1. 请教一个sql查询排序及优化的问题！
楼主这个功能需要进行模糊查询，使用like '%内容%'的形式是没法利用索引来提高性能的，因此，不用考虑建索引的事情，而且也没有比较好的办法来对这个事情进行优化，可能需要从设计的角度考虑设计为这种类型是否合适？如果必须这样，那性能慢是很正常的，不过你可以考虑一些对表中数据量的总数进行控制来提高性能，比如：对不必要的数据进行删除，或者备份到其它表中等等
对于whs_love的回答，sql语句本身没有什么问题，这样写是可以的。
2. Mysql trace分析SQL优化器
explain 可以查看 SQL 执行计划，但是无法知道它为什么做这个决策，如果想确定多种索引方案之间是如何选择的或者排序时选择的是哪种排序模式。从 MySQL 5.6 开始，可以使用 trace 查看优化器如何选择执行计划。通过trace，能够进一步了解为什么优化器选择A执行计划而不是选择B执行计划，或者知道某个排序使用的排序模式，帮助我们更好地理解优化器行为。
分析trace中的执行计划。可以有效分析建的索引为什么没有走。查看优化器如何选择执行计划，获取每个可能的索引选择的代价。
TRACE 字段中整个文本大致分为三个过程。
准备阶段：对应文本中的 join_preparation
优化阶段：对应文本中的 join_optimization
执行阶段：对应文本中的 join_execution
使用时，重点关注优化阶段和执行阶段。
索引字段会作用在查询和排序时，有排序字段时考虑跟查询一块建立组合索引
3. 什么是SQL的查询优化,举例说明
1 使用SET NOCOUNT ON 选项：
缺省地，每次执行SQL语句时，一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值，你能减少在服务端和客户端的网络流量，帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点，在每个存储过程的开头
包含“SET NOCOUNT ON”语句。
2 正确使用UNION和UNION ALL：
许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的，因此，结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时，它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说，UNION将联合两个相类似的记录集，然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的，那么使用UNION是正
确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录，那么使用UNION会浪费资源，因为它要寻找重复记录，即使你确定它们不存在。
所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复，那么你要使用UNION ALL，而不是UNION。UNION ALL联合记录集，但不搜索重复记录，这样减少SQLServer资源的使用，从而提升性能。
3 尽量不用SELECT * ：
绝大多数情况下，不要用 * 来代替查询返回的字段列表，用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化，编写的查询SQL语句也不用变，都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时，如果碰到 *，则会先分析表的结构，然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了
分析的时间。
4 慎用SELECT DISTINCT：
DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用，即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重，这样增加SQLServer有用资源的使用。当然，如果你需要去做，那就只有去做了。
当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录，那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。
5 少用游标：
任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免，大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标，看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作，考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用：
使用临时表
使用WHILE循环
使用派生表
使用相关子查询
使用CASE语句
使用多个查询
上面每一个都能取代游标并且执行更快。 如果你不能避免使用游标，至少试着提高它们的速度，找出加速游标的方法。
6 选择最有效率的表名顺序：
SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此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，必须选择记录条数最少的表作为基础表，当SQLSERVER处理多个表时，会运用排序及合并的方式连接它们。首先
，扫描第一个表（FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序；然后扫描第二个表（FROM子句中最后第二个表)；最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。
例如: 表 TAB1有 16384 条记录，表 TAB2 有5条记录，选择TAB2作为基础表 (最好的方法)：
select count(*) from TAB1 a, TAB2 b
选择TAB1作为基础表 (不佳的方法)：
select count(*) from TAB2 a, TAB1 b
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。
7 使用表的别名(Alias)：
当在SQL语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上，这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
8 SARG你的WHERE条件：
ARGE来源于"Search Argument"（搜索参数）的首字母拼成的"SARG"，它是指WHERE子句里，列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable（可SARG的），这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的，这意味着WHERE子句不能利用索引（或至少部分不能利用），
执行的是全表或索引扫描，这会引起查询的性能下降。
在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'"，通常（但不总是）会阻止查询优化器使用索引执行搜索。另外在列上使用包括函数的表达式、两边都使用相同列的表达式、或和一个列（不是常
