1. 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。
2. SQL 語句執行感覺很慢，怎麼回事
到這個數量級的全部更新，肯定會很慢。
第一。你的記錄不一定在同一個partition，
第二。不明白為什麼那麼多人建議你建索引，你建的索引越多，你的更新速度越慢，因為你更新記錄的同時，還有更新索引。
第三。你必須知道更新速度慢的瓶頸在哪裡。是讀寫太多，還是內存不夠，還是CUP不夠快，然後對症下葯。
下面介紹兩個簡單的辦法，也許有效：
第一：
把這個100W行的表縱向劈成兩個，用外鍵關系連接，一個裝小的，經常改變的數據比如ID,外鍵，狀態值，時間等，另一個裝大的，不經常改變的數據，比如很長的字元串，xml，text 等。
這樣更新時操作小的這個表，可以大大節約內存和CPU 開銷，降低磁碟操作。
壞處就是查詢時會慢些。
第二：
把這100W行橫向切成很多個表，比如每個月的記錄裝在一個表裡，這樣每個表的記錄數可能只有幾萬，查詢，更新都會快很多。
壞處是查詢，更新都不如原來好寫。
3. sql語句執行效率低，有上千萬條數據，耗時3分鍾
not in內外表都進行全表掃描，沒有用到索引，所以很慢not extsts 的子查詢能用到表上的索引。 改成：
select convert(varchar(10),scanTime,20) as 'DList' from T_SCAN
where not extsts
(
select 1 from T_Scan_image ts,T_SCAN t
where ts.scanTime = t.scanTime
)
group by convert (varchar(10),scanTime,20)
4. 如何提高SQL語句執行效率
調整不良SQL通常可以從以下幾點切入：
? 檢查不良的SQL，考慮其寫法是否還有可優化內容
? 檢查子查詢 考慮SQL子查詢是否可以用簡單連接的方式進行重新書寫
? 檢查優化索引的使用
? 考慮資料庫的優化器
2. 避免出現SELECT * FROM table 語句，要明確查出的欄位。
3. 在一個SQL語句中，如果一個where條件過濾的資料庫記錄越多，定位越准確，則該where條件越應該前移。
4. 查詢時盡可能使用索引覆蓋。即對SELECT的欄位建立復合索引，這樣查詢時只進行索引掃描，不讀取數據塊。
5. 在判斷有無符合條件的記錄時建議不要用SELECT COUNT （*）和select top 1 語句。
6. 使用內層限定原則，在拼寫SQL語句時，將查詢條件分解、分類，並盡量在SQL語句的最里層進行限定，以減少數據的處理量。
7. 應絕對避免在order by子句中使用表達式。
5. sql語句執行效率低、速度很慢
算不上優化，按照自己的理解說
1能不用*就不要用*，把你要查詢的欄位寫出來
2 e.RegionName不能在rownum中給檢索出來么？感覺在上面檢索會塊一點點
3 為什麼不直接查詢你最後要的結果還要中間再查詢個totable
4 totable的字查詢里month是個無用欄位
最後請大神點評以下
6. 如何提高SQL語句的查詢效率
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' // oracle總有的是substr函數。
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0 //查過了確實沒有datediff函數。
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' //
oracle 中時間應該把char 轉換成 date 如： createdate >= to_date('2005-11-30','yyyy-mm-dd')
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。
7. 如何提高sql語句的執行效率
1、使用ordered提示
Oracle必須花費大量的時間來剖析多表的合並，用以確定表合並的最佳順序。SQL表達式涉及七個乃至更多的表合並，那麼有時就會需要超過30分鍾的時間來剖析，Ordered這個提示(hint)和其他的提示一起使用能夠產生合適的合並順序。
2、使用ordered_predicates
ordered_predicates提示在查詢的WHERE子句里指定的，並被用來指定布爾判斷(Booleanpredicate)被評估的順序。在沒有ordered_predicates的情況下，Oracle會使用下面這些步驟來評估SQL判斷的順序：子查詢的評估先於外層WHERE子句里的Boolean條件。
所有沒有內置函數或者子查詢的布爾條件都按照其在WHERE子句里相反的順序進行評估，即最後一條判斷最先被評估。每個判斷都帶有內置函數的布爾判斷都依據其預計的評估值按遞增排列。
3、限製表格合並評估的數量
提高SQL剖析性能的最後一種方法是強製取代Oracle的一個參數，這個參數控制著在評估一個查詢的時候，基於消耗的優化器所評估的可能合並數量。
(7)sql語句效率不好擴展閱讀：
1、表設計的優化，數據行的長度不要超過8020位元組，如果超過這個長度的話在物理頁中這條數據會佔用兩行從而造成存儲碎片，降低查詢效率。
2、語句的查詢優化，保證在實現功能的基礎上，盡量減少對資料庫的訪問次數；
3、建立高效的索引創建索引一般有以下兩個目的：維護被索引列的唯一性和提供快速訪問表中數據的策略。
大型資料庫有兩種索引即簇索引和非簇索引，一個沒有簇索引的表是按堆結構存儲數據，所有的數據均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其數據在物理上會按照簇索引鍵的順序存儲。個表只允許有一個簇索引。
4、強制查詢轉換，有時候oracle 的優化器未必能走正確的查詢路線，這個時候就需要添加一些hint 之類的來規定他的執行路線。當然了，這個未必是最好的處理方案。因為雖然現在走這個路線是對的，以為因為數據的變化到這這個HINT 變得不可取。
8. sql語句執行效率低，怎麼改能提高效率
to_char(createdate,'yyyymm')=201403
9. sql語句 效率低
這種語句沒有什麼可以優化的了，只能這麼寫，另外表cat 有沒有name的索引？如果沒有可以增加一個name的索引來提高性能。