⑴ sql語句性能如何優化
如何加快查詢速度?
1、升級硬體
2、根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。
3、擴大伺服器的內存
4、增加伺服器CPU個數
5、對於大的資料庫不要設置資料庫自動增長，它會降低伺服器的性能
6、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數,避免表掃描,如果返回不必要的數據，浪費了伺服器的I/O資源，加重了網路的負擔降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯接訪問表,後果嚴重。
7、查詢時不要返回不需要的行、列
8、用select top 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
9、在IN後面值的列表中，將出現最頻繁的值放在最前面，出現得最少的放在最後面，減少判斷的次數
10、一般在GROUP BY 個HAVING字句之前就能剔除多餘的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執行順序應該如下最優：
select的Where字句選擇所有合適的行，Group By用來分組個統計行，Having字句用來剔除多餘的分組。這樣Group By 個Having的開銷小，查詢快.對於大的數據行進行分組和Having十分消耗資源。如果Group BY的目的不包括計算，只是分組，那麼用Distinct更快
11、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好
⑵ 請教：如何優化SQL語句提高運行效率和速度
首先不能用子查詢，這樣會很慢很慢。
用外連接的關聯查詢代替not in
如下：
select a.* from gkbmk a left join gktjk b on a.bmh = b.bmh
where b.bmh is null;
如果不了解外連接，先了解一下吧，呵呵。
索引適當加一點，就可以了，我的句子已經是最佳優化了，你可以在上面加入你需要的條件。
⑶ 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。
⑷ 什麼叫SQL語句的優化
意思就是要執行的效率高
譬如select * from tabla_name where id=1 可以執行
select * from tabla_name where id in (1) 也可以執行
但是比較來看，=1的比in (1)的效率要高
只是舉個簡單的例子，實際操作里並不是如此簡單
⑸ 關於SQL查詢代碼優化問題
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 '«c%'
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(selectnum 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。
⑹ 誰能告訴我怎樣優化sql語句
（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)。（8）刪除重復記錄：最高效的刪除重復記錄方法 ( 因為使用了ROWID)例子：DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9）用TRUNCATE替代DELETE：當刪除表中的記錄時,在通常情況下, 回滾段(rollback segments ) 用來存放可以被恢復的信息. 如果你沒有COMMIT事務,ORACLE會將數據恢復到刪除之前的狀態(准確地說是恢復到執行刪除命令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 回滾段不再存放任何可被恢復的信息。當命令運行後,數據不能被恢復.因此很少的資源被調用,執行時間也會很短。（TRUNCATE只在刪除全表適用,TRUNCATE是DDL不是DML）。（10）盡量多使用COMMIT：只要有可能，在程序中盡量多使用COMMIT, 這樣程序的性能得到提高,需求也會因為COMMIT所釋放的資源而減少，COMMIT所釋放的資源:a. 回滾段上用於恢復數據的信息。b. 被程序語句獲得的鎖。c. redo log buffer 中的空間。d. Oracle為管理上述3種資源中的內部花費。（11）用Where子句替換HAVING子句：避免使用HAVING子句, HAVING 只會在檢索出所有記錄之後才對結果集進行過濾。這個處理需要排序,總計等操作. 如果能通過WHERE子句限制記錄的數目，那就能減少這方面的開銷。(非oracle中)on、where、having這三個都可以加條件的子句中，on是最先執行，where次之，having最後，因為on是先把不符合條件的記錄過濾後才進行統計，它就可以減少中間運算要處理的數據，按理說應該速度是最快的，where也應該比having快點的，因為它過濾數據後才進行sum，在兩個表聯接時才用on的，所以在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。在這單表查詢統計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算欄位，那它們的結果是一樣的，只是where可以使用rushmore技術，而having就不能，在速度上後者要慢如果要涉及到計算的欄位，就表示在沒計算之前，這個欄位的值是不確定的，根據上篇寫的工作流程，where的作用時間是在計算之前就完成的，而having就是在計算後才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結果會不同。