Ⅰ 如何解决sql Server查询速度缓慢的问题
优化SQL Server查询速度的方法：
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。
12、 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?OPTIMISTIC 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。
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
"， "！＝"， "！>"， "！<"， "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。
Ⅱ MySQL中如何查看“慢查询”，如何分析执行SQL的效率
一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句x0dx0ax0dx0a1，slow_query_logx0dx0a这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。x0dx0ax0dx0a2，long_query_timex0dx0a当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。x0dx0ax0dx0a3，slow_query_log_filex0dx0a记录日志的文件名。x0dx0ax0dx0a4，log_queries_not_using_indexesx0dx0a这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。x0dx0ax0dx0a二、检测mysql中sql语句的效率的方法x0dx0ax0dx0a1、通过查询日志x0dx0a（1）、Windows下开启MySQL慢查询x0dx0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上x0dx0a代码如下x0dx0alog-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。logx0dx0along_query_time = 2x0dx0ax0dx0a（2）、Linux下启用MySQL慢查询x0dx0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上x0dx0a代码如下x0dx0alog-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。logx0dx0along_query_time=2x0dx0a说明x0dx0alog-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。x0dx0a为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录；x0dx0along_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；x0dx0ax0dx0a2.show processlist 命令x0dx0ax0dx0aSHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladmin processlist语句得到此信息。x0dx0a各列的含义和用途：x0dx0aID列x0dx0a一个标识，你要kill一个语句的时候很有用，用命令杀掉此查询 /*/mysqladmin kill 进程号。x0dx0auser列x0dx0a显示单前用户，如果不是root，这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。x0dx0ahost列x0dx0a显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。x0dx0adb列x0dx0a显示这个进程目前连接的是哪个数据库。x0dx0acommand列x0dx0a显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接（connect）。x0dx0atime列x0dx0a此这个状态持续的时间，单位是秒。x0dx0astate列x0dx0a显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列，后续会有所有的状态的描述，请注意，state只是语句执行中的某一个状态，一个 sql语句，以查询为例，可能需要经过ing to tmp table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成x0dx0ainfo列x0dx0a显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。x0dx0ax0dx0a这个命令中最关键的就是state列，mysql列出的状态主要有以下几种：x0dx0aChecking tablex0dx0a正在检查数据表（这是自动的）。x0dx0aClosing tablesx0dx0a正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。x0dx0aConnect Outx0dx0a复制从服务器正在连接主服务器。x0dx0ax0dx0aCopying to tmp table on diskx0dx0a由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。x0dx0aCreating tmp tablex0dx0a正在创建临时表以存放部分查询结果。x0dx0adeleting from main tablex0dx0a服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。x0dx0adeleting from reference tablesx0dx0a服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。x0dx0ax0dx0aFlushing tablesx0dx0a正在执行FLUSH TABLES，等待其他线程关闭数据表。x0dx0aKilledx0dx0a发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。x0dx0aLockedx0dx0a被其他查询锁住了。x0dx0aSending datax0dx0a正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。