㈠ Mysql 查詢速度慢怎麼辦
問題
我們有一個 SQL，用於找到沒有主鍵 / 唯一鍵的表，但是在 MySQL 5.7 上運行特別慢，怎麼辦？
實驗
我們搭建一個 MySQL 5.7 的環境，此處省略搭建步驟。
寫個簡單的腳本，製造一批帶主鍵和不帶主鍵的表：
可以看到執行時間變成了 0.67s。
整理
我們診斷的關鍵點如下：
1. 對於 information_schema 中的元數據表，執行計劃不能提供有效信息。
2. 通過查看 MySQL 改寫後的 SQL，我們猜測了優化器發生了誤判。
3. 我們增加了 hint，指導 MySQL 正確進行優化判斷。
但目前我們的實驗僅限於猜測，猜中了萬事大吉，猜不中就無法做出好的診斷。
資料庫查詢慢有很多問題，查詢盡量查詢自己需要的欄位，避免全表掃描。盡量優化自己的SQL查詢語句。
一旦你創建了資料庫，你就可以通過以下方式訪問它：
運行PostgreSQL的互動式終端程序，它被稱為psql，它允許你交互地輸入、編輯和執行SQL命令。
使用一種已有的圖形化前端工具，比如pgAdmin或者帶ODBC或JDBC支持的辦公套件來創建和管理資料庫。這種方法在這份教程中沒有介紹。
使用多種綁定發行的語言中的一種寫一個自定義的應用。這些可能性在第 IV 部分中將有更深入的討論。
㈢ 伺服器資料庫查詢慢
SQL Server資料庫查詢速度慢的原因有很多，常見的有以下幾種：
1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應。
3、沒有創建計算列導致查詢不優化。
4、內存不足
5、網路速度慢
6、查詢出的數據量過大（可以採用多次查詢，其他的方法降低數據量）
7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活動的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。
9、返回了不必要的行和列
10、查詢語句不好，沒有優化
●可以通過以下方法來優化查詢 :
1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數據量（尺寸）越大，提高I/O越重要。
2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升級硬體
4、根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。注意填充因子要適當（最好是使用默認值0）。索引應該盡量小，使用位元組數小的列建索引好（參照索引的創建）,不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位。
5、提高網速。
6、擴大伺服器的內存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內存。
配置虛擬內存：虛擬內存大小應基於計算機上並發運行的服務進行配置。運行 Microsoft SQL Server? 2000時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的1.5倍。如果另外安裝了全文檢索功能，並打算運行Microsoft搜索服務以便執行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的3倍。將SQL Server max server memory伺服器配置選項配置為物理內存的1.5倍（虛擬內存大小設置的一半）。
7、增加伺服器CPU個數;但是必須 明白並行處理串列處理更需要資源例如內存。使用並行還是串列程是MsSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢 的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執行，SQL SERVER根據系統的負載情況決定最優的並行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE還不能並行處理。
8、如果是使用like進行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查詢時，查詢耗時和欄位值總長度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對於欄位的值很長的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離
10、分布式分區視圖可用於實現資料庫伺服器聯合體。
聯合體是一組分開管理的伺服器，但它們相互協作分擔系統的處理負荷。這種通過分區數據形成資料庫伺服器聯合體的機制能夠擴大一組伺服器，以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯合資料庫伺服器。（參照SQL幫助文件''分區視圖''）
a、在實現分區視圖之前，必須先水平分區表
b、 在創建成員表後，在每個成員伺服器上定義一個分布式分區視圖，並且每個視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區視圖名的查詢可以在任何一個成員伺服器上 運行。系統操作如同每個成員伺服器上都有一個原始表的復本一樣，但其實每個伺服器上只有一個成員表和一個分布式分區視圖。數據的位置對應用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數據和日誌 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設置自動收縮日誌.對於大的資料庫不要設置資料庫自動增長，它會降低伺服器的性能。