在多表聯接查詢時，on比where更早起作用。系統首先根據各個表之間的聯接條件，把多個表合成一個臨時表後，再由where進行過濾，然後再計算，計算完後再由having進行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個條件應該在什麼時候起作用，然後再決定放在那裡。（12）減少對表的查詢：在含有子查詢的SQL語句中,要特別注意減少對表的查詢。例子：SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（13）通過內部函數提高SQL效率：復雜的SQL往往犧牲了執行效率。能夠掌握上面的運用函數解決問題的方法在實際工作中是非常有意義的。（14）使用表的別名(Alias)：當在SQL語句中連接多個表時, 請使用表的別名並把別名前綴於每個Column上。這樣一來,就可以減少解析的時間並減少那些由Column歧義引起的語法錯誤。（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：在許多基於基礎表的查詢中,為了滿足一個條件,往往需要對另一個表進行聯接。在這種情況下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常將提高查詢的效率。在子查詢中,NOT IN子句將執行一個內部的排序和合並。無論在哪種情況下,NOT IN都是最低效的 (因為它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷)。為了避免使用NOT IN ,我們可以把它改寫成外連接(Outer Joins)或NOT EXISTS。例子：（高效）SELECT * FROM EMP (基礎表)
WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT 『X' FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = 『MELB')
(低效)SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = 『MELB')
（16）識別『低效執行』的SQL語句：雖然目前各種關於SQL優化的圖形化工具層出不窮,但是寫出自己的SQL工具來解決問題始終是一個最好的方法：SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS>0
AND BUFFER_GETS > 0
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY 4 DESC;
（17）用索引提高效率：索引是表的一個概念部分，用來提高檢索數據的效率，Oracle使用了一個復雜的自平衡B-tree結構。通常,通過索引查詢數據比全表掃描要快。當Oracle找出執行查詢和Update語句的最佳路徑時, Oracle優化器將使用索引。同樣在聯結多個表時使用索引也可以提高效率。另一個使用索引的好處是,它提供了主鍵(primary key)的唯一性驗證。那些LONG或LONG RAW數據類型, 你可以索引幾乎所有的列。通常, 在大型表中使用索引特別有效. 當然,你也會發現, 在掃描小表時，使用索引同樣能提高效率。雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們也必須注意到它的代價。索引需要空間來存儲,也需要定期維護, 每當有記錄在表中增減或索引列被修改時, 索引本身也會被修改。這意味著每條記錄的INSERT, DELETE , UPDATE將為此多付出4, 5次的磁碟I/O 。因為索引需要額外的存儲空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢。定期的重構索引是有必要的：ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>
（18）用EXISTS替換DISTINCT：當提交一個包含一對多表信息(比如部門表和雇員表)的查詢時,避免在SELECT子句中使用DISTINCT。一般可以考慮用EXIST替換, EXISTS 使查詢更為迅速,因為RDBMS核心模塊將在子查詢的條件一旦滿足後,立刻返回結果。例子：(低效):
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效):
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT 『X'
FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
（19）SQL語句用大寫的；因為Oracle總是先解析SQL語句，把小寫的字母轉換成大寫的再執行。（20）在Java代碼中盡量少用連接符「＋」連接字元串。（21）避免在索引列上使用NOT通常，我們要避免在索引列上使用NOT, NOT會產生在和在索引列上使用函數相同的影響。當Oracle「遇到」NOT,他就會停止使用索引轉而執行全表掃描。（22）避免在索引列上使用計算。WHERE子句中，如果索引列是函數的一部分。優化器將不使用索引而使用全表掃描。舉例:低效：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
高效:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
（23）用>=替代>：高效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4
低效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
