① mysql數據量上十萬條後，查詢慢導致伺服器卡有什麼解決辦法
幾方面：
硬體，軟體，以及語言
硬體，是不是抗不住，
軟體，mysql是不是沒有設置好，資料庫設計方面等，
語言，SQL語句寫法。
下面是一些優化技巧。
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，否則引擎將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 '李%'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 from t where num=@num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
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
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(select num 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。
② sql資料庫文件過大，程序運行非常慢，怎麼辦
如果是因為資料庫太大造成程序運行很慢，那麼根據一定規則（比如時間等）把資料庫劃分成幾個小的資料庫表，這樣可以顯著增加數據速度
③ mysql數據量上十萬條後，查詢慢導致伺服器卡有什麼解決辦法
問題
我們有一個 SQL，用於找到沒有主鍵 / 唯一鍵的表，但是在 MySQL 5.7 上運行特別慢，怎麼辦?
實驗
我們搭建一個 MySQL 5.7 的環境，此處省略搭建步驟。
寫個簡單的腳本，製造一批帶主鍵和不帶主鍵的表：
可以看到執行時間變成了 0.67s。
整理
我們診斷的關鍵點如下：
1. 對於 information_schema 中的元數據表，執行計劃不能提供有效信息。
2. 通過查看 MySQL 改寫後的 SQL，我們猜測了優化器發生了誤判。
3. 我們增加了 hint，指導 MySQL 正確進行優化判斷。
但目前我們的實驗僅限於猜測，猜中了萬事大吉，猜不中就無法做出好的診斷。
④ sql資料庫文件過大，程序運行非常慢，怎麼辦
收縮資料庫
一般情況下，SQL資料庫的收縮並不能很大程度上減小資料庫大小，其主要作用是收縮日誌大小，應當定期進行此操作以免資料庫日誌過大
1、設置資料庫模式為簡單模式：打開SQL企業管理器，在控制台根目錄中依次點開Microsoft SQL Server-->SQL Server組-->雙擊打開你的伺服器-->雙擊打開資料庫目錄-->選擇你的資料庫名稱（如論壇資料庫Forum）-->然後點擊右鍵選擇屬性-->選擇選項-->在故障還原的模式中選擇「簡單」，然後按確定保存
2、在當前資料庫上點右鍵，看所有任務中的收縮資料庫，一般裡面的默認設置不用調整，直接點確定
3、收縮資料庫完成後，建議將您的資料庫屬性重新設置為標准模式，操作方法同第一點，因為日誌在一些異常情況下往往是恢復資料庫的重要依據
⑤ 資料庫訪問量很大時，如何做優化
你好！如果有大量的訪問用到調取到資料庫時，往往查詢速度會變得很慢，所以我們需襪裂要進行優化處理。
優化從三個方面考慮：
SQL語句優化、
主從復制，讀寫分離，負載均衡、
資料庫分庫分表。
一、SQL查詢語句優化
1、使用索引
建立索引可以使查詢速度得到提升，我們首先應該考慮在where及orderby，groupby涉及的列上建立索引。
2、藉助explain（查詢優化神器）選擇更好的索引和優化查詢語句
SQL的Explain通過圖形化或基於文本的方式詳細說明了SQL語句的每個部分是如何執行以及何時執行的，以及執行效果。通過對選擇更好的索引列，或者對耗時久的SQL語句進行優化達到對查詢速度的優化。
3、任何地方都不要使用SELECT*FROM語句。
4、不要在索引列做運算或者使用函數
5、查詢盡可能使用limit來減少返回的行數
6、使用查詢緩存，並將盡量多的內存分配給MYSQL做緩存
二、悶談主從復制，讀寫分離，負載均衡
目前大多數的主流關系型資料庫都提供了主從復制的功能，通過配置兩台（或多台）資料庫的主從關系，可以將一台資料庫伺服器的數據更新同步到另一台伺服器上。網站可以利用資料庫這一功能，實現資料庫的讀寫分離，從而改善資料庫的負載壓力。一個系統的讀操作遠遠多於寫操作，因此寫操作發向master，讀操作發向slaves進行操作（簡單的輪詢演算法來決定使用哪個slave）。
利用資料庫的讀寫分離，Web伺服器在寫數據的時候，訪問主資料庫（master），主資料庫通過主從復制將數據更新同步到從資料庫（slave），這樣當Web伺服器讀數據的時候，就可以通過從資料庫獲得數據。這一方案使得在大量讀操作的Web應用可以輕松地讀取數據，而主資料庫也只會承受少量的寫入操作，還可以實現數據熱備份，可謂是一舉兩得。
