❶ 大數據干貨：sql優化方案精解十則
一、避免進行null判斷
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，這里最好不要給資料庫留NULL，盡可能的使用 NOT NULL填充資料庫。
備注、描述、評論之類的可以設置為 NULL，最好不要使用NULL。不要錯誤的認為NULL 不需要空間，如char(100) 型，在欄位建立時，空間就固定了。不管是否插入值(NULL也包含在內)，都是佔用 100個字元的空間的，如果是varchar這樣的變長欄位， null 不佔用空間。可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值。
二、不要使用select *
使用select *的話會增加解析的時間，另外也會把不需要的數據同時查詢出來，從而延長數據傳輸時間，耗費精力。如text類型的欄位，通常用來保存一些內容比較繁雜的東西，如果使用select *，則會把該欄位也查詢出來。
三、謹慎使用模糊查詢
當模糊匹配以%開頭時，該列索引將失效。若不以%開頭，該列索引有效。
四、不要使用列號
使用列號的話，將會增加不必要的解析時間。
五、優先使用UNION ALL，避免使用UNION
因為UNION 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，如果業務上能夠確保不會出現重復記錄。
六、在where語句或者order by語句中避免對索引欄位進行計算操作
當在索引列上進行操作之後，索引將會失效。正確做法應該是將值計算好再傳入進來。
七、使用not exist代替not in
如果查詢語句使用了not in 那麼內外表都進行全表掃描，沒有用到索引;而not extsts 的子查詢依然能用到表上的索引。
八、exist和in的區別
in 是把外表和內表作hash 連接，而exists是對外表作loop循環，每次loop循環
再對內表進行查詢。因此，in用到的是外表的索引， exists用到的是內表的索引。如果查詢的兩個表大小相當，那麼用in和exists差別不大。如果兩個表中一個較小，一個是大表，則子查詢表大的用exists，子查詢表小的用in。
九、避免在索引列上做如下操作
1.避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL。
2.避免在索引列上出現數據類型轉換。(比如某欄位是String類型，參數傳入時是int類型)當在索引列上使用如上操作時，索引將會失效，造成全表掃描。
十、復雜操作可以考慮適當拆成幾步
有時候會有通過一個SQL語句來實現復雜業務的例子出現，為了實現復雜的業務，嵌套多級子查詢。造成SQL性能問題。對於這種情況可以考慮拆分SQL，通過多個SQL語句實現，或者把部分程序能完成的工作交給程序完成。
❷ SQL Server資料庫的高性能優化經驗總結
本文主要向大家介紹的是正確優化SQL
Server資料庫的經驗總結，其中包括在對其進行優化的實際操作中值得大家注意的地方描述，以及對SQL語句進行優化的最基本原則，以下就是文章的主要內容描述。
優化資料庫的注意事項：
1、關鍵欄位建立索引。
2、使用存儲過程，它使SQL變得更加靈活和高效。
3、備份資料庫和清除垃圾數據。
4、SQL語句語法的優化。(可以用Sybase的SQL
Expert，可惜我沒找到unexpired的序列號)
5、清理刪除日誌。
SQL語句優化的基本原則：
1、使用索引來更快地遍歷表。
預設情況下建立的索引是非群集索引，但有時它並不是最佳的。在非群集索引下，數據在物理上隨機存放在數據頁上。合理的索引設計要建立在對各種查詢的分析和預測上。
一般來說：
①.有大量重復值、且經常有范圍查詢(between,
>,<
，>=,<
=)和order
by、group
by發生的列，可考慮建立群集索引
②.經常同時存取多列，且每列都含有重復值可考慮建立組合索引;
③.組合索引要盡量使關鍵查詢形成索引覆蓋，其前導列一定是使用最頻繁的列。
2、IS
NULL
與
IS
NOT
NULL
不能用null作索引，任何包含null值的列都將不會被包含在索引中。即使索引有多列這樣的情況下，只要這些列中有一列含有null，該列就會從索引中排除。也就是說如果某列存在空值，即使對該列建索引也不會提高性能。任何在where子句中使用is
null或is
not
null的語句優化器是不允許使用索引的。
3、IN和EXISTS
EXISTS要遠比IN的效率高。裡面關繫到full
table
scan和range
scan。幾乎將所有的IN操作符子查詢改寫為使用EXISTS的子查詢。
4、在海量查詢時盡量少用格式轉換。
5、當在SQL
SERVER
2000中
如果存儲過程只有一個參數，並且是OUTPUT類型的，必須在調用這個存儲過程的時候給這個參數一個初始的值，否則會出現調用錯誤。
6、ORDER
BY和GROPU
BY
使用ORDER
BY和GROUP
BY短語，任何一種索引都有助於SELECT的性能提高。注意如果索引列裡面有NULL值，Optimizer將無法優化。
