‘壹’ 如何利用QUEST sql OPTIMIZER来优化复杂的SQL
使用QUEST SQL OPTIMIZER工具，你把SQL放到它里面运行，他会自动找出N种方案，你看哪个时间最少，就用哪个
‘贰’ 数据库系统优化的LECCO SQL Expert自动优化实例
假设我们从源代码中抽取出这条SQL语句(也可以通过内带的扫描器或监视器获得SQL语句)：
SELECT COUNT(*)
FROM EMPLOYEE
swheresEXISTS (SELECT 'X'
FROM DEPARTMENT
swheresEMP_DEPT=DPT_ID
AND DPT_NAME LIKE 'AC%')
AND EMP_ID IN (SELECT SAL_EMP_ID
FROM EMP_SAL_HIST B
swheresSAL_SALARY > 70000)
按下“优化”按钮后，经过10几秒，SQL Expert就完成了优化的过程，并在这10几秒的时间里重写产生了2267 条等价的SQL语句，其中136条SQL语句有不同的执行计划。
接下来，我们可以对自动重写产生的136条SQL语句进行批运行测试，以选出性能最佳的等效SQL语句。按下“批运行” 按钮，在“终止条件” 页选择“最佳运行时间SQL语句”，按“确定”。
经过几分钟的测试运行后，我们可以发现SQL124的运行时间和反应时间最短。运行速度约有22.75倍的提升(源SQL语句运行时间为2.73秒，SQL124运行时间为0.12秒)。现在我们就可以把SQL124放入源代码中，结束一条SQL语句的优化工作了。
‘叁’ 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。
‘肆’ 数据库牛人是如何进行SQL优化的
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
SQL 查询优化是编写高效的 SQL 查询，并在执行时间和数据库表示方面 提高查询性能 的迭代过程，查询优化是几个关系数据库管理系统 (RDBMS) 的一项重要功能。
查询是对来自数据库的数据或信息的问题或请求，需要编写一组数据库可以理解的预定义代码，结构化查询语言 (SQL) 和其他查询语言旨在检索或管理关系数据库中的数据。
数据库中的查询可以用许多不同的结构编写，并且可以通过不同的算法执行，写得不好的查询会消耗更多的系统资源，执行时间长，并可能导致服务损失，一个完美的查询可以减少执行时间并带来最佳的 SQL 性能。
SQL查询优化的主要目的是：
确保查询处于最佳路径和形式非常重要，SQL 查询过程需要最好的执行计划和计算资源，因为它们是 CPU 密集型操作，SQL 查询优化通过三个基本步骤完成：
解析确保查询在语法和语义上都是正确的，如果查询语法正确，则将其转换为表达式并传递到下一步。
优化在查询性能中扮演着重要的角色，并且可能很困难，任何考虑优化的查询执行计划都必须返回与之前相同的结果，但优化后的性能应该会有所提高。
SQL 查询优化包括以下基本任务：
最后，查询执行涉及将查询优化步骤生成的计划转化为操作，如果没有发生错误，此步骤将返回结果给用户。
一旦用户确定某个查询需要改进以优化 SQL 性能，他们就可以选择任何优化方法——优化 SQL 查询性能的方法有很多种，下面介绍了一些最佳实践。
提高查询性能的一种简单方法是将 SELECT * 替换为实际的列名，当开发人员在表中使用 SELECT * 语句时，它会读取每一列的可用数据。
使用 SELECT 字段名 FROM 而不是 SELECT * FROM 时，可以缩小查询期间从表中提取的数据的范围，这有助于提高查询速度。
循环中的 SQL 查询运行不止一次，这会显着降低运行速度，这些查询会不必要地消耗内存、CPU 能力和带宽，这会影响性能，尤其是当 SQL 服务器不在本地计算机上时，删除循环内的查询可提高整体查询性能。
使用SQL 服务器索引可以减少运行时间并更快地检索数据，可以使用聚集和非聚集 SQL 索引来优化 SQL 查询，非聚集索引单独存储，需要更多的磁盘空间，因此，了解何时使用索引很重要。
该OLAP功能“扩展了SQL解析函数的语法。” SQL 中的 OLAP 功能更快且易于使用，熟悉这些语法的 SQL 开发人员和 DBA 可以很容易地适应和使用它们。
OLAP 函数可以创建所有标准计算度量，例如排名、移动聚合、份额、期初至今、前期和未来期、平行期等。