兩者的區別在於, 前者DBMS將直接跳到第一個DEPT等於4的記錄而後者將首先定位到DEPTNO=3的記錄並且向前掃描到第一個DEPT大於3的記錄。（24）用UNION替換OR (適用於索引列)：通常情況下, 用UNION替換WHERE子句中的OR將會起到較好的效果。對索引列使用OR將造成全表掃描。注意, 以上規則只針對多個索引列有效. 如果有column沒有被索引, 查詢效率可能會因為你沒有選擇OR而降低。在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引。高效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
UNION
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE REGION = 「MELBOURNE」
低效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = 「MELBOURNE」
（25）用IN來替換OR：這是一條簡單易記的規則，但是實際的執行效果還須檢驗，在Oracle8i下，兩者的執行路徑似乎是相同的:低效:SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30高效：SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);（26）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL：避免在索引中使用任何可以為空的列，Oracle將無法使用該索引。對於單列索引，如果列包含空值，索引中將不存在此記錄。對於復合索引，如果每個列都為空，索引中同樣不存在此記錄.如果至少有一個列不為空，則記錄存在於索引中。舉例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 並且表中存在一條記錄的A，B值為(123，null) , Oracle將不接受下一條具有相同A，B值（123,null）的記錄(插入)。 然而如果所有的索引列都為空，Oracle將認為整個鍵值為空而空不等於空。因此你可以插入1000 條具有相同鍵值的記錄,當然它們都是空! 因為空值不存在於索引列中,所以WHERE子句中對索引列進行空值比較將使ORACLE停用該索引。低效: (索引失效)SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;高效: (索引有效)SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;（27）總是使用索引的第一個列：如果索引是建立在多個列上, 只有在它的第一個列(leading column)被where子句引用時,優化器才會選擇使用該索引。這也是一條簡單而重要的規則，當僅引用索引的第二個列時,優化器使用了全表掃描而忽略了索引。（28）用UNION-ALL 替換UNION ( 如果有可能的話)：當SQL語句需要UNION兩個查詢結果集合時,這兩個結果集合會以UNION-ALL的方式被合並, 然後在輸出最終結果前進行排序。如果用UNION ALL替代UNION, 這樣排序就不是必要了。效率就會因此得到提高。需要注意的是，UNION ALL 將重復輸出兩個結果集合中相同記錄。因此各位還是要從業務需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 將對結果集合排序,這個操作會使用到SORT_AREA_SIZE這塊內存。對於這塊內存的優化也是相當重要的。下面的SQL可以用來查詢排序的消耗量：
低效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
高效:
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
（29）用WHERE替代ORDER BY：ORDER BY 子句只在兩種嚴格的條件下使用索引。ORDER BY中所有的列必須包含在相同的索引中並保持在索引中的排列順序。ORDER BY中所有的列必須定義為非空。WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能並列。例如: 表DEPT包含以下列:DEPT_CODE PK NOT NULLDEPT_DESC NOT NULLDEPT_TYPE NULL低效: (索引不被使用)SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE高效: (使用索引)SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0（30）避免改變索引列的類型:當比較不同數據類型的數據時, ORACLE自動對列進行簡單的類型轉換。 假設 EMPNO是一個數值類型的索引列：SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = 『123'。 實際上,經過Oracle類型轉換, 語句轉化為: SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(『123') 。幸運的是,類型轉換沒有發生在索引列上,索引的用途沒有被改變。現在,假設EMP_TYPE是一個字元類型的索引列：SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 。這個語句被Oracle轉換為: SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123。