Ⅰ sql优化的几种方法 如何优化
sql优化的方法是：设计数据库表结构时，物枝岁要对表做数量级和性能影响预测和评估，表的字段尽量都设置default值; sql条件中允许出现库函数和左模糊查询;单个事务的sql语句数量要有上限要求，不能前台一个提交操作，后台要去插入几十张表的数据等。
sql优化的几种方法
1、设计数据库表结构时，要对表做数量级和性能影响预测和评估，表的字段尽量都设置default值，尽量避免default为null，主要防止在执行sql查询时直接将查询条件设置为null或者not null而导致数据库放弃索引，直接全表扫描;
2、sql条件中允许出现库函数和左模糊查询，sql条件中库函搭念数会导致数据库执行时放弃索引，直接全表扫描，而左模糊也是，直接就全表扫描了;
3、原则上，sql条件中避免出现<>，in，not in，exists，not exists等操作符;
4、子查询中的实际查询结果要设置上限要求，且子查询必须要有索引支持，否则子查询也去扫描全表就悲剧了;
5、单个事务的sql语句数量要有上限要求，不能前台一个提交操作，后台要去插入几十张表的数据，那如果是千万级用户数，基本上就光去插入数据了;
6、同上一条类似，单条sql语句的数据影响量也要有上限要求，不能一个update操作更新了上千条数据;
7、尽量减少多表关联的sql，如果必须使用多表关联，也尽量减少关联的表数量，且多表关联时，关联字段必须包含在查询索引中。多表关联sql中尽量不要使用视图和代理表;
8、充分利用索引，严禁出现表扫描。同时，创建表时也注意索引的字段顺序。
sql语言具有什么功能
1、sql数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在sql中，外模式有叫做视图(View)，全局模式简称模式( Schema)，内模式由系统根据数据库模式罩睁自动实现，一般无需用户过问。
2、sql数据操纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。
3、sql的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。
Ⅱ 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。
Ⅲ sql优化具体指的是什么
定位有问题的语句，检查执行计划，检查执行过程中优化器的统计信息，分析相关表的记录数、索引情况改写SQL语句、使用HINT、调整索引、表分析有些SQL语句不具备优化的可能，需要优化处理方式达到最佳执行计划。但是最佳的执行计划不一定是最佳的执行情况。一切以实际执行的情况为准。
Ⅳ 如何进行SQL性能优化
SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是数据库设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好，没有优化
●可以通过以下方法来优化查询 :
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要。
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升级硬件
4、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。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段。
5、提高网速。
6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。将SQL Server max server memory服务器配置选项配置为物理内存的1.5倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器CPU个数;但是必须 明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MSSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询 的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。
联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件''分区视图''）
a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表
b、 在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上 运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.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。
在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：
1、 查询语句的词法、语法检查
2、 将语句提交给DBMS的查询优化器
3、 优化器做代数优化和存取路径的优化
4、 由预编译模块生成查询规划
5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行
6、 最后将执行结果返回给用户。
其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。
Ⅳ 什么是数据持久化为什么要持久化
数据持久化就是将内存中的数据模型转换为存储模型,以及将存储模型转换为内存中的数据模型的统称. 数据模型可以是任何数据结构或对象模型,存储模型可以是关系模型、XML、二进制流等。cmp和Hibernate只是对象模型到关系模型之间转换的不同实现。
数据持久化对象的基本操作有：保存、更新、删除、查询等。
Hibernate框架中数据持久化机制：
在业务程序与数据库之间，Hibernate框架使用Session会话，来完成数据的提交、更新、删除、查询等等。
1、向数据库提交数据
在程序中保存对象时，会把数据保存到Session会话中，然后根据框架的配置文件，自动或手动决定什么时候把这种保存提交到数据库。
2、从数据库中查询数据
在查询数据之前，需要清理缓存（手动清理，或者通过配置文件框架自动清理）清理缓存的目的是为了使Session会话中的数据与数据库中的数据保持一致。然后程序只需要查询Session会话中的数据即可。
(5)sql内存优化表持久化扩展阅读：
使用数据持久化有以下好处：
1、程序代码重用性强，即使更换数据库，只需要更改配置文件，不必重写程序代码。
2、业务逻辑代码可读性强，在代码中不会有大量的SQL语言，提高程序的可读性。
3、持久化技术可以自动优化，以减少对数据库的访问量，提高程序运行效率。
Ⅵ 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)。
Ⅶ MSSQL数据库如何优化
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；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开处理，提高每次的响应速度；、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；在查询时，不要过多地使用通配符，而且要用到几列就选择几列，如：
SELECT C1,C2 FROM T1；
在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数，如：
SELECT TOP 300 C1,C2FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的, 避免用!=或<> ISNULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的操作符,因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如:
SELECT C1 FROM T1 WHERE C1 != 'B%'
2. 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：
1)SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE((SELECTCOUNT(1)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)>0)
2)SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM T2 WHERET2.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(1) FROM table_name WHEREcolumn_name = 'xxx')>0
可以写成：
IF EXISTS (SELECT 1 FROM table_name WHEREcolumn_name = 'xxx')
3. 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：
1) SELECTa.C1 FROM T1 a
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM T2 b WHERE a.C1= b.C1)
2) SELECT a.C1 FROM T1 a
LEFT JOIN T2 b ON a.C1 = b.C1 WHERE b.C1IS NULL
3) SELECT a.C1 FROM T1 a
WHERE a.C1 NOT IN (SELECT C1 FROM T2)
三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。
4. 能够用BETWEEN的就不要用IN
SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)
改成：
SELECT* FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14
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。
Ⅷ 一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面
1、查看sql是否涉及多表的联表或者子查询，如果有，看是否能进行业务拆分，相关字段冗余或者合并成临时表（业务和算法的优化）
2、涉及链表的查询，是否能进行分表查询，单表查询之后的结果进行字段整合
3、如果以上两种都不能操作，非要链表查询，那么考虑对相对应的查询条件做索引。加快查询速度
4、针对数量大的表进行历史表分离（如交易流水表）
5、数据库主从分离，读写分离，降低读写针对同一表同时的压力，至于主从同步，mysql有自带的binlog实现 主从同步
6、explain分析sql语句，查看执行计划，分析索引是否用上，分析扫描行数等等
7、查看mysql执行日志，看看是否有其他方面的问题
个人理解：从根本上来说，查询慢是占用mysql内存比较多，那么可以从这方面去酌手考虑
Ⅸ 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。
Ⅹ 求助：sqlserver2005如何进行内存优化
访问量大没法改变，从程序和SP入手吧，减少程序与DB连接次数,优化程序SQL，。。