在T-sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點：首先，DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：
1、 查詢語句的詞法、語法檢查
2、 將語句提交給DBMS的查詢優化器
3、 優化器做代數優化和存取路徑的優化
4、 由預編譯模塊生成查詢規劃
5、 然後在合適的時間提交給系統處理執行
6、 最後將執行結果返回給用戶。
其次，看一下SQL SERVER的數據存放的結構：一個頁面的大小為8K(8060)位元組，8個頁面為一個盤區，按照B樹存放。
請參考
㈣ 如何解決SQL查詢速度太慢
1. 執行計劃中明明有使用到索引，為什麼執行還是這么慢？
2. 執行計劃中顯示掃描行數為 644，為什麼 slow log 中顯示 100 多萬行？
a. 我們先看執行計劃，選擇的索引 「INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)」。結合 sql 來看，因為有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能會更差，優化器選擇這個索引避免了排序。
那為什麼不選 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很簡單，TASK_DATE 欄位區分度太低了，走這個索引需要掃描的行數很大，而且還要進行額外的排序，優化器綜合判斷代價更大，所以就不選這個索引了。不過如果我們強制選擇這個索引（用 force index 語法），會看到 SQL 執行速度更快少於 10s，那是因為優化器基於代價的原則並不等價於執行速度的快慢；
b. 再看執行計劃中的 type:index，"index" 代表 「全索引掃描」，其實和全表掃描差不多，只是掃描的時候是按照索引次序進行而不是行，主要優點就是避免了排序，但是開銷仍然非常大。
Extra:Using where 也意味著掃描完索引後還需要回表進行篩選。一般來說，得保證 type 至少達到 range 級別，最好能達到 ref。
在第 2 點中提到的「慢日誌記錄Rows_examined: 1161559，看起來是全表掃描」，這里更正為「全索引掃描」，掃描行數確實等於表的行數；
c. 關於執行計劃中：「rows：644」，其實這個只是估算值，並不準確，我們分析慢 SQL 時判斷准確的掃描行數應該以 slow log 中的 Rows_examined 為准。
4. 優化建議：添加組合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
優化過程：
TASK_DATE 欄位存在索引，但是選擇度很低，優化器不會走這個索引，建議後續可以刪除這個索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在這個 sql 中 REL_DEVID 欄位從命名上看選擇度較高，通過下面 sql 來檢驗確實如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由於有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 組合選擇度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在測試環境添加 REL_DEVID，TASK_ID 組合索引，測試 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引後執行計劃：
這里還要注意一點「隱式轉換」：REL_DEVID 欄位數據類型為 varchar，需要在 sql 中加引號：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
執行時間從 10s+ 降到 毫秒級別：
1 row in set (0.00 sec)
結論
一個典型的 order by 查詢的優化，添加更合適的索引可以避免性能問題：執行計劃使用索引並不意味著就能執行快。
㈤ 我的程序，查詢資料庫很慢。請問怎麼提高查詢速度
查詢慢是和表結構，語句，系統等相關的
建索引等方法都可以改善表結構，
另外如果返回數據量很大，當然會慢，所以你盡量查詢相對有用的數據
再就是查詢語句了
比如用in查詢沒有jion查詢快，還有
between
改成
>
<會快
再還有，用子查詢也會慢很多，
如果是一些很復雜的查詢，可以改用存儲過程會好點，有時用臨時表會慢但，從海量數據中查詢取數進行子查詢又不如用臨時錶快，不同的問題用不同的解決方法，看你要哪種了，單看你的問題無法直接判斷。
不過，優化查詢句是關鍵的了。
㈥ 如何解決SQL Server查詢速度緩慢的問題
優化SQL Server查詢速度的方法：
1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數據量（尺寸）越大，提高I/O越重要．
2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸（sp_spaceuse）
3、升級硬體
4、根據查詢條件，建立索引，優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。注意填充因子要適當（最好是使用默認值0）。索引應該盡量小，使用位元組數小的列建索引好（參照索引的創建），不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位
5、提高網速；
6、擴大伺服器的內存，Windows 2000和SQL server 2000能支持4－8G的內存。
