Ⅰ 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 。
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)。
Ⅱ 請教一個SQL查詢排序及優化的問題！
樓主這個功能需要進行模糊查詢，使用like '%內容%'的形式是沒法利用索引來提高性能的，因此，不用考慮建索引的事情，而且也沒有比較好的辦法來對這個事情進行優化，可能需要從設計的角度考慮設計為這種類型是否合適？如果必須這樣，那性能慢是很正常的，不過你可以考慮一些對表中數據量的總數進行控制來提高性能，比如：對不必要的數據進行刪除，或者備份到其它表中等等
對於whs_love的回答，sql語句本身沒有什麼問題，這樣寫是可以的。
Ⅲ sql優化及原理詳解，五分鍾讀懂sql優化
在我而言這算是一個復習，然後總結出來給大家當個教材吧。
我也是看視頻總結出來的筆記，所以說的都很簡單和淺薄。有不全面或者偏頗的地方歡迎指出，共同交流進步哈。（因為我當時是看視頻總結的筆記，所以可能說的比較雜亂，我盡量寫的分明一點，在最後會附上筆記，忽略我字丑）
索引是什麼呢？它相當於字典的目錄。
索引：index是幫助mysql高效獲取數據的數據結構，索引是數據結構（樹，默認是B樹），hash等。
索引的弊端: 事物都是兩面的，有利必然有弊。
索引的優勢： 索引有這么多弊端我們還使用的原因是因為優大於劣。
索引的分類：
舉個小例子讓大家更理解復合索引：如果我把一個表中name，age這兩個列做成復合索引（注意順序很重要）。那麼我們形成的目錄一級目錄是name，二級目錄是age。在name相同時才會age再形成目錄。因為它本身的排序不是像目錄一樣一行一行列出來的，所以我們盡量用目錄來想像它比較好理解。下面是圖解：
有幾點注意的事項：
這里說一下，上面說的方法都是原生的sql，比如我現在習慣使用navicat，所以可以直接操作。。爽的不行。
然後刪除查詢也都是直接可視的，方便的不得了。就不多說了。
mysql做例子，還有個引擎是可以優化的。mysql中引擎分兩種：
sql優化等級：
上面說的這些等級在explain中可以看到。
單表優化常用方法：
多表優化常用方法：
因為上面也提到了b樹，所以還是單獨聊聊吧。其實我也不是很理解。只能說一個淺顯的認識而已。這里也就是簡單的說一下。
首先，B樹不僅可以二叉，還可以三叉，多叉。而只要大於二叉的都叫做BTree。
據說三層BTree可以存放上百萬數據。
BTree一般都指B+樹，數據全部存放在葉節點中。（這里簡單的一個三叉樹圖）
好了，就寫到這里吧，希望日後演算法的知識會的更多以後能把B樹這個坑填完~~~然後有不同意見或者自己理解的可以留言或者私聊。
全文手打，如果你覺得對你有幫助麻煩點個贊點個關注啥的~~
Ⅳ sql語句該怎麼優化
一、問題的提出
在應用系統開發初期，由於開發資料庫數據比較少，對於查詢SQL語句，復雜視圖的的編寫等體會不出SQL語句各種寫法的性能優劣，但是如果將應用系統提交實際應用後，隨著資料庫中數據的增加，系統的響應速度就成為目前系統需要解決的最主要的問題之一。系統優化中一個很重要的方面就是SQL語句的優化。對於海量數據，劣質SQL語句和優質SQL語句之間的速度差別可以達到上百倍，可見對於一個系統不是簡單地能實現其功能就可，而是要寫出高質量的SQL語句，提高系統的可用性。
在多數情況下，Oracle使用索引來更快地遍歷表，優化器主要根據定義的索引來提高性能。但是，如果在SQL語句的where子句中寫的SQL代碼不合理，就會造成優化器刪去索引而使用全表掃描，一般就這種SQL語句就是所謂的劣質SQL語句。在編寫SQL語句時我們應清楚優化器根據何種原則來刪除索引，這有助於寫出高性能的SQL語句。
二、SQL語句編寫注意問題
下面就某些SQL語句的where子句編寫中需要注意的問題作詳細介紹。在這些where子句中，即使某些列存在索引，但是由於編寫了劣質的SQL，系統在運行該SQL語句時也不能使用該索引，而同樣使用全表掃描，這就造成了響應速度的極大降低。
1. 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。
2. 聯接列
對於有聯接的列，即使最後的聯接值為一個靜態值，優化器是不會使用索引的。我們一起來看一個例子，假定有一個職工表(employee)，對於一個職工的姓和名分成兩列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME)，現在要查詢一個叫比爾.柯林頓(Bill Cliton)的職工。
下面是一個採用聯接查詢的SQL語句，
