调整措施、包括并行都失效，我们还可以在联系实际业 务的基础上更改目标SQL的执行逻辑，甚至不执行目标SQL，这是 最彻底的优化 :)
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SQL Tuning may depends on your APP Logic
SQL Tuning may depends on your APP Logic
SQL Tuning may depends on your APP Logic
• 这套系统的主要业务功能之一是“及时地插入数据”，表中的数据活 动可以说是99%是插入，不到1%的查询，没有delete和update操作 • 由于要插入的大表比较多，索引也很大，而buffer cache有限，因此 插入时的索引维护对插入性能有非常关键的影响 • 如果贸然地增加一个acct_id1列的索引，这个操作可能需要很久才会 体现出其负面后果
Reduce the Workload
我们在“第四章 Oracle里的查询转换”中曾经提到过一个案例， 在 那个例子里，我们在不更改原有业务逻辑的情况下通过将目标 SQL由原语句： • select pubamnt from v_bc_lcgrppol where grppolno in (select grppolno from v_bc_lcpol where polno = '9022000000000388'); 改写为： • select pubamnt from v_bc_lcgrppol a,(select distinct grppolno grppolno from v_bc_lcpol where polno = '9022000000000388') b where a.grppolno=b.grppolno; 后就实现了将原SQL的逻辑读从200万降低到了6，其执行时间也 从6秒降低到了毫秒级这样一个极好的优化效果
Q&A
主讲人：崔华（dbsnake）
How to verify the execution plan
• Get the real execution plan － display_cursor_9i.sql － printsql － $ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrsqrpt.sql － $ORACLE_HOME/rdbms/admin/sprepsql • Verify statistics － sosi.txt • 10046/10053 event • /books
How to Implement corrective actions
当定位到Top SQL及通过上述手段分析清楚其问题所在后，接下 来只需秉承“对症下药”的原则采用针对性的调整措施就可以了。 这里的关键就在于分析清楚原因后的“对症下药”，即使是同样 的 症状、由于导致上述症状的原因的不同，依然可能会采用截然相 反的调整手段。在Oracle数据库里，针对Top SQL的调整手段是 五花八门、不一而足的，包括但不限于如下调整措施： • 如果是统计信息不准或是因为CBO计算某些SQL的执行路径 （Access Path）的成本所用公式的先天不足而导致的SQL性能 问题，我们可以通过重新收集统计信息或者手工修改统计信息 或者使用Hint来加以解决； • 如果是SQL语句的写法问题，我们可以通过在不更改业务逻辑 的情况下改写SQL来加以解决；
How to Identify High-Load SQL
• 也许根本就不用定位，因为我们可能已经知道哪些SQL是我们 的调整目标 • 在Oracle数据库里，定位Top SQL通常所采用的方法就是查看 AWR报告或者Statspack报告，从AWR报告里的“SQL ordered by Elapsed Time”、“SQL ordered by CPU Time”、“SQL ordered by Gets”等部分就能清晰的定位出在采样的时间段 内执行时间最长、消耗系统资源最多的Top SQL
用合适的索引来避免不必要的排序
• drop index idx_t1; • select * from (select object_name,object_id from t1 order by object_id desc) where rownum<4;
用合适的索引来避免不必要的排序
• create index idx_t1 on t1(object_id);
用合适的函数索引来避免看似无法避免的全表扫描
• select object_name,object_id from t1 where reverse(object_name) like reverse('%EMP'); • create index idx_fun_t1 on t1(reverse(object_name));
重新设计索引来避免不必要的全表扫描
重新设计索引来避免不必要的全表扫描
重新设计索引来避免不必要的全表扫描