配置虛擬內存：虛擬內存大小應基於計算機上並發運行的服務進行配置。運行 Microsoft SQL Server? 2000 時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的 1．5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能，並打算運行 Microsoft 搜索服務以便執行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 伺服器配置選項配置為物理內存的 1．5 倍（虛擬內存大小設置的一半）。
7、增加伺服器CPU個數；但是必須明白並行處理串列處理更需要資源例如內存。使用並行還是串列程是MsSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執行，SQL SERVER根據系統的負載情況決定最優的並行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。但是更新操作UPDATE，INSERT， DELETE還不能並行處理。
8、如果是使用like進行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查詢時，查詢耗時和欄位值總長度成正比，所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對於欄位的值很長的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離
10、分布式分區視圖可用於實現資料庫伺服器聯合體。
聯合體是一組分開管理的伺服器，但它們相互協作分擔系統的處理負荷。這種通過分區數據形成資料庫伺服器聯合體的機制能夠擴大一組伺服器，以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯合資料庫伺服器。（參照SQL幫助文件''分區視圖''）
a、在實現分區視圖之前，必須先水平分區表
b、在創建成員表後，在每個成員伺服器上定義一個分布式分區視圖，並且每個視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區視圖名的查詢可以在任何一個成員伺服器上運行。系統操作如同每個成員伺服器上都有一個原始表的復本一樣，但其實每個伺服器上只有一個成員表和一個分布式分區視圖。數據的位置對應用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ，DBCC INDEXDEFRAG，收縮數據和日誌 DBCC SHRINKDB，DBCC SHRINKFILE．設置自動收縮日誌．對於大的資料庫不要設置資料庫自動增長，它會降低伺服器的性能。
在T－sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點：首先，DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：
1、查詢語句的詞法、語法檢查
2、將語句提交給DBMS的查詢優化器
3、優化器做代數優化和存取路徑的優化
4、由預編譯模塊生成查詢規劃
5、然後在合適的時間提交給系統處理執行
6、最後將執行結果返回給用戶。
其次，看一下SQL SERVER的數據存放的結構：一個頁面的大小為8K（8060）位元組，8個頁面為一個盤區，按照B樹存放。
12、 Commit和rollback的區別 Rollback：回滾所有的事物。 Commit：提交當前的事物．沒有必要在動態SQL里寫事物，如果要寫請寫在外面如： begin tran exec（@s） commit trans 或者將動態SQL 寫成函數或者存儲過程。
13、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數，避免表掃描，如果返回不必要的數據，浪費了伺服器的I/O資源，加重了網路的負擔降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯接訪問表，後果嚴重。
14、SQL的注釋申明對執行沒有任何影響
15、盡可能不使用游標，它佔用大量的資源。如果需要row－by－row地執行，盡量採用非游標技術，如：在客戶端循環，用臨時表，Table變數，用子查詢，用Case語句等等。游標可以按照它所支持的提取選項進行分類：只進必須按照從第一行到最後一行的順序提取行。FETCH NEXT 是唯一允許的提取操作，也是默認方式。可滾動性可以在游標中任何地方隨機提取任意行。游標的技術在SQL2000下變得功能很強大，他的目的是支持循環。有四個並發選項 READ_ONLY：不允許通過游標定位更新（Update），且在組成結果集的行中沒有鎖。 OPTIMISTIC WITH valueS：樂觀並發控制是事務控制理論的一個標准部分。樂觀並發控制用於這樣的情形，即在打開游標及更新行的間隔中，只有很小的機會讓第二個用戶更新某一行。當某個游標以此選項打開時，沒有鎖控制其中的行，這將有助於最大化其處理能力。如果用戶試圖修改某一行，則此行的當前值會與最後一次提取此行時獲取的值進行比較。如果任何值發生改變，則伺服器就會知道其他人已更新了此行，並會返回一個錯誤。如果值是一樣的，伺服器就執行修改。選擇這個並發選項?OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING：此樂觀並發控制選項基於行版本控制。使用行版本控制，其中的表必須具有某種版本標識符，伺服器可用它來確定該行在讀入游標後是否有所更改。在 SQL Server 中，這個性能由 timestamp 數據類型提供，它是一個二進制數字，表示資料庫中更改的相對順序。每個資料庫都有一個全局當前時間戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改帶有 timestamp 列的行時，SQL Server 先在時間戳列中存儲當前的 @@DBTS 值，然後增加 @@DBTS 的值。