7、任何對列的操作都將導致表掃描，它包括SQL
Server資料庫函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。
8、IN、OR子句常會使用工作表，使索引失效。如果不產生大量重復值，可以考慮把子句拆開。拆開的子句中應該包含索引。
9、SET
SHOWPLAN_ALL>10、謹慎使用游標
在某些必須使用游標的場合，可考慮將符合條件的數據行轉入臨時表中，再對臨時表定義游標進行操作，這樣可使性能得到明顯提高。
注釋：所謂的優化就是WHERE子句利用了索引，不可優化即發生了表掃描或額外開銷。經驗顯示，SQL
Server資料庫性能的最大改進得益於邏輯的資料庫設計、索引設計和查詢設計方面。反過來說，最大的性能問題常常是由其中這些相同方面中的不足引起的。
其實SQL優化的實質就是在結果正確的前提下，用優化器可以識別的語句，充份利用索引，減少表掃描的I/O次數，盡量避免表搜索的發生。其實SQL的性能優化是一個復雜的過程，上述這些只是在應用層次的一種體現，深入研究還會涉及SQL
Server資料庫層的資源配置、網路層的流量控制以及操作系統層的總體設計。
❸ 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。
❹ SQL優化（二）
SQL優化一： sql優化（一）
上片文章已經詳細介紹了explain各個欄位的含義，以及什麼情況應該建立索引，什麼情況不需要建立索引以及sql語句性能的判斷依據，接下來我介紹下如何合理的建立索引。
sql語句：select id，author_id from article where category_id = 1 and comments>1 order by views desc limit 1;
分析：首先我們根據where後面的條件建立符合索引，然後根據order by後面的欄位建立索引，因此建立索引idx_article_ccv，即以（category_id，comments，views）數據列建立復合索引，但由於comments是一個范圍，按照BTree索引的原理，先排序category_id,如果遇到相同的category_id則再排序comments，如果遇到相同的comments則再排序views，又因為comments欄位在復合索引里處於中間位置，而comments>1是一個條件（是一個范圍值），在復合索引的一個范圍值的數據列後面的索引全部失效，mysql無法利用索引再對後面的views部分進行檢索，也就是說views無法按照索引排序，所以explain下此sql語句，type為range，extra使用的是Using filesort，這是比較糟糕的。所以我們放棄comments這個范圍欄位，建立索引idx_article_cv，即以（category_id，views）數據列建立復合索引，explain 此sql，type變成了ref，extra的using filesort也變成了using index，這就變得好多了。
索引：idx_article_cv，即以（category_id，views）數據列建立復合索引
前段時間做了一個銷售精細化項目，是公司crm項目的一個大模塊，大致就是為銷售人員制定指標，實現銷售目標從區域到團到業務員到客戶，實時跟蹤業務員所負責客戶的下單量的情況。這就存在許多關聯關系，區域-團，團-業務員，業務員-客戶，這使得sql常常需要關聯多張表。
sql語句：SELECT
tu.fuserid,
tu.faccount,
tu.fphone,
tu.fcertificationtype,
tu.fcertificatename,
tu.fkeyarea,
tu.fkeyareatext,
DATE_FORMAT(tcr.fupdatetime,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') as fupdatetime,
tag.forggroupid,
tag.forggroupname,
tug.forguserid,
tug.fusername,
tug.fuserphone,
tag.fcitycode
FROM t_finedt_user AS tu
LEFT JOIN t_finedt_customer_relation AS tcr
ON tu.fuserid = tcr.fuserid
LEFT JOIN t_finedt_usergroup AS tug
ON tcr.forguserid = tug.forguserid
and tcr.forggroupid = tug.forggroupid
LEFT JOIN t_finedt_areagroup AS tag
ON tug.forggroupid = tag.forggroupid
where tu.fkeyarea=? and tu.fuserid=? and tug.forggroupid = ?
