① 原理解析與sql性能優化怎麼樣
近些年對資料庫內核的研究與開發多集中於存儲引擎層面，對查詢優化器進行深入分析的少之又少，更不用談與之相關的書籍，本書很好地彌補了這一空白。相信包括我在內的很多資料庫開發人員都非常想知道資料庫查詢優化器的底層實現，本書不僅完成了對PostgreSQL查詢優化器的分析，同時也完成了對MySQL查詢優化器的分析，此外還對比了兩種資料庫的不同實現，內容夯實有力，相信對從事資料庫相關工作的人員來說會有極大的幫助。
② SQL常見優化Sql查詢性能的方法有哪些
SQL常見優化Sql查詢性能的方法有哪些
可以通過如下方法來優化查詢 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
③ 如何對Oracle sql 進行性能優化的調整
在SQL查詢中，為了提高查詢的效率，我們常常採取一些措施對查詢語句進行SQL性能優化。本文我們總結了一些優化措施，接下來我們就一一介紹。
1.查詢的模糊匹配
盡量避免在一個復雜查詢裡面使用 LIKE '%parm1%'—— 紅色標識位置的百分號會導致相關列的索引無法使用，最好不要用。
解決辦法:
其實只需要對該腳本略做改進，查詢速度便會提高近百倍。改進方法如下：
a、修改前台程序——把查詢條件的供應商名稱一欄由原來的文本輸入改為下拉列表，用戶模糊輸入供應商名稱時，直接在前台就幫忙定位到具體的供應商，這樣在調用後台程序時，這列就可以直接用等於來關聯了。
b、直接修改後台——根據輸入條件，先查出符合條件的供應商，並把相關記錄保存在一個臨時表裡頭，然後再用臨時表去做復雜關聯。
2.索引問題
在做性能跟蹤分析過程中，經常發現有不少後台程序的性能問題是因為缺少合適索引造成的，有些表甚至一個索引都沒有。這種情況往往都是因為在設計表時，沒去定義索引，而開發初期，由於表記錄很少，索引創建與否，可能對性能沒啥影響，開發人員因此也未多加重視。然一旦程序發布到生產環境，隨著時間的推移，表記錄越來越多。這時缺少索引，對性能的影響便會越來越大了。
法則：不要在建立的索引的數據列上進行下列操作:
避免對索引欄位進行計算操作
避免在索引欄位上使用not，<>，!=
避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避免在索引列上出現數據類型轉換
避免在索引欄位上使用函數
避免建立索引的列中使用空值
3.復雜操作
部分UPDATE、SELECT 語句 寫得很復雜（經常嵌套多級子查詢）——可以考慮適當拆成幾步，先生成一些臨時數據表，再進行關聯操作。
4.update
同一個表的修改在一個過程里出現好幾十次，如：
update table1 set col1=... where col2=...; update table1 set col1=... where col2=... ...
這類腳本其實可以很簡單就整合在一個UPDATE語句來完成（前些時候在協助xxx項目做性能問題分析時就發現存在這種情況）
5.在可以使用UNION ALL的語句里，使用了UNION
UNION 因為會將各查詢子集的記錄做比較，故比起UNION ALL ，通常速度都會慢上許多。一般來說，如果使用UNION ALL能滿足要求的話，務必使用UNION ALL。還有一種情況大家可能會忽略掉，就是雖然要求幾個子集的並集需要過濾掉重復記錄，但由於腳本的特殊性，不可能存在重復記錄，這時便應該使用 UNION ALL，如xx模塊的某個查詢程序就曾經存在這種情況，見，由於語句的特殊性，在這個腳本中幾個子集的記錄絕對不可能重復，故可以改用UNION ALL）。
6.在WHERE 語句中，盡量避免對索引欄位進行計算操作
這個常識相信絕大部分開發人員都應該知道，但仍有不少人這么使用，我想其中一個最主要的原因可能是為了編寫寫簡單而損害了性能，那就不可取了。9月份在對XX系統做性能分析時發現，有大量的後台程序存在類似用法，如：where trunc(create_date)=trunc(:date1)，雖然已對create_date 欄位建了索引，但由於加了TRUNC，使得索引無法用上。此處正確的寫法應該是where create_date>=trunc(:date1) and create_date< pre=""><>或者是where create_date between trunc(:date1) and trunc(:date1)+1-1/(24*60*60)。
注意：因between 的范圍是個閉區間（greater than or equal to low value and less than or equal to high value.），故嚴格意義上應該再減去一個趨於0的小數，這里暫且設置成減去1秒（1/(24*60*60)），如果不要求這么精確的話，可以略掉這步。
7.對Where 語句的法則
7.1 避免在WHERE子句中使用in，not in，or 或者having。
可以使用 exist 和not exist代替in和not in。
可以使用表鏈接代替 exist。Having可以用where代替，如果無法代替可以分兩步處理。
例子
SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)
優化
SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)
7.2 不要以字元格式聲明數字，要以數字格式聲明字元值。（日期同樣）否則會使索引無效，產生全表掃描。
例子使用：
SELECT emp.ename, emp.job FROM emp WHERE emp.empno = 7369;