如果某個表具有 timestamp 列，則時間戳會被記到行級。伺服器就可以比較某行的當前時間戳值和上次提取時所存儲的時間戳值，從而確定該行是否已更新。伺服器不必比較所有列的值，只需比較 timestamp 列即可。如果應用程序對沒有 timestamp 列的表要求基於行版本控制的樂觀並發，則游標默認為基於數值的樂觀並發控制。 SCROLL LOCKS 這個選項實現悲觀並發控制。在悲觀並發控制中，在把資料庫的行讀入游標結果集時，應用程序將試圖鎖定資料庫行。在使用伺服器游標時，將行讀入游標時會在其上放置一個更新鎖。如果在事務內打開游標，則該事務更新鎖將一直保持到事務被提交或回滾；當提取下一行時，將除去游標鎖。如果在事務外打開游標，則提取下一行時，鎖就被丟棄。因此，每當用戶需要完全的悲觀並發控制時，游標都應在事務內打開。更新鎖將阻止任何其它任務獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其它任務更新該行。然而，更新鎖並不阻止共享鎖，所以它不會阻止其它任務讀取行，除非第二個任務也在要求帶更新鎖的讀取。滾動鎖根據在游標定義的 SELECT 語句中指定的鎖提示，這些游標並發選項可以生成滾動鎖。滾動鎖在提取時在每行上獲取，並保持到下次提取或者游標關閉，以先發生者為准。下次提取時，伺服器為新提取中的行獲取滾動鎖，並釋放上次提取中行的滾動鎖。滾動鎖獨立於事務鎖，並可以保持到一個提交或回滾操作之後。如果提交時關閉游標的選項為關，則 COMMIT 語句並不關閉任何打開的游標，而且滾動鎖被保留到提交之後，以維護對所提取數據的隔離。所獲取滾動鎖的類型取決於游標並發選項和游標 SELECT 語句中的鎖提示。
16、用Profiler來跟蹤查詢，得到查詢所需的時間，找出SQL的問題所在；用索引優化器優化索引
17、注意UNion和UNion all 的區別。UNION all好
18、注意使用DISTINCT，在沒有必要時不要用，它同UNION一樣會使查詢變慢。重復的記錄在查詢里是沒有問題的
19、查詢時不要返回不需要的行、列
20、用sp_configure ''query governor cost limit''或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT來限制查詢消耗的資源。當評估查詢消耗的資源超出限制時，伺服器自動取消查詢，在查詢之前就扼殺掉。 SET LOCKTIME設置鎖的時間
21、用select top 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句
"， "！＝"， "！>"， "！<"， "NOT"， "NOT EXISTS"， "NOT IN"， "NOT LIKE"， and "LIKE ''%500''"，因為他們不走索引全是表掃描。也不要在WHere字句中的列名加函數，如Convert，substring等，如果必須用函數的時候，創建計算列再創建索引來替代．還可以變通寫法：WHERE SUBSTRING（firstname，1，1）＝ ''m''改為WHERE firstname like ''m%''（索引掃描），一定要將函數和列名分開。並且索引不能建得太多和太大。NOT IN會多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN ， LEFT OUTER JOIN 來替代，特別是左連接，而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作．如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，現在2000的優化器能夠處理了。相同的是IS NULL，「NOT"， "NOT EXISTS"， "NOT IN"能優化她，而」<>」等還是不能優化，用不到索引。
23、使用Query Analyzer，查看SQL語句的查詢計劃和評估分析是否是優化的SQL。一般的20%的代碼占據了80%的資源，我們優化的重點是這些慢的地方。
24、如果使用了IN或者OR等時發現查詢沒有走索引，使用顯示申明指定索引： SELECT * FROM PersonMember （INDEX ＝ IX_Title） WHERE processid IN （『男』，『女』）
25、將需要查詢的結果預先計算好放在表中，查詢的時候再SELECT。這在SQL7．0以前是最重要的手段。例如醫院的住院費計算。
26、MIN（）和 MAX（）能使用到合適的索引。
27、資料庫有一個原則是代碼離數據越近越好，所以優先選擇Default，依次為Rules，Triggers， Constraint（約束如外健主健CheckUNIQUE……，數據類型的最大長度等等都是約束），Procere．這樣不僅維護工作小，編寫程序質量高，並且執行的速度快。
28、如果要插入大的二進制值到Image列，使用存儲過程，千萬不要用內嵌INsert來插入（不知JAVA 是否）。因為這樣應用程序首先將二進制值轉換成字元串（尺寸是它的兩倍），伺服器受到字元後又將他轉換成二進制值．存儲過程就沒有這些動作：方法：Create procere p_insert as insert into table（Fimage） values （@image），在前台調用這個存儲過程傳入二進制參數，這樣處理速度明顯改善。
㈦ 我的程序，查詢資料庫很慢。請問怎麼提高查詢速度
SQL提高查詢效率
1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
7.如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--『2005-11-30』生成的id
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(...)
