資料庫查詢效率優化

Ⅰ 資料庫表數據量大怎麼優化查詢速度

下面以關系資料庫系統Informix為例，介紹改善用戶查詢計劃的方法。

1．合理使用索引

索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：

●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。

●在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。

●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。

●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。

●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。

2．避免或簡化排序

應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：

●索引中不包括一個或幾個待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣；

●排序的列來自不同的表。

為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合並資料庫表（盡管有時可能影響表的規范化，但相對於效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。

3．消除對大型錶行數據的順序存取

在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。

還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

這樣就能利用索引路徑處理查詢。

4．避免相關子查詢

一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。

5．避免困難的正規表達式

MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」

即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。

另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。

6．使用臨時表加速查詢

把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

AND cust.postcode>「98000」

ORDER BY cust.name

如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

ORDER BY cust.name

INTO TEMP cust_with_balance

然後以下面的方式在臨時表中查詢：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>「98000」

臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。

注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。

7．用排序來取代非順序存取

非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。sql語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。

有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。

Ⅱ 資料庫性能優化有哪些措施

1、調整數據結構的設計。這一部分在開發信息系統之前完成，程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能，對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等。

2、調整應用程序結構設計。這一部分也是在開發信息系統之前完成，程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構，是使用傳統的Client/Server兩層體系結構，還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構。不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的。

3、調整資料庫SQL語句。應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行，因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能。ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器（Oracle Optimizer）和行鎖管理器（row-level manager）來調整優化SQL語句。

4、調整伺服器內存分配。內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的，資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區（SGA區）的數據緩沖區、日誌緩沖區和共享池的大小；還可以調整程序全局區（PGA區）的大小。需要注意的是，SGA區不是越大越好，SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換，這樣反而會降低系統。

5、調整硬碟I/O，這一步是在信息系統開發之前完成的。資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上，做到硬碟之間I/O負載均衡。

6、調整操作系統參數，例如：運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫，可以調整UNIX數據緩沖池的大小，每個進程所能使用的內存大小等參數。

資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。

在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。

在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」，並根據管理的需要進行相應的處理。

例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

(2)資料庫查詢效率優化擴展閱讀

資料庫，簡單來說是本身可視為電子化的文件櫃--存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。

資料庫指的是以一定方式儲存在一起、能為多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度的特點、是與應用程序彼此獨立的數據集合。

在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的"倉庫"，並根據管理的需要進行相應的處理。

例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

Ⅲ 怎樣改進資料庫的查詢性能

1、使你的資料庫結構規范化，但是不要求一定達到第三範式，為了顯示和列印目的可以有數據冗餘2、評估你的系統中對性能影響的關鍵處，減少被頻繁訪問的核心表的數量，並在這些核心
表上重點優化索引，表結構（盡量緊湊）。典型的核心表是代碼表。
3、對於統計類應用，如果可能應寫成觸發器和存儲過程，這樣就有可能把一個消耗大量時
間的統計運算分布到每INSERT，DELETE，或者UPDATE來處理，從而極大提高查詢類操作的速度。
查詢選擇群居索引最有效。其他索引也要針對業務進行選擇。由於維護索引也要消耗系
統資源和時間，所以過多的索引對性能是損害甚至是毫無效果的。
5、如果可能，可以利用大資料庫對SQL的一些特殊規定來進一步優化，比如查詢暗示。
6、適當選擇硬體，綜合考慮CPU，內存，I/O系統的性能，以當前的CPU，內存配置來看，
很多資料庫系統的瓶頸出在I/O系統上。所以如果有可能，最好使用RAID。
當然如果你有足夠的財力，可以買更好的伺服器，或者搞伺服器集群就更利害啦。
7、可能的話，盡量使用存儲過程，因為存儲過程的執行計劃可以重復使用，而且不需要
象普通由CLIENT提交的SQL那樣進行處理和編譯。
8、檢查你的應用程序設計，如果有可能，盡量減少查詢次數和在網路上往返的數據。為了
獲取少量欄位而寫SELECT * 對性能的損害也比較利害。
9、在應用程序中協調並發和一致性之間的矛盾。並不是所有業務都需要放在事務中。大量
業務是允許臟讀的，在不關鍵事務中使用臟讀，或者讀提交，可以大大降低DEADLOCK和
進程之間彼此等待的機會，從而把由於互相鎖定資源引起的等待降低到最小。
不要在事務執行中進行大量計算或者與用戶交互的操作，因為事務的執行在要求上是
不允許被打斷的原子操作（回滾是失敗的），所以事務應該多而短小。長事務會鎖住
很多資源比較長的時間，因此也比較容易導致其他進程對資源的等待和死鎖的機會。
10、評估你開發系統的關鍵業務，在很多資料庫系統對性能的要求是彼此矛盾的，比如OLTP
應用和DSS是不同的。DSS傾向於使用各種索引加快檢索速度，而大量的索引對OLTP則是負擔。
11、不要在應用程序中寫怪異的SQL 查詢，比如 WHERE money!40000，這樣的語句，這種
SQL查詢，資料庫的SQL優化器是無法進行優化的。
12、定期維護和管理你的資料庫系統，壓縮掉那些垃圾空間，很多資料庫系統執行類似
刪除，事務等操作的時候，並不回收無用的物理空間。所以，制定一份合理的資料庫
維護計劃，不要等日誌文件或者LOG文件越長越大的時候才去整理資料庫。
還有很多很多要注意的東西，。。。。。。

