1. 我的程序，查詢資料庫很慢。請問怎麼提高查詢速度
查詢慢是和表結構，語句，系統等相關的
建索引等方法都可以改善表結構，
另外如果返回數據量很大，當然會慢，所以你盡量查詢相對有用的數據
再就是查詢語句了
比如用in查詢沒有jion查詢快，還有
between
改成
>
<會快
再還有，用子查詢也會慢很多，
如果是一些很復雜的查詢，可以改用存儲過程會好點，有時用臨時表會慢但，從海量數據中查詢取數進行子查詢又不如用臨時錶快，不同的問題用不同的解決方法，看你要哪種了，單看你的問題無法直接判斷。
不過，優化查詢句是關鍵的了。
2. 如何提高sql資料庫的查詢速度
這是一個典型問題，在網上搜一下就行了。給你搜了一個粘過來看看
1.索引優化
建索引的選擇必須結合SQL查詢、修改、刪除語句的需要，一般的說法是在WHERE里經常出現的欄位建索引。如果在WHERE經常是幾個欄位一起出現而且是用AND連接的，那就應該建這幾個欄位一起的聯合索引，而且次序也需要考慮，一般是最常出現的放前面，重復率低的放前面。
SQL Server提供了一種簡化並自動維護資料庫的工具。這個稱之為資料庫維護計劃向導（Database Maintenance Plan Wizard ，DMPW）的工具也包括了對索引的優化。如果你運行這個向導，你會看到關於資料庫中關於索引的統計量，這些統計量作為日誌工作並定時更新，這樣就減輕了手工重建索引或者DBCC INDEXDEFRAG所帶來的工作量。如果你不想自動定期刷新索引統計量，你還可以在DMPW中選擇重新組織數據和數據頁，這將停止舊有索引並按特定的填充因子重建索引。
2.
改善硬體（雙CPU，Raid 5，增加內存）
tempdb這個臨時資料庫，它對性能的影響較大。tempdb和其他資料庫一樣可以增大，可以縮小。當數據文件需要增長的時候，通常不能保持剩餘部分的連續性。這時文件就會產生碎片，這種碎片會造成性能下降。這種碎片屬於外來性碎片。要阻止在tempdb中產生外來性碎片，必須保證有足夠的硬碟空間。一般將tempdb的容量放到平均使用容量。而你也應該允許tempdb自動增長，比如你有個一個超大的join操作，它建立了一個超過tempdb容量的時候，該查詢將失敗。你還要設置一個合理的單位增長量。因為如果你設得太小，將會產生許多外來性碎片，反而會佔用更多資源。sqlserver調優最有效的做法之一，就是把爭奪資源的操作獨立出去。tempdb就是一個需要獨立出去的部分而tempdb和其他系統庫一樣是公用的，是存取最可能頻繁的庫，所有處理臨時表、子查詢、GROUP BY、排序、DISTINCT、連接等等。它最適合放到一個具有快速讀寫能力的設備上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。
查詢語句一定要使用存儲過程；
3、查詢盡量使用TOP子句
4.將表按一定的約束分成子表,(如按分類)創建約束,在用Like 時,先用分類 and like , 應該可能解決問題. 而且效果立稈見影!(你要確定SQL會認識你建的分區視圖).我一個表有上百萬的記錄(700兆),用分區視圖後,查詢速度基本跟10萬行一樣.
如果還是太慢,還可以考濾分布式分區視圖!這總可以解決問題了吧!
關鍵在於你能否把大表按某種約束分解成子表.