13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17.盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。
20.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
30.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理
1、避免將欄位設為「允許為空」
2、數據表設計要規范
3、深入分析數據操作所要對資料庫進行的操作
4、盡量不要使用臨時表
5、多多使用事務
6、盡量不要使用游標
7、避免死鎖
8、要注意讀寫鎖的使用
9、不要打開大的數據集
10、不要使用伺服器端游標
11、在程序編碼時使用大數據量的資料庫
12、不要給「性別」列創建索引
13、注意超時問題
14、不要使用Select *
15、在細節表中插入紀錄時，不要在主表執行Select MAX(ID)
16、盡量不要使用TEXT數據類型
17、使用參數查詢
18、不要使用Insert導入大批的數據
19、學會分析查詢
20、使用參照完整性
21、用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where
提高SQL查詢效率（要點與技巧）：
· 技巧一：
問題類型：ACCESS資料庫欄位中含有日文片假名或其它不明字元時查詢會提示內存溢出。
解決方法：修改查詢語句
sql="select * from tablename where column like '%"&word&"%'"
改為
sql="select * from tablename"
rs.filter = " column like '%"&word&"%'"
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技巧二：
問題類型：如何用簡易的辦法實現類似網路的多關鍵詞查詢（多關鍵詞用空格或其它符號間隔）。
解決方法：
'//用空格分割查詢字元串
ck=split(word," ")
'//得到分割後的數量
sck=UBound(ck)
sql="select * tablename where"
在一個欄位中查詢
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
在二個欄位中同時查詢
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%' or " & _
"column1 like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
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技巧三：大大提高查詢效率的幾種技巧
1. 盡量不要使用 or，使用or會引起全表掃描，將大大降低查詢效率。
2. 經過實踐驗證，charindex()並不比前面加%的like更能提高查詢效率，並且charindex()會使索引失去作用（指sqlserver資料庫）
3. column like '%"&word&"%' 會使索引不起作用
column like '"&word&"%' 會使索引起作用（去掉前面的%符號）
（指sqlserver資料庫）
4. '%"&word&"%' 與'"&word&"%' 在查詢時的區別：
比如你的欄位內容為 一個容易受傷的女人
'%"&word&"%' ：會通配所有字元串，不論查「受傷」還是查「一個」，都會顯示結果。
'"&word&"%' ：只通配前面的字元串，例如查「受傷」是沒有結果的，只有查「一個」，才會顯示結果。
5. 欄位提取要按照「需多少、提多少」的原則，避免「select *」，盡量使用「select 欄位1,欄位2,欄位3........」。實踐證明：每少提取一個欄位，數據的提取速度就會有相應的提升。提升的速度還要看您舍棄的欄位的大小來判斷。
6. order by按聚集索引列排序效率最高。一個sqlserver數據表只能建立一個聚集索引，一般默認為ID，也可以改為其它的欄位。
7. 為你的表建立適當的索引，建立索引可以使你的查詢速度提高幾十幾百倍。（指sqlserver資料庫）
· 以下是建立索引與不建立索引的一個查詢效率分析：
Sqlserver索引與查詢效率分析。
表 News
欄位
Id：自動編號
Title：文章標題
Author：作者
Content：內容
Star：優先順序
Addtime：時間
記錄：100萬條
測試機器：P4 2.8/1G內存/IDE硬碟
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方案1：
主鍵Id，默認為聚集索引，不建立其它非聚集索引
select * from News where Title like '%"&word&"%' or Author like '%"&word&"%' order by Id desc
從欄位Title和Author中模糊檢索，按Id排序
查詢時間：50秒
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方案2：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Id desc
從欄位Title和Author中模糊檢索，按Id排序
查詢時間：2 - 2.5秒
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方案3：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Star desc
從欄位Title和Author中模糊檢索，按Star排序
查詢時間：2 秒
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方案4：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%'
從欄位Title和Author中模糊檢索，不排序
查詢時間：1.8 - 2 秒
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方案5：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%'
或
select * from News where Author like '"&word&"%'
從欄位Title 或 Author中檢索，不排序
查詢時間：1秒
· 如何提高SQL語言的查詢效率?