分析：上面的sql是左連接，左邊的表一定是全表查詢，所以要建立右邊表對應關聯欄位的索引，在表t_finedt_user上建立tu_fuserid_fkeyarea索引，即以(fuserid，fkeyarea)欄位建立索引，在表t_finedt_customer_relation 上建立tcr_forguserid_forggroupid索引，即以（forguserid，forggroupid）欄位建立索引，在表t_finedt_usergroup 上建立tug_forguserid_forggroupid索引，即以（forguserid,forggroupid)欄位建立索引，在表t_finedt_areagroup上建立tag_forggroupid索引，即以（forggroupid)欄位建立索引。建立索引後，sql查詢速度明顯快了很多
索引：tcr_forguserid_forggroupid，tu_fuserid_fkeyarea，tug_forguserid_forggroupid，tag_forggroupid
1、盡可能減少join語句中的NestedLoop的循環次數，永遠用小結果集驅動大結果集
2、優先優化NestedLoop的內層循環
3、保證join語句總被驅動表上的join欄位已經被索引
4、當無法保證被驅動表join條件欄位被索引，且內存資源充足的前提下，不要太吝嗇joinBuffer的設置
1、全值匹配我最愛
2、最佳左前綴原則——如果索引了多列，要遵守最左前綴原則，指的是查詢從索引的最左前列開始並且不跳過索引中的列
3、並在索引列上做任何操作（計算、函數、自動or手動類型轉換），這些會導致索引失效而轉向全表掃描
4、存儲引擎不能使用索引中范圍條件右邊的列，范圍之後的索引全失效
5、盡量使用覆蓋索引（之訪問索引的查詢（索引列和查詢的列一致）），減少select *
6、mysql在使用不等於（！=、>、<）的時候無法使用索引會導致全表掃描。
7、is null、is not null也無法使用索引。
8、like以通配符開頭（"%abc.."），mysql索引失效也會變成全表掃描的操作。
9、字元串不加單引號也會引起索引失效
10、少用or，用它來連接時會索引失效。
1、對於單值索引，盡量選擇針對當前query過濾性更好的索引
2、在選擇組合索引的時候，當前query中過濾性最好的欄位在索引欄位順序中，位置越靠前越好
3、在選擇組合索引的時候，盡量選擇盡可能包含當前query中的where字句中更多欄位的索引
4、盡可能通過分析統計信息和調整query的寫法來達到選擇合適索引的目的。
全值匹配我最愛，最左前綴要遵守
帶頭大哥不能死，中間兄弟不能斷
索引列上少計算，范圍之後全失效
like百分寫最右，覆蓋索引不寫里
不等空值還有or，索引失效要少用
var引號不可丟，sql高級也不難
❺ sql語句性能如何優化
如何加快查詢速度?
