❶ 查询的sql语句怎么写才能提高查询效率
这是SQL语句优化的问题了。网上好多类似的文章，非常全面。
个人觉得比较常用的是：
SQL语句查询中经常用到的字段建索引，这样可以非常明显的提升查询速度。
FROM表的顺序，大表在前，小表在后，因为检索的顺序从后往前。
WHERE， WHERE A.COLUMN = B.COLUMN，把小表的字段放在后边（B表），大表在前。
固定值查询的放在后边 COLUMN = '1'这种。因为这个也是从后往前的顺序。
如果有(NOT) IN (SELECT ...) 尽量避免，因为IN里面也是一个大的查询，使用 (NOT) EXISTS的语法代替。
还有UNION和UNION ALL，多表联合，UNION的作用是可以去掉重复，如果多表没有重复数据，使用UNION ALL效率也会大大提高。
❷ 如何提高SQL语句的查询效率
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
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，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc' // oracle总有的是substr函数。
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0 //查过了确实没有datediff函数。
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1' //
oracle 中时间应该把char 转换成 date 如： createdate >= to_date('2005-11-30','yyyy-mm-dd')
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
❸ 如何提高sql数据库的查询速度
一、程序中：
1、保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数。
2、通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担，能够分开的操作尽量分袭蔽开处理，提高每次的响应速度。
3、在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列，算法的结构尽量简单。
二、避免使用不兼容的数据类型。
例如“float”、“int”、“char”等，都属于不兼容。 数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操型态作。
三、尽量避免在Where子句中对字段进行函数或表达式卜禅源操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
四、尽量使用数字型字段。
一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信息的字段设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
❹ 从外到内提高SQL Server数据库性能
如何提高SQL Server数据库的性能 该从哪里入手呢?笔者认为 该遵循从外到内的顺序 来改善数据库的运行性能 如下图
第一层 网络环境
到企业碰到数据库反映速度比较慢时 首先想到的是是否是网络环境所造成的 而不是一开始就想着如何去提高数据库的性能 这是很多数据库管理员的一个误区 因为当网络环境比较恶劣时 你就算再怎么去改善数据库性能 也是枉然
如以前有个客户 向笔者反映数据库响应时间比较长 让笔者给他们一个提高数据库性能的解决方案 那时 笔者感到很奇怪 因为据笔者所知 这家客户数据库的记录量并不是很大 而且 他们配置的数据库服务器硬件很不错 笔者为此还特意跑到他们企业去查看问题的原因 一看原来是网络环境所造成的 这家企业的客户机有 多台 而且都是利用集线器进行连接 这就导致企业内部网络广播泛滥 网络拥塞 而且由于没有部署企业级的杀毒软件 网络内部客户机存在病毒 掠夺了一定的带宽 不仅数据库系统响应速度比较慢 而且其他应用软件 如邮箱系统 速度也不理想
在这种情况下 即使再花十倍 百倍力气去提升SQL Server数据库的性能 也是竹篮子打水一场空 因为现在数据册竖库服务器的性能瓶颈根本不在于数据库本身 而在于企业的网络环境 若网络环境没有得到有效改善 则SQL Server数据库性能是提高不上去的
为此 笔者建议这家企业 想跟他们的网络管理员谈谈 看看如何改善企业的网络环境 减少广播包和网络冲突;并且有效清除局域网内的病毒 木马等等 三个月后 我再去回访这家客户的时候 他们反映数据库性能有了很大的提高 而且其他应用软件 性能也有所改善
所以 当企业遇到数据库性能突然降低的时候 第一个反应就是查看网络环境 看看其实否有恶化 只有如此 才可以少走冤枉路
第二层 服务器配置
这里指的服务器配置 主要是讲数据库服务器的硬件配置以及周边配套 虽然说 提高数据库的硬件配置 需要企业付出一定的代价 但是 这往往是一个比较简便的方法 比起优化SQL语句来说 其要简单的多
如企业可以通过增加硬盘的数量来改善数据库的性能 在实际工作中 硬盘输入输出瓶颈经常被数据库管理员所忽视 其实 到并发访问比较多的时候 硬盘输入输出往往是数据库性能的一个主要瓶颈之一 此时 若数据库管理员可以增加几个硬盘 通过磁盘阵列来分散磁盘的压力 无疑是提高数据库性能的一个捷径
如增加服务器的内存或者CPU 当数据库管理员发现数据库性能的不理想是由内存或者CPU所造成的 此时 任何的改善数据库服务器本身的措施都将一物用处 所以 有些数据库管理专家 把改善服务器配置当作败姿乱数据库性能调整的一个先决条件
