❶ 复杂慢sql语句如何优化
很简单啊，优先索引，第二结构，第三算法。
索引最简单，如果是SQL server客户端或者toad可以提示有哪些需要进行优化的地方。
结构就是针对要查询的值，尽量集中到一个表，减少串表，函数查询，左链的表字段查询。
算法就是OR还是IN？串表时IN还是EXISTS ？oracle in 的限制。条件执行顺序等。
然后还有其他注意的，例如只查固定字段就不要 select * 只要注意以上步骤，千万级数据串10个秒也能1秒内显示出来。
有条件的话，当然是用归档数据进行查询，这样就不会占用业务数据IO了，最后一步就是“云计算”（解析有一百种，没有统一概念，我的意识其实就是归档过程中根据分组维度计算好，并根据日期放进相关的表，减少表粒度，只进行简单的select查询）
❷ mysql数据库的优化方法
我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，昌平镇IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。
为什么要了解索引
真实案例
案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
索引的优点
合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
索引的类型
mysql数据中有多种索引瞎尘让类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
B-TREE
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。
btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。
btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。
索引和磨局文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就兄稿可以查找完毕，性能非常高。
索引查询
建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。
另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。
❸ MSSQL Server查询优化方法
查询速度慢的原因很多，常见如下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问世升州题，是程序设计的缺陷)
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、搜蔽网络速度慢
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)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
可以通过如下方法来优化查询 :
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的写法上有很笑稿大的讲究，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。
Commit和rollback的区别
Rollback:回滚所有的事物。
Commit:提交当前的事物.
没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如：
begin tran
exec(@s)
commit trans
或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。
13、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。
14、SQL的注释申明对执行没有任何影响
15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类：
只进
必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取操作,也是默认方式。
可滚动性
可以在游标中任何地方随机提取任意行。
游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。
有四个并发选项
READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。
OPTIMISTIC WITH valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。
选择这个并发选项_仁褂没Щ虺绦蛟背械T鹑危__砟切┍硎酒渌_没б丫_云浣_辛诵薷牡拇砦蟆Sτ贸绦蚴盏秸庵执砦笫辈扇〉牡湫痛胧┚褪撬⑿掠伪辏_竦闷湫轮担_缓笕糜没Ь龆ㄊ欠穸孕轮到_行薷摹?BROPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某
个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。
SCROLL LOCKS
这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。
滚动锁
根据在游标定义的 SELECT 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚操作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。
所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 SELECT 语句中的锁提示。
锁提示 只读 乐观数值 乐观行版本控制 锁定
无提示 未锁定 未锁定 未锁定 更新
NOLOCK 未锁定 未锁定 未锁定 未锁定
HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新
UPDLOCK 错误 更新 更新 更新
TABLOCKX 错误 未锁定 未锁定 更新
其它 未锁定 未锁定 未锁定 更新
*指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。
16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引
17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好
18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的
19、查询时不要返回不需要的行、列
20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间
21、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
22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "", "!=", "!", "!", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在WHere字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代.还可以变通写法：WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改为WHERE firstname like 'm%'（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，“NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而””等还是不能优化，用不到索引。
23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。
24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引：
SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (‘男’，‘女’)
25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再SELECT。这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。
26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。
27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procere.这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。
28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌INsert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值.存储过程就没有这些动作:
方法：Create procere p_insert as insert into table(Fimage) values (@image),
在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善。
29、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。
select * from chineseresume where title in ('男','女')
Select * from chineseresume where between '男' and '女'
是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。
30、在必要是对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提高速度，但不是一定会这样，因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。
31、不要建没有作用的事物例如产生报表时，浪费资源。只有在必要使用事物时使用它。
32、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索
引有关,如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。
33、尽量少用视图，它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用stored procere来代替她。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图，直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。
34、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION 和UNION ALL一样的道理。
SELECT top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation,
convert(varchar(10),ad.postDate,120)
as postDate1,workyear,degreedescription
FROM jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad
where referenceID
in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748
','JCNAD00338345','JCNAD00333138','JCNAD00303570',
'JCNAD00303569','JCNAD00303568','JCNAD00306698
','JCNAD00231935','JCNAD00231933','JCNAD00254567',
'JCNAD00254585','JCNAD00254608','JCNAD00254607
','JCNAD00258524','JCNAD00332133','JCNAD00268618',
'JCNAD00279196','JCNAD00268613')
order by postdate desc
35、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。
36、当用SELECT INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句，而不是select INTO.
drop table t_lxh
begin tran
select * into t_lxh from chineseresume where name = 'XYZ'
--commit
在另一个连接中SELECT * from sysobjects可以看到
SELECT INTO 会锁住系统表，Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。
37、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
41、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
42、少用临时表，尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好
43、在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满足的条件如下：
a、计算字段的表达是确定的
b、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型
c、必须配制如下选项
ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, .