1、升級硬體
2、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。
3、擴大伺服器的內存
4、增加伺服器CPU個數
5、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
6、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。
7、查詢時不要返回不需要的行、列
8、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
9、在IN後面值的列表中，將出現最頻繁的值放在最前面，出現得最少的放在最後面，減少判斷的次數
10、一般在GROUP
BY
個HAVING字句之前就能剔除多餘的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執行順序應該如下最優：
select的Where字句選擇所有合適的行，Group
By用來分組個統計行，Having字句用來剔除多餘的分組。這樣Group
By
個Having的開銷小，查詢快.對於大的數據行進行分組和Having十分消耗資源。如果Group
BY的目的不包括計算，只是分組，那麼用Distinct更快
11、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好
❻ 資料庫牛人是如何進行SQL優化的
SQL 查詢優化減少了查詢所需的資源並提高了整體系統性能，在本文中，我們將討論 SQL 查詢優化、它是如何完成的、最佳實踐及其重要性。
SQL 查詢優化是編寫高效的 SQL 查詢，並在執行時間和資料庫表示方面 提高查詢性能 的迭代過程，查詢優化是幾個關系資料庫管理系統 (RDBMS) 的一項重要功能。
查詢是對來自資料庫的數據或信息的問題或請求，需要編寫一組資料庫可以理解的預定義代碼，結構化查詢語言 (SQL) 和其他查詢語言旨在檢索或管理關系資料庫中的數據。
資料庫中的查詢可以用許多不同的結構編寫，並且可以通過不同的演算法執行，寫得不好的查詢會消耗更多的系統資源，執行時間長，並可能導致服務損失，一個完美的查詢可以減少執行時間並帶來最佳的 SQL 性能。
SQL查詢優化的主要目的是：
確保查詢處於最佳路徑和形式非常重要，SQL 查詢過程需要最好的執行計劃和計算資源，因為它們是 CPU 密集型操作，SQL 查詢優化通過三個基本步驟完成：
解析確保查詢在語法和語義上都是正確的，如果查詢語法正確，則將其轉換為表達式並傳遞到下一步。
優化在查詢性能中扮演著重要的角色，並且可能很困難，任何考慮優化的查詢執行計劃都必須返回與之前相同的結果，但優化後的性能應該會有所提高。
SQL 查詢優化包括以下基本任務：
最後，查詢執行涉及將查詢優化步驟生成的計劃轉化為操作，如果沒有發生錯誤，此步驟將返回結果給用戶。
一旦用戶確定某個查詢需要改進以優化 SQL 性能，他們就可以選擇任何優化方法——優化 SQL 查詢性能的方法有很多種，下面介紹了一些最佳實踐。
提高查詢性能的一種簡單方法是將 SELECT * 替換為實際的列名，當開發人員在表中使用 SELECT * 語句時，它會讀取每一列的可用數據。
使用 SELECT 欄位名 FROM 而不是 SELECT * FROM 時，可以縮小查詢期間從表中提取的數據的范圍，這有助於提高查詢速度。
循環中的 SQL 查詢運行不止一次，這會顯著降低運行速度，這些查詢會不必要地消耗內存、CPU 能力和帶寬，這會影響性能，尤其是當 SQL 伺服器不在本地計算機上時，刪除循環內的查詢可提高整體查詢性能。
使用SQL 伺服器索引可以減少運行時間並更快地檢索數據，可以使用聚集和非聚集 SQL 索引來優化 SQL 查詢，非聚集索引單獨存儲，需要更多的磁碟空間，因此，了解何時使用索引很重要。
該OLAP功能「擴展了SQL解析函數的語法。」 SQL 中的 OLAP 功能更快且易於使用，熟悉這些語法的 SQL 開發人員和 DBA 可以很容易地適應和使用它們。
OLAP 函數可以創建所有標准計算度量，例如排名、移動聚合、份額、期初至今、前期和未來期、平行期等。
查詢優化器使用統計信息來確定如何最好地連接表、何時應該使用索引以及如何訪問這些索引等，無論是手動還是自動，SQL 伺服器統計信息都應該保持最新。