因為內部發生的類型轉換, 這個索引將不會被用到! 為了避免Oracle對你的SQL進行隱式的類型轉換, 最好把類型轉換用顯式表現出來。注意當字元和數值比較時, Oracle會優先轉換數值類型到字元類型。（31）需要當心的WHERE子句:某些SELECT 語句中的WHERE子句不使用索引。這里有一些例子：(1)『!=' 將不使用索引。記住, 索引只能告訴你什麼存在於表中, 而不能告訴你什麼不存在於表中。(2)『||'是字元連接函數。就象其他函數那樣, 停用了索引。(3)『+'是數學函數。就象其他數學函數那樣, 停用了索引。(4)相同的索引列不能互相比較,這將會啟用全表掃描。（32）a. 如果檢索數據量超過30%的表中記錄數.使用索引將沒有顯著的效率提高。b. 在特定情況下, 使用索引也許會比全表掃描慢, 但這是同一個數量級上的區別。而通常情況下,使用索引比全表掃描要塊幾倍乃至幾千倍!（33）避免使用耗費資源的操作:帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啟動SQL引擎執行耗費資源的排序(SORT)功能。DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執行兩次排序. 通常, 帶有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL語句都可以用其他方式重寫. 如果你的資料庫的SORT_AREA_SIZE調配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考慮的, 畢竟它們的可讀性很強。（34）優化GROUP BY:提高GROUP BY 語句的效率, 可以通過將不需要的記錄在GROUP BY 之前過濾掉。下面兩個查詢返回相同結果但第二個明顯就快了許多。
低效:
SELECT JOB, AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP JOB
HAVING JOB = 'PRESIDENT'
OR JOB = 'MANAGER'高效:
SELECT JOB, AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = 'PRESIDENT'
OR JOB = 'MANAGER'
GROUP JOB
⑺ 如何優化SQL語句
一、問題的提出
在應用系統開發初期，由於開發資料庫數據比較少，對於查詢SQL語句，復雜視圖的的編寫等體會不出SQL語句各種寫法的性能優劣，但是如果將應用系統提交實際應用後，隨著資料庫中數據的增加，系統的響應速度就成為目前系統需要解決的最主要的問題之一。系統優化中一個很重要的方面就是SQL語句的優化。對於海量數據，劣質SQL語句和優質SQL語句之間的速度差別可以達到上百倍，可見對於一個系統不是簡單地能實現其功能就可，而是要寫出高質量的SQL語句，提高系統的可用性。
在多數情況下，Oracle使用索引來更快地遍歷表，優化器主要根據定義的索引來提高性能。但是，如果在SQL語句的where子句中寫的SQL代碼不合理，就會造成優化器刪去索引而使用全表掃描，一般就這種SQL語句就是所謂的劣質SQL語句。在編寫SQL語句時我們應清楚優化器根據何種原則來刪除索引，這有助於寫出高性能的SQL語句。
二、SQL語句編寫注意問題
下面就某些SQL語句的where子句編寫中需要注意的問題作詳細介紹。在這些where子句中，即使某些列存在索引，但是由於編寫了劣質的SQL，系統在運行該SQL語句時也不能使用該索引，而同樣使用全表掃描，這就造成了響應速度的極大降低。
1.
IS
NULL
與
IS
NOT
NULL
不能用null作索引，任何包含null值的列都將不會被包含在索引中。即使索引有多列這樣的情況下，只要這些列中有一列含有null，該列就會從索引中排除。也就是說如果某列存在空值，即使對該列建索引也不會提高性能。
任何在where子句中使用is
null或is
not
null的語句優化器是不允許使用索引的。
2.
聯接列
對於有聯接的列，即使最後的聯接值為一個靜態值，優化器是不會使用索引的。我們一起來看一個例子，假定有一個職工表(employee)，對於一個職工的姓和名分成兩列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME)，現在要查詢一個叫比爾.柯林頓(Bill
Cliton)的職工。
下面是一個採用聯接查詢的SQL語句，
select
*
from
employss
where
first_name||''||last_name
='Beill
Cliton';
上面這條語句完全可以查詢出是否有Bill
Cliton這個員工，但是這里需要注意，系統優化器對基於last_name創建的索引沒有使用。
當採用下面這種SQL語句的編寫，Oracle系統就可以採用基於last_name創建的索引。
***
where
first_name
='Beill'
and
last_name
='Cliton';
.
帶通配符(%)的like語句
同樣以上面的例子來看這種情況。目前的需求是這樣的，要求在職工表中查詢名字中包含cliton的人。可以採用如下的查詢SQL語句:
select
*
from
employee
where
last_name
like
'%cliton%';
這里由於通配符(%)在搜尋詞首出現，所以Oracle系統不使用last_name的索引。在很多情況下可能無法避免這種情況，但是一定要心中有底，通配符如此使用會降低查詢速度。然而當通配符出現在字元串其他位置時，優化器就能利用索引。在下面的查詢中索引得到了使用:
select
*
from
employee
where
last_name
like
'c%';
4.