44、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的SQL 语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态SQL,可以使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在Tempdb中。
以前由于SQL SERVER对复杂的数学计算不支持，所以不得不将这个工作放在其他的层上而增加网络的开销。SQL2000支持UDFs,现在支持复杂的数学计算，函数的返回值不要太大，这样的开销很大。用户自定义函数象光标一样执行的消耗大量的资源，如果返回大的结果采用存储过程
45、不要在一句话里再三的使用相同的函数，浪费资源,将结果放在变量里再调用更快
46、SELECT COUNT(*)的效率教低，尽量变通他的写法，而EXISTS快.同时请注意区别：
select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table
的返回值是不同的！！！
47、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；
否则使用 配制线程数量最大连接数启用SQL SERVER的线程池来解决,如果还是数量 = 最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。
48、按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就
会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现
49、通过SQL Server Performance Monitor监视相应硬件的负载
Memory: Page Faults / sec计数器
如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。如果持续很高，则内存可能是瓶颈。
Process:
1、 % DPC Time 指在范例间隔期间处理器用在缓延程序调用(DPC)接收和提供服务的百分比。(DPC 正在运行的为比标准间隔优先权低的间隔)。 由于 DPC 是以特权模式执行的，DPC 时间的百分比为特权时间百分比的一部分。这些时间单独计算并且不属于间隔计算总数的一部 分。这个总数显示了作为实例时间百分比的平均忙时。
2、%Processor Time计数器
如果该参数值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。
3、% Privileged Time 指非闲置处理器时间用于特权模式的百分比。(特权模式是为操作系统组件和操纵硬件驱动程序而设计的一种处理模式。它允许直接访问硬件和所有内存。另一种模式为用户模式，它是一种为应用程序、环境分系统和整数分系统设计的一种有限处理模式。操作系统将应用程序线程转换成特权模式以访问操作系统服务)。 特权时间的 % 包括为间断和 DPC 提供服务的时间。特权时间比率高可能是由于失败设备产生的大数量的间隔而引起的。这个计数器将平均忙时作为样本时间的一部分显示。
4、% User Time表示耗费CPU的数据库操作，如排序，执行aggregate functions等。如果该值很高，可考虑增
加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值。
Physical Disk: Curretn Disk Queue Length计数器
该值应不超过磁盘数的1.5~2倍。要提高性能，可增加磁盘。
SQLServer:Cache Hit Ratio计数器
该值越高越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。 注意该参数值是从SQL Server启动后，就一直累加记数，所以运行经过一段时间后，该值将不能反映系统当前值。
40、分析select emp_name form employee where salary
3000 在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进行优化为Convert(float,3000)，因为3000是个整数，我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。同样字符和整型数据的转换。
41、查询的关联同写的顺序
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where
personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681'
（A = B ,B = ‘号码’）
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where
a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681'
and b.referenceid = 'JCNPRH39681'
（A = B ,B = ‘号码’， A = ‘
❹ 大神们帮忙看看这个SQL语句执行有点慢，要怎么优化才变快点
你好，根据SQL，我给予一些建议，最好根据执行计划：
若走的全表扫描，建议建立表间关联字段索引，查看索引失效原因，修改SQL关联逻辑，大部分都能解决。
如果是数据量大的问题：
a. 如果有多个查询条件，建议建立where限制条件，减少数据统计范围。