3. 怎麼提高資料庫查詢效率
提高查詢效率首先要想到的就是加索引，那什麼是索引呢？
MySQL索引的建立對於MySQL的高效運行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的檢索速度。
打個比方，如果合理的設計且使用索引的MySQL是一輛蘭博基尼的話，那麼沒有設計和使用索引的MySQL就是一個人力三輪車。
索引分單列索引和組合索引。單列索引，即一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引，但這不是組合索引。組合索引，即一個索引包含多個列。
創建索引時，你需要確保該索引是應用在 SQL 查詢語句的條件(一般作為 WHERE 子句的條件)。
實際上，索引也是一張表，該表保存了主鍵與索引欄位，並指向實體表的記錄。
上面都在說使用索引的好處，但過多的使用索引將會造成濫用。因此索引也會有它的缺點：雖然索引大大提高了查詢速度，同時卻會降低更新表的速度，如對表進行INSERT、UPDATE和DELETE。因為更新表時，MySQL不僅要保存數據，還要保存一下索引文件。
建立索引會佔用磁碟空間的索引文件。
如何使用索引呢？
首先索引有窄索引和寬索引兩個概念，窄索引是指索引的列數為1~2，寬索引就是說索引的列數大於2。
因為窄索引的效率要高於寬索引，所以能用窄索引就不要使用寬索引。
那麼對單欄位索引和復合索引應該如何使用？
目錄
單欄位索引的情況：
復合索引的優勢：
兩者的比較：
單欄位索引的情況：
1.表的主鍵，外鍵必須有索引
2.數據量超過300的表應該有索引
3.經常與其他表進行連接的表，在連接欄位上應該建立索引
4.經常出現在where字句中的欄位，特點是大表的欄位，應該建立索引
5.索引應該建在選擇性高的欄位上
6.索引應該建在小欄位上，對於大的文本欄位甚至超長欄位，不要建立索引
7.盡量用單欄位索引代替復合索引，復合索引的建立需要仔細的斟酌
復合索引的優勢：
1.單欄位索引很少甚至沒有
2.復合索引的幾個欄位經常同時以AND的方式出現在where語句
當where語句中的條件是OR時，索引不起作用。
兩者的比較：
以一個sql語句來舉例：SELECT * FROM STUDENT WHERE SEX="男" AND SAGE=18;
若在sex 和 sage 兩個欄位分別創建了單欄位索引，mysql查詢每次只能使用一個索引，雖然對於未添加索引時使用全盤掃描,我們的效率提升了很多，但如果在sex 和 sage兩個欄位添加復合索引，效率會跟高，如： 創建(sex, age,teacher)的復合索引，那麼其實相當於創建了(area,age,teacher)、(area,age)、(area)三個索引，這被稱為最佳左前綴特性。
那對於兩者優缺點的比較：
1.對於具有2個用and連接條件的語句，且2個列之間的關聯度較低的情況下，復合索引有一定優勢。
2.對於具有2個用and連接條件的語句，且2個列之間的關聯度較高的情況下，復合索引有很大優勢。
3.對於具有2個用or連接條件的語句，單索引有一定優勢，因為這種情況下復合索引將會導致全表掃描，而前者可以用到indexmerge的優化。
以上就是如何提高查詢效率的全部內容，如果有幫助到你的話記得點個關注喲
4. 怎麼提高資料庫的海量數據的查詢速度
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>1001
UNION
SELECT ＊ 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 columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND 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 columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然後以下面的方式在臨時表中查詢：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE 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。
7．用排序來取代非順序存取
非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。
有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。
5. 我的程序，查詢資料庫很慢。請問怎麼提高查詢速度
SQL提高查詢效率
1.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。
2.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
3.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。
4.應盡量避免在 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.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
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
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.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
30.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
1、避免將欄位設為「允許為空」
2、數據表設計要規范
3、深入分析數據操作所要對資料庫進行的操作
4、盡量不要使用臨時表
5、多多使用事務
6、盡量不要使用游標
7、避免死鎖
8、要注意讀寫鎖的使用
