你的SQL中使用了好多 in 關鍵字，效率肯定不高了，例如下面的SQL
SELECTCOUNT(p.id)pstn_totalnum
FROMportp
WHEREp.device_idin(SELECTde.id
FROMdevicede
WHEREde.local_net_id=810
ANDde.sub_type=2001)
你完全可以不使用 in 關鍵字，如：
SELECTCOUNT(p.id)pstn_totalnum
FROMportp,devicede
WHEREp.device_id=de.id
andde.local_net_id=810
andde.sub_type=2001
都是同樣的結果，但效率肯定是不一樣的，device 符合條件的數據越多，效率越慢，至於上面的一些SQL，肯定還有優化的地方，比如 exists 關鍵字內部的SQL，效率也不會高，根據邏輯看看有沒有需要優化的地方。
❷ sql server百萬級的數據，如何提高查詢效率
百萬級的數據對sqlserver來說並不算大，只要資料庫結構設計合理、sql指令合理，效率不會太差。
1.充分利用索引
2.盡量減少運算
3.盡量減小執行初期的數據量
4.減小循環
......
❸ mysql百萬數據查詢 用什麼代替in，該如何處理
關於mysql處理百萬級以上的數據時如何提高其查詢速度的方法
最近一段時間由於工作需要，開始關注針對Mysql資料庫的select查詢語句的相關優化方法。
由於在參與的實際項目中發現當mysql表的數據量達到百萬級時，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時，其查詢速度簡直無法容忍。曾經測試對一個包含400多萬條記錄（有索引）的表執行一條條件查詢，其查詢時間竟然高達40幾秒，相信這么高的查詢延時，任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率，顯得十分重要。以下是網上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優化方法：
1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
2、對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查詢也將導致全表掃描：(不能前置百分號)
select id from t where name like 『%c%』
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9、應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=』abc』–name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,』2005-11-30′)=0–』2005-11-30′生成的id
應改為:
select id from t where name like 『abc%』
select id from t where createdate>=』2005-11-30′ and createdate<』2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11、在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使 用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(…)
13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位 sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15、索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17、盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。
20、盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21、避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22、臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使 用導出表。
23、在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25、盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26、使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27、與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時 間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28、在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
29、盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。
30、盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
❹ 如何提高上百萬級記錄MySQL資料庫查詢速度
先安裝 Apache Spark，查詢資料庫的速度可以提升10倍。
在已有的 MySQL 伺服器之上使用 Apache Spark （無需將數據導出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。使用多個 MySQL 伺服器（復制或者 Percona XtraDB Cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的性能提升。你也可以使用 Spark 的緩存功能來緩存整個 MySQL 查詢結果表。
思路很簡單：Spark 可以通過 JDBC 讀取 MySQL 上的數據，也可以執行 SQL 查詢，因此我們可以直接連接到 MySQL 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？對一些需要運行很長時間的查詢（如報表或者BI），由於 Spark 是一個大規模並行系統，因此查詢會非常的快。MySQL 只能為每一個查詢分配一個 CPU 核來處理，而 Spark 可以使用所有集群節點的所有核。在下面的例子中，我們會在 Spark 中執行 MySQL 查詢，這個查詢速度比直接在 MySQL 上執行速度要快 5 到 10 倍。
另外，Spark 可以增加「集群」級別的並行機制，在使用 MySQL 復制或者 Percona XtraDB Cluster 的情況下，Spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點像使用了分區表時可以在每個分區都執行一個查詢），然後在多個 Percona XtraDB Cluster 節點的多個從伺服器上並行的執行這些小查詢。最後它會使用map/rece 方式將每個節點返回的結果聚合在一起形成完整的結果。
❺ 如何在一個「百萬級」資料庫中查出一條數據
可以建分區表，然後在分區表的基礎上建分區索引
在你的查詢條件中有這個分區欄位的話，就只需要查詢這個分區上的那部分索引就可以了，對大表效果非常好的
❻ mysql資料庫有100萬+數據，查詢起來很慢了，如何優化
你好，你可以根據條件去添加索引，例如：
一、
所有mysql索引列類型都可以被索引，對來相關類使用索引可以提高select查詢性能，根據mysql索引數，可以是最大索引與最小索引，每種存儲引擎對每個表的至少支持16的索引。總索引長度為256位元組。
mysim和innodb存儲引擎的表默認創建索引都是btree索引，目前mysql還不支持函數索引，但支持前緣索引，對欄位前N個字元創建索引
二、mysql創建索引語法
Create[unioun|fulltext|spatial]indexindexname[usingindextype]ontablename(tablenamecol)
index_col_name:
col_name[(length)][asc|desc]
如果你創建索引時搞錯了，需要修改mysql索引我們可以用alert來修改索引，語法與createindex創建索引差不多，我們就不說了，可以查看相關手冊。
下面我們來看一個關於mysql創建索引實例教程。
mysql>createindexcitynameoncity(city(2));
QueryOk,600rowsaffected(0.26sec)
Records:600Duplicates:0Warings0:
我們現在來以city為條件進行查詢，如下面。
->explainselect*fromcitywherecity='www.111cn.net'G
id:1
......
possible_keys:cityname
key:cityname
好了，現在我們來看看mysql刪除索引等實例
Dropindexnameontablename
實例，我現在要刪除剛才創建city索引
>dropindexcitynameoncity;
Queryok,.....
不過通常對百萬級數據的查詢或者其他操作，都改換其他的大型的資料庫了，希望能幫到你，望採納。