Order
by語句
ORDER
BY語句決定了Oracle如何將返回的查詢結果排序。Order
by語句對要排序的列沒有什麼特別的限制，也可以將函數加入列中(象聯接或者附加等)。任何在Order
by語句的非索引項或者有計算表達式都將降低查詢速度。
仔細檢查order
by語句以找出非索引項或者表達式，它們會降低性能。解決這個問題的辦法就是重寫order
by語句以使用索引，也可以為所使用的列建立另外一個索引，同時應絕對避免在order
by子句中使用表達式。
5.
NOT
我們在查詢時經常在where子句使用一些邏輯表達式，如大於、小於、等於以及不等於等等，也可以使用and(與)、or(或)以及not(非)。NOT可用來對任何邏輯運算符號取反。下面是一個NOT子句的例子:
...
where
not
(status
='VALID')
如果要使用NOT，則應在取反的短語前面加上括弧，並在短語前面加上NOT運算符。NOT運算符包含在另外一個邏輯運算符中，這就是不等於(<>)運算符。換句話說，即使不在查詢where子句中顯式地加入NOT詞，NOT仍在運算符中，見下例:
...
where
status
<>'INVALID';
對這個查詢，可以改寫為不使用NOT:
select
*
from
employee
where
salary<3000
or
salary>3000;
雖然這兩種查詢的結果一樣，但是第二種查詢方案會比第一種查詢方案更快些。第二種查詢允許Oracle對salary列使用索引，而第一種查詢則不能使用索引。
雖然這兩種查詢的結果一樣，但是第二種查詢方案會比第一種查詢方案更快些。第二種查詢允許Oracle對salary列使用索引，而第一種查詢則不能使用索引。
⑻ 優化SQL有什麼方法
在資料庫應用系統中編寫可執行的SQL語句可以有多種方式實現，但哪一條是最佳方案卻難以確定。為了解決這一問題，有必要對SQL實施優化。簡單地說，SQL語句的優化就是將性能低下的SQL語句轉換成達到同樣目的的性能更好的SQL語句。
優化SQL語句的原因
資料庫系統的生命周期可以分成: 設計、開發和成品三個階段。在設計階段進行優化的成本最低，收益最大。在成品階段進行優化的成本最高，收益最小。如果將一個資料庫系統比喻成一座樓房，在樓房建好後進行矯正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本無法矯正），而在樓房設計、生產階段控制好每塊磚瓦的質量就能達到花費小而見效高的目的。
為了獲得最大效益，人們常需要對資料庫進行優化。資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。根據統計，對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升全部加起來只佔資料庫應用系統性能提升的40%左右，其餘60%的系統性能提升全部來自對應用程序的優化。許多優化專家甚至認為對應用程序的優化可以得到80%的系統性能提升。因此可以肯定，通過優化應用程序來對資料庫系統進行優化能獲得更大的收益。
對應用程序的優化通常可分為兩個方面: 源代碼的優化和SQL語句的優化。由於涉及到對程序邏輯的改變，源代碼的優化在時間成本和風險上代價很高(尤其是對正在使用中的系統進行優化) 。另一方面，源代碼的優化對資料庫系統性能的提升收效有限，因為應用程序對資料庫的操作最終要表現為SQL語句對資料庫的操作。
對SQL語句進行優化有以下一些直接原因：
1. SQL語句是對資料庫(數據) 進行操作的惟一途徑，應用程序的執行最終要歸結為SQL語句的執行，SQL語句的效率對資料庫系統的性能起到了決定性的作用。
2. SQL語句消耗了70%～90%的資料庫資源。
3. SQL語句獨立於程序設計邏輯，對SQL語句進行優化不會影響程序邏輯，相對於對程序源代碼的優化，對SQL語句的優化在時間成本和風險上的代價都很低。