量）比较的表达式，都是不可SARG的。
并不是每一个不可SARG的WHERE子句都注定要全表扫描。如果WHERE子句包括两个可SARG和一个不可SARG的子句，那么至少可SARG的子句能使用索引（如果存在的话）帮助快速访问数据。
大多数情况下，如果表上有包括查询里所有SELECT、JOIN、WHERE子句用到的列的覆盖索引，那么覆盖索引能够代替全表扫描去返回查询的数据，即使它有不可SARG的WHERE子句。但记住覆盖索引尤其自身的缺陷，如此经常产生宽索引会增加读磁盘I/O。某些情况下，可以把不可SARG的WHER
E子句重写成可SARG的子句。例如：
WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'
可以写成：
WHERE firstname like 'm%'
这两个WHERE子句有相同的结果，但第一个是不可SARG的（因为使用了函数）将运行得慢些，而第二个是可SARG的，将运行得快些。
如果你不知道特定的WHERE子句是不是可SARG的，在查询分析器里检查查询执行计划。这样做，你能很快的知道查询是使用了索引还是全表扫描来返回的数据。仔细分析，许多不可SARG的查询能写成可SARG的查询。下面分几点讲解WHERE条件的SARG。
8.1 WHERE子句中的连接顺序
SQLSERVER采用自下而上的顺序解析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。例如：
(低效)
SELECT * FROM EMP E
WHERE SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO)
(高效)
SELECT * FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO)
AND SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’
8.2 避免困难的正规表达式：
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：
SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE "98_ _ _"
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode >="98000"，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：
SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2，3] >"80"
在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
8.3 避免对大型表行数据的顺序存取：
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（
学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION ALL
SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
8.4 EXISTS和IN的使用：
在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接。 在这种情况下，使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率。在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的，因为它对子查询中的表执行
了一个全表遍历。为了避免使用NOT IN，我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS。
8.5 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL：
避免在索引中使用任何可以为空的列，SQLSERVER将无法使用该索引。对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录；对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录。如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中。
如果唯一性索引建立在表的A列和B列上，并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null)，SQLSERVER将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录插入。
如果所有的索引列都为空，SQLSERVER将认为整个键值为空，而空不可能等于空，因此你可以插入1000条具有相同键值的记录，当然它们都是空！因为空值不存在于索引列中，所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使SQLSERVER停用该索引。下面的代码将会很低效（索引失效）：
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL
8.6 避免在索引列上使用计算：
WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而使用全表扫描。 例如下面的语句低效 ：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000
而下面的语句将是高效的：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12
请务必注意，查询中不要对索引列进行处理，如：TRIM，substring，convert等等操作。
8.7 用WHERE子句替换HAVING子句：
避免使用HAVING子句，HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，这个处理需要排序、统计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。
9 避免或简化排序：
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
l 索引中不包括一个或几个待排序的列；
l group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
l 排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
10 临时表的使用：
临时表有很多特殊的用途，象用来替代游标，不过它们仍能引起性能问题，如果这个问题能消除，SQLServer将执行得更快。在永久表和临时表的数据行相同的条件下，使用临时表没有永久表快。但有时还必须得使用临时表，如先从存储大量数据的永久表中提取符全条件的存放到临时
表，然后在临时表上执行操作。如果是直接在存储大量数据的永久表上执行操作（如：统计、循环等），其性能将大打折扣。所以，使不使用临时表，何时使用临时表，需要具体情况决定。
11 是否使用视图：