查询优化器使用统计信息来确定如何最好地连接表、何时应该使用索引以及如何访问这些索引等，无论是手动还是自动，SQL 服务器统计信息都应该保持最新。
过时的 SQL Server 统计信息会影响表、索引或列统计信息，并导致查询计划性能不佳。
SQL 查询优化可以轻松提高系统性能，从而节省成本，优化 SQL 查询可以提高运营效率并加快性能，从而提高系统上线进度。
SQL 查询优化很重要，原因有很多，包括：
组织可以通过更快的响应时间获得可靠的数据访问和高水平的性能，优化 SQL 查询不仅可以提高整体系统性能，还可以提高组织的声誉，最终，SQL 查询优化的最佳实践帮助用户获得准确、快速的数据库结果。
‘伍’ sql语句性能如何优化
如何加快查询速度?
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
‘陆’ 2020-10-11：一条sql语句执行时间过长，应该如何优化从哪些方面进行优化
改进数据库sql语句进行优化的理由 应用程序之优化通常可分为两个方面：源代码之优化和sql语句之优化。源代码之优化在时间成本和风险上代价很高；另一方面，源代码之优化对数据库系统性能之提升收效有限。 优化之理由 1)sql语句是对数据库(数据)进行操作之惟一途径； 2)sql语句消耗了70%~90%之数据库资源； 3)sql语句独立于程序设计逻辑，相对于对程序源代码之优化，对sql语句之优化在时间成本和风险上之代价都很低； 4)sql语句可以有不同之写法； 5)sql语句易学，难精通。 优化技术之发展 第一代之sql优化工具是执行计划分析工具。这类之工具对输入之sql语句从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字之含义；第二代之sql优化工具只能提供增加索引之建议，它通过对输入之sql语句之执行计划之分析来产生是否要增加索引之建议。该类工具存在着致命之缺点——只分析了一条sql语句就得出增加某个索引之结论，根本不理会(实际上也无法评估到)增加之索引对整体数据库系统性能之影响。其破坏性在于： 1、不理会增加之索引对其他增、删、改sql语句之负面影响； 2、没有考虑增加之索引可能导致数据库判断失误； 3、对由于增加索引引起之数据库系统负担忽略不计。 同时，这些工具由于技术水平之限制存在着以下缺点： 1、无法保证建议或改写之正确性； 2、无法进行重写，仅仅提供了建议或有限程度之改写，重写工作还是需要人工完成，优化工作所需之时间和工作量同人工进行优化差不多； 3、改写之规则和hints有限，难以处理复杂之sql语句； 4、必须人手逐条进行测试。 这类工具曾经盛极一时，直到人工智能自动sql优化之出现。
‘柒’ 如何用一款小工具大大加速MySQL SQL语句优化
1.将经常要用到的字段（比如经常要用这些字段来排序，或者用来做搜索），则最好将这些字段设为索引。 2.字段的种类尽可能用int 或者tinyint类型。另外字段尽可能用NOT NULL。 3.当然无可避免某些字段会用到text ,varchar等字符类型，最好将text字段的单独出另外一个表出来（用主键关联好） 4.字段的类型，以及长度，是一个很考究开发者优化功力的一个方面。如果表数据有一定的量了，不妨用PROCEDURE ANALYSE()命令来取得字段的优化建议！（在phpmyadmin里可以在查看表时，点击 “Propose table structure” 来查看这些建议） 如此可以让你的表字段结构 趋向完善。 5.select * 尽量少用，你想要什么字段 就select 什么字段出来 不要老是用* 号！同理，只要一行数据时尽量使用 LIMIT 1 6.绝对不要轻易用order by rand() ，很可能会导致mysql的灾难！！ 7.每个表都应该设置一个ID主键，最好的是一个INT型，并且设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志，这点其实应该作为设计表结构的第一件必然要做的事！！ 8.拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了，就我来说 有时候我宁愿用for循环来一个个执行这些操作。 9.不要用永久链接 mysql_pconnect()；除非你真的非常肯定你的程序不会发生意外，不然很可能也会导致你的mysql死掉。 10.永远别要用复杂的mysql语句来显示你的聪明。就我来说，看到一次关联了三，四个表的语句，只会让人觉得很不靠谱。