x0dx0ax0dx0aSorting for groupx0dx0a正在为GROUP BY做排序。x0dx0aSorting for orderx0dx0a正在为ORDER BY做排序。x0dx0aOpening tablesx0dx0a这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。x0dx0aRemoving plicatesx0dx0a正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。x0dx0ax0dx0aReopen tablex0dx0a获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。x0dx0aRepair by sortingx0dx0a修复指令正在排序以创建索引。x0dx0aRepair with keycachex0dx0a修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。x0dx0aSearching rows for updatex0dx0a正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。x0dx0aSleepingx0dx0a正在等待客户端发送新请求.x0dx0ax0dx0aSystem lockx0dx0a正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。x0dx0aUpgrading lockx0dx0aINSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。x0dx0aUpdatingx0dx0a正在搜索匹配的记录，并且修改它们。x0dx0ax0dx0aUser Lockx0dx0a正在等待GET_LOCK()。x0dx0aWaiting for tablesx0dx0a该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。x0dx0awaiting for handler insertx0dx0aINSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作，正在等待新的请求。x0dx0a大部分状态对应很快的操作，只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟，那么可能是有问题发生了，需要检查一下。x0dx0a还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。x0dx0ax0dx0a例如如图：x0dx0ax0dx0a3、explain来了解SQL执行的状态x0dx0aexplain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。x0dx0a使用方法，在select语句前加上explain就可以了：x0dx0a例如：x0dx0aexplain select surname,first_name form a,b where a.id=b.idx0dx0a结果如图x0dx0ax0dx0aEXPLAIN列的解释x0dx0atablex0dx0a显示这一行的数据是关于哪张表的x0dx0atypex0dx0a这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALLx0dx0apossible_keysx0dx0a显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句x0dx0akeyx0dx0a实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句 中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引x0dx0akey_lenx0dx0a使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好x0dx0arefx0dx0a显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数x0dx0arowsx0dx0aMYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数x0dx0aExtrax0dx0a关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论，但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort，意思MYSQL根本不能使用索引，结果是检索会很慢x0dx0ax0dx0aextra列返回的描述的意义x0dx0aDistinctx0dx0a一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了x0dx0aNot existsx0dx0aMYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了x0dx0aRange checked for each Record（index map:#）x0dx0a没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一x0dx0aUsing filesortx0dx0a看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行x0dx0aUsing indexx0dx0a列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候x0dx0aUsing temporaryx0dx0a看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上x0dx0aWhere usedx0dx0a使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）x0dx0aconstx0dx0a表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待x0dx0aeq_refx0dx0a在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用x0dx0arefx0dx0a这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好x0dx0arangex0dx0a这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西时发生的情况x0dx0aindexx0dx0a这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描（比ALL更好，因为索引一般小于表数据）x0dx0aALLx0dx0a这个连接类型对于前面的每一个记录联合进行完全扫描，这一般比较糟糕，应该尽量避免