問：請問我如何才能提高SQL語言的查詢效率呢？
答：這得從頭說起：
由於SQL是面向結果而不是面向過程的查詢語言，所以一般支持SQL語言的大型關系型資料庫都使用一個基於查詢成本的優化器，為即時查詢提供一個最佳的執行策略。對於優化器，輸入是一條查詢語句，輸出是一個執行策略。
一條SQL查詢語句可以有多種執行策略，優化器將估計出全部執行方法中所需時間最少的所謂成本最低的那一種方法。所有優化都是基於用記所使用的查詢語句中的where子句，優化器對where子句中的優化主要用搜索參數(Serach Argument)。
搜索參數的核心思想就是資料庫使用表中欄位的索引來查詢數據，而不必直接查詢記錄中的數據。
帶有 =、<、<=、>、>= 等操作符的條件語句可以直接使用索引，如下列是搜索參數：
emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7
而下列則不是搜索參數：
salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7
應當盡可能提供一些冗餘的搜索參數，使優化器有更多的選擇餘地。請看以下3種方法：
第一種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01") and (employee.dep_code="01");
它的搜索分析結果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第二種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01");
它的搜索分析結果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第一種方法與第二種運行效率相同，但第一種方法最好，因為它為優化器提供了更多的選擇機會。
第三種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code="01");
這種方法最不好，因為它無法使用索引，也就是無法優化……
使用SQL語句時應注意以下幾點：
1、避免使用不兼容的數據類型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本可以進行的優化操作。例如：
select emp_name form employee where salary > 3000;
在此語句中若salary是Float類型的，則優化器很難對其進行優化，因為3000是個整數，我們應在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進行轉化。
2、盡量不要使用表達式，因它在編繹時是無法得到的，所以SQL只能使用其平均密度來估計將要命中的記錄數。
3、避免對搜索參數使用其他的數學操作符。如：
select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;
應改為：
select emp_name from employee where salary > 250;
4、避免使用 != 或 <> 等這樣的操作符，因為它會使系統無法使用索引，而只能直接搜索表中的數據。
· ORACAL中的應用
一個1600萬數據表－－簡訊上行表TBL_SMS_MO
結構：
CREATE TABLE TBL_SMS_MO
(
SMS_ID NUMBER,
MO_ID VARCHAR2(50),
MOBILE VARCHAR2(11),
SPNUMBER VARCHAR2(20),
MESSAGE VARCHAR2(150),
TRADE_CODE VARCHAR2(20),
LINK_ID VARCHAR2(50),
GATEWAY_ID NUMBER,
GATEWAY_PORT NUMBER,
MO_TIME DATE DEFAULT SYSDATE
);
CREATE INDEX IDX_MO_DATE ON TBL_SMS_MO (MO_TIME)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 1M
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
CREATE INDEX IDX_MO_MOBILE ON TBL_SMS_MO (MOBILE)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 64K
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
問題：從表中查詢某時間段內某手機發送的短消息，如下SQL語句：
SELECT MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
