1. sql语句执行效率低，有上千万条数据，耗时3分钟
not in内外表都进行全表扫描，没有用到索引，所以很慢not extsts 的子查询能用到表上的索引。 改成：
select convert(varchar(10),scanTime,20) as 'DList' from T_SCAN
where not extsts
(
select 1 from T_Scan_image ts,T_SCAN t
where ts.scanTime = t.scanTime
)
group by convert (varchar(10),scanTime,20)
2. 面试Java开发时问到高并发怎么处理的，还有sql优化有哪些办法，有哪位大神知道啊，新手！！
Java开发高并发的处理方法：
最基础的地方做起，优化我们写的代码，减少必要的资源浪费
避免频繁的使用new对象，对于整个应用只需要存在一个实例的类，我们可以使用单例模式。对于String连接操作，使用StringBuffer或StringBuilder，对于工具类可以通过静态方法来访问。
避免使用错误的方式，尽量不用instanceof做条件判断。使用java中效率高的类，比如ArrayList比Vector性能好。
图片服务器分离
对于web服务器来说，图片是最消耗资源的，于是我们有必要把图片与页面进行分离，我们把图片放到独立的图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片的问题而崩溃。在图片服务器上，我们可以对不同的配置进行优化。
具体接触过的缓存机制是hibernate的缓存机制。为了避免每次都向数据库中取得数据，我们把用户常常访问到的数据放到内存中，甚至缓存十分大的时候我们可以把内存中的缓存放到硬盘中。还有高级的分布式缓存数据库使用，都可以增加系统的抗压力。
分批传送
在做某项目的时候，一次传递的参数太多，而且数据库规定一次最多传递的参数最多是三万条，当时有五万条记录，那怎么传送呢？最终是分批传送，电梯里一次乘不下那么多的人，会报超重的bug，那就分批把人送上去。
还有一次在考试系统中，如果那么多的考试人员同时提交到数据库中，数据库的压力增大，有时会被down掉，当时采用的方法是使用ajax异步传输，没有等待考生点击提交按钮的时候，就把考生的答案自动提交，这样也避免了突然断电考生前面做过的题出现丢失的现象。
DB优化
在数据库设计的时候就要考虑到后期的维护，数据库三范式是我们设计数据库索要遵循的原则。
索引的建立：建立索引要适当，如果一个表经常用来被查询，对于增加和修改很少被用到，我们就可以为这个表建立索引，因为对于增加和修改和删除操作时，我们对索引的维护要大大超过索引给我们带来的效率。
表字段的类型选择要恰当。包括字段的长度、类型等，要根据实际存储的数据进行选择，长度不要过长，否则会影响效率。
外键要慎用，因为主键代表这一张表，而外键代表一群表，对表之间进行了关联，在删除修改等需要我们关联。
在数据库操作上。 尽量使用prepareStatement，少用Statement，因为PrepareStatement是进行预编译的。
connection设置为readOnly，Connection是对书库连接，属于重量级，我们使用即可。
连接池的使用，我们可以修改数据库默认的连接数。
3. sql调优的几种方式
你好，
SQL优化的一些方法
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.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。
3.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。
4.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。
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
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。
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。
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。
4. 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。
5. 一般在写SQL时需要注意哪些问题，可以提高查询的效率
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，数据库增加读取速度，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,Windows2000和SQLServer2000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MicrosoftSQLServer?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SQLServermaxservermemory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GROUPBY字句同时执行，SQLSERVER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、DBServer和APPLicationServer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。
6. 如何写出好的SQL语句
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)：
ORALCE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.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.
5.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. 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.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。
6.减少对表的查询：
在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = (SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
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.这样一来,就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.用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS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.
例子：
（高效）SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB’)
(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’)
9. 识别’低效执行’的SQL语句：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS>0
AND BUFFER_GETS > 0
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY 4 DESC;
10.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.
11.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):
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效):
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’
FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
12.sql语句用大写的：
因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行
13.避免在索引列上使用NOT
我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.
14.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．
举例:
低效：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
高效:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
15.用>=替代>
高效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4
低效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录
16.用UNION替换OR (适用于索引列)
通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.
高效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
UNION
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.
17.用IN来替换OR
这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的．
低效:
SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30
高效
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
18.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，ORACLE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．举例: 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) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 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ORACLE停用该索引.
低效: (索引失效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
高效: (索引有效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;
19.总是使用索引的第一个列：
如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引
20.用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：
当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量
低效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
UNION
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
高效:
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
21.ORDER BY：
ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.