如解决部署在同一个数据库服务器上的资源争用问题 虽然我们多次强调 要为数据库专门部署一个服务器 但是 不少企业为了降低信息化的成本 往往把数据库服务器跟应用服务器放在同一个服务器中 这就会导致不同服务器之间的资源争用问题 如把文件服务器跟数据服务器部署在同一个服务器中 当对文件服务器进行备份时 数据库性能就会有明显的下降 所以 在数据库性能发现周期性的变化时 就要考虑是否因为服务器上不同应用对资源的争夺所造成的
故 笔者建察档议 改善数据库性能时第二个需要考虑的层面 就是要看看能否通过改善服务器的配置来实现
第三层 数据库服务器
当通过改善网络环境或者提高服务器配置 都无法达到改善数据库性能的目的时 接下去就需要考察数据库服务器本身了 首先 就需要考虑数据库服务器的配置
一方面 要考虑数据库服务器的连接模式 SQL Server数据库提供了很多的数据库模式 不同的数据库连接模式对应不同的应用 若数据库管理员能够熟悉企业自身的应用 并且选择合适的连接模式 这往往能够达到改善数据库性能的目的
其次 合理配置数据库服务器的相关作业 如出于安全的需要 数据库管理员往往需要对数据库进行备份 那么 备份的作业放在什么时候合适呢?当然 放在夜晚 夜深人静的时候 对数据库进行备份最好 另外 对于大型数据库 每天都进行完全备份将会是一件相当累人的事情 虽然累得不是我们 可是数据库服务器也会吃不消 差异备份跟完全备份结合将是改善数据库性能的一个不错的策略
第四层 数据库对象
若以上三个层面后 数据库性能还不能够得到大幅度改善的话 则就需要考虑是否能够调整数据库对象来完成我们的目的 虽然调整数据库对象往往可以提到不错的效果 但是 往往会对数据库产生比较大的影响 所以 笔者一般不建议用户一开始就通过调整数据库对象来达到改善数据库性能的目的
数据库对象有表 视图 索引 关键字等等 我们也可以通过对这些对象进行调整以实现改善数据库性能的目标
如在视图设计时 尽量把其显示的内容缩小 宁可多增加视图 如出货明细表 销售人员可能希望看到产品编号 产品中英文描述 产品名字 出货日期 客户编号 客户名字等等 但是 对于财务来说 可能就不需要这么全的信息 他们只需要产品编号 客户编号 出货日期等等少量的信息即可 所以 能可浪费一点代码的空间 设计两张视图 对应不同部门的需求 如此 财务部门在查询数据时 不会为不必要的数据浪费宝贵的资源
如可以通过合理设置索引来提高数据库的性能 索引对于提高数据的查询效率 有着非常好的效果 对一些需要重复查询的数据 或者数据修改不怎么多的表设置索引 无疑是一个不错的选择
另外 要慎用存储过程 虽然说存储过程可以帮助大家实现很多需求 但是 在万不得已的情况下 不要使用存储过程 而利用前台的应用程序来实现需求 这主要是因为在通常情况下 前台应用程序的执行效率往往比后台数据库存储过程要高的多
第五层 SQL 语句
若以上各个层面你都努力过 但是还不满足由此带来的效果的话 则还有最后一招 通过对SQL语句进行优化 也可以达到改善数据库性能的目的
虽然说SQL Server服务器自身就带有一个SQL语句优化器 他会对用户的SQL语句进行调整 优化 以达到一个比较好的执行效果 但是 据笔者的了解 这个最多只能够优化一些粗略的层面 或者说 %的优化仍然需要数据库管理员的配合 要数据库管理员跟SQL优化器进行配合 才能够起到非常明显的作用
不过 SQL语句的调整对于普通数据库管理员来说 可能有一定的难度 除非受过专业的训练 一般很难对SQL语句进行优化 还好笔者受过这方面的专业训练 对这方面有比较深的认识 如在SQL语句中避免使用直接量 任何一个包含有直接量的SQL语句都不太可能被再次使用 我们数据库管理员要学会利用主机变量来代替直接量 不然 这些不可再用的查询语句将使得程序缓存被不可再用的SQL语句填满 这都是平时工作中的一些小习惯
lishixin/Article/program/SQLServer/201311/22452
❺ sql语句问题，请问如何提高运行效率和速度
其实你的效率低的原因不是用SQL语句还是存储过程的问题。看你的描述以及代码，如果是多次循环上述代码的话，确实效率会比较低，原因是有一次循环就会和数据库产生一次查询和更新通讯，希望增加效率应该从尽量减少和数据库通讯方面来考虑解决,因为是这里出现了效率瓶颈。
下面是具体的代码分析：
首先更新和插入操作是无法减少的，必须一条纪录一条纪录更新，一条纪录一条纪录的插入，但是查询完全可减低为一次查询。
下面是伪代码：
strsql="select * from "&tabl&" where id+idd in ('所有要循环的id+idd，他们之间用逗号分开')"
rs.open strsql,conn,3,3
do while not rs.eof
rs("degree")=rs("degree")+1
tempstr=tempstr&id&idd&"|" '这里是将数据库中存在的id,idd记录保存下来，存入一个临时变量中，用|符号分割开。
rs.update
rs.movenext
loop
'上面的代码是更新了数据库中存在的纪录，并记录下了存在的记录ID+IDD
下面将所有存在的已update的id+idd的值从所有的id+idd的值中剔除掉，取到所有需要insert的id+idd纪录，然后一起insert进数据库即可。代码我不再写了，这样的字符串对比操作并不难，因为这样都是内存操作，速度会很快。仅提供一个思路。希望对你有用。
❻ 如何优化数据库提高数据库的效率
1.SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。
调整不良SQL通常可以从以下几点切入：
检查不良的SQL，考虑其写法是高李否还有可优化内容
检查子查询考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写
检查优化索引的使用
考虑数据库的优化器
2.避免出现SELECT*FROMtable语句，要明确查出的字段。
3.在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。
4.查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。