select * from employss where first_name||''||last_name ='Beill Cliton';
上面這條語句完全可以查詢出是否有Bill Cliton這個員工，但是這里需要注意，系統優化器對基於last_name創建的索引沒有使用。
當採用下面這種SQL語句的編寫，Oracle系統就可以採用基於last_name創建的索引。
*** where first_name ='Beill' and last_name ='Cliton';
. 帶通配符(%)的like語句
同樣以上面的例子來看這種情況。目前的需求是這樣的，要求在職工表中查詢名字中包含cliton的人。可以採用如下的查詢SQL語句:
select * from employee where last_name like '%cliton%';
這里由於通配符(%)在搜尋詞首出現，所以Oracle系統不使用last_name的索引。在很多情況下可能無法避免這種情況，但是一定要心中有底，通配符如此使用會降低查詢速度。然而當通配符出現在字元串其他位置時，優化器就能利用索引。在下面的查詢中索引得到了使用:
select * from employee where last_name like 'c%';
4. Order by語句
ORDER BY語句決定了Oracle如何將返回的查詢結果排序。Order by語句對要排序的列沒有什麼特別的限制，也可以將函數加入列中(象聯接或者附加等)。任何在Order by語句的非索引項或者有計算表達式都將降低查詢速度。
仔細檢查order by語句以找出非索引項或者表達式，它們會降低性能。解決這個問題的辦法就是重寫order by語句以使用索引，也可以為所使用的列建立另外一個索引，同時應絕對避免在order by子句中使用表達式。
5. NOT
我們在查詢時經常在where子句使用一些邏輯表達式，如大於、小於、等於以及不等於等等，也可以使用and(與)、or(或)以及not(非)。NOT可用來對任何邏輯運算符號取反。下面是一個NOT子句的例子:
... where not (status ='VALID')
如果要使用NOT，則應在取反的短語前面加上括弧，並在短語前面加上NOT運算符。NOT運算符包含在另外一個邏輯運算符中，這就是不等於(<>)運算符。換句話說，即使不在查詢where子句中顯式地加入NOT詞，NOT仍在運算符中，見下例:
... where status <>'INVALID';
對這個查詢，可以改寫為不使用NOT:
select * from employee where salary<3000 or salary>3000;
雖然這兩種查詢的結果一樣，但是第二種查詢方案會比第一種查詢方案更快些。第二種查詢允許Oracle對salary列使用索引，而第一種查詢則不能使用索引。
雖然這兩種查詢的結果一樣，但是第二種查詢方案會比第一種查詢方案更快些。第二種查詢允許Oracle對salary列使用索引，而第一種查詢則不能使用索引。
Ⅳ Sql優化-多like模糊查詢及根據時間排序
2020-04-21
記錄一次sql優化記錄：
環境：用的mysql版本 select Version();
優化過程：
用的是兩張表聯查，四個條件like查詢 ，根據時間排序降序
其中A，B表沒有大欄位，A表20萬多數據，B表50萬多條數據。語句如下：
EXPLAIN
SELECT A.bondId,A.sname,A.cname,A.secuCode,A. ISSUER,A.guarantor,B.underwriter AS infoSource
FROM A
LEFT JOIN B ON B.bondId = A.bondId
WHERE B.agentType = 1
AND B.underwriter = '有限公司'
AND A.startDate <= '2020-04-21 18:02:10'
AND A.endDate >= '2020-04-21 18:02:10'
AND (
A.cname LIKE '%%' OR A.sname LIKE '%%' OR A.secuCode LIKE '%%'
OR A. ISSUER LIKE '%%'OR A.guarantor LIKE '%%')
AND A.isValid = 1
ORDER BY A.startDate DESC
LIMIT 0, 20
這是2個表都沒有加索引的情況，從explain來看結果非常糟糕，都是全表掃描，並且產生臨時表同時有文件排序，效率肯定非常低。
首先嘗試在B表上建立一個聯合索引
