A. sql語句的幾種優化方法
1、盡可能建立索引，包括條件列，連接列，外鍵列等。
2、盡可能讓where中的列順序與復合索引的列順序一致。
3、盡可能不要select *，而只列出自己需要的欄位列表。
4、盡可能減少子查詢的層數。
5、盡可能在子查詢中進行數據篩選 。
B. 如何進行SQL優化請寫出三種以上的方法,並分別做出解釋說明
摘要 1:mysql所在伺服器內核 優化；此優化可由系統運維人員完成
C. 一條sql執行過長的時間，你如何優化，從哪些方面
1、查看sql是否涉及多表的聯表或者子查詢，如果有，看是否能進行業務拆分，相關欄位冗餘或者合並成臨時表（業務和演算法的優化）
2、涉及鏈表的查詢，是否能進行分表查詢，單表查詢之後的結果進行欄位整合
3、如果以上兩種都不能操作，非要鏈表查詢，那麼考慮對相對應的查詢條件做索引。加快查詢速度
4、針對數量大的表進行歷史表分離（如交易流水表）
5、資料庫主從分離，讀寫分離，降低讀寫針對同一表同時的壓力，至於主從同步，mysql有自帶的binlog實現 主從同步
6、explain分析sql語句，查看執行計劃，分析索引是否用上，分析掃描行數等等
7、查看mysql執行日誌，看看是否有其他方面的問題
個人理解：從根本上來說，查詢慢是佔用mysql內存比較多，那麼可以從這方面去酌手考慮
D. 列舉sql優化有哪些方式
sql優化的方式有：
1、選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：
ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表。
2、WHERE子句中的連接順序：
ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾。
3、SELECT子句中避免使用 『 * 『：
ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數據字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間 。
4、 減少訪問資料庫的次數：
ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變數 , 讀數據塊等。
5、 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加每次資料庫訪問的檢索數據量 ,建議值為200 。
6、 使用DECODE函數來減少處理時間：
使用DECODE函數可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表。
7、整合簡單,無關聯的資料庫訪問：
如果你有幾個簡單的資料庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系)。
E. 開發中，SQL語句優化有哪些方法
看你資料庫類型和框架是否支持。
一般開發中遇到慢SQL存在3個問題（索引健全的情況下）。
數據量多導致總行數慢，因為數據在不歸檔、遷移、轉總賬的情況下會不斷積壓。許可權越高看見的數據量就越大，數據量越大總行數就越高。一般框架是以分頁的SQL為基礎計算總行數的。這樣就會導致掃描行數高物理讀高查詢速度慢。優化方案就是總行數進行狀態歸檔，以歸檔+實時的方式展現出來
連表超過多，部分數據表是單獨的，但是不同部門的數據又有關聯性，領導要看全生命周期或者流程數據的情況下必須多表相連。這樣由於N個明細表導致笛卡兒積先不說，邏輯復雜連表多會消耗CPU，哪怕你查詢能500毫秒內顯示但是如果多人同時查就讓CPU超100%甚至做成鎖等待等堵塞。這個情況就是要用類似「雲計算」的分布式計算。通過觸發器、存儲過程等規定時間內吧業務表數據計算好並寫到展示表中，直接通過展示表進行關聯，這樣鎖表也於業務表無關，關聯表也能變少達到減少CPU消耗的目的。
iops與cpu佔比高導致資料庫癱瘓。第2點看出如果CPU高資料庫全SQL都會慢，IOPS也一樣。SQL慢會導致事務中的查詢慢，解放事務變慢了其他查詢就會鎖等待狀態變成堵塞。所以遇到大規模的查詢是否先查主鍵然後通過游標一個一個計算再進臨時表。這個是消耗時間和內存換CPU和IOPS的一個例子。反正伺服器資源最高怎樣開發應該是了解的，如何管制資源之間的平衡這個很重要。
舉個例子，部分MYSQL框架喜歡一次性把資料庫都導出來，然後減少子查詢，這個演算法針對有效的基礎數據這樣是可行的。針對業務數據應該沒人會用，但是基礎數據中也可能會存在海量的情況，比如坐標軌跡、省市區、電話號碼歸屬等。如果無腦應用這個框架會導致查詢起來很慢。
F. sql調優的幾種方式
你好，
SQL優化的一些方法
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。
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。
5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
7.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。
8.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。
9.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。
10.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。
G. 工作中常用的幾種sql優化技巧
例如：
1、盡可能建立索引，包括條件列，連接列，外鍵列等。
2、盡可能讓where中的列順序與復合索引的列順序一致。
3、盡可能不要select
*，而只列出自己需要的欄位列表。
4、盡可能減少子查詢的層數。
5、盡可能在子查詢中進行數據篩選
。
H. 列舉sql優化有哪些方式方法 博客園
sql優化的方式有：
1、選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：
ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表。
2、WHERE子句中的連接順序：
ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾。
3、SELECT子句中避免使用 『 * 『：
ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數據字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間 。
4、 減少訪問資料庫的次數：
ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變數 , 讀數據塊等。
5、 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加每次資料庫訪問的檢索數據量 ,建議值為200 。
6、 使用DECODE函數來減少處理時間：
使用DECODE函數可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表。
7、整合簡單,無關聯的資料庫訪問：
如果你有幾個簡單的資料庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系)。
I. 做過哪些oracle sql優化
一：使用where少使用having;
二：查兩張以上表時，把記錄少的放在右邊；
三：減少對表的訪問次數；
四：有where子查詢時，子查詢放在最前；
五：select語句中盡量避免使用*（執行時會把*依次轉換為列名）；
六：盡量多的使用commit；
七：Decode可以避免重復掃描相同的記錄或重復連接相同的表；
八：通過內部函數也可提高sql效率；
九：連接多個表時，使用別名並把別名前綴於每個欄位上；
十：用exists代替in
十一：not exists代替 not in（not in 字句將執行一個內部的排序和合並，任何情況下，not in是最低效的，子查詢中全表掃描了。為了避免使用not in，可以改寫成outer joins或not exists）;
十二：表連接比exists更高效；
十三：用exists替換distinct
J. 如何進行SQL性能優化
這里分享下mysql優化的幾種方法。
1、首先在打開的軟體中，需要分別為每一個表創建 InnoDB FILE的文件。
