在进行软件开发过程中，数据库的使用是非常重要的，但是数据库有很多种，不同数据库的使用方法是不同的。进行软件开发过程中，至少需要掌握一种数据库的使用方法。SQL数据库语法简单、操作方便和高效，是很多人最优的选择，但是SQL语句会受到不同数据库功能的影响，在计算时间和语言的效率上面需要进行优化，根据实际情况进行调整。下面电脑培训为大家介绍SQL数据库的优化方法。
一、适当的索引
索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。正确的索引可以更快地访问数据库，但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。IT培训认为如果没有索引，处理速度会变得非常慢。
二、仅索引相关数据
指定需要检索数据的精度。使用命令*和LIMIT代替SELECT*。调整数据库时，必须使用所需的数据集而不是整个数据集，尤其是当数据源非常大时，指定所需的数据集，能够节省大部分时间。
三、根据需求使用或避免临时表
如果代码可以用简单的方式编写，那么永远不要使临时表变得复杂。当然，如果数据具有需要多个查询的特定程序，北大青鸟建议在这种情况下，使用临时表。临时表通常由子查询交替。
四、避免编码循环
避免编码循环是非常重要的，因为它会减慢整个序列的速度。通过使用具有单行的唯一UPDATE或INSERT命令来避免编码循环，并且昆明北大青鸟发现WHERE命令能够确保存储的数据不被更新，这样能够方便在找到匹配和预先存在的数据时被找到。
② 列举sql优化有哪些方式
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)。
③ 开发中，SQL语句优化有哪些方法
看你数据库类型和框架是否支持。
一般开发中遇到慢SQL存在3个问题（索引健全的情况下）。
数据量多导致总行数慢，因为数据在不归档、迁移、转总账的情况下会不断积压。权限越高看见的数据量就越大，数据量越大总行数就越高。一般框架是以分页的SQL为基础计算总行数的。这样就会导致扫描行数高物理读高查询速度慢。优化方案就是总行数进行状态归档，以归档+实时的方式展现出来
连表超过多，部分数据表是单独的，但是不同部门的数据又有关联性，领导要看全生命周期或者流程数据的情况下必须多表相连。这样由于N个明细表导致笛卡儿积先不说，逻辑复杂连表多会消耗CPU，哪怕你查询能500毫秒内显示但是如果多人同时查就让CPU超100%甚至做成锁等待等堵塞。这个情况就是要用类似“云计算”的分布式计算。通过触发器、存储过程等规定时间内吧业务表数据计算好并写到展示表中，直接通过展示表进行关联，这样锁表也于业务表无关，关联表也能变少达到减少CPU消耗的目的。
iops与cpu占比高导致数据库瘫痪。第2点看出如果CPU高数据库全SQL都会慢，IOPS也一样。SQL慢会导致事务中的查询慢，解放事务变慢了其他查询就会锁等待状态变成堵塞。所以遇到大规模的查询是否先查主键然后通过游标一个一个计算再进临时表。这个是消耗时间和内存换CPU和IOPS的一个例子。反正服务器资源最高怎样开发应该是了解的，如何管制资源之间的平衡这个很重要。
举个例子，部分MYSQL框架喜欢一次性把数据库都导出来，然后减少子查询，这个算法针对有效的基础数据这样是可行的。针对业务数据应该没人会用，但是基础数据中也可能会存在海量的情况，比如坐标轨迹、省市区、电话号码归属等。如果无脑应用这个框架会导致查询起来很慢。
④ sql语句优化有什么方法
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。
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：
selectidfromtwherenumisnull
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：
selectidfromtwherenum=0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。
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：
selectidfromtwherenum=10ornum=20
可以这样查询：
selectidfromtwherenum=10
unionall
selectidfromtwherenum=20in和notin也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
selectidfromtwherenumin(1,2,3)
对于连续的数值，能用between就不要用in了：下面的查询也将导致全表扫描：
selectidfromtwherenamelike'%abc%'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：
selectidfromtwherenum/2=100
应改为:
selectidfromtwherenum=100*2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：
selectidfromtwheresubstring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
应改为:
selectidfromtwherenamelike'abc%'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。
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。不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
selectcol1,col2into#tfromtwhere1=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：
createtable#t(...)很多时候用exists代替in是一个好的选择：
selectnumfromawherenumin(selectnumfromb)
用下面的语句替换：
selectnumfromawhereexists(select1frombwherenum=a.num)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。
⑤ 工作中常用的几种sql优化技巧
例如：
1、尽可能建立索引，包括条件列，连接列，外键列等。
2、尽可能让where中的列顺序与复合索引的列顺序一致。
3、尽可能不要select
*，而只列出自己需要的字段列表。
4、尽可能减少子查询的层数。
5、尽可能在子查询中进行数据筛选
。
⑥ sql优化的N种方法
1.SQL语句中IN包含的值不应过多:
例如：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； 实测速度差距不是很大.
