Ⅰ 資料庫查詢優化的策略有哪些
資料庫查詢操作在各種資料庫操作中所佔據的比重最大，而查詢操作所基於的select語句在SQL語句中又是代價最大的語句。舉例來說，如果數據的量積累到一定程度，比如一個銀行的賬戶資料庫表信息積累到上百萬甚至上千條記錄，全表掃描一次往往需要數十分鍾，甚至數小時。如果採用比全表掃描更好的查詢策略，往往可以使查詢時間降為幾分鍾，由此可見查詢優化技術的重要性。
Ⅱ 資料庫的優化以及如何提高資料庫性能
1） 硬體調整性能
最有可能影響性能的是磁碟和網路吞吐量,解決辦法擴大虛擬內存，並保證有足夠可以擴充的空間；把資料庫伺服器上的不必要服務關閉掉；把資料庫伺服器和主域伺服器分開；把SQL資料庫伺服器的吞吐量調為最大；在具有一個以上處理器的機器上運行SQL。
2）調整資料庫
若對該表的查詢頻率比較高，則建立索引；建立索引時，想盡對該表的所有查詢搜索操作， 按照where選擇條件建立索引，盡量為整型鍵建立為有且只有一個簇集索引，數據在物理上按順序在數據頁上，縮短查找范圍，為在查詢經常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆蓋查詢；但是索引不可太多，執行UPDATE DELETE INSERT語句需要用於維護這些索引的開銷量急劇增加；避免在索引中有太多的索引鍵；避免使用大型數據類型的列為索引；保證每個索引鍵值有少數行。
3）使用存儲過程
應用程序的實現過程中，能夠採用存儲過程實現的對資料庫的操作盡量通過存儲過程來實現，因為存儲過程是存放在資料庫伺服器上的一次性被設計、編碼、測試，並被再次使用，需要執行該任務的應用可以簡單地執行存儲過程，並且只返回結果集或者數值，這樣不僅可以使程序模塊化，同時提高響應速度，減少網路流量，並且通過輸入參數接受輸入，使得在應用中完成邏輯的一致性實現。
4）應用程序結構和演算法
建立查詢條件索引僅僅是提高速度的前提條件，響應速度的提高還依賴於對索引的使用。因為人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注於所得的結果是否正確，特別是對數據量不是特別大的資料庫操作時，是否建立索引和使用索引的好壞對程序的響應速度並不大，因此程序員在書寫程序時就忽略了不同的實現方法之間可能存在的性能差異，這種性能差異在數據量特別大時或者大型的或是復雜的資料庫環境中（如聯機事務處理OLTP或決策支持系統DSS）中表現得尤為明顯。在工作實踐中發現，不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。在對它們進行適當的優化後，其運行速度有了明顯地提高！
望採納喲~
Ⅲ 資料庫查詢有哪些優化方面
1 SQL查詢語句的重寫，對於一個查詢可以用多種查詢語句實現，但不同查詢語句的資料庫執行計劃是不同的，一旦不能夠使用索引或造成較大的內存佔用會導致性能下降，因此需要對查詢語句進行重寫優化，最典型的例子就是not in語句使用外連接方式實現來進行優化
2 創建合理的索引結構，根據查詢語句的中查詢條件，在關系表上建立相應的索引，如B+樹索引和hash索引
3 修改程序業務邏輯，有些功能如果使用SQL語句實現，不但SQL語句復雜，還將導致資料庫的負擔增加，因此可以將有些數據操作的業務邏輯放到應用層進行實現，就是通過java編程實現
4 修改資料庫伺服器相關參數，優化伺服器性能
Ⅳ 網站資料庫查詢如何優化才能達到最佳速度
建議你這樣試試看：
用多少數據就取多少數據原則
減少連表查詢
給資料庫經常查詢的表加索引
優化資料庫結構，減少不必要的查詢
經常使用不經常更新的數據緩存起來
這樣做的好處：優化資料庫查詢對於提高網站打開速度、減輕伺服器壓力非常重要。
注意事項：
1、對查詢進行優化,應盡可能避免全表掃描
2、寫數據語句時盡可能減少表的全局掃描
3、不要在條件判斷時進行 算數運算
4、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇
5 論索引技巧
Ⅳ 怎麼樣操作資料庫的查詢優化技術
下面以關系資料庫系統Informix為例，介紹改善用戶查詢計劃的方法。
1.合理使用索引
索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：
· 在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。
· 在頻繁進行排序或分組(即進行group by或order by操作)的列上建立索引。
·
在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。
· 如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引(compound index)。
·
使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。
2.避免或簡化排序
應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：
· 索引中不包括一個或幾個待排序的列;
· group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣;
· 排序的列來自不同的表。
為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合並資料庫表(盡管有時可能影響表的規范化，但相對於效率的提高是值得的)。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。
3.消除對大型錶行數據的順序存取
在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表(學號、姓名、年齡……)和選課表(學號、課程號、成績)。如果兩個表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。
還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：SELECT
* FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR
order_num=1008
雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：SELECT
* FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001UNIONSELECT * FROM
orders WHERE order_num=1008
這樣就能利用索引路徑處理查詢。
4.避免相關子查詢
一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。
5.避免困難的正規表達式
MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT * FROM customer
WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」
即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT * FROM customer WHERE
zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。
另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2，3]
>「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。
6.使用臨時表加速查詢
把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：SELECT
cust.name，rcvbles.balance，……other columnsFROM cust，rcvblesWHERE cust.customer_id
= rcvlbes.customer_idAND rcvblls.balance>0AND cust.postcode>「98000」ORDER
BY cust.name
如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序：SELECT
cust.name，rcvbles.balance，……other columnsFROM cust，rcvblesWHERE cust.customer_id
= rcvlbes.customer_idAND rcvblls.balance>0ORDER BY cust.nameINTO TEMP
cust_with_balance
然後以下面的方式在臨時表中查詢：SELECT * FROM cust_with_balanceWHERE
postcode>「98000」
臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。