• drop index ind_cus_basdata_t_5; • create index ind_cus_basdata_t_5 on cus_basdata_t (cust_uid) online;
Parallelize the Workload
• “方法2：并行执行目标SQL语句”，这实际上是以额外的资源 消耗来换取执行时间的缩短，很多情况下使用并行是针对某些 SQL的唯一优化手段。
Balance the Workload
• “方法3：平衡系统的资源消耗” 可以避免不必要的资源争用 所导致的目标SQL语句执行时间的增长。
How to Implement corrective actions
• 如果是不必要的全表扫描/排序而导致了目标SQL的性能问题，我 们可以通过建立合适的索引（包括函数索引、位图索引等）来加 以解决； • 如果是因为各种原因导致的目标SQL的执行计划不稳定，我们可 以通过使用Hint或SQL Profile/SPM来加以解决； • 如果是表或者索引的不良设计导致的目标SQL的性能问题，我们 可以通过重新设计表/索引，重新组织表里的数据来加以解决； • 如果上述调整措施都失效，我们可以考虑用并行来缩短目标SQL 的执行时间； • 如果上述调整措施、包括并行都失效，我们还可以在联系实际业 务的基础上更改目标SQL的执行逻辑，甚至不执行目标SQL，这是 最彻底的优化 :)
How to Implement corrective actions
• 在Oracle数据库里做SQL优化是一个不断迭代、循序渐进的过程。 当你解决了执行时间最长、消耗系统资源最多的Top SQL后，系 统里原先一些执行时间不那么长、消耗资源不那么多的SQL此时 可能就会变成执行时间最长、消耗系统资源最多的Top SQL了。 所以上述三个SQL优化步骤需要被不断的重复执行下去，直到系 统性能已经达到预期目标或者再没有SQL可以被调整
用合适的索引来避免不必要的全表扫描
• create index idx_t1 on t1(object_id); • select * from t1 where object_id is null;
用合适的索引来避免不必要的全表扫描
• drop index idx_t1; • create index idx_t1 on t1(object_id,1);
Reduce the Workload
• 方法1所涉及到的这两种优化手段在Oracle数据库中能否奏效 以及效果的好坏与否很大程度上取决于对CBO和执行计划的理 解程度，对CBO和执行计划理解的越深，这两种优化手段的应 用就会越纯熟，效果就会越好。这也是这本书所要提出的 Oracle数据库里SQL优化方法论的第一点：Oracle里SQL优化的 本质是基于对CBO和执行计划的深刻理解
SQL优化的方法论 崔华（dbsnake） Email：allantreycn@
About Me
• 中航信工程师 • Oracle ACE • ACOUG成员
《基于Oracle的SQL优化》
• • • • • • • • 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 Oracle里的优化器 Oracle里的执行计划 Oracle里的Cursor和绑定变量 Oracle里的查询转换 Oracle里的统计信息 Oracle里的Hint Oracle里的并行 Oracle里SQL优化的方法论
SQL Tuning Overall Example
• Oracle里SQL优化的方法论在实战中的验证之例一 • Oracle里SQL优化的方法论在实战中的验证之例二
Summary
• Oracle里的SQL优化实际上是基于对CBO和执行计划的深刻理解 • Oracle里的SQL优化不能脱离实际的业务 • 运用之妙，存乎一心
Reduce the Workload
• 在很多人眼里，SQL优化就是走索引，就是用走索引来取代全 表扫描。实际上这种认识是非常肤浅的。 • 是，大部分SQL优化的问题都可以通过增加或者减少索引的方 式来解决，但这绝不是全部！
Reduce the Workload
• • • • 例1：用合适的索引来避免不必要的全表扫描 例2：用合适的索引来避免不必要的排序 例3：用合适的函数索引来避免看似无法避免的全表扫描 例4：重新设计索引来避免不必要的全表扫描
Reduce the Workload
• “方法1：降低目标SQL语句的资源消耗”以缩短执行时间，这 是最常用的SQL优化方法。这种方法的核心是要么通过在不更 改业务逻辑的情况下改写SQL来降低目标SQL语句的资源消耗， 要么不改SQL但通过调整执行计划或相关表的数据来降低目标 SQL语句的资源消耗
用合适的函数索引来避免看似无法避免的全表扫描
• drop index idx_t1; • create index idx_t1 on t1(object_name); • select object_name,object_id from t1 where object_name like '%EMP';