三、資料庫分表、分區、分庫
1、分表
通過分表可以提高表的訪問效率。有兩種拆分方法：
垂直拆分
在主鍵和一些列放在一個表中，然後把主鍵和另外的列放在另一個表中。如果一個表中某些列常用，而另外一些不常用，則可以採用垂直拆分。
水平拆分
根據一列或者多列數據的值把數據行放到兩個獨立的表中。
2、分區
分區就是把一張表的數據分成多個區塊，這些區塊可以在一個磁碟上，也可以在不同的磁碟上，分區後，表面上還是一張表，但是數據散列在多個位置，這樣一來，多塊硬碟同時處理不同的請求，從而提高磁碟I/O讀寫性能。實現比較簡單，包括水平分區和垂直分區。
3、分庫
分庫是根據業務不同把相關的表切分到不同的資料庫中，比如web、bbs、blog等庫。
分庫解決的是資料庫端並發量的問題。分庫和分表並不一定兩個都要上，比如數據量很大，但是訪問的用戶很少，我們就可以只使用分表不使用分庫。如果數據量只有1萬，而訪問用戶有一千，那就只使用分庫。
注意：分庫分表最難解決的問題是統計，還有跨表的連接（比如螞好碰這個表的訂單在另外一張表），解決這個的方法就是使用中間件，比如大名鼎鼎的MyCat，用它來做路由，管理整個分庫分表，乃至跨庫跨表的連接
⑥ sql 數據量很大 ，為什麼加了order by速度變慢了
order by在where後面，通過where條件把數據檢索出來，而order by是把檢索出來的數據進行排序，所以加了order by會慢一點。
⑦ 如何提高SQL Server大數據條件下的查詢速度
1.關於索引優化
建索引的選擇必須結合SQL查詢、修改、刪除語句的需要，一般的說法是在WHERE里經常出現的欄位建索引。如果在WHERE經常是幾個欄位一起出現而且是用AND連接的，那就應該建這幾個欄位一起的聯合索引，而且次序也需要考慮，一般是最常出現的放前面，重復率低的放前面。
SQL
Server提供了一種簡化並自動維護資料庫的工具。這個稱之為資料庫維護計劃向導（Database
Maintenance
Plan
Wizard
，DMPW）的工具也包括了對索引的優化。如果你運行這個向導，你會看到關於資料庫中關於索引的統計量，這些統計量作為日誌工作並定時更新，這樣就減輕了手工重建索引或者DBCC
INDEXDEFRAG所帶來的工作量。如果你不想自動定期刷新索引統計量，你還可以在DMPW中選擇重新組織數據和數據頁，這將停止舊有索引並按特定的填充因子重建索引。
2.
改善硬體（雙CPU，Raid
5，增加內存）
tempdb這個臨時資料庫，它對性能的影響較大。tempdb和其他資料庫一樣可以增大，可以縮小。當數據文件需要增長的時候，通常不能保持剩餘部分的連續性。這時文件就會產生碎片，這種碎片會造成性能下降。這種碎片屬於外來性碎片。要阻止在tempdb中產生外來性碎片，必須保證有足夠的硬碟空間。一般將tempdb的容量放到平均使用容量。而你也應該允許tempdb自動增長，比如你有個一個超大的join操作，它建立了一個超過tempdb容量的時候，該查詢將失敗。你還要設置一個合理的單位增長量。因為如果你設得太小，將會產生許多外來性碎片，反而會佔用更多資源。sqlserver調優最有效的做法之一，就是把爭奪資源的操作獨立出去。tempdb就是一個需要獨立出去的部分而tempdb和其他系統庫一樣是公用的，是存取最可能頻繁的庫，所有處理臨時表、子查詢、GROUP
BY、排序、DISTINCT、連接等等。它最適合放到一個具有快速讀寫能力的設備上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。
查詢語句一定要使用存儲過程；
3、查詢盡量使用TOP子句
4.將表按一定的約束分成子表,(如按分類)創建約束,在用Like
時,先用分類
and
like
,
應該可能解決問題.
而且效果立稈見影!(你要確定SQL會認識你建的分區視圖).我一個表有上百萬的記錄(700兆),用分區視圖後,查詢速度基本跟10萬行一樣.
如果還是太慢,還可以考濾分布式分區視圖!這總可以解決問題了吧!
關鍵在於你能否把大表按某種約束分解成子表.
⑧ 如何解決SQL查詢速度太慢
解決方法如下：
1、把數據、日誌、索引放到不同的設備上，增加讀取速度；
2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸；
3、升級硬體；
4、困爛根據查詢條件,建立索引，優化索引、優化悶廳訪問方式，限制結果集的數據量，注意填充因子要適當，索引應該盡量小，使用位元組數小的列建索引螞尺隱好，不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位；
4、提高網速。