返回結果大約需要10分鍾，應用於網頁查詢，簡直難以忍受。
分析：
在PL/SQL Developer，點擊「Explain Plan」按鈕（或F5鍵），對SQL進行分析，發現預設使用的索引是IDX_MO_DATE。問題可能出在這里，因為相對於總數量1600萬數據來說，都mobile的數據是很少的，如果使用IDX_MO_MOBILE比較容易鎖定數據。
如下優化：
SELECT /*+ index(TBL_SMS_MO IDX_MO_MOBILE) */ MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
測試：
按F8運行這個SQL，哇～... ... 2.360s，這就是差別。
http://www.cnblogs.com/ShaYeBlog/archive/2013/07/31/3227244.html
㈧ 資料庫變慢的情況及處理方法
資料庫慢一般有三種情況逐漸變慢
突然變慢
不定時變慢
第一種情況 逐漸變慢 要建立一個長期的監控機制 比如 寫個shell腳本每天的忙時(通常 ~ etc )定時收集os neork db的信息 每個星期出report對收集到的信息進行分析 這些數據的積累 可以決定後期的優化決策 並且可以是DBA說服manager採用自己決策的重要數據 DBA的價值 就在每個星期的report中體現
第二種情況 突然變慢 也是最容易解決的 先從業務的角度看是DB的使用跟以前有何不同 然後做進一步判斷 硬體/網路故障通常也會引起DB性能的突然下降
第一步: 察看DB/OS/NEORK的系統log 排除硬體/網路問題
第二步 察看資料庫的等待事件 根據等待事件來判斷可能出問題的環節 如果 沒有等待事件 可以排除資料庫的問題 如果有等待時間 根據不同的等待事件 來找引起這些事件的根源
比如latch free等跟SQL parse有關系的等待事件 OS的表現是CPU 的佔用率高
db file scattered read等跟SQL disk read有關系的等待時間 OS的表現是iostat可以看到磁碟讀寫量增加
第三步: 察看os的信息 CPU/IO/MEMORY等
a Cpu 的佔用率
CPU佔用率與資料庫性能不成反比 CPU佔用率高 不能說明資料庫性能慢 通常情況 一個優化很好 而且業務量確實很大的資料庫 CPU的佔用率都會高 而且會平均分布在每個進程上 反過來 CPU的佔用率都會高也不代表資料庫性能就好 要結合資料庫的等待事件來判斷CPU佔用率高是否合理
如果某個進程的cpu佔用高 肯定是這個進程有問題 如果 不是oracle的進程 可以讓application察看是否程序有死循環等漏洞 如果 是oracle的進程 可以根據pid查找oracle數據字典看看這個進程的發起程序 正在執行的sql語句 以及等待事件 然後 不同情況使用不同的方法來解決
b IO
排除硬體的IO問題 資料庫突然變慢 一般來說 都是一個或幾個SQL語句引起的
如果IO很頻繁 可以通過優化disk reads高的TOP SQL來解決 當然這也是解決IO問題的最笨也是最有效的辦法
OS以及存儲的配置也是影響IO的一個重要的原因
比如 最常見的HP unix下非同步IO的問題 如果DBA GROUP沒有MLOCK的許可權 ORACLE是不使用AIO的 偏偏OS與DB的兩方的admin如果配合不夠好地話 這個配置就很容易給漏掉了
c Memory
第二種情況與memory的關系比較小 只要SGA區配置合理沒有變化 一般來說 只要不是Application Memory leak 不會引起突然變慢的現象
第三種情況 不定時變慢 是最難解決的 現場出現的問題原因也是五花八門千奇百怪 最重要的是 出現慢的現象時 以最快的速度抓取到最多的信息以供分析 先寫好抓取數據的shell 腳本 並在現象發生時及時按下回車鍵
一個例子
資料庫突然變慢
背景: 一個新應用上線後 資料庫突然變慢
第一步 調查新應用
據開發人員講新應用訪問的都是新建立的表 表的數據量很小 沒有復雜的SQL查詢
查詢 v$sqlarea 分別按照disk_reads / buffer_gets / executions 排序 TOP SQL 中沒有新應用的SQL 排除新應用資料庫訪問照成的性能問題
第二步 察看資料庫log/ OS log
資料庫log中可以看到大量的ORA 錯誤 以及大量的mp文件 分析mp文件(時間久了 沒有mp文件可參考 具體細節沒法描述下來 ) 發現是新應用通過dblink訪問remote DB時生成的mp文件 應用開發人說沒法修改 Oracle也沒有相應的patch解決
OS log中沒有錯誤信息
第三步 察看statspack report
從wait events中看到 Top event是 buffer busy waits db file parallel write 等於IO相關的等待事件