--不要使用：
SELECT emp.ename, emp.job FROM emp WHERE emp.empno = '7369'
8.對Select語句的法則
在應用程序、包和過程中限制使用select * from table這種方式。看下面例子
--使用
SELECT empno,ename,category FROM emp WHERE empno = '7369'
--而不要使用
SELECT * FROM emp WHERE empno = '7369'
9. 排序
避免使用耗費資源的操作，帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啟動SQL引擎 執行，耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執行兩次排序。
10.臨時表
慎重使用臨時表可以極大的提高系統性能。
關於SQL性能優化的知識就介紹到這里了
④ SQL性能優化
把*換成具體你想要的欄位，不需要的就別寫了，以免掃描全表視圖如果回收入庫單_主表比較大，那需要給此表建個索引，索引列就是單據類型
⑤ 什麼叫SQL語句的優化
意思就是要執行的效率高
譬如select * from tabla_name where id=1 可以執行
select * from tabla_name where id in (1) 也可以執行
但是比較來看，=1的比in (1)的效率要高
只是舉個簡單的例子，實際操作里並不是如此簡單
⑥ sql語句性能調優的方法有哪些
1、盡量少用子查詢
2、在經常設置條件的列上創建索引。
⑦ 如何優化SQL
（1）選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)： ORACLE的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的連接順序．： ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾. （3） SELECT子句中避免使用『 * 『： ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數據字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間 （4）減少訪問資料庫的次數： ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變數 , 讀數據塊等； （5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加每次資料庫訪問的檢索數據量 ,建議值為200 （6）使用DECODE函數來減少處理時間： 使用DECODE函數可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表. （7）整合簡單,無關聯的資料庫訪問： 如果你有幾個簡單的資料庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系) （8）刪除重復記錄： 最高效的刪除重復記錄方法 ( 因為使用了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： 當刪除表中的記錄時,在通常情況下, 回滾段(rollback segments ) 用來存放可以被恢復的信息. 如果你沒有COMMIT事務,ORACLE會將數據恢復到刪除之前的狀態(准確地說是恢復到執行刪除命令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 回滾段不再存放任何可被恢復的信息.當命令運行後,數據不能被恢復.因此很少的資源被調用,執行時間也會很短. (譯者按: TRUNCATE只在刪除全表適用,TRUNCATE是DDL不是DML) （10）盡量多使用COMMIT： 只要有可能,在程序中盡量多使用COMMIT, 這樣程序的性能得到提高,需求也會因為COMMIT所釋放的資源而減少: COMMIT所釋放的資源: a. 回滾段上用於恢復數據的信息. b. 被程序語句獲得的鎖c. redo log buffer 中的空間d. ORACLE為管理上述3種資源中的內部花費 （11）用Where子句替換HAVING子句： 避免使用HAVING子句, HAVING 只會在檢索出所有記錄之後才對結果集進行過濾. 這個處理需要排序,總計等操作. 如果能通過WHERE子句限制記錄的數目,那就能減少這方面的開銷. (非oracle中)on、where、having這三個都可以加條件的子句中，on是最先執行，where次之，having最後，因為on是先把不符合條件的記錄過濾後才進行統計，它就可以減少中間運算要處理的數據，按理說應該速度是最快的，where也應該比having快點的，因為它過濾數據後才進行sum，在兩個表聯接時才用on的，所以在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。在這單表查詢統計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算欄位，那它們的結果是一樣的，只是where可以使用rushmore技術，而having就不能，在速度上後者要慢如果要涉及到計算的欄位，就表示在沒計算之前，這個欄位的值是不確定的，根據上篇寫的工作流程，where的作用時間是在計算之前就完成的，而having就是在計算後才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結果會不同。