⑴ 一條查詢極為緩慢的sql語句，如何去優化呢
1、將查詢條件欄位簡歷index;
2、將盡可能篩選掉最大數據量的條件放到where條件最後面，因為sql執行時，where條件是由右往左執行。
3、盡可能少用like、in等函數
⑵ 查詢特別慢 如何優化SQL
思路：
首先，要確定使用的是什麼數據，
若是MSSQL，那麼需要看一下查詢計劃，然後逐一解決慢的問題；
若是Access，那麼就要看錶的索引創建是否合適，另外Access還有一個弊病，就是資料庫大於10MB後，速度和性能將極大的下降
⑶ sql優化 查詢太慢，需要提高查詢速度
你的這個查詢要優化的地方不是not in, 而是整個查詢的結構: 使用了太多的子查詢，而且都是查找的相同的表(GISDUCT表查詢4次)，這肯定不是好的查詢方法，應該把你要達到的目的再思考，轉化成合適的查詢語句。
個人認為，你算OCCUPYCOUNT和TOTALCOUNT的子查詢應該可以在一個查詢中搞定的，因為都是查詢GISDUCT表，只是統計取值的條件有所不同罷了，而按條件統計可以用類似「case when 條件 then count(xxx) else 0 end」的結構來實現。有問題可再討論。
⑷ 請教SQL表查詢慢的原因
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。
⑸ sql 查詢很慢 求優化
SelectCount(1)FromBS_FT(nolock)WHEREStatusin(0,13)
⑹ 如何解決SQL Server查詢速度緩慢的問題
SQL Server查詢速度慢的原因有很多，常見的有以下幾種： 1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應。 3、沒有創建計算列導致查詢不優化。 4、內存不足 5、網路速度慢 6、查詢出的數據量過大(可以採用多次查詢，其他的方法降低數據量) 7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷) 8、sp_lock,sp_who，活動的用戶查看，原因是讀寫競爭資源。 9、返回了不必要的行和列 10、查詢語句不好，沒有優化
⑺ sql server資料庫查詢慢怎麼優化
在安裝有SQLServer資料庫的計算機上，我們在使用資料庫的過程中，有時候會在任務管理器里發現sqlservr.exe這個進程的內存和CPU佔用率較高。
接下來我們來看一下，如何解決上面這個問題，需要設置SQLServer資料庫的內存配置。登錄資料庫，這里使用的是SQLServer2008,右鍵點擊最上方的伺服器名，在彈出的菜單中，點擊【屬性】
打開伺服器屬性窗口。默認顯示的是第一項【常規】內容，點擊第二項【內存】進行內存配置。
點擊【內存】後，打開伺服器內存選項配置界面。這里的【使用AWE分配內存】可以對內存進行擴展支持，我們要做的是更改下方的最大伺服器內存。這個數值根據自己伺服器內存大小來做適當設置。
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個人建議設置本機內存的一半或稍微高一點，如機器內存為2G，那麼我們這里填寫1000。需要注意的是內存設置調小以後，在資料庫執行較復雜SQL語句的時候，可能會比較慢，出現這種情況，我們再適當上調最大內存配置大小。
⑻ 如果一個sql語句查詢超慢怎麼排查問題
看執行計劃，看看哪句耗時最多，再優化這句。在腳本窗口點擊這個按鈕可以看到執行計劃
至於執行計劃怎麼看需要你自己找教程學學了，一兩句說不清楚
⑼ 如何解決SQL查詢速度太慢
1. 執行計劃中明明有使用到索引，為什麼執行還是這么慢？
2. 執行計劃中顯示掃描行數為 644，為什麼 slow log 中顯示 100 多萬行？
a. 我們先看執行計劃，選擇的索引 「INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)」。結合 sql 來看，因為有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能會更差，優化器選擇這個索引避免了排序。
那為什麼不選 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很簡單，TASK_DATE 欄位區分度太低了，走這個索引需要掃描的行數很大，而且還要進行額外的排序，優化器綜合判斷代價更大，所以就不選這個索引了。不過如果我們強制選擇這個索引（用 force index 語法），會看到 SQL 執行速度更快少於 10s，那是因為優化器基於代價的原則並不等價於執行速度的快慢；
b. 再看執行計劃中的 type:index，"index" 代表 「全索引掃描」，其實和全表掃描差不多，只是掃描的時候是按照索引次序進行而不是行，主要優點就是避免了排序，但是開銷仍然非常大。
Extra:Using where 也意味著掃描完索引後還需要回表進行篩選。一般來說，得保證 type 至少達到 range 級別，最好能達到 ref。
在第 2 點中提到的「慢日誌記錄Rows_examined: 1161559，看起來是全表掃描」，這里更正為「全索引掃描」，掃描行數確實等於表的行數；
c. 關於執行計劃中：「rows：644」，其實這個只是估算值，並不準確，我們分析慢 SQL 時判斷准確的掃描行數應該以 slow log 中的 Rows_examined 為准。
4. 優化建議：添加組合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
優化過程：
TASK_DATE 欄位存在索引，但是選擇度很低，優化器不會走這個索引，建議後續可以刪除這個索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在這個 sql 中 REL_DEVID 欄位從命名上看選擇度較高，通過下面 sql 來檢驗確實如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由於有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 組合選擇度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在測試環境添加 REL_DEVID，TASK_ID 組合索引，測試 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引後執行計劃：
這里還要注意一點「隱式轉換」：REL_DEVID 欄位數據類型為 varchar，需要在 sql 中加引號：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
執行時間從 10s+ 降到 毫秒級別：
1 row in set (0.00 sec)
結論
一個典型的 order by 查詢的優化，添加更合適的索引可以避免性能問題：執行計劃使用索引並不意味著就能執行快。