❶ 復雜慢sql語句如何優化
很簡單啊，優先索引，第二結構，第三演算法。
索引最簡單，如果是SQL server客戶端或者toad可以提示有哪些需要進行優化的地方。
結構就是針對要查詢的值，盡量集中到一個表，減少串表，函數查詢，左鏈的表欄位查詢。
演算法就是OR還是IN？串表時IN還是EXISTS ？oracle in 的限制。條件執行順序等。
然後還有其他注意的，例如只查固定欄位就不要 select * 只要注意以上步驟，千萬級數據串10個秒也能1秒內顯示出來。
有條件的話，當然是用歸檔數據進行查詢，這樣就不會佔用業務數據IO了，最後一步就是「雲計算」（解析有一百種，沒有統一概念，我的意識其實就是歸檔過程中根據分組維度計算好，並根據日期放進相關的表，減少表粒度，只進行簡單的select查詢）
❷ mysql資料庫的優化方法
我們都知道，伺服器資料庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們資料庫的運行速度和效率，資料庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，昌平鎮IT培訓就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。
為什麼要了解索引
真實案例
案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鍾左右，完全滿足不了正常的使用。
案例二：近線上應用的資料庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對資料庫優化方面所知甚少。例如一個用戶數據頁面需要執行很多次資料庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。
索引的優點
合適的索引，可以大大減小mysql伺服器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高應用程序的查詢性能。
索引的類型
mysql數據中有多種索引瞎塵讓類型，primarykey，unique，normal，但底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。
BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。
B-TREE
查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找演算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。
現代資料庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。
btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。
btree有度的概念d>=1。假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。
索引和磨局文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁碟扇區大小)，且樹的度非常大。這樣磁碟I/O的次數，就等於樹的高度h。假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。即，只有3次磁碟I/O就兄稿可以查找完畢，性能非常高。
索引查詢
建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。
另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。
❸ MSSQL Server查詢優化方法
查詢速度慢的原因很多，常見如下幾種：
1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問世升州題，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、搜蔽網路速度慢
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)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
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的寫法上有很笑稿大的講究，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。
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_仁褂沒Щ虺絛蛟背械T鶉危__砟切┍硎酒淥_沒б丫_雲浣_辛誦薷牡拇砦蟆Sτ貿絛蚴盞秸庵執砦笫輩扇〉牡湫痛朧┚褪撬⑿掠偽輳_竦悶湫輪擔_緩筧糜沒Ь齠ㄊ欠穸孕輪到_行薷摹?BROPTIMISTIC 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。
鎖提示 只讀 樂觀數值 樂觀行版本控制 鎖定
無提示 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新
NOLOCK 未鎖定 未鎖定 未鎖定 未鎖定
HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新
UPDLOCK 錯誤 更新 更新 更新
TABLOCKX 錯誤 未鎖定 未鎖定 更新
其它 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新
*指定 NOLOCK 提示將使指定了該提示的表在游標內是只讀的。
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: "IS NULL", "", "!=", "!", "!", "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。
29、Between在某些時候比IN速度更快,Between能夠更快地根據索引找到范圍。用查詢優化器可見到差別。
select * from chineseresume where title in ('男','女')
Select * from chineseresume where between '男' and '女'
是一樣的。由於in會在比較多次，所以有時會慢些。
30、在必要是對全局或者局部臨時表創建索引，有時能夠提高速度，但不是一定會這樣，因為索引也耗費大量的資源。他的創建同是實際表一樣。
31、不要建沒有作用的事物例如產生報表時，浪費資源。只有在必要使用事物時使用它。
32、用OR的字句可以分解成多個查詢，並且通過UNION 連接多個查詢。他們的速度只同是否使用索
引有關,如果查詢需要用到聯合索引，用UNION all執行的效率更高.多個OR的字句沒有用到索引，改寫成UNION的形式再試圖與索引匹配。一個關鍵的問題是否用到索引。
33、盡量少用視圖，它的效率低。對視圖操作比直接對表操作慢,可以用stored procere來代替她。特別的是不要用視圖嵌套,嵌套視圖增加了尋找原始資料的難度。我們看視圖的本質：它是存放在伺服器上的被優化好了的已經產生了查詢規劃的SQL。對單個表檢索數據時，不要使用指向多個表的視圖，直接從表檢索或者僅僅包含這個表的視圖上讀，否則增加了不必要的開銷,查詢受到干擾.為了加快視圖的查詢，MsSQL增加了視圖索引的功能。
34、沒有必要時不要用DISTINCT和ORDER BY，這些動作可以改在客戶端執行。它們增加了額外的開銷。這同UNION 和UNION ALL一樣的道理。
SELECT top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation,
convert(varchar(10),ad.postDate,120)
as postDate1,workyear,degreedescription
FROM jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad
where referenceID
in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748
','JCNAD00338345','JCNAD00333138','JCNAD00303570',
'JCNAD00303569','JCNAD00303568','JCNAD00306698
','JCNAD00231935','JCNAD00231933','JCNAD00254567',
'JCNAD00254585','JCNAD00254608','JCNAD00254607
','JCNAD00258524','JCNAD00332133','JCNAD00268618',
'JCNAD00279196','JCNAD00268613')
order by postdate desc
35、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。
36、當用SELECT INTO時，它會鎖住系統表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的連接的存取。創建臨時表時用顯示申明語句，而不是select INTO.