從buffer busy waits 的統計信息來看 是等待data block
還有些physical reads等信息與從前比沒有太多的異常
Tablespace 的IO reads/writes也沒有異常 但是wait明顯增加
初步確定是IO問題
第四步 察看OS的信息
top 命令(輸出為實驗室數據 僅作格式參考)
load averages: : :
processes: sleeping zombie stopped on cpu
CPU states: % idle % user % kernel % iowait % swap
Memory: M real M free M swap in use M swap free
PID USERNAME THR PRI NICE SIZE RES STATE TIME CPU MAND
a K K cpu/ : % top
mpgj M K sleep : % view_server
當時現場數據顯示 iowait 值與以前相比大很多 沒有異常進程
sar –d (輸出為實驗室數據 僅作格式參考)
SunOS sc Generic_ sun u / /
: : device %busy avque r+w/s blks/s avwait avserv
sd
sd a
sd b
sd c
sd g
當時現場數據顯示 放數據文件的設備 avwait avque blks/s值偏大
第五步 察看資料庫的等待事件
一個大業務量的資料庫如果性能不好的話 一般來說都會有大量的等待事件 上百個等待事件很常見 我通常會按照EVENT進行group
Select count(*) event from v$session_wait where event not in ( *** on timer pmon timer rdbms ipc message SQL*Net message from client ) group by event order by desc;
輸出結果顯示最多的等待事件是buffer busy waits
進一步分析 找出等待的原因
Select count(*) p p p from v$session_wait where event = buffer busy waits group by p p p ;
在buffer busy waits等待事件中
P = file#
P = block#
P = id ( 此id對應為等待的原因)
按照p p p group是為了明確buffer busy waits的等待集中在哪些對象上
Metalink對buffer busy waits等待事件的描述有如下一段話
If P shows that the buffer busy wait is waiting for a block read to plete then the blocking session is likely to be waiting on an IO wait (eg: db file sequential read or db file scattered read for the same file# and block#
輸出結果顯示 等待分布在多個不同的對象上 等待原因為 waiting for a block read to plete 進一步分析為IO的問題
如果 buffer busy waits等待集中在某個對象上 說明有hot block 通過重新rebuild這個對象增加freelist來解決 RAC環境增加freelist group
通過以下SQL可以找到具體的object
Select owner segment_name segment_type from dba_extents where file_id=P and P beeen block_id and block_id+blocks;
P P 是上面v$session_wait查出的具體的值
第六步 明確原因 找出解決步驟
分析
磁碟的IO流量增加
磁碟的IO等待增加
DB的IO流量沒有增加
DB的IO等待增加
由 可以推出 有資料庫以外的IO訪問磁碟
察看磁碟配置 該VG只存放了資料庫數據文件和資料庫系統文件 排除數據文件 產生IO的是資料庫系統文件
資料庫系統文件一般來說不會產生IO 有IO讀寫的地方只有log和mp文件
結論 ora 產生的大量core mp文件堵塞IO
解決辦法
消除ora (應用不改的情況下 無法解決)
把mp目錄指向別的VG
讓oracle盡量少的去寫core mp文件
background_core_mp = partial
lishixin/Article/program/Oracle/201311/18969
㈨ 想辦法讓資料庫查詢特別慢
降低網路。資料庫查詢是需要擁有網路進行查詢的，可以通過降低網路的方式來降低查詢速度，使其查詢特別慢。資料庫系統是由資料庫及其管理軟體組成的系統。