‘捌’ 如何用一款小工具大大加速MySQL SQL语句优化
其实MySQL自带查询优化器啊。
explain SELECT id,name from tablename where id = 10;root@localhost [test]>explain select id,k from sbtest1 where id =1000\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: sbtest1 partitions: NULL type: constpossible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL1 row in set, 1 warning (0.02 sec)这个就告诉你，这一条语句是如何执行的。possible_keys，只可能会走的索引key:是实际走的索引，这里走的是主键索引哈。sql优化还有很多知识，一般都用这个来查看执行计划。具体细节你需要再去翻看资料。##基础内容可以看看这里。使用MariaDB数据库管理系统。#MariaDB和MySQL使用上大致一样的。
‘玖’ 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)。
‘拾’ 【DB2】SQL优化
于我来说，我喜欢技术，不偏执于某一类开发语言，愿意花时间精力去解决问题。
1.去除在谓词列上编写的任何标量函数
优化前：(耗时3.1s)
优化后：(耗时0.922s)
总结：
DB2可以选择使用START_DATE上的列索引，但是在列上使用了函数后，DB2就无法使用列索引了，从而导致查询效率变低。
2.去除在谓词列上编写的任何数学运算
优化前：(耗时10.265)
优化后：(耗时3.39s)
总结：
DB2查询时候，会优先选择列CONTRACT_AMT上的索引，如果直接对列CONTRACT_AMT应用数学运算，DB2就无法使用索引了。一定要做到：列本身(不加数学运算)放在操作符的一边，而所有的计算都放在另外一边。
3.SQL语句中指定查询列
优化前：(耗时13.15s)
优化后：(耗时2.922s)
总结：
如果Select包含不需要的列，优化工具会选择Indexonly=’N’,这会强制DB2必须进入数据页来得到所请求的特定列，这就要求更多的I/O操作，梁歪，这些多余的列可能是某些排序的部分，这样一来就需要和传递一个更大的排序文件，相应的会使排序成本更高。
4.尽可能不使用distinct
优化前：(耗时0.687s)
优化后：(耗时0.437s)
总结：
在测试distinct与group by性能的过程中，在列CST_ID上添加索引后，发现group by 确实比distinct快一些，但是在数据分布比较离散的情况下使用group by ，比较集中的情况下使用distinct.表数据量较少的情况随便使用哪个都一样， 不管选择谁，都要建立索引
5.Exists、in、not in 、not exists的使用场景选择
5.1 in跟exists的区别：
例如：表A(小表)，表B(大表)
优化前：(耗时1.93s)
优化后：(耗时1.125s)
相反的，
优化前：(耗时1.9s)
优化后：(耗时1.0s)
总结：
in是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询，一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。 如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in；
简称：子大Exists,子小in
5.2 not in 与 not exists区别：
如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。
6.尽可能使用union all来代替union
优化前：(耗时15.344s)
优化后：(耗时2.719s)
总结：
在union中，DB2最后会自动执行一个排序来消除重复值，这样是很耗费资源的，所以在不需要去重复的情况下，尽可能使用UNION ALL 代替union
N.模板
优化前：(耗时3.1s)
优化后：(耗时0.922s)
总结：