Ⅲ 如何查找MySQL中查询慢的SQL语句
如何查找mysql中查询慢的sql语句
一、mysql数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效sql语句
1，slow_query_log
这个参数设置为on，可以捕获执行时间超过一定数值的sql语句。
2，long_query_time
当sql语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。
3，slow_query_log_file
记录日志的文件名。
4，log_queries_not_using_indexes
这个参数设置为on，可以捕获到所有未使用索引的sql语句，尽管这个sql语句有可能执行得挺快。
二、检测mysql中sql语句的效率的方法
1、通过查询日志
（1）、windows下开启mysql慢查询
mysql在windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries
=
f:/mysql/log/mysqlslowquery。log
long_query_time
=
2
（2）、linux下启用mysql慢查询
mysql在windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log
long_query_time=2
Ⅳ 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。
Ⅳ 美团面试题：慢SQL有遇到过吗是怎么解决的
大家好，我是田维常，可以叫我老田，也可以叫我田哥
。2017年的时候，我刚去上海，朋友内悄指早推我去美团面试，之前我也写过一个一篇文章，也是在美团面试中遇到的：
美团面试题：String s = new String("111")会创建几个对象？
关于慢SQL，我和面试官扯了很久，面试官也是很谦虚的，总是点头，自己以为回答的还可以。最后的最后，还是说了“ 你先回去等通知吧！ ”。
所以，我决定把这个慢SQL技术点，好好和你分享分享。希望你下次在遇到类似的面试，能顺顺利利轻轻松松的斩获自己想要的offer。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录MySQL中查询时间超过（大于）设置阈值（long_query_time）的语句，记录到慢查询日志中。
其中，long_query_time的默认值是10，单位是秒，也就是说默认情况下，你的SQL查询时间超过10秒就算慢SQL了。
在MySQL中，慢SQL日志默认是未开启的，也就说就算出现了慢SQL，也不会告诉你的，如果需要知道哪些SQL是慢SQL，需要我们手动开启慢SQL日志的。
关于慢SQL是否开启，我们可以通过下面这个命令来查看：
在这里插入图片描述
通过命令，我们就可以看到slow_query_log项为OFF，说明我们的慢SQL日志并未开启。另外我们也可以看到我们慢SQL日志存放于哪个目录下和日志文件名。
下面我们来开启慢SQL日志，执行下面的命令：
这里需要注意，这里开启的是我们当前的数据库，并且，我们重启数据库后会失效的。
开启慢SQL日志后，再次查看：
slow_query_log项已经变成ON，说明开启成功。
上面说过慢SQL默认时间是10秒，我们通过下面的命令就可以看到我们慢SQL的默认时间：
在这里插入图片描述
我们总不能一直使用这个默认值，可能很多业务需要时间更短或更长，所以此时，我们就需要对默认时间进行修改，修改命令如下：
修改完了，我们再来看看是否已经改成了3秒。
这里需要注意：想要永久的生效，还需要修改MySQL下面的配置文件my.cnf 文件。
注意：不同操作系统，配置有些区别。
Linux操作系统中
Windows操作系统中
执行一条慢SQL，因为我们前面已经设置好了慢SQL时间为3秒，所以，我们只要执行一条SQL时间超过3秒即可。
该SQL耗时4.024秒，下面我们就来查看慢SQL出现了多少条。
使用命令：
找到慢SQL日志文件，打开后就会出现类似下面这样的语句；
简单说明：
切记
通常我们定位慢SQL有两种方式：
第一种：定位慢查询 SQL 可以通过两个表象进行判断
第二种：根据不同的数据库使用不同的方式获取问题 SQL
如果开启了慢SQL日志后，可能会有大量的慢SQL日志产生，此时再用肉眼看，那是不太现实的，所以大佬们就给我搞了个工具： mysqlmpslow 。
mysqlmpslow 能将相同的慢SQL归类，并统计出相同的SQL执行的次数，每次执行耗时多久、总耗时，每次返回的行数、总行数，以及客户端连接信息等。
通过命令
可以看到相关参数的说明：
比较常用的参数有这么几个：
mysqlmpslow 常用的使用逗庆方式如下：
如上一条命令，应该是mysqlmpslow最简单的一种形式，其中-s参数是以什么方式排序的意思，c指代的是以总数从大到小的方式排序。-s的常用子参数有：c: 相同查询以查询条数和从大到小排序。t: 以查询总时间的方式从大到小排序。l: 以查询锁的总时间的方式从大到小排序。at: 以查询平均时间的方式从大到小排序。al: 以查询锁平均时间的方式从大到启雀小排序。
同样的，还可以增加其他参数，实际使用的时候，按照自己的情况来。
其他常用方式：
接下，我们来个实际操作。
这其中的 SQL 语句因为涉及某些信息，所以我都用*号将主体替换了，如果希望得到具体的值，使用-a参数。
使用 mysqlmpslow 查询出来的摘要信息，包含了这些内容：
Count : 464 ：表示慢查询日志总共记录到这条sql语句执行的次数；
Time=18.35s (8515s) ：18.35s表示平均执行时间（-s at)，8515s表示总的执行时间(-s t)；
Lock=0.01s (3s) ：与上面的Time相同，第一个表示平均锁定时间(-s al)，括号内的表示总的锁定时间(-s l)（也有另一种说法，说是表示的等待锁释放的时间）；
Rows=90884.0 (42170176) : 第一个值表示扫描的平均行数(-s ar)，括号内的值表示扫描的总行数(-s r)。
是不是
so easy!!!!
Ⅵ 如何解决SQL Server查询速度缓慢的问题
你先看看绑定的时候代码有问题没。
然后注意取数据最好用存储过程，不仅快还好维护。分页查询百万级的数据我觉得不一定要用。
数据库的索引建立，以及旧数据归档也就是很有效地提高性能的方法。