drop table t_lxh
begin tran
select * into t_lxh from chineseresume where name = 'XYZ'
--commit
在另一個連接中SELECT * from sysobjects可以看到
SELECT INTO 會鎖住系統表，Create table 也會鎖系統表(不管是臨時表還是系統表)。所以千萬不要在事物內使用它！！！這樣的話如果是經常要用的臨時表請使用實表，或者臨時表變數。
37、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
41、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
42、少用臨時表，盡量用結果集和Table類性的變數來代替它,Table 類型的變數比臨時表好
43、在SQL2000下，計算欄位是可以索引的，需要滿足的條件如下：
a、計算欄位的表達是確定的
b、不能用在TEXT,Ntext，Image數據類型
c、必須配製如下選項
ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, .
44、盡量將數據的處理工作放在伺服器上，減少網路的開銷，如使用存儲過程。存儲過程是編譯好、優化過、並且被組織到一個執行規劃里、且存儲在資料庫中的SQL 語句，是控制流語言的集合，速度當然快。反復執行的動態SQL,可以使用臨時存儲過程，該過程（臨時表）被放在Tempdb中。
以前由於SQL SERVER對復雜的數學計算不支持，所以不得不將這個工作放在其他的層上而增加網路的開銷。SQL2000支持UDFs,現在支持復雜的數學計算，函數的返回值不要太大，這樣的開銷很大。用戶自定義函數象游標一樣執行的消耗大量的資源，如果返回大的結果採用存儲過程
45、不要在一句話里再三的使用相同的函數，浪費資源,將結果放在變數里再調用更快
46、SELECT COUNT(*)的效率教低，盡量變通他的寫法，而EXISTS快.同時請注意區別：
select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table
的返回值是不同的！！！
47、當伺服器的內存夠多時，配製線程數量 = 最大連接數+5，這樣能發揮最大的效率；
否則使用 配製線程數量最大連接數啟用SQL SERVER的線程池來解決,如果還是數量 = 最大連接數+5，嚴重的損害伺服器的性能。
48、按照一定的次序來訪問你的表。如果你先鎖住表A，再鎖住表B，那麼在所有的存儲過程中都要按照這個順序來鎖定它們。如果你（不經意的）某個存儲過程中先鎖定表B，再鎖定表A，這可能就
會導致一個死鎖。如果鎖定順序沒有被預先詳細的設計好，死鎖很難被發現
49、通過SQL Server Performance Monitor監視相應硬體的負載
Memory: Page Faults / sec計數器
如果該值偶爾走高，表明當時有線程競爭內存。如果持續很高，則內存可能是瓶頸。
Process:
1、 % DPC Time 指在範例間隔期間處理器用在緩延程序調用(DPC)接收和提供服務的百分比。(DPC 正在運行的為比標准間隔優先權低的間隔)。 由於 DPC 是以特權模式執行的，DPC 時間的百分比為特權時間百分比的一部分。這些時間單獨計算並且不屬於間隔計算總數的一部 分。這個總數顯示了作為實例時間百分比的平均忙時。
2、%Processor Time計數器
如果該參數值持續超過95%，表明瓶頸是CPU。可以考慮增加一個處理器或換一個更快的處理器。
3、% Privileged Time 指非閑置處理器時間用於特權模式的百分比。(特權模式是為操作系統組件和操縱硬體驅動程序而設計的一種處理模式。它允許直接訪問硬體和所有內存。另一種模式為用戶模式，它是一種為應用程序、環境分系統和整數分系統設計的一種有限處理模式。操作系統將應用程序線程轉換成特權模式以訪問操作系統服務)。 特權時間的 % 包括為間斷和 DPC 提供服務的時間。特權時間比率高可能是由於失敗設備產生的大數量的間隔而引起的。這個計數器將平均忙時作為樣本時間的一部分顯示。
4、% User Time表示耗費CPU的資料庫操作，如排序，執行aggregate functions等。如果該值很高，可考慮增