Ⅳ 網站資料庫查詢如何優化才能達到最佳速度

建議你這樣試試看：

1. 用多少數據就取多少數據原則

2. 減少連表查詢

3. 給資料庫經常查詢的表加索引

4. 優化資料庫結構，減少不必要的查詢

5. 經常使用不經常更新的數據緩存起來
   

這樣做的好處：優化資料庫查詢對於提高網站打開速度、減輕伺服器壓力非常重要。

注意事項：

1、對查詢進行優化,應盡可能避免全表掃描

2、寫數據語句時盡可能減少表的全局掃描

3、不要在條件判斷時進行 算數運算

4、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇

5 論索引技巧

Ⅳ 怎麼提高資料庫查詢效率

提高查詢效率首先要想到的就是加索引，那什麼是索引呢？
MySQL索引的建立對於MySQL的高效運行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的檢索速度。
打個比方，如果合理的設計且使用索引的MySQL是一輛蘭博基尼的話，那麼沒有設計和使用索引的MySQL就是一個人力三輪車。
索引分單列索引和組合索引。單列索引，即一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引，但這不是組合索引。組合索引，即一個索引包含多個列。
創建索引時，你需要確保該索引是應用在 SQL 查詢語句的條件(一般作為 WHERE 子句的條件)。
實際上，索引也是一張表，該表保存了主鍵與索引欄位，並指向實體表的記錄。
上面都在說使用索引的好處，但過多的使用索引將會造成濫用。因此索引也會有它的缺點：雖然索引大大提高了查詢速度，同時卻會降低更新表的速度，如對表進行INSERT、UPDATE和DELETE。因為更新表時，MySQL不僅要保存數據，還要保存一下索引文件。
建立索引會佔用磁碟空間的索引文件。
如何使用索引呢？
首先索引有窄索引和寬索引兩個概念，窄索引是指索引的列數為1~2，寬索引就是說索引的列數大於2。
因為窄索引的效率要高於寬索引，所以能用窄索引就不要使用寬索引。
那麼對單欄位索引和復合索引應該如何使用？
目錄
單欄位索引的情況：
復合索引的優勢：
兩者的比較：
單欄位索引的情況：
1.表的主鍵，外鍵必須有索引
2.數據量超過300的表應該有索引
3.經常與其他表進行連接的表，在連接欄位上應該建立索引
4.經常出現在where字句中的欄位，特點是大表的欄位，應該建立索引
5.索引應該建在選擇性高的欄位上
6.索引應該建在小欄位上，對於大的文本欄位甚至超長欄位，不要建立索引
7.盡量用單欄位索引代替復合索引，復合索引的建立需要仔細的斟酌
復合索引的優勢：
1.單欄位索引很少甚至沒有
2.復合索引的幾個欄位經常同時以AND的方式出現在where語句
當where語句中的條件是OR時，索引不起作用。
兩者的比較：
以一個sql語句來舉例：SELECT * FROM STUDENT WHERE SEX="男" AND SAGE=18;
若在sex 和 sage 兩個欄位分別創建了單欄位索引，mysql查詢每次只能使用一個索引，雖然對於未添加索引時使用全盤掃描,我們的效率提升了很多，但如果在sex 和 sage兩個欄位添加復合索引，效率會跟高，如： 創建(sex, age,teacher)的復合索引，那麼其實相當於創建了(area,age,teacher)、(area,age)、(area)三個索引，這被稱為最佳左前綴特性。
那對於兩者優缺點的比較：
1.對於具有2個用and連接條件的語句，且2個列之間的關聯度較低的情況下，復合索引有一定優勢。
2.對於具有2個用and連接條件的語句，且2個列之間的關聯度較高的情況下，復合索引有很大優勢。
3.對於具有2個用or連接條件的語句，單索引有一定優勢，因為這種情況下復合索引將會導致全表掃描，而前者可以用到indexmerge的優化。
以上就是如何提高查詢效率的全部內容，如果有幫助到你的話記得點個關注喲

