Ⅰ sql语句优化有什么方法
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 ...
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 如何进行SQL优化请写出三种以上的方法,并分别做出解释说明
摘要 1:mysql所在服务器内核 优化；此优化可由系统运维人员完成
Ⅳ 落落老师高级oracle sql优化班 怎么样
您好，很高兴为您解答。
SQL优化简介
一般在应用中， 糟糕的SQL语句是造成系统性能低下的最主要原因，例如大小写的不统一、同样的SQL语句不同的写法等。而且，随着数据量的增加，情况会变得越来越严重。（题外话：优秀的Oracle数据库优化人才，是任何公司都稀缺的）
课程模块 详细章节内容
SQL高级优化
1 索引原理
2 基本概念
2.1 列基数与列选择性(区别列基数与执行计划的基数)
2.2 直方图
2.3 集群因子
3 统计信息
3.1 统计信息的最佳采样率
3.2 稳定系统收集统计信息最佳方法
3.3 如何查看统计信息是否过期
3.4 如何查看表的采样率
3.5 定制统计信息收集策略
3.6 快速检测SQL语句中统计信息过期的表的脚本
4. 执行计划
4.1 查看执行计划的方法
4.2 解释为什么不要用工具(TOAL/PLSQL DEV/EM)等查看执行计划
4.3 详细解释执行计划，教你彻底读懂执行计划
4.4 光标移动法则阅读执行计划
5. 访问路径(这部分会结合等待事件详细解释)
6. 连接方式
6.1 彻底搞懂嵌套循环，如何判断错误的嵌套循环
6.2 彻底搞懂哈希连接，如何优化哈希连接
6.3 彻底搞懂排序合并连接，什么情况下必须用排序合并连接
6.4 彻底搞懂笛卡尔连接，如何判断正确的笛卡尔连接，如何判断错误的笛卡尔连接
6.5 彻底搞懂外连接，掌握外连接的如何影响SQL性能
6.6 彻底搞懂半连接，掌握半连接优化方法以及底层原理
6.7 彻底搞懂反连接，掌握反连接优化方法以及底层原理
6.8 彻底搞懂标量子查询，掌握标量子查询优化方法以及底层原理
7. 成本计算
7.1 你优化SQL还在看COST吗？如果你还在看，说明你没入门
7.2 为什么COST很小，SQL却跑得很慢？
7.3 手把手教你计算全表扫描cost
7.4 手把手教你计算索引扫描cost
7.5 手把手教你嵌套循环cost
8. 查询转换
8.1 彻底搞懂 FILTER 底层原理，如何判断正确的FILTER，如何判断错误的FILTER
8.2 什么时候该用in/not in,什么时候该用exists/not exists?
我看到某某书,某某网站，说什么情况下用in,什么情况下用exists
抛弃这些错误的结论吧，我们来研究它的底层原理
8.4 彻底搞懂subquery unnesting,掌握subquery unnesting优化技巧
8.5 彻底搞懂vier merge,掌握view merge 优化技巧
8.6 彻底搞懂pushing predicate,掌握pushing predicate 优化技巧
9. 优化技巧
9.1 查看执行计划真实的基数
9.2 union代替or的情况
9.3 分页语句优化技巧
9.4 利用分析函数优化SQL
9.5 超大表与超小表HASH JOIN优化方法
9.6 <>优化技巧
9.7 函数索引优化技巧
9.8 LIKE '%XXX%' 优化技巧
9.9 如何根据执行计划建立索引？
9.10 组合索引怎么选择引导列？
10. SQL优化实战(讲课中也会出现一些案例)
10.1 收集统计信息，重建索引优化案例，如何发现统计信息过期？如何判断索引需要重建？
10.2 组合索引优化案例
10.3 利用并行优化案例
10.4 基数估算不准优化案例
10.5 直方图优化案例(嵌套循环优化案例)
10.6 with as优化经典案例
10.7 subquery unnesting 优化经典案例(多个)
10.8 view merge 优化经典案例
10.9 谓词推入优化经典案例
10.10 Merge优化update 案例
10.11 乱用bitmap优化案例
10.12 利用11g新特征扩展统计信息优化案例
10.13 利用分区优化SQL案例
10.14 利用local索引优化SQL案例
10.15 化整为零，各个击破优化案例
10.16 利用rowid优化案例
10.17 手工分配HASH AREA,SORT AREA 优化案例
10.18 标量子查询优化案例
10.19 利用ASH监控优化案例
10.20 分页优化案例
10.21 物化视图降低SQL性能案例
10.22 利用分析函数优化SQL案例
10.23 SQL优化高手之路---把你脑袋当成CBO
11.赠送一个经典表设计优化案例
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希望我的回答对您有所帮助，望采纳！
~ O(∩_∩)O~
Ⅳ 优化SQL 查询：如何写出高性能SQL语句
1、深入理解数据库的工作原理和数据存储的方式，不同的数据库的工作原理是不同的，mysql oracle db2等等都是不同的，更不要说一些nosql数据库和newsql数据库了。
2、理解sql语句检索数据的方式。
3、理解索引，知道怎样的字段建立怎样的索引，索引能做什么，不能做什么，合理的建立字段。
4、合理的拆分和合并表，数据放在一张表里面查询肯定比放在多张表里面级联查询要快。
5、会查看执行任务，任何数据库都有查看执行任务的方法，包括nosql数据库和newsql数据库已经一些大数据数据库；同时还要会分析执行任务，分析主要是所以的使用效率和字段数据的检索方式。
6、sql语句只是性能优化的简单方面，性能优化是从整体应用架构开始体现的，优化sql并不能够解决根本问题，当数据量达到一定级别以后，数据就不能使用关系型数据库，而要使用大数据数据库，这样sql就无用了。
7、不要刻意专注sql本身，sql只是一种查询语言，它本身与性能无关，性能优化的本质在于对存储方式和查询检索过程的深入理解。
8、任何系统功能业务的准确性至上，首先保证功能的正确性再考虑性能优化，如果功能就是数据量大，业务复杂，必须要用到低性能sql的检索方式，那么你只能妥协，否则就要弃用sql和关系型数据库另寻它路。
Ⅵ SQL语句的几种优化方法
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 。
Ⅶ 怎样进行sql数据库的优化
1、数据库空间是个概述，在sqlserver里，使用语句 exec sp_spaceused 'TableName' 这个语句来查。
Ⅷ 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。
Ⅸ sql语句优化。 数据级为百万级别
数据优化不外乎索引，必要冗余字段，分表等。
这条sql调用了两个函数，且都查询了百万数据级别的表，建议在被检索的字段加索引。
Ⅹ sql还能怎么优化
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。