视图最大的用途是处理安全相关的问题，而不是一些懒惰的开发人员用来存储经常使用的查询的方法。例如，如果你需要允许用户访问特定SQLServer的数据，那么你也许可以考虑为用户（或组）创建一个视图，然后给用户访问视图而不是基表的权限。另一方面，在应用程序里，从视图选
择数据没有好的理由，相反，绕过视图直接从需要的表里获取数据。原因是许多视图（当然不是全部）返回比SELECT语句所需更多的数据，增加不必要的开销。
例如，假定有一个视图从两个连接表里返回10列。你想要从视图里使用SELECT语句返回其中7列。实际上发生的情况是基于视图的查询先运行，返回数据，然后你的查询针对这些数据运行。既然你仅需要7列，而不是视图返回的10列，更多不必要的数据被返回。浪费SQLServer的资源。
长久以来，大家在争论是查询视图速度快还是直接查询快，本人也不敢轻易下结论，因此作了多次试验，其结果是：基于视图查询，性能确实不会比直接写查询语句快，对于简单的查询，最多是在同一水平上。
当然，上面的测试是在没有为视图创建索引的情况下，SQLServer2000以上可以为视图创建索引，视图索引与表的索引在作用方式上非常相似。与表一样，视图可以有一个集簇索引（clustered index）和多个非集簇索引。创建视图索引后能够提高视图的性能。
如果视图不包含索引，则数据库中不保存视图返回的结果集。有的时候，我们可能要创建涉及大量记录或必须进行复杂计算的视图，比如要进行聚合分组处理或多重连接操作。如果每次引用这些视图的时候让sql server重新生成结果集，数据库开销将非常大。
12 让事务尽可能的短：
保持TSQL事务尽可能的短。这会帮助减少锁（所有类型的锁）的数量，有助于全面提升SQLServer的性能。如果有经验，你也许要将长事务分成更小的事务组。
13 用存储过程代替直接写查询语句：
存储过程为开发人员提供了很多好处，包括：
n 减少网络流量和响应时间，提升应用程序性能。例如，通过网络发送一个存储过程调用，而不是发送500行的TSQL将更快，资源使用更少。当每次执行SQL时，都会执行解析SQL语句、估算索引的利用率、绑定变量、读数据块等等工作。
n 存储过程执行计划能够重用，驻留在SQLServer内存的缓存里，减少服务器开销。
n 客户端执行请求更有效率。例如，如果应用程序需要插入大量的二进制值到一个image数据列而不使用存储过程，它必须转化二进制为字符串（大小会增加一倍），然后发送给SQLServer。当SQLServer接收到后，它必须把字符串值转回二进制格式。大量的浪费开销。存储过程能
消除这个问题通过将应用程序传给SQLServer的二进制格式作为参数，从而减少开销提升性能。
n 存储过程帮助提供代码重用。虽然这些不直接提升应用程序的性能，通过减少代码量和减少调试时间来提升开发人员的效率。
n 存储过程能封装逻辑。你能够改变存储过程代码而不影响客户端（假定你保持参数相同也不移除任何结果集的列）。这节约开发人员的时间。
n 存储过程为你的数据提供更好的安全性。如果你仅使用存储过程，你可以移除直接对表的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE权限从而强迫开发人员使用存储过程访问数据。这会节约DBA的时间。
n 作为首要的常规，所有的TSQL代码都应该通过存储过程调用。
13.1 存储过程名不要以 sp_ 开头：
对这一准则，可能很多人会感觉纳闷，是的，我开始也纳闷过。如果创建的存储过程不是运行在Master数据库里，不要使用以sp_为前缀的名称。这个特别的前缀是为系统存储过程保留的。尽管使用这个前缀不会禁止用户定义的存储过程的运行，但会稍微降低一些执行效率。这是因为
SQLServer在执行以sp_为前缀的任何一个存储过程时缺省地首先试图在Master数据库里寻找，尽管那儿没有，这就浪费了寻找存储过程的时间。如果SQLServer在Master数据库里不能找到存储过程，那么接下来会将存储过程的拥有者作为DBO去解析。如果存储过程在目前的数据库里，那么
它会执行。为了避免不必要的延迟，不要用前缀为sp_命名你的任何一个存储过程。
13.2 存储过程的拥有者要相同：
为了最好的性能，同一个存储过程里调用的所有对象的拥有者都应该相同，DBO更适宜。如果不是那样，即对象名相同而拥有者不同，那么SQLServer必须执行名称判断。当发生这样的情形时，SQLServer不能使用存储过程里在内存里的执行计划，相反，它必须重新编译存储过程，从而
影响性能。当从应用程序里调用存储过程时，使用分隔符名称来调用也是重要的。如：
EXEC dbo.myProcere
代替：
EXEC myProcere
这样做有两个原因，其中一个和性能有关。首先，使用完全有分隔符的名称有助于消除那些和你要运行的存储过程有潜在的混淆，有助于禁止BUG和潜在的问题。但更重要的是，这样做SQLServer能更直接的访问存储过程执行计划，而不是轮流访问，从而加速了存储过程的性能。当然性能
提升很小，但如果你的服务器每小时要运行成千上万或更多的存储过程，这些节约的小段时间加起来就很可观了。
14 完整性使用下的约束和触发器：
数据库里不要执行多余的完整性特点。例如，如果你正使用主键和外键约束来强迫引用完整性，则不要添加触发器来实现相同的功能而增加不必要的开销。同样既使用约束又使用默认值或既使用约束又使用规则也会执行多余的工作。
15 在SQL中捕捉异常：
这一条准则应该不能算是优化方面的，只是编写要求。现在SQLServer2005中，新增了BEGIN TRY…END TRY和 BEGIN CATCH…END CATCH二个成对语句，用于捕捉运行时出现的异常。在Oracle中，可用 BEGIN…EXCEPTION…END 语句捕捉异常。
把SQL代码块中加入捕捉异常的语句内，有二个好处：一是可以在SQL语句内部得到异常并作错误处理，如在错误代码块内返回自定义错误信息、ROLBACK等。这样可减少应用程序捕捉异常带来的资源开销；另外一个好处就是可以防止死锁情况的发生，当出现死锁时，SQLServer2005会抛出
异常，我们就可捕捉到。
下面列出一些索引的概念，有助于设计表结构和编写SQL语句：
按照存储规则来分：
l 聚集索引：该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。因此一个表只能包含一个聚集索引，但该索引可以包含多个列（组合索引）。检索效率比普通索引高，但对数据新增/修改/删除的影响比较大。
l 非聚集索引：与聚集索引相对，不影响表中的数据存储顺序，检索效率比聚集索引低，对数据新增/修改/删除的影响很少。
按照维护与管理的角度来分：
l 唯一索引：惟一索引可以确保索引列不包含重复的值，可以用多个列，但是索引可以确保索引列中每个值组合都是唯一的。
l 主键索引：在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查询中使用主键索引时，它还允许快速访问数据。
l 普通索引：由关键字KEY或INDEX定义的索引，唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件或排序条件中的数据列创建索引。只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列(如整数类型的数据列)来创建索引。允许有重复的列存在
。
l 复合索引：如果在两上以上的列上创建的索引，则称为复合索引。
4. 怎样进行sql数据库的优化
1、数据库空间是个概述，在sqlserver里，使用语句 exec sp_spaceused 'TableName' 这个语句来查。