Ⅵ 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。

Ⅶ 如何對資料庫性能進行優化

1.資料庫I/O方面硬體性能

最有可能影響性能的是磁碟和網路吞吐量。解決辦法：

• 擴大虛擬內存，並保證有足夠可以擴充的空間

• 把資料庫伺服器上的不必要服務關閉掉

• 把SQL資料庫伺服器的吞吐量調為最大

2.調整資料庫

• 若對該表的查詢頻率比較高，則建立索引。

• 分區（如MySQL，按時間分區）

• 盡量使用固定長度欄位和限制欄位長度（如 varchar(10)）優勢：
  降低物理存儲空間
  提高資料庫處理速度
  附帶校驗資料庫是否合法功能

3.使用存儲過程

應用程序的實現過程中，能夠採用存儲過程實現的對資料庫的操作盡量通過存儲過程來實現。

因為存儲過程是存放在資料庫伺服器上的一次性被設計、編碼、測試，並被再次使用，需要執行該任務的應用可以簡單地執行存儲過程，並且只返回結果集或者數值。

這樣不僅可以使程序模塊化，同時提高響應速度，減少網路流量，並且通過輸入參數接受輸入，使得在應用中完成邏輯的一致性實現。

4.SQL語句方面

建立查詢條件索引僅僅是提高速度的前提條件，響應速度的提高還依賴於對索引的使用。不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。

• 優化sql語句，減少比較次數

• 限制返回條目數(mysql中使用limit)

5.Java方面

• 盡可能的少創造對象

• 合理擺正系統設計的位置。大量數據操作，和少量數據操作一定是分開的。

• 合理利用內存，有的數據要緩存。讓數據流起來，而不是全部讀到內存再處理，而是邊讀取邊處理。

Ⅷ 海量資料庫查詢中，如何提高查詢效率

1. SQL優化的原則是：將一次操作需要讀取的BLOCK數減到最低,即在最短的時間達到最大的數據吞吐量。
調整不良SQL通常可以從以下幾點切入：
? 檢查不良的SQL，考慮其寫法是否還有可優化內容
? 檢查子查詢 考慮SQL子查詢是否可以用簡單連接的方式進行重新書寫
? 檢查優化索引的使用
? 考慮資料庫的優化器