加索引，盡量使用簡單的表聯接，水平分割大表格等方法來降低該值。
Physical Disk: Curretn Disk Queue Length計數器
該值應不超過磁碟數的1.5~2倍。要提高性能，可增加磁碟。
SQLServer:Cache Hit Ratio計數器
該值越高越好。如果持續低於80%，應考慮增加內存。 注意該參數值是從SQL Server啟動後，就一直累加記數，所以運行經過一段時間後，該值將不能反映系統當前值。
40、分析select emp_name form employee where salary
3000 在此語句中若salary是Float類型的，則優化器對其進行優化為Convert(float,3000)，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。同樣字元和整型數據的轉換。
41、查詢的關聯同寫的順序
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where
personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681'
（A = B ,B = 『號碼』）
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where
a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681'
and b.referenceid = 'JCNPRH39681'
（A = B ,B = 『號碼』， A = 『
❹ 大神們幫忙看看這個SQL語句執行有點慢，要怎麼優化才變快點
你好，根據SQL，我給予一些建議，最好根據執行計劃：
若走的全表掃描，建議建立表間關聯欄位索引，查看索引失效原因，修改SQL關聯邏輯，大部分都能解決。
如果是數據量大的問題：
a. 如果有多個查詢條件，建議建立where限制條件，減少數據統計范圍。
b. 如果實時性要求不高，可以定時跑批，把結果放在結果表裡，前台查詢結果表。
c. 關聯表太多，SQL建議拆分兩端，sum統計單獨放一個SQL。
❺ 記一次Sql執行從17分鍾到3秒的優化
同事小A拿來了一段sql語句問我說為什麼執行特別慢，跑一次要十多分鍾。我試了一下，好傢伙，最慢17分鍾。語句如下：
其中TABLE1是一個數據記錄表，VEMPLOYEE是一個員工表的視圖，我看了一下視圖定義，徹底被震驚了
小A解釋說，客戶要求有好多地方頁面展示的時候要屏蔽一些員工，所以就直接搞了個員工視圖來做統一的過濾處理。
在sql中使用 IN 或者 NOT IN 的性能是非常差的，至於具體原因，好多大佬解釋的很清楚了，我就不再贅述。帶顫那麼第一步，就是使用LEFT JOIN替換掉語句里邊的NOT IN
首先創建一個表 IGNORE_EMP_ID 存儲需要忽略的員工ID，只有一個ID列，修改視圖創建語句如下：
展示一下 LEFT JOIN 替換 NOT IN 的執行過程，假設EMPLOYEE表有ID為慶模1、2、3這三個員工，需要忽略的ID有1、3這兩個
時得到的數據為：
修改的方法告訴了小A，過了幾分鍾，我就問他改的咋樣，他說正在往新建的 IGNORE_EMP_ID 表插數據。那好吧，我來幫忙插數據好了。
前面介紹過原來的sql里邊都是一行一個數字排列的，我們把 NOT IN 里邊的所有譽行緩ID復制出來到txt文件
然後回車拉至最後一行，復制出B列所有sql執行即可。
❻ 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。
❼ 列舉sql優化有哪些方式方法 博客園
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)。
❽ 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。
❾ 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
❿ 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。