5. sql 优化
最近几周一直在进行数据库培训，老师精湛的技术和生动的讲解使我受益匪浅。为了让更多的新手受益，我抽空把SQL语句优化部分进行了整理，希望大家一起进步。
一、操作符优化
1、IN 操作符
用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。但是用IN的SQL性能总是比较低的，从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别：
ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。
推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符，用EXISTS 方案代替。
2、NOT IN操作符
此操作是强列不推荐使用的，因为它不能应用表的索引。
推荐方案：用NOT EXISTS 方案代替
3、IS NULL 或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空）
判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为索引是不索引空值的。
推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如：a is not null 改为 a>0 或a>’’等。不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。
4、> 及 < 操作符（大于或小于操作符）
大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A，30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。
5、LIKE操作符
LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE ‘%5400%’ 这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。
一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BH LIKE ‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。
6、UNION操作符
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如：
select * from gc_dfys
union
select * from ls_jg_dfys
这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。
推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。
select * from gc_dfys
union all
select * from ls_jg_dfys
二、SQL书写的影响
1、同一功能同一性能不同写法SQL的影响。
如一个SQL在A程序员写的为 Select * from zl_yhjbqk
B程序员写的为 Select * from dlyx.zl_yhjbqk（带表所有者的前缀）
C程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（大写表名）
D程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（中间多了空格）
以上四个SQL在ORACLE分析整理之后产生的结果及执行的时间是一样的，但是从ORACLE共享内存SGA的原理，可以得出ORACLE对每个SQL 都会对其进行一次分析，并且占用共享内存，如果将SQL的字符串及格式写得完全相同，则ORACLE只会分析一次，共享内存也只会留下一次的分析结果，这不仅可以减少分析SQL的时间，而且可以减少共享内存重复的信息，ORACLE也可以准确统计SQL的执行频率。
2、WHERE后面的条件顺序影响
WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响。如：
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'
以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。
3、查询表顺序的影响
在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响，在没有索引及ORACLE没有对表进行统计分析的情况下，ORACLE会按表出现的顺序进行链接，由此可见表的顺序不对时会产生十分耗服物器资源的数据交叉。（注：如果对表进行了统计分析，ORACLE会自动先进小表的链接，再进行大表的链接）
三、SQL语句索引的利用
1、操作符优化（同上）
2、对条件字段的一些优化
采用函数处理的字段不能利用索引，如：
substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’
trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate) and sk_rq<trunc(sysdate+1)
进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如：ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30
‘X’ || hbs_bh>’X5400021452’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’
sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5
hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’ 5401002554’，注：此条件对hbs_bh 进行隐式的to_number转换，因为hbs_bh字段是字符型。
条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：ys_df>cx_df，无法进行优化
qc_bh || kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’250000’
四、其他
ORACLE的提示功能是比较强的功能，也是比较复杂的应用，并且提示只是给ORACLE执行的一个建议，有时如果出于成本方面的考虑ORACLE也可能不会按提示进行。根据实践应用，一般不建议开发人员应用ORACLE提示，因为各个数据库及服务器性能情况不一样，很可能一个地方性能提升了，但另一个地方却下降了，ORACLE在SQL执行分析方面已经比较成熟，如果分析执行的路径不对首先应在数据库结构（主要是索引）、服务器当前性能（共享内存、磁盘文件碎片）、数据库对象（表、索引）统计信息是否正确这几方面分析。
6. SQL优化问题
问题1，2，3，其实效率是一样高的，因为现在的sqlserver,oracle,都有sql语句优化分析器，语句不同的写法，到最后编译之后，其实是一样的。