2.SELECT语句务必指明字段名称:
禁止用 * 来查询 ,禁止用 * 来查询 ,禁止用 * 来查询 , 查找哪个字段,就写具体的字段.
select * from user_test WHERE address=15988;
select address from user_test WHERE address=15988;
3.只查询一条数据的时候，使用limit 1
【这个很有用】
4.避免在where子句中对字段进行null值判断:
【实测：null值的判断依然走了索引】
explain select uid from user_test WHERE phone is null;
5.避免在where子句中对字段进行表达式操作:
6.对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则:
例如组合索引(id,name,sex) 使用的时候,可以id 或者id,name . 禁止直接name,或者sex.会导致联合索引失败
注意: id, name,sex 这三个字段填写顺序不会有影响, mysql会自动优化成最左匹配的顺序.
前三条sql都能命中索引,中间两条由于不符合最左匹配原则,索引失效.
最后一条sql 由于有最左索引id 所以索引部分成功,部分失效. id字段索引使用成功.
7.尽量使用inner join，避免left join：
如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。
【实测：不是很准确，具体用explain测试】
8.注意范围查询语句:
对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between、>、<等条件时，会造成后面的索引字段失效。
解决办法: 业务允许的情况下,使用 >= 或者<= 这样不影响索引的使用.
explain select * from user_test where uid=10 and name='张三' and phone='13527748096';
explain select * from user_test where uid between( 1 and 10) and name ='张三' and phone='13527748096';
9.不建议使用%前缀模糊查询:
例如 : LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。
explain select * from user_test where uid=10 and uid like "%1" ;
explain select * from user_test where uid=10 and uid like "1%" ;
10.在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果or连接的条件有一方没有索引,将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
解决办法: 将or连接的双方都建立索引,就可以使用.