Ⅶ MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化
有人删了千万级的数据，结果导致频繁的慢查询。
线上收到大量慢查询告警，于是检查慢查询的SQL，发现不是啥复杂SQL，这些SQL主要针对一个表，基本都是单行查询，看起来应该不会有慢查询。这种SQL基本上都是直接根据索引查找出来的，性能应该极高。
是否可能慢查询不是SQL问题，而是MySQL生产服务器的问题？特殊情况下，MySQL出现慢查询还真不是SQL问题，而是他自己生产服务器的负载太高，导致SQL语句执行慢。比如现在MySQL服务器的
磁盘I/O负载高，每秒执行大量高负载的随机I/O，但磁盘本身每秒能执行的随机I/O有限，导致轮吵樱正常SQL在磁盘执行时，若跑一些随机IO，腊丛你的磁盘太忙，顾不上你了，导致你本来很快的一个SQL，要等很久才能执行完毕，这时就可能导致正常SQL也变成慢查询。
也许网络负载高，导致你一个SQL语句要发到MySQL，光是等待获取一个和MySQL的连接，都很难，要等很久或MySQL自己网络负载太高，碰知带宽打满，带宽打满后，你一个SQL也许执行很快，但其查出来的数据返回给你，网络都送不出去，也会变成慢查询。
若CPU负载过高，也会导致CPU过于繁忙去执行别的任务，没时间执行你的SQL。
所以慢查询不一定是SQL本身导致，若觉得SQL不应该会慢查询，结果他那个时间段跑这个SQL 就是慢，应排查当时MySQL服务器的负载，尤其看看磁盘、网络及 CPU 的负载，是否正常。
当某个离线作业瞬间大批量把数据往MySQL里灌入的时，他一瞬间服务器磁盘、网络以及CPU的负载会超高。
此时你一个正常SQL执行下去，短时间内一定会慢查询，类似问题，优化手段更多是控制你导致MySQL负载过高的那些行为，比如灌入大量数据，最好在业务低峰期灌入，别影响高峰期的线上系统运行。
但看了下MySQL服务器的磁盘、网络以及CPU负载，一切正常，似乎也不是这问题导致。看起来无解了？
慢 SQL 的头两步排查手段：
这两种办法都不奏效之后，第三步：用MySQL profilling工具去细致的分析SQL语句的执行过程和耗时。
这个工具可以对SQL语句的执行耗时进行非常深入和细致的分析
打开profiling，使用
接着MySQL就会自动记录查询语句的profiling信息。此时若执行show profiles，就会给你列出各种查询语句的profiling信息，会记录下来每个查询语句的query id，所以你要针对你需要分析的query找到对他的query id，我们当时就是针对慢查询的那个SQL语句找到了query id。
然后针对单个查询语句，看其profiling信息，使用show profile cpu, block io for query xx，这里的xx是数字，此时就可以看到具体的profile信息。
除了cpu以及block io以外，还能指定去看这个SQL语句执行时候的其他各项负载和耗时。
会给你展示出来SQL语句执行时候的各种耗时，比如磁盘IO的耗时，CPU等待耗时，发送数据耗时，拷贝数据到临时表的耗时等，SQL执行过程中的各种耗时都会展示。
检查该SQL语句的profiling信息后，发现问题，其Sending Data耗时最高，几乎使用1s，占据SQL执行耗时的99%！其他环节耗时低可以理解，毕竟这种简单SQL执行速度真的很快，基本就是10ms级别，结果跑成1s，那肯定Sending Data就是问题根源！
这Sending Data在干啥呢？
MySQL官方释义：为一个SELECT语句读取和处理数据行，同时发送数据给客户端的过程，简单来说就是为你的SELECT语句把数据读出来，同时发送给客户端。
但这过程为啥这么慢？profiling确实是提供给我们更多的线索了，但似乎还是没法解决问题。但已经捕获到异常关键点，就是Sending Data的耗时很高！
接着：
看innodb存储引擎的一些状态，此时发现一个奇怪的指标：history list length，值特别高，达到上万。
MVCC就是多个事务在对同一个数据， 有人写，有人读，此时可以有多种隔离级别，对一个数据有个多版本快照链条，才能实现MVCC和各种隔离级别。
所以当你有大量事务执行时，就会构建这种undo多版本快照链条，此时history list length就会很高。然后在事务提交后，会有一个多版本快照链条的自动purge清理机制，清理了，该值就会降低。一般该值不应过高，所以注意到第二个线索：history list length过高，即大量的undo多版本链条数据没有清理。推测可能有的事务长时间运行，所以其多版本快照不能被purge清理，进而导致history list length过高。
经过这俩线索推测，在大量简单SQL变成慢查询时，SQL因为Sending Data环节异常，耗时过高；同时此时出现一些长事务长时间运行，大量的频繁更新数据，导致有大量undo多版本快照链条，还无法purge清理。
因为发现有大量的更新语句在活跃，而且有那种长期活跃的长事务一直在跑而没有结束，问了下系统负责人，在后台跑了个定时任务：他居然开了一个事务，然后在一个事务里删除上千万数据，导致该事务一直在运行。
这种长事务的运行会导致你删除时，仅只是对数据加了一个删除标记，事实上并没有彻底删除。此时你若和长事务同时运行的其它事务里再查询，他在查询时可能会把那上千万被标记为删除的数据都扫描一遍。因为每次扫描到一批数据，都发现标记为删除了，接着就会再继续往下扫描，所以才导致一些查询语句很慢。
那为何你启动一个事务，在事务里查询，凭什么就要去扫描之前那个长事务标记为删除状态的上千万的垃圾数据？讲道理，那些数据都被删了，跟你没关系了呀，你可以不去扫描他们 嘛！
而问题症结在于，那个 删除千万级数据的事务是个长事务 ！即当你启动新事务查询时，那个删除千万级数据的长事务一直在运行，它是活跃的！结合MVCC的Read View机制，当你启动一个新事务查询时，会生成一个Read View。你的新事务查询时，会根据ReadView去判断哪些数据可见及可见的数据版本号，因为每个数据都有个版本链条，有时你能可见的仅是这个数据的一个 历史 版本。
所以正是因为该长事务一直在运行，还在删除大量数据，而且这些数据仅是逻辑删除，所以此时你新开事务的查询还是会读到所有逻辑删除数据，也就会出现千万级的数据扫描，导致了慢查询！
所以禁止在业务高峰期运行那种删除大量数据的语句，因为这可能导致一些正常的SQL都变慢查询，因为那些SQL也许会不断扫描你标记为删除的大量数据，好不容易扫描到一批数据，结果发现是标记为删除的，于是继续扫描下去，导致慢查询！
直接kill那个正在删除千万级数据的长事务，所有SQL很快恢复正常。此后，大量数据清理全部放在凌晨执行，那个时候就没什么人使用系统了，所以查询也很少。
Ⅷ sql语句查询较慢时，应该怎么样分析
查看服务器资源（内存，cpu）利用情况，数据库日志大小，太大了影响速度，还有就是看看有没有死锁