在多表聯接查詢時，on比where更早起作用。系統首先根據各個表之間的聯接條件，把多個表合成一個臨時表後，再由where進行過濾，然後再計算，計算完後再由having進行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個條件應該在什麼時候起作用，然後再決定放在那裡 （12）減少對表的查詢： 在含有子查詢的SQL語句中,要特別注意減少對表的查詢.例子：SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604) （13）通過內部函數提高SQL效率.： 復雜的SQL往往犧牲了執行效率. 能夠掌握上面的運用函數解決問題的方法在實際工作中是非常有意義的 （14）使用表的別名(Alias)： 當在SQL語句中連接多個表時, 請使用表的別名並把別名前綴於每個Column上.這樣一來,就可以減少解析的時間並減少那些由Column歧義引起的語法錯誤. （15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN： 在許多基於基礎表的查詢中,為了滿足一個條件,往往需要對另一個表進行聯接.在這種情況下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常將提高查詢的效率. 在子查詢中,NOT IN子句將執行一個內部的排序和合並. 無論在哪種情況下,NOT IN都是最低效的 (因為它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷). 為了避免使用NOT IN ,我們可以把它改寫成外連接(Outer Joins)或NOT EXISTS. 例子：（高效）SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT 『X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = 『MELB') (低效)SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = 『MELB') （16）識別'低效執行'的SQL語句： 雖然目前各種關於SQL優化的圖形化工具層出不窮,但是寫出自己的SQL工具來解決問題始終是一個最好的方法：SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC; （17）用索引提高效率： 索引是表的一個概念部分,用來提高檢索數據的效率，ORACLE使用了一個復雜的自平衡B-tree結構. 通常,通過索引查詢數據比全表掃描要快. 當ORACLE找出執行查詢和Update語句的最佳路徑時, ORACLE優化器將使用索引. 同樣在聯結多個表時使用索引也可以提高效率. 另一個使用索引的好處是,它提供了主鍵(primary key)的唯一性驗證.。那些LONG或LONG RAW數據類型, 你可以索引幾乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特別有效. 當然,你也會發現, 在掃描小表時,使用索引同樣能提高效率. 雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們也必須注意到它的代價. 索引需要空間來存儲,也需要定期維護。</SPAN>
⑧ 如何進行SQL性能優化
這里分享下mysql優化的幾種方法。
1、首先在打開的軟體中，需要分別為每一個表創建 InnoDB FILE的文件。
⑨ 優化SQL 查詢：如何寫出高性能SQL語句
1、深入理解資料庫的工作原理和數據存儲的方式，不同的資料庫的工作原理是不同的，mysql oracle db2等等都是不同的，更不要說一些nosql資料庫和newsql資料庫了。
2、理解sql語句檢索數據的方式。
3、理解索引，知道怎樣的欄位建立怎樣的索引，索引能做什麼，不能做什麼，合理的建立欄位。
4、合理的拆分和合並表，數據放在一張表裡面查詢肯定比放在多張表裡面級聯查詢要快。
5、會查看執行任務，任何資料庫都有查看執行任務的方法，包括nosql資料庫和newsql資料庫已經一些大數據資料庫；同時還要會分析執行任務，分析主要是所以的使用效率和欄位數據的檢索方式。
6、sql語句只是性能優化的簡單方面，性能優化是從整體應用架構開始體現的，優化sql並不能夠解決根本問題，當數據量達到一定級別以後，數據就不能使用關系型資料庫，而要使用大數據資料庫，這樣sql就無用了。
7、不要刻意專注sql本身，sql只是一種查詢語言，它本身與性能無關，性能優化的本質在於對存儲方式和查詢檢索過程的深入理解。
8、任何系統功能業務的准確性至上，首先保證功能的正確性再考慮性能優化，如果功能就是數據量大，業務復雜，必須要用到低性能sql的檢索方式，那麼你只能妥協，否則就要棄用sql和關系型資料庫另尋它路。
⑩ SQL查詢語句性能優化建議
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 '«c%'
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(selectnum 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。