5.在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECTCOUNT（*）和selecttop1语句。
6.使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。
7.应绝对避免在orderby子句中使用表达式。
8.如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。
9.小心使用IN和OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。
10.<>用<、>代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。
11.在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。
12.对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或orderby子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段者顷顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。
13.多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下selectsum（table1.je）fromtable1table1,table2table2,table3table3where(table1的等值条件（=）)and(table1的非等值条件)and(table2与table1的关联条件)and(table2的等值条件)and(table2的非等值条件)and(table3与table2的关联条件)and(table3的等值条件)and(table3的非等值条件)。
注:关于多表查询时from后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。
14.子查询问首念陆题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：_idin(selectcustomer_idfromorderwheremoney>1000)。应该用如下语句代替：.customer_id=order.customer_idwhereorder.money>100。
15.在WHERE子句中，避免对列的四则运算，特别是where条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方substring可以用like代替。
16.如果在语句中有notin（in）操作，应考虑用notexists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。
17.对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。
18.请小心不要对过多的列使用列函数和orderby,groupby等，谨慎使用disti软件开发t。
19.用unionall代替union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。
当已知的业务逻辑决定queryA和queryB中不会有重复记录时，应该用unionall代替union，以提高查询效率。
数据更新的效率
1.在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。
2.在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。
数据库物理规划的效率
为了避免I/O的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例)：
table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。
RollbackSegment的分离：RollbackSegment应该放在独立的Tablespace中。
SystemTablespace的分离：SystemTablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primaryfilegroup中不允许放置任何用户的object）
TempTablesace的分离：建立单独的TempTablespace，并为每个user指定defaultTempTablespace
避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML操作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做DML操作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。
当我们遵循了以上原则后，仍然发现有I/O冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。
连接Table的分离：在实际应用中经常做连接查询的Table，可以将其分离在不同的Taclespace中，以减少I/O冲突。
使用分区：对数据量很大的Table和Index使用分区，放在不同的Tablespace中。
在实际的物理存储中，建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。
❼ 如何进行SQL性能优化
这里分享下mysql优化的几种方法。
1、首先在打开的软件中，需要分别为每一个表创建 InnoDB FILE的文件。
❽ 怎么样写SQL语句可以提高数据库的执行速度应该注意那些