可以考慮從關聯欄位及where條件欄位考慮（bondId, underwriter, agentType）
建一個聯合索引，試試。
ALTER TABLE B ADD INDEX bua_index(bondId, underwriter, agentType)
再explain看：
可以看到B表用到了我們剛剛建的聯合索引，並且額外信息是Using index ，type是ref級別的，效果比較理想，再來看A表。
Where條件中有多個like，這種情況下一般索引都是不可用的，所以必須用覆蓋索引解決，
由於又根據startDate排序，所以嘗試根據如下欄位建立聯合索引，同時查詢的欄位就是索引中的欄位（startDate, endDate,cname, sname, secuCode, issuer, guarantor）
ALTER TABLE A ADD INDEX index_scssig(startDate, endDate,cname, sname, secuCode, issuer, guarantor)
再次explain看看效果：
這樣乍看上去A表也用到了剛剛建的聯合索引，並且type是range級別雖然比ref差點，按理說應該也還可以，但是我執行sql語句，效率還是非常差，查詢耗時達到8s，並且偶爾還不止這個時間
究其原因，雖然使用了索引，但是extra裡面是Using index condition&Using where
回表操作了，我在想如果將extra優化成Using index效率肯定沒問題
故再進一步優化，還是從索引入手
在聯合索引上添加2個欄位isValid, bondId 再試試
ALTER TABLE A ADD INDEX index_scssig(isvalid,startDate, endDate,cname, sname, secuCode, issuer, guarantor,bondId)
再次explain:
這個結果就是我想要的，然後執行sql看看效率：
已經提升了很多了，但是我試了別的查詢條件偶爾時間會到3，4s,懷疑和自己的機器有關
在這這種多個like的or查詢mysql本身並不擅長，無奈坑爹的需要需要這樣，可能效率並不是非常的高，優化成這樣可以接受了。
最近對以前項目的慢查詢進行sql調優，感覺性能的下降往往還是sql語句及索引的建立的問題，explain是很有幫助，正確優化還是能極大提升效率的。
Ⅵ 如何在 SQL 資料庫優化 索引，SQL索引優化
1、主鍵就是聚集索引
2、只要建立索引就能顯著提高查詢速度
3、把所有需要提高查詢速度的欄位都加進聚集索引，以提高查詢速度
(四)其他書上沒有的索引使用經驗總結
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主鍵速度快
2、用聚合索引比用一般的主鍵作order by時速度快，特別是在小數據量情況下
3、使用聚合索引內的時間段，搜索時間會按數據占整個數據表的百分比成比例減少，而無論聚合索引使用了多少個
4 、日期列不會因為有分秒的輸入而減慢查詢速度
(五)其他注意事項
1. 不要索引常用的小型表
2. 不要把社會保障號碼(SSN)或身份證號碼(ID)選作鍵
3. 不要用用戶的鍵
4. 不要索引 memo/notes 欄位和不要索引大型文本欄位(許多字元)
5. 使用系統生成的主鍵
二、改善SQL語句
1、Like語句是否屬於SARG取決於所使用的通配符的類型
2、or 會引起全表掃描
3、非操作符、函數引起的不滿足SARG形式的語句
4、IN 的作用相當與OR
5、盡量少用NOT
6、exists 和 in 的執行效率是一樣的
7、用函數charindex()和前面加通配符%的LIKE執行效率一樣
8、union並不絕對比or的執行效率高
9、欄位提取要按照「需多少、提多少」的原則，避免「select *」
10、count(*)不比count(欄位)慢
11、order by按聚集索引列排序效率最高
12、高效的TOP
Ⅶ 如何優化sql排序效率
t1.PERFORMDATE >= trunc(SYSDATE) - 30 選擇性不好？？怎麼沒有索引啊
PARTITION BY t1.PUTCONTAINERCHE ORDER BY t1.PERFORMDATE DESC
建立(PUTCONTAINERCHE ,PERFORMDATE DESC)如何索引試試
Ⅷ 怎樣進行sql資料庫的優化
1、資料庫空間是個概述，在sqlserver里，使用語句 exec sp_spaceused 'TableName' 這個語句來查。
Ⅸ 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