4，如果对字段like，而且是%key%这样的方式，索引就不起作用了，所以加上索引也没用。
7. 关于SQL数据库优化
具体要注意的：
1.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
2.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。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。
3.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
4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。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
5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。
见如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。
6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 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
7.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 * FROM T1 WHERE F1/2=100
应改为:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
应改为:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
应改为:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
8.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'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
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'
9.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。
10.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。
11.很多时候用 exists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 top 1 from b where num=a.num)
SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。
如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
可以写成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用别名a代替
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL
SELECT hdr_key FROM hdr_tbl
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)
三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。
12.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）。
13.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
14.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。
15.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。
16.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。
17.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。
18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
19.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。
20. 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。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作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000
在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。
21.充分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。
例：
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句将比第一句执行快得多。
22、使用视图加速查询
把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个视图中，并按客户的名字进行排序：
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES
AS
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
然后以下面的方式在视图中查询：
SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES
WHERE postcode>“98000”
视图中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID
可改为：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不执行SELECT DISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源
35.尽量不要用SELECT INTO语句。
SELECT INOT 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。
上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往需要反复试验比较不同的语句以得到最佳方案。最好的方法当然是测试，看实现相同功能的SQL语句哪个执行时间最少，但是数据库中如果数据量很少，是比较不出来的，这时可以用查看执行计划，即：把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表扫描次数（这两个对性能影响最大），总体上看询成本百分比即可。
今天在itput上看了一篇文章，是讨论一个语句的优化：