这个范围太大了，一下子是很难说清楚的，如果用sql server 的话，可以使用它自带的优化器来优化，然后看看它给你的建议去优化。要注意规范化编程。而且要抓住一个原则来写，就是进可能缩小查询出来的结果集，哪怕多次查询都没所谓，要一步一步把大数据量缩小。很多只是还是得在时间中优化。SET STATISTICS TIME ON;SQL 语句SET STATISTICS TIME OFF;这个是sqlserver ，可以测出执行时间。编写的时候要时刻想着：缩小结果集、减少连接次数和表数。大数据量不要用update，可以用临时表作为过度来实现update操作。
❾ 怎么提高数据库查询效率
提高查询效率首先要想到的就是加索引，那什么是索引呢？
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。
索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。
创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。
实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。
上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。
如何使用索引呢？
首先索引有窄索引和宽索引两个概念，窄索引是指索引的列数为1~2，宽索引就是说索引的列数大于2。
因为窄索引的效率要高于宽索引，所以能用窄索引就不要使用宽索引。
那么对单字段索引和复合索引应该如何使用？
目录
单字段索引的情况：
复合索引的优势：
两者的比较：
单字段索引的情况：
1.表的主键，外键必须有索引
2.数据量超过300的表应该有索引
3.经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引
4.经常出现在where字句中的字段，特点是大表的字段，应该建立索引
5.索引应该建在选择性高的字段上
6.索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建立索引
7.尽量用单字段索引代替复合索引，复合索引的建立需要仔细的斟酌
复合索引的优势：
1.单字段索引很少甚至没有
2.复合索引的几个字段经常同时以AND的方式出现在where语句
当where语句中的条件是OR时，索引不起作用。
两者的比较：
以一个sql语句来举例：SELECT * FROM STUDENT WHERE SEX="男" AND SAGE=18;
若在sex 和 sage 两个字段分别创建了单字段索引，mysql查询每次只能使用一个索引，虽然对于未添加索引时使用全盘扫描,我们的效率提升了很多，但如果在sex 和 sage两个字段添加复合索引，效率会跟高，如： 创建(sex, age,teacher)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,teacher)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。
那对于两者优缺点的比较：
1.对于具有2个用and连接条件的语句，且2个列之间的关联度较低的情况下，复合索引有一定优势。
2.对于具有2个用and连接条件的语句，且2个列之间的关联度较高的情况下，复合索引有很大优势。
3.对于具有2个用or连接条件的语句，单索引有一定优势，因为这种情况下复合索引将会导致全表扫描，而前者可以用到indexmerge的优化。
以上就是如何提高查询效率的全部内容，如果有帮助到你的话记得点个关注哟
❿ SQL语句 怎样提高select语句的执行效率
总结了几条如下：
（1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：
ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.
（2） WHERE子句中的连接顺序．：
ORACLE采用自下而上档谈的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.
（3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：
ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间
（4） 减少访问数据库的次数：
ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等；
（5） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200
（6） 使用DECODE函数来减少处理时间：
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.
（7） 整合简单,无关联的数据库访问：
如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)
（8） 删除重复记录：
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9） 用TRUNCATE替代DELETE：
当删除表中的记录时,在通常羡蠢尺情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时兄高, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)
（10） 尽量多使用COMMIT：
只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:
COMMIT所释放的资源:
a. 回滚段上用于恢复数据的信息.
b. 被程序语句获得的锁
c. redo log buffer 中的空间
d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费