ORDER BY中所有的列必须定义为非空.
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.
22.需要当心的WHERE子句:
某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子.
在下面的例子里, (1)‘!=’ 将不使用索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. (2) ‘||’是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停用了索引. (3) ‘+’是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描.
23.优化GROUP BY:
提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.
低效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP by JOB
HAVING JOB = ‘PRESIDENT’
OR JOB = ‘MANAGER’
高效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT’
OR JOB = ‘MANAGER’
GROUP by JOB
24.视图中不要有ORDER BY
视图里面有 order by 会干扰执行计划
7. 如何查询当前执行过后最消耗内存的sql语句是那句
--当前执行sql语句
SELECT a.SID ,
a.SERIAL# ,
a.USERNAME ,
b.PARSE_CALLS ,
b.PARSING_SCHEMA_NAME ,
b.CPU_TIME / 1000000 ,
b.ELAPSED_TIME / 1000000 ,
b.DISK_READS ,
b.DIRECT_WRITES ,
b.BUFFER_GETS ,
a.event ,
b.sql_text ,
b.SQL_FULLTEXT
FROM v$session a
INNER JOIN v$sqlarea b ON a.SQL_HASH_VALUE = b.hash_value
AND b.PARSING_SCHEMA_NAME = UPPER('smsdb')
--物理读最高sql语句
SELECT a.USERNAME ,
a.USER_ID ,
b.PARSE_CALLS ,
b.PARSING_SCHEMA_NAME ,
b.CPU_TIME / 1000000 ,
b.ELAPSED_TIME / 1000000 ,
b.DISK_READS ,
b.DIRECT_WRITES ,
b.BUFFER_GETS ,
b.sql_text ,
b.SQL_FULLTEXT
FROM dba_users a
INNER JOIN v$sqlarea b ON a.USER_ID = b.PARSING_USER_ID
AND b.PARSING_SCHEMA_NAME = UPPER('smsdb')
AND disk_reads > 1000000
--查询前10名执行最多次数SQL语句
SELECT sql_text 'SQL语句' ,
executions '执行次数'
FROM ( SELECT sql_text ,
executions ,
RANK() OVER ( ORDER BY executions DESC ) exec_rank
FROM v$sqlarea
)
WHERE exec_rank <= 10;
--查询前10名占用CPU最高的SQL语句
select sql_text 'SQL语句',
c_t 'SQL执行时间（秒）',executions '执行次数',cs '每次执行时间（秒）'from (select sql_text,
cpu_time /1000000 c_t,executions,ceil(executions/(cpu_time/1000000))cs,
rank() over(order by cpu_time desc) top_time
from v$sqlarea) where top_time <= 10
--查询前10名执行时间最长SQL语句
SELECT sql_text 'SQL语句' ,
c_t '处理时间(秒)' ,
executions '执行次数' ,
cs '每次执行时间（秒）'
FROM ( SELECT sql_text ,
ELAPSED_TIME / 1000000 c_t ,
executions ,
ceil(executions / ( ELAPSED_TIME / 1000000 )) cs ,
RANK() OVER ( ORDER BY ELAPSED_TIME DESC ) top_time
FROM v$sqlarea
)
WHERE top_time <= 10
--查询前10名最耗资源SQL语句
SELECT sql_text 'SQL语句' ,
DISK_READS '物理读次数' ,
cs '每次执行时间（秒）'
FROM ( SELECT sql_text ,
ELAPSED_TIME / 1000000 c_t ,
executions ,
ceil(executions / ( ELAPSED_TIME / 1000000 )) cs ,
DISK_READS ,
RANK() OVER ( ORDER BY DISK_READS DESC ) top_disk
FROM v$sqlarea
)
WHERE top_disk <= 10
--查询前10名最耗内存SQL语句
select sql_text 'SQL语句',
BUFFER_GETS '内存读次数',cs '每次执行时间（秒）'
from (select sql_text,
ELAPSED_TIME / 1000000 c_t,executions,ceil(executions/(ELAPSED_TIME/1000000))cs,BUFFER_GETS,
rank() over(order by BUFFER_GETS desc) top_mem
from v$sqlarea) where top_mem <= 10
--查看锁表语句
Select
c.sid,
c.serial#,
d.name,
b.object_name,
c.username,
c.program,
c.osuser
from gv$Locked_object a, All_objects b, gv$session c, audit_actions d
where a.object_id = b.object_id
and a.inst_id = c.inst_id(+)
and a.session_id = c.sid(+)
and c.command = d.action;