9、不要打開大的數據集
10、不要使用伺服器端游標
11、在程序編碼時使用大數據量的資料庫
12、不要給「性別」列創建索引
13、注意超時問題
14、不要使用Select *
15、在細節表中插入紀錄時，不要在主表執行Select MAX(ID)
16、盡量不要使用TEXT數據類型
17、使用參數查詢
18、不要使用Insert導入大批的數據
19、學會分析查詢
20、使用參照完整性
21、用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where
提高SQL查詢效率（要點與技巧）：
· 技巧一：
問題類型：ACCESS資料庫欄位中含有日文片假名或其它不明字元時查詢會提示內存溢出。
解決方法：修改查詢語句
sql="select * from tablename where column like '%"&word&"%'"
改為
sql="select * from tablename"
rs.filter = " column like '%"&word&"%'"
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技巧二：
問題類型：如何用簡易的辦法實現類似網路的多關鍵詞查詢（多關鍵詞用空格或其它符號間隔）。
解決方法：
'//用空格分割查詢字元串
ck=split(word," ")
'//得到分割後的數量
sck=UBound(ck)
sql="select * tablename where"
在一個欄位中查詢
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
在二個欄位中同時查詢
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%' or " & _
"column1 like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
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技巧三：大大提高查詢效率的幾種技巧
1. 盡量不要使用 or，使用or會引起全表掃描，將大大降低查詢效率。
2. 經過實踐驗證，charindex()並不比前面加%的like更能提高查詢效率，並且charindex()會使索引失去作用（指sqlserver資料庫）
3. column like '%"&word&"%' 會使索引不起作用
column like '"&word&"%' 會使索引起作用（去掉前面的%符號）
（指sqlserver資料庫）
4. '%"&word&"%' 與'"&word&"%' 在查詢時的區別：
比如你的欄位內容為 一個容易受傷的女人
'%"&word&"%' ：會通配所有字元串，不論查「受傷」還是查「一個」，都會顯示結果。
'"&word&"%' ：只通配前面的字元串，例如查「受傷」是沒有結果的，只有查「一個」，才會顯示結果。
5. 欄位提取要按照「需多少、提多少」的原則，避免「select *」，盡量使用「select 欄位1,欄位2,欄位3........」。實踐證明：每少提取一個欄位，數據的提取速度就會有相應的提升。提升的速度還要看您舍棄的欄位的大小來判斷。
6. order by按聚集索引列排序效率最高。一個sqlserver數據表只能建立一個聚集索引，一般默認為ID，也可以改為其它的欄位。
7. 為你的表建立適當的索引，建立索引可以使你的查詢速度提高幾十幾百倍。（指sqlserver資料庫）
· 以下是建立索引與不建立索引的一個查詢效率分析：
Sqlserver索引與查詢效率分析。
表 News
欄位
Id：自動編號
Title：文章標題
Author：作者
Content：內容
Star：優先順序
Addtime：時間
記錄：100萬條
測試機器：P4 2.8/1G內存/IDE硬碟
=======================================================
方案1：
主鍵Id，默認為聚集索引，不建立其它非聚集索引
select * from News where Title like '%"&word&"%' or Author like '%"&word&"%' order by Id desc
從欄位Title和Author中模糊檢索，按Id排序
查詢時間：50秒
=======================================================
方案2：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Id desc
從欄位Title和Author中模糊檢索，按Id排序
查詢時間：2 - 2.5秒
=======================================================
方案3：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Star desc
從欄位Title和Author中模糊檢索，按Star排序
查詢時間：2 秒
=======================================================
方案4：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%'
從欄位Title和Author中模糊檢索，不排序
查詢時間：1.8 - 2 秒
=======================================================
方案5：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%'
或
select * from News where Author like '"&word&"%'
從欄位Title 或 Author中檢索，不排序
查詢時間：1秒
· 如何提高SQL語言的查詢效率?