原贴地址： http://www.itpub.net/viewthread.php?tid=1015964&extra=&page=1
一，发现问题 优化的语句：
请问以下语句如何优化:
CREATE TABLE aa_001
( ip VARCHAR2(28),
name VARCHAR2(10),
password VARCHAR2(30) )
select * from aa_001 where ip in (1,2,3) order by name desc;
--目前表中记录有一千多万条左右，而且in中的值个数是不确定的。
以上就是优化的需要优化的语句和情况。
不少人在后面跟帖：有的说没办法优化，有的说将ＩＮ该为ＥＸＩＳＴＳ，有的说在ip上建立索引复合索引（ip，name)等等。
二，提出问题 那这样的情况，能优化吗，如何优化？今天就来讨论这个问题。
三，分析问题 1，数据量1千万多条。
2，in中的值个数是不确定
3.1 分析数据分布 这里作者没有提到ip列的数据的分布情况，目前ip列的数据分布可能有以下几种：
1，ip列（数据唯一，或者数据重复的概率很小）
2，ip列 (数据不均匀，可能有些数据重复多，有些重复少）
3，ip列 （数据分布比较均匀，数据大量重复，主要就是一些同样的数据（可能只有上万级别不同的ip数据等)
解决问题：
1，对于第一种数据分布情况，只要在ip列建立一个索引即可。这时不管表有多少行， in个数是不确定的情况下，都很快。
2，对应第二中数据分布情况，在ip列建立索引，效果不好。因为数据分布不均匀，可能有些快，有些慢
3，对应第三种数据分布情况，在ip列建立索引，速度肯定慢。
注意：这里的 order by name desc 是在取出数据后再排序的。而不是取数据前排序
对于2，3两个情况，因为都是可能需要取出大量的数据，优化器就采用表扫描(table scan)，而不是索引查找(index seek) ,速度很慢，因为这时表扫描效率要优于索引查找，特别是高并发情况下，效率很低。
那对应2，3中情况，如何处理。是将in改成exists。其实在sql server 2005和oracle里的优化器在in后面数据少时，效率是一样的。这时采用一般的索引效率很低。这时如果在ip列上建立聚集索引，效率会比较高。我们在SQL server 2005中做个测试。
表：[dbo].[[zping.com]]]中有约200万条数据。包含列Userid, id, Ruleid等列。按照上面的情况查询一下类似语句：
select * from [dbo].[[zping.com]]] where
userid in ('',''
,'') order by Ruleid desc
我们先看userid的数据分布情况，执行下面语句：
select userid,count(*) from [dbo].[[zping.com]]] group by userid order by 2
这时我们看看数据分布：总共有379条数据，数据两从1到15万都有，数据分布倾斜严重。下图是其中一部分。
这时如果在ip上建立非聚集索引，效率很低，而且就是强行索引扫描，效率也很低，会发现IO次数比表扫描还高。这时只能在ip上建立聚集索引。这时看看结果。
这时发现，搜索采用了（clustered index seek）聚集搜索扫描。
在看看查询返回的结果：
(156603 行受影响)
表 '[zping.com]'。扫描计数 8，逻辑读取 5877 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 'Worktable'。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
返回15万行，才不到6千次IO。效率较高，因为这15万行要排序，查询成本里排序占了51%。当然可以建立（userid，Ruleid）复合聚集索引，提高性能，但这样做DML维护成本较高。建议不采用。
从上面的测试例子可以看出， 优化的解决办法：
数据分布为1：建立ip索引即可
数据分布为2，3：在ip列建立聚集索引。
8. 如何解决SQL查询速度太慢
1. 执行计划中明明有使用到索引，为什么执行还是这么慢？
2. 执行计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？
a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。
那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；
b. 再看执行计划中的 type:index，"index" 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。
Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，得保证 type 至少达到 range 级别，最好能达到 ref。
在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined: 1161559，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；
c. 关于执行计划中：“rows：644”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。
4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
优化过程：
TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引后执行计划：
这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：
1 row in set (0.00 sec)
结论
一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。
9. 列举sql优化有哪些方式方法 博客园
sql优化的方式有：
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)。
10. SQL 优化
1、升级硬件 2、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。 3、扩大服务器的内存 4、增加服务器CPU个数 5、对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能 6、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。 7、查询时不要返回不需要的行、列 8、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行 9、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数 10、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优： select的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快 11、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好 一定要采纳哦