4. SQL語句可以有不同的寫法，不同的寫法在性能上的差異可能很大。
5. SQL語句易學，難精通。SQL語句的性能往往同實際運行系統的資料庫結構、記錄數量等有關，不存在普遍適用的規律來提升性能。
傳統的優化方法
SQL程序人員在傳統上採用手工重寫來對SQL語句進行優化。這主要依靠DBA或資深程序員對SQL語句執行計劃的分析，依靠經驗，嘗試重寫SQL語句，然後對結果和性能進行比較以試圖找到性能較佳的SQL語句。這種做法存在著以下不足：
1. 無法找出SQL語句的所有可能寫法。很可能花費了大量的時間也無法找到性能較佳的SQL語句。即便找到了某個性能較佳的SQL語句也無法知道是否存在性能更好的寫法。
2. 非常依賴於人的經驗，經驗的多寡往往決定了優化後SQL語句的性能。
3. 非常耗時間。重寫-->校驗正確性-->比較性能，這一循環過程需要大量的時間。
根據傳統的SQL優化工具的功能，人們一般將優化工具分為以下三代產品：
第一代的SQL優化工具是執行計劃分析工具。這類工具對輸入的SQL語句從資料庫提取執行計劃，並解釋執行計劃中關鍵字的含義。
第二代的SQL優化工具只能提供增加索引的建議，它通過對輸入的SQL語句的執行計劃的分析來產生是否要增加索引的建議。這類工具存在著致命的缺點——只分析了一條SQL語句就得出增加某個索引的結論，根本不理會(實際上也無法評估到)增加的索引對整體資料庫系統性能的影響。
第三代工具是利用人工智慧實現自動SQL優化。
人工智慧自動SQL優化
隨著人工智慧技術的發展和在資料庫優化領域應用的深入，在20世紀90年代末優化技術取得了突破性的進展，出現了人工智慧自動SQL優化。人工智慧自動SQL優化的本質就是藉助人工智慧技術，自動對SQL語句進行重寫，找到性能最好的等效SQL語句。LECCO SQL Expert就採用了這種人工智慧技術，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2資料庫平台。其突出特點是自動優化SQL語句。除此以外，還可以以人工智慧知識庫「反饋式搜索引擎」來重寫SQL語句，並找出所有等效的SQL語句及可能的執行計劃，通過測試運行為應用程序和資料庫自動找到性能最好的SQL語句，提供微秒級的計時; 能夠優化Web應用程序和有大量用戶的在線事務處理中運行時間很短的SQL語句; 能通過比較源SQL和待選SQL的不同之處，為開發人員提供「邊做邊學式訓練」，迅速提高開發人員的SQL編程技能等等。
該工具針對資料庫應用的開發和維護階段提供了數個特別的模塊：SQL語法優化器、PL/SQL集成化開發調試環境(IDE)、掃描器、資料庫監視器等。其核心模塊之一「SQL 語法優化器」的工作原理大致如下：輸入一條源SQL語句，「人工智慧反饋式搜索引擎」對輸入的SQL語句結合檢測到的資料庫結構和索引進行重寫，產生N條等效的SQL語句輸出，產生的N條等效SQL語句再送入「人工智慧反饋式搜索引擎」進行重寫，直至無法產生新的輸出或搜索限額滿，接下來對輸出的SQL語句進行過濾，選出具有不同執行計劃的SQL語句(不同的執行計劃意味著不同的執行效率)，最後，對得到的SQL語句進行批量測試，找出性能最好的SQL語句（參見下圖）。
圖 人工智慧自動SQL優化示意圖
LECCO SQL Expert不僅能夠找到最佳的SQL語句，它所提供的「邊做邊學式訓練」還能夠教會開發人員和資料庫管理員如何寫出性能最好的SQL語句。LECCO SQL Expert的SQL語句自動優化功能使SQL的優化變得極其簡單，只要能夠寫出SQL語句，它就能幫開發人員找到最好性能的寫法。
小 結
SQL語句是資料庫應用中一個非常關鍵的部分，它執行性能的高低直接影響著應用程序的運行效率。正因為如此，人們在SQL語句的優化上投入了很大的精力，出現了許多SQL語句優化工具。隨著人工智慧等相關技術的日益成熟, 肯定還會有更多更好的工具出現，這將會給開發人員提供更多的幫助。