2. 避免出現SELECT * FROM table 語句，要明確查出的欄位。

3. 在一個SQL語句中，如果一個where條件過濾的資料庫記錄越多，定位越准確，則該where條件越應該前移。

4. 查詢時盡可能使用索引覆蓋。即對SELECT的欄位建立復合索引，這樣查詢時只進行索引掃描，不讀取數據塊。

5. 在判斷有無符合條件的記錄時建議不要用SELECT COUNT （*）和select top 1 語句。

6. 使用內層限定原則，在拼寫SQL語句時，將查詢條件分解、分類，並盡量在SQL語句的最里層進行限定，以減少數據的處理量。

7. 應絕對避免在order by子句中使用表達式。

8. 如果需要從關聯表讀數據，關聯的表一般不要超過7個。

9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的數據量。建議集合中的數據不超過200個。

10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，這樣可以有效的利用索引。

11. 在查詢時盡量減少對多餘數據的讀取包括多餘的列與多餘的行。

12. 對於復合索引要注意，例如在建立復合索引時列的順序是F1，F2，F3，則在where或order by子句中這些欄位出現的順序要與建立索引時的欄位順序一致，且必須包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否則不會用到該索引。

13. 多表關聯查詢時，寫法必須遵循以下原則，這樣做有利於建立索引，提高查詢效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值條件（=）) and (table1的非等值條件) and (table2與table1的關聯條件) and (table2的等值條件) and (table2的非等值條件) and (table3與table2的關聯條件) and (table3的等值條件) and (table3的非等值條件)。
注:關於多表查詢時from 後面表的出現順序對效率的影響還有待研究。

14. 子查詢問題。對於能用連接方式或者視圖方式實現的功能，不要用子查詢。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。應該用如下語句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。

15. 在WHERE 子句中，避免對列的四則運算，特別是where 條件的左邊，嚴禁使用運算與函數對列進行處理。比如有些地方 substring 可以用like代替。

16. 如果在語句中有not in（in）操作，應考慮用not exists（exists）來重寫,最好的辦法是使用外連接實現。

17. 對一個業務過程的處理，應該使事物的開始與結束之間的時間間隔越短越好，原則上做到資料庫的讀操作在前面完成，資料庫寫操作在後面完成，避免交叉。

18. 請小心不要對過多的列使用列函數和order by,group by等，謹慎使用disti軟體開發t。

19. 用union all 代替 union，資料庫執行union操作，首先先分別執行union兩端的查詢，將其放在臨時表中，然後在對其進行排序，過濾重復的記錄。
當已知的業務邏輯決定query A和query B中不會有重復記錄時，應該用union all代替union，以提高查詢效率。

Ⅸ 怎樣優化資料庫查詢怎樣才能提高資料庫的查詢效率

網上有好多這方面的帖子，但我就不去找了。把我知道的幾點給你列一下。
第一點：網速得給力，也就是應用伺服器和資料庫伺服器之間不要做過多限制，特別是防火牆方面的，最好在一個網段
第二點：使用資料庫連接池，無需創建連接，直接查詢
第三點：查詢語句上要明確指定查詢那些列
第四點：連接查詢，嵌套查詢方面要仔細斟酌，選擇最優的方案
第五點：分清各個函數、一些語法的特性，比如要分得清什麼時候用 exists 什麼時候用in
第六點：隨著數據量的增大，再好的語句也會慢下來，可以考慮利用分區
。。。
其他方面還有，可以查看下論壇上的帖子總結一下

Ⅹ 資料庫性能優化主要包括哪些方面

包括網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序。

資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。最常見的優化手段就是對硬體的升級。

根據統計，對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升，全部加起來只佔資料庫系統性能提升的40%左右，其餘的60%系統性能提升來自對應用程序的優化。許多優化專家認為，對應用程序的優化可以得到80%的系統性能的提升。

(10)資料庫查詢效率優化擴展閱讀

資料庫性能優化法則歸納為5個層次：

1、減少數據訪問（減少磁碟訪問）

2、返回更少數據（減少網路傳輸或磁碟訪問）

3、減少交互次數（減少網路傳輸）

4、減少伺服器CPU開銷（減少CPU及內存開銷）

5、利用更多資源（增加資源）

由於每一層優化法則都是解決其對應硬體的性能問題，所以帶來的性能提升比例也不一樣。傳統資料庫系統設計是也是盡可能對低速設備提供優化方法，因此針對低速設備問題的可優化手段也更多，優化成本也更低。

任何一個SQL的性能優化都應該按這個規則由上到下來診斷問題並提出解決方案，而不應該首先想到的是增加資源解決問題。