問：請問我如何才能提高SQL語言的查詢效率呢？
答：這得從頭說起：
由於SQL是面向結果而不是面向過程的查詢語言，所以一般支持SQL語言的大型關系型資料庫都使用一個基於查詢成本的優化器，為即時查詢提供一個最佳的執行策略。對於優化器，輸入是一條查詢語句，輸出是一個執行策略。
一條SQL查詢語句可以有多種執行策略，優化器將估計出全部執行方法中所需時間最少的所謂成本最低的那一種方法。所有優化都是基於用記所使用的查詢語句中的where子句，優化器對where子句中的優化主要用搜索參數(Serach Argument)。
搜索參數的核心思想就是資料庫使用表中欄位的索引來查詢數據，而不必直接查詢記錄中的數據。
帶有 =、<、<=、>、>= 等操作符的條件語句可以直接使用索引，如下列是搜索參數：
emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7
而下列則不是搜索參數：
salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7
應當盡可能提供一些冗餘的搜索參數，使優化器有更多的選擇餘地。請看以下3種方法：
第一種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01") and (employee.dep_code="01");
它的搜索分析結果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第二種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01");
它的搜索分析結果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第一種方法與第二種運行效率相同，但第一種方法最好，因為它為優化器提供了更多的選擇機會。
第三種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code="01");
這種方法最不好，因為它無法使用索引，也就是無法優化……
使用SQL語句時應注意以下幾點：
1、避免使用不兼容的數據類型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本可以進行的優化操作。例如：
select emp_name form employee where salary > 3000;
在此語句中若salary是Float類型的，則優化器很難對其進行優化，因為3000是個整數，我們應在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進行轉化。
2、盡量不要使用表達式，因它在編繹時是無法得到的，所以SQL只能使用其平均密度來估計將要命中的記錄數。
3、避免對搜索參數使用其他的數學操作符。如：
select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;
應改為：
select emp_name from employee where salary > 250;
4、避免使用 != 或 <> 等這樣的操作符，因為它會使系統無法使用索引，而只能直接搜索表中的數據。
· ORACAL中的應用
一個1600萬數據表－－簡訊上行表TBL_SMS_MO
結構：
CREATE TABLE TBL_SMS_MO
(
SMS_ID NUMBER,
MO_ID VARCHAR2(50),
MOBILE VARCHAR2(11),
SPNUMBER VARCHAR2(20),
MESSAGE VARCHAR2(150),
TRADE_CODE VARCHAR2(20),
LINK_ID VARCHAR2(50),
GATEWAY_ID NUMBER,
GATEWAY_PORT NUMBER,
MO_TIME DATE DEFAULT SYSDATE
);
CREATE INDEX IDX_MO_DATE ON TBL_SMS_MO (MO_TIME)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 1M
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
CREATE INDEX IDX_MO_MOBILE ON TBL_SMS_MO (MOBILE)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 64K
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
問題：從表中查詢某時間段內某手機發送的短消息，如下SQL語句：
SELECT MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
返回結果大約需要10分鍾，應用於網頁查詢，簡直難以忍受。
分析：
在PL/SQL Developer，點擊「Explain Plan」按鈕（或F5鍵），對SQL進行分析，發現預設使用的索引是IDX_MO_DATE。問題可能出在這里，因為相對於總數量1600萬數據來說，都mobile的數據是很少的，如果使用IDX_MO_MOBILE比較容易鎖定數據。
如下優化：
SELECT /*+ index(TBL_SMS_MO IDX_MO_MOBILE) */ MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
測試：
按F8運行這個SQL，哇～... ... 2.360s，這就是差別。
http://www.cnblogs.com/ShaYeBlog/archive/2013/07/31/3227244.html
6. SQL2000資料庫，如何提高對一個龐大的表的查詢速度
你經常查詢的，經常分組的，經常判斷的
欄位
，必須加
索引
，增加索引後，查詢速度會大幅度提高，但是插入，更新，刪除速度會變慢，總而言之，總有一個慢，你權衡是數據插入，更新，刪除多還是查詢多，決定是否增加索引，非經常查詢欄位就不要增加索引了，以免浪費
數據空間
和增加插入，更新，刪除的時間
另外，如果數據按時間增長，由於你使用的是SQL2000，建議將
大表
拆開每日保存一張
日表
，縮小單張表的大小，在表內查詢就會快很多（因為讀進
內存
的數據小多了），實現分區的功能；如果使用SQL2005，則資料庫可以直接支持分區
這樣就
沒有問題
了，我們這處理的數據每天4000
萬行
，保存了50天數據，查詢起來也只要5分鍾
7. 資料庫的表不變，通過什麼手段能提高查詢速度
分布式系統就是將系統的應用層，數據層或其它部分構架成分布（物理和邏輯上的都可以）狀（通常是網狀）。分布式系統通常是為了增強系統的可擴展性、穩定性和執行效率。比如在線游戲通常就是分布系統，裡面所謂的「區」就是分布系統里子常式。而分布式資料庫其實也可以稱作分布式系統，數據持久化層是分布的（數據存在不同的資料庫中，可交互，有一套綜管系統來維護數據的完整性和准確性）。所以說分布式系統更准確地說是一種系統構架概念，不是一種技術。
提高查詢速度。
1、用程序中，
保證在實現功能的基礎上，盡量減少對資料庫的訪問次數；
通過搜索參數，盡量減少對表的訪問行數
最小化結果集，從而減輕網路負擔；
夠分開的操作盡量分開處理，提高每次的響應速度；
在數據窗口使用
SQL 時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；
演算法的結構盡量簡單；
在查詢時，不要過多地使用通配符如
SELECT * FROM T1 語句，要用到幾列就選擇幾列如：