過時的 SQL Server 統計信息會影響表、索引或列統計信息，並導致查詢計劃性能不佳。
SQL 查詢優化可以輕松提高系統性能，從而節省成本，優化 SQL 查詢可以提高運營效率並加快性能，從而提高系統上線進度。
SQL 查詢優化很重要，原因有很多，包括：
組織可以通過更快的響應時間獲得可靠的數據訪問和高水平的性能，優化 SQL 查詢不僅可以提高整體系統性能，還可以提高組織的聲譽，最終，SQL 查詢優化的最佳實踐幫助用戶獲得准確、快速的資料庫結果。
❼ SQL優化萬能公式：5 大步驟 + 10 個案例
在應用開發的早期，數據量少，開發人員開發功能時更重視功能上的實現，隨著生產數據的增長，很多SQL語句開始暴露出性能問題，對生產的影響也越來越大，有時可能這些有問題的SQL就是整個系統性能的瓶頸。
1、通過慢查日誌等定位那些執行效率較低的SQL語句
2、explain 分析SQL的執行計劃
type由上至下，效率越來越高
Extra
3、show profile 分析
了解SQL執行的線程的狀態及消耗的時間。默認是關閉的，開啟語句「set profiling = 1;」
4、trace
trace分析優化器如何選擇執行計劃，通過trace文件能夠進一步了解為什麼優惠券選擇A執行計劃而不選擇B執行計劃。
5、確定問題並採用相應的措施
案例1、最左匹配
索引
SQL語句
查詢匹配從左往右匹配，要使用order_no走索引，必須查詢條件攜帶shop_id或者索引( shop_id , order_no )調換前後順序
案例2、隱式轉換
索引
SQL語句
隱式轉換相當於在索引上做運算，會讓索引失效。mobile是字元類型，使用了數字，應該使用字元串匹配，否則MySQL會用到隱式替換，導致索引失效。
案例3、大分頁
索引
SQL語句
對於大分頁的場景，可以優先讓產品優化需求，如果沒有優化的，有如下兩種優化方式， 一種是把上一次的最後一條數據，也即上面的c傳過來，然後做「c < xxx」處理，但是這種一般需要改介面協議，並不一定可行。另一種是採用延遲關聯的方式進行處理，減少SQL回表，但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果，SQL改動如下
案例4、in + order by
索引
SQL語句
in查詢在MySQL底層是通過n*m的方式去搜索，類似union，但是效率比union高。in查詢在進行cost代價計算時（代價 = 元組數 * IO平均值），是通過將in包含的數值，一條條去查詢獲取元組數的，因此這個計算過程會比較的慢，所以MySQL設置了個臨界值(eq_range_index_pe_limit)，5.6之後超過這個臨界值後該列的cost就不參與計算了。因此會導致執行計劃選擇不準確。默認是200，即in條件超過了200個數據，會導致in的代價計算存在問題，可能會導致Mysql選擇的索引不準確。
處理方式，可以( order_status , created_at )互換前後順序，並且調整SQL為延遲關聯。
案例5、范圍查詢阻斷，後續欄位不能走索引
索引
SQL語句
范圍查詢還有「IN、between」
案例6、不等於、不包含不能用到索引的快速搜索。（可以用到ICP）
在索引上，避免使用NOT、!=、>、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等
案例7、優化器選擇不使用索引的情況
如果要求訪問的數據量很小，則優化器還是會選擇輔助索引，但是當訪問的數據占整個表中數據的蠻大一部分時（一般是20%左右），優化器會選擇通過聚集索引來查找數據。
查詢出所有未支付的訂單，一般這種訂單是很少的，即使建了索引，也沒法使用索引。
案例8、復雜查詢
如果是統計某些數據，可能改用數倉進行解決；如果是業務上就有那麼復雜的查詢，可能就不建議繼續走SQL了，而是採用其他的方式進行解決，比如使用ES等進行解決。
案例9、asc和desc混用
desc 和asc混用時會導致索引失效
案例10、大數據
對於推送業務的數據存儲，可能數據量會很大，如果在方案的選擇上，最終選擇存儲在MySQL上，並且做7天等有效期的保存。那麼需要注意，頻繁的清理數據，會照成數據碎片，需要聯系DBA進行數據碎片處理。