explain select * from user_test where uid=10 or name='张三';
11.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。(此处存在疑点,我本人测试的时候,发现索引还是能使用到)
12.字符串类型的字段 查询的时候如果不加引号'' ,会导致自动进行隐式转换,然后索引失效
⑦ sql优化及原理详解，五分钟读懂sql优化
在我而言这算是一个复习，然后总结出来给大家当个教材吧。
我也是看视频总结出来的笔记，所以说的都很简单和浅薄。有不全面或者偏颇的地方欢迎指出，共同交流进步哈。（因为我当时是看视频总结的笔记，所以可能说的比较杂乱，我尽量写的分明一点，在最后会附上笔记，忽略我字丑）
索引是什么呢？它相当于字典的目录。
索引：index是帮助mysql高效获取数据的数据结构，索引是数据结构（树，默认是B树），hash等。
索引的弊端: 事物都是两面的，有利必然有弊。
索引的优势： 索引有这么多弊端我们还使用的原因是因为优大于劣。
索引的分类：
举个小例子让大家更理解复合索引：如果我把一个表中name，age这两个列做成复合索引（注意顺序很重要）。那么我们形成的目录一级目录是name，二级目录是age。在name相同时才会age再形成目录。因为它本身的排序不是像目录一样一行一行列出来的，所以我们尽量用目录来想象它比较好理解。下面是图解：
有几点注意的事项：
这里说一下，上面说的方法都是原生的sql，比如我现在习惯使用navicat，所以可以直接操作。。爽的不行。
然后删除查询也都是直接可视的，方便的不得了。就不多说了。
mysql做例子，还有个引擎是可以优化的。mysql中引擎分两种：
sql优化等级：
上面说的这些等级在explain中可以看到。
单表优化常用方法：
多表优化常用方法：
因为上面也提到了b树，所以还是单独聊聊吧。其实我也不是很理解。只能说一个浅显的认识而已。这里也就是简单的说一下。
首先，B树不仅可以二叉，还可以三叉，多叉。而只要大于二叉的都叫做BTree。
据说三层BTree可以存放上百万数据。
BTree一般都指B+树，数据全部存放在叶节点中。（这里简单的一个三叉树图）
好了，就写到这里吧，希望日后算法的知识会的更多以后能把B树这个坑填完~~~然后有不同意见或者自己理解的可以留言或者私聊。
全文手打，如果你觉得对你有帮助麻烦点个赞点个关注啥的~~
⑧ 优化SQL有什么方法
在数据库应用系统中编写可执行的SQL语句可以有多种方式实现，但哪一条是最佳方案却难以确定。为了解决这一问题，有必要对SQL实施优化。简单地说，SQL语句的优化就是将性能低下的SQL语句转换成达到同样目的的性能更好的SQL语句。
优化SQL语句的原因
数据库系统的生命周期可以分成: 设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行优化的成本最高，收益最小。如果将一个数据库系统比喻成一座楼房，在楼房建好后进行矫正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本无法矫正），而在楼房设计、生产阶段控制好每块砖瓦的质量就能达到花费小而见效高的目的。
为了获得最大效益，人们常需要对数据库进行优化。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升全部加起来只占数据库应用系统性能提升的40%左右，其余60%的系统性能提升全部来自对应用程序的优化。许多优化专家甚至认为对应用程序的优化可以得到80%的系统性能提升。因此可以肯定，通过优化应用程序来对数据库系统进行优化能获得更大的收益。
对应用程序的优化通常可分为两个方面: 源代码的优化和SQL语句的优化。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高(尤其是对正在使用中的系统进行优化) 。另一方面，源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限，因为应用程序对数据库的操作最终要表现为SQL语句对数据库的操作。
对SQL语句进行优化有以下一些直接原因：
1. SQL语句是对数据库(数据) 进行操作的惟一途径，应用程序的执行最终要归结为SQL语句的执行，SQL语句的效率对数据库系统的性能起到了决定性的作用。
2. SQL语句消耗了70%～90%的数据库资源。
3. SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑，相对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低。
4. SQL语句可以有不同的写法，不同的写法在性能上的差异可能很大。
5. SQL语句易学，难精通。SQL语句的性能往往同实际运行系统的数据库结构、记录数量等有关，不存在普遍适用的规律来提升性能。
传统的优化方法
SQL程序人员在传统上采用手工重写来对SQL语句进行优化。这主要依靠DBA或资深程序员对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较以试图找到性能较佳的SQL语句。这种做法存在着以下不足：
1. 无法找出SQL语句的所有可能写法。很可能花费了大量的时间也无法找到性能较佳的SQL语句。即便找到了某个性能较佳的SQL语句也无法知道是否存在性能更好的写法。
2. 非常依赖于人的经验，经验的多寡往往决定了优化后SQL语句的性能。
3. 非常耗时间。重写-->校验正确性-->比较性能，这一循环过程需要大量的时间。
根据传统的SQL优化工具的功能，人们一般将优化工具分为以下三代产品：
第一代的SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具对输入的SQL语句从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。
第二代的SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析来产生是否要增加索引的建议。这类工具存在着致命的缺点——只分析了一条SQL语句就得出增加某个索引的结论，根本不理会(实际上也无法评估到)增加的索引对整体数据库系统性能的影响。
第三代工具是利用人工智能实现自动SQL优化。
人工智能自动SQL优化
随着人工智能技术的发展和在数据库优化领域应用的深入，在20世纪90年代末优化技术取得了突破性的进展，出现了人工智能自动SQL优化。人工智能自动SQL优化的本质就是借助人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，找到性能最好的等效SQL语句。LECCO SQL Expert就采用了这种人工智能技术，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。其突出特点是自动优化SQL语句。除此以外，还可以以人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写SQL语句，并找出所有等效的SQL语句及可能的执行计划，通过测试运行为应用程序和数据库自动找到性能最好的SQL语句，提供微秒级的计时; 能够优化Web应用程序和有大量用户的在线事务处理中运行时间很短的SQL语句; 能通过比较源SQL和待选SQL的不同之处，为开发人员提供“边做边学式训练”，迅速提高开发人员的SQL编程技能等等。