SELECT COL1,COL2 FROM T1 ；
在可能的情況下盡量限制盡量結果集行數如：
SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,
因為某些情況下用戶是不需要那麼多的數據的。
不要在應用中使用資料庫游標，游標是非常有用的工具，但比使用常規的、面向集的SQL語句需要更大的開銷；
按照特定順序提取數據的查找。
2、避免使用不兼容的數據類型。例如
float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本來可以進行的優化操作。
例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary ＞60000
在這條語句中,如salary欄位是money型的,則優化器很難對其進行優化,因為60000是個整型數。
我們應當在編程時將整型轉化成為錢幣型,而不要等到運行時轉化。
3、盡量避免在WHERE子句中對欄位進行函數或表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 應改為
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=』5378』
應改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE 『5378%』
SELECT member_number, first_name, last_name
FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
應改為:
SELECT member_number, first_name, last_name
FROM members
WHERE dateofbirth< DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何對列的操作都將導致表掃描，它包括資料庫函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。
4、避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符因為這會使系統無法使用索引,
而只能直接搜索表中的數據。例如:
SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%'
優化器將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜索該表的所有行。
5、盡量使用數字型欄位，一部分開發人員和資料庫管理人員喜歡把包含數值信息的欄位設計為字元型，
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回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。
6、合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：
1.SELECT SUM(T1.C1)FROM T1
WHERE( (SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
2.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
兩者產生相同的結果，但是後者的效率顯然要高於前者。因為後者不會產生大量鎖定的表掃描或
是索引掃描。
如果你想校驗表裡是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費伺服器資源。
可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
可以寫成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
經常需要寫一個T_SQL語句比較一個父結果集和子結果集，
從而找到是否存在在父結果集中有而在子結果集中沒有的記錄，如：
1.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a
---- tbl a 表示 tbl 用別名a代替
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)
2.SELECTa.hdr_key FROM hdr_tbl a LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key
WHERE b.hdr_key IS NULL
3.SELECT hdr_key FROM hdr_tbl WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)
三種寫法都可以得到同樣正確的結果，但是效率依次降低。
7、盡量避免在索引過的字元數據中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。
見如下例子：SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE 『%L%』
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=』L』
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE 『L%』
即使NAME欄位建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對全表所
有數據逐條操作來完成任務。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。
8、充分利用連接條件，在某種情況下，兩個表之間可能不只一個的連接條件，這時在
WHERE 子句中將連接條件完整的寫上，有可能大大提高查詢速度。例：
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句將比第一句執行快得多。
9、消除對大型錶行數據的順序存取，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。如：
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR
order_num=1008 解決辦法可以使用並集來避免順序存取：
SELECT ＊FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION SELECT ＊FROM orders WHERE order_num=1008 這樣就能利用索引路徑處理查詢。
10、避免困難的正規表達式。
LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術
8. 資料庫表數據量大怎麼優化查詢速度
合理使用索引；
避免或簡化排序；
消除對大型錶行數據的順序存取；
避免相關子查詢；
避免困難的正規表達式；
使用臨時表加速查詢。
9. 資料庫表中大量的數據，如何提高查詢速度
你的資料庫是什麼資料庫？如果是ACCESS，建議你導入到MySQL中去，MySQL據說是世界上執行速度最快的資料庫了，如果是MSSQL，請使用存儲過程執行查詢，可以大提高資料庫的運行速度。你的問題我曾經碰到過，當時我使用的是ACCESS資料庫，資料庫中的數據達到20萬條記錄了，查詢起來速度特慢，後來改用MSSQL的存儲過程，速度提高了很多，你試試吧，祝你成功！