b. 如果实时性要求不高，可以定时跑批，把结果放在结果表里，前台查询结果表。
c. 关联表太多，SQL建议拆分两端，sum统计单独放一个SQL。
❺ 记一次Sql执行从17分钟到3秒的优化
同事小A拿来了一段sql语句问我说为什么执行特别慢，跑一次要十多分钟。我试了一下，好家伙，最慢17分钟。语句如下：
其中TABLE1是一个数据记录表，VEMPLOYEE是一个员工表的视图，我看了一下视图定义，彻底被震惊了
小A解释说，客户要求有好多地方页面展示的时候要屏蔽一些员工，所以就直接搞了个员工视图来做统一的过滤处理。
在sql中使用 IN 或者 NOT IN 的性能是非常差的，至于具体原因，好多大佬解释的很清楚了，我就不再赘述。带颤那么第一步，就是使用LEFT JOIN替换掉语句里边的NOT IN
首先创建一个表 IGNORE_EMP_ID 存储需要忽略的员工ID，只有一个ID列，修改视图创建语句如下：
展示一下 LEFT JOIN 替换 NOT IN 的执行过程，假设EMPLOYEE表有ID为庆模1、2、3这三个员工，需要忽略的ID有1、3这两个
时得到的数据为：
修改的方法告诉了小A，过了几分钟，我就问他改的咋样，他说正在往新建的 IGNORE_EMP_ID 表插数据。那好吧，我来帮忙插数据好了。
前面介绍过原来的sql里边都是一行一个数字排列的，我们把 NOT IN 里边的所有誉行缓ID复制出来到txt文件
然后回车拉至最后一行，复制出B列所有sql执行即可。
❻ 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。
❼ 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)。
❽ SQL优化万能公式：5 大步骤 + 10 个案例
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句
2、explain 分析SQL的执行计划
type由上至下，效率越来越高
Extra
3、show profile 分析
了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;”
4、trace
trace分析优化器如何选择执行计划，通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。
5、确定问题并采用相应的措施
案例1、最左匹配
索引
SQL语句
查询匹配从左往右匹配，要使用order_no走索引，必须查询条件携带shop_id或者索引( shop_id , order_no )调换前后顺序
案例2、隐式转换
索引
SQL语句
隐式转换相当于在索引上做运算，会让索引失效。mobile是字符类型，使用了数字，应该使用字符串匹配，否则MySQL会用到隐式替换，导致索引失效。
案例3、大分页
索引
SQL语句
对于大分页的场景，可以优先让产品优化需求，如果没有优化的，有如下两种优化方式， 一种是把上一次的最后一条数据，也即上面的c传过来，然后做“c < xxx”处理，但是这种一般需要改接口协议，并不一定可行。另一种是采用延迟关联的方式进行处理，减少SQL回表，但是要记得索引需要完全覆盖才有效果，SQL改动如下
案例4、in + order by
索引
SQL语句
in查询在MySQL底层是通过n*m的方式去搜索，类似union，但是效率比union高。in查询在进行cost代价计算时（代价 = 元组数 * IO平均值），是通过将in包含的数值，一条条去查询获取元组数的，因此这个计算过程会比较的慢，所以MySQL设置了个临界值(eq_range_index_pe_limit)，5.6之后超过这个临界值后该列的cost就不参与计算了。因此会导致执行计划选择不准确。默认是200，即in条件超过了200个数据，会导致in的代价计算存在问题，可能会导致Mysql选择的索引不准确。
处理方式，可以( order_status , created_at )互换前后顺序，并且调整SQL为延迟关联。
案例5、范围查询阻断，后续字段不能走索引
索引
SQL语句
范围查询还有“IN、between”
案例6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。（可以用到ICP）
在索引上，避免使用NOT、!=、>、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等
案例7、优化器选择不使用索引的情况
如果要求访问的数据量很小，则优化器还是会选择辅助索引，但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时（一般是20%左右），优化器会选择通过聚集索引来查找数据。
查询出所有未支付的订单，一般这种订单是很少的，即使建了索引，也没法使用索引。
案例8、复杂查询
如果是统计某些数据，可能改用数仓进行解决；如果是业务上就有那么复杂的查询，可能就不建议继续走SQL了，而是采用其他的方式进行解决，比如使用ES等进行解决。
案例9、asc和desc混用
desc 和asc混用时会导致索引失效
案例10、大数据
对于推送业务的数据存储，可能数据量会很大，如果在方案的选择上，最终选择存储在MySQL上，并且做7天等有效期的保存。那么需要注意，频繁的清理数据，会照成数据碎片，需要联系DBA进行数据碎片处理。
❾ 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
❿ 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。