该工具针对数据库应用的开发和维护阶段提供了数个特别的模块：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块之一“SQL 语法优化器”的工作原理大致如下：输入一条源SQL语句，“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出，产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满，接下来对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句(不同的执行计划意味着不同的执行效率)，最后，对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句（参见下图）。
图 人工智能自动SQL优化示意图
LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句，它所提供的“边做边学式训练”还能够教会开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。LECCO SQL Expert的SQL语句自动优化功能使SQL的优化变得极其简单，只要能够写出SQL语句，它就能帮开发人员找到最好性能的写法。
小 结
SQL语句是数据库应用中一个非常关键的部分，它执行性能的高低直接影响着应用程序的运行效率。正因为如此，人们在SQL语句的优化上投入了很大的精力，出现了许多SQL语句优化工具。随着人工智能等相关技术的日益成熟, 肯定还会有更多更好的工具出现，这将会给开发人员提供更多的帮助。
⑨ 优化SQL有什么方法
（1）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。
（2）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。
（3）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,总计等操作.
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。(非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。
在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where 可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。
在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由
having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条
件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里。
（4）用EXISTS替代IN、用NOTEXISTS替代NOT IN：
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NOTEXISTS)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
,NOTIN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。
例子：
（高效）
SELECT* FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHEREDEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')
(低效)
SELECT* FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 ANDDEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')
（5）用索引提高效率：
索引是表的一个概念部分，用来提高检索数据的效率，
Oracle使用了一个复杂的自平衡B-tree结构。通常,通过索引查询数据比全表扫描要快。当Oracle找出执行查询和Update语句的最佳路径时, Oracle优化器将使用索引。同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率。另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证。
那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列。通常,在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时，使用索引同样能提高效率。虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价。
索引需要空间来存储，也需要定期维护,每当有记录在表中增减或索引列被修改时,索引本身也会被修改。这意味着每条记录的INSERT, DELETE , UPDATE将为此多付出4, 5次的磁盘I/O 。因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。定期的重构索引是有必要的：
ALTERINDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>（18）用EXISTS替换DISTINCT：当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT。一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果。
例子：
(低效):
SELECTDISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效):
SELECTDEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X' FROM EMP E WHEREE.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
⑩ sql优化除了索引还有可以怎么优化
1、主键就是聚集索引
2、只要建立索引就能显着提高查询速度
3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
(四)其他书上没有的索引使用经验总结
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快
2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下
3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个
4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度
(五)其他注意事项
1. 不要索引常用的小型表
2. 不要把社会保障号码(SSN)或身份证号码(ID)选作键
3. 不要用用户的键
4. 不要索引 memo/notes 字段和不要索引大型文本字段(许多字符)
5. 使用系统生成的主键
二、改善SQL语句
1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型
2、or 会引起全表扫描
3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句
4、IN 的作用相当与OR