Ⅰ sql優化的幾種方法 如何優化
sql優化的方法是：設計資料庫表結構時，物枝歲要對表做數量級和性能影響預測和評估，表的欄位盡量都設置default值; sql條件中允許出現庫函數和左模糊查詢;單個事務的sql語句數量要有上限要求，不能前台一個提交操作，後台要去插入幾十張表的數據等。
sql優化的幾種方法
1、設計資料庫表結構時，要對表做數量級和性能影響預測和評估，表的欄位盡量都設置default值，盡量避免default為null，主要防止在執行sql查詢時直接將查詢條件設置為null或者not null而導致資料庫放棄索引，直接全表掃描;
2、sql條件中允許出現庫函數和左模糊查詢，sql條件中庫函搭念數會導致資料庫執行時放棄索引，直接全表掃描，而左模糊也是，直接就全表掃描了;
3、原則上，sql條件中避免出現<>，in，not in，exists，not exists等操作符;
4、子查詢中的實際查詢結果要設置上限要求，且子查詢必須要有索引支持，否則子查詢也去掃描全表就悲劇了;
5、單個事務的sql語句數量要有上限要求，不能前台一個提交操作，後台要去插入幾十張表的數據，那如果是千萬級用戶數，基本上就光去插入數據了;
6、同上一條類似，單條sql語句的數據影響量也要有上限要求，不能一個update操作更新了上千條數據;
7、盡量減少多表關聯的sql，如果必須使用多表關聯，也盡量減少關聯的表數量，且多表關聯時，關聯欄位必須包含在查詢索引中。多表關聯sql中盡量不要使用視圖和代理表;
8、充分利用索引，嚴禁出現表掃描。同時，創建表時也注意索引的欄位順序。
sql語言具有什麼功能
1、sql數據定義功能：能夠定義資料庫的三級模式結構，即外模式、全局模式和內模式結構。在sql中，外模式有叫做視圖(View)，全局模式簡稱模式( Schema)，內模式由系統根據資料庫模式罩睜自動實現，一般無需用戶過問。
2、sql數據操縱功能：包括對基本表和視圖的數據插入、刪除和修改，特別是具有很強的數據查詢功能。
3、sql的數據控制功能：主要是對用戶的訪問許可權加以控制，以保證系統的安全性。
Ⅱ 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。
Ⅲ sql優化具體指的是什麼
定位有問題的語句，檢查執行計劃，檢查執行過程中優化器的統計信息，分析相關表的記錄數、索引情況改寫SQL語句、使用HINT、調整索引、表分析有些SQL語句不具備優化的可能，需要優化處理方式達到最佳執行計劃。但是最佳的執行計劃不一定是最佳的執行情況。一切以實際執行的情況為准。
Ⅳ 如何進行SQL性能優化
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，是資料庫設計的缺陷)
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。
Ⅳ 什麼是數據持久化為什麼要持久化
數據持久化就是將內存中的數據模型轉換為存儲模型,以及將存儲模型轉換為內存中的數據模型的統稱. 數據模型可以是任何數據結構或對象模型,存儲模型可以是關系模型、XML、二進制流等。cmp和Hibernate只是對象模型到關系模型之間轉換的不同實現。
數據持久化對象的基本操作有：保存、更新、刪除、查詢等。
Hibernate框架中數據持久化機制：
在業務程序與資料庫之間，Hibernate框架使用Session會話，來完成數據的提交、更新、刪除、查詢等等。
1、向資料庫提交數據
在程序中保存對象時，會把數據保存到Session會話中，然後根據框架的配置文件，自動或手動決定什麼時候把這種保存提交到資料庫。
2、從資料庫中查詢數據
在查詢數據之前，需要清理緩存（手動清理，或者通過配置文件框架自動清理）清理緩存的目的是為了使Session會話中的數據與資料庫中的數據保持一致。然後程序只需要查詢Session會話中的數據即可。
(5)sql內存優化表持久化擴展閱讀：
使用數據持久化有以下好處：
1、程序代碼重用性強，即使更換資料庫，只需要更改配置文件，不必重寫程序代碼。
2、業務邏輯代碼可讀性強，在代碼中不會有大量的SQL語言，提高程序的可讀性。
3、持久化技術可以自動優化，以減少對資料庫的訪問量，提高程序運行效率。
Ⅵ 列舉sql優化有哪些方式
sql優化的方式有：
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)。
Ⅶ MSSQL資料庫如何優化
1. 保證在實現功能的基礎上，盡量減少對資料庫的訪問次數；通過搜索參數，盡量減少對表的訪問行數,最小化結果集，從而減輕網路負擔；能夠分開的操作盡量分開處理，提高每次的響應速度；、使用SQL時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；演算法的結構盡量簡單；在查詢時，不要過多地使用通配符，而且要用到幾列就選擇幾列，如：
SELECT C1,C2 FROM T1；
在可能的情況下盡量限制盡量結果集行數，如：
SELECT TOP 300 C1,C2FROM T1,因為某些情況下用戶是不需要那麼多的數據的, 避免用!=或<> ISNULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符,因為這會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。例如:
SELECT C1 FROM T1 WHERE C1 != 'B%'
2. 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：
1)SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE((SELECTCOUNT(1)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)>0)
2)SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM T2 WHERET2.C2=T1.C2)兩者產生相同的結果，但是後者的效率顯然要高於前者。因為後者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。如果你想校驗表裡是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費伺服器資源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(1) FROM table_name WHEREcolumn_name = 'xxx')>0
可以寫成：
IF EXISTS (SELECT 1 FROM table_name WHEREcolumn_name = 'xxx')
3. 經常需要寫一個T_SQL語句比較一個父結果集和子結果集，從而找到是否存在在父結果集中有而在子結果集中沒有的記錄，如：
1) SELECTa.C1 FROM T1 a
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM T2 b WHERE a.C1= b.C1)
2) SELECT a.C1 FROM T1 a
LEFT JOIN T2 b ON a.C1 = b.C1 WHERE b.C1IS NULL
3) SELECT a.C1 FROM T1 a
WHERE a.C1 NOT IN (SELECT C1 FROM T2)
三種寫法都可以得到同樣正確的結果，但是效率依次降低。
4. 能夠用BETWEEN的就不要用IN
SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)
改成：
SELECT* FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14
因為IN會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。
Ⅷ 一條sql執行過長的時間，你如何優化，從哪些方面
1、查看sql是否涉及多表的聯表或者子查詢，如果有，看是否能進行業務拆分，相關欄位冗餘或者合並成臨時表（業務和演算法的優化）
2、涉及鏈表的查詢，是否能進行分表查詢，單表查詢之後的結果進行欄位整合
3、如果以上兩種都不能操作，非要鏈表查詢，那麼考慮對相對應的查詢條件做索引。加快查詢速度
4、針對數量大的表進行歷史表分離（如交易流水表）
5、資料庫主從分離，讀寫分離，降低讀寫針對同一表同時的壓力，至於主從同步，mysql有自帶的binlog實現 主從同步
6、explain分析sql語句，查看執行計劃，分析索引是否用上，分析掃描行數等等
7、查看mysql執行日誌，看看是否有其他方面的問題
個人理解：從根本上來說，查詢慢是佔用mysql內存比較多，那麼可以從這方面去酌手考慮
Ⅸ 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。
Ⅹ 求助：sqlserver2005如何進行內存優化
訪問量大沒法改變，從程序和SP入手吧，減少程序與DB連接次數,優化程序SQL，。。