㈠ 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。
㈡ SQL資料庫優化的方法有哪些
在進行軟體開發過程中，資料庫的使用是非常重要的，但是資料庫有很多種，不同資料庫的使用方法是不同的。進行軟體開發過程中，至少需要掌握一種資料庫的使用方法。SQL資料庫語法簡單、操作方便和高效，是很多人最優的選擇，但是SQL語句會受到不同資料庫功能的影響，在計算時間和語言的效率上面需要進行優化，根據實際情況進行調整。下面電腦培訓為大家介紹SQL資料庫的優化方法。
一、適當的索引
索引基本上是一種數據結構，有助於加速整個數據檢索過程。唯一索引是創建不重疊的數據列的索引。正確的索引可以更快地訪問資料庫，但是索引太多或沒有索引會導致錯誤的結果。IT培訓認為如果沒有索引，處理速度會變得非常慢。
二、僅索引相關數據
指定需要檢索數據的精度。使用命令*和LIMIT代替SELECT*。調整資料庫時，必須使用所需的數據集而不是整個數據集，尤其是當數據源非常大時，指定所需的數據集，能夠節省大部分時間。
三、根據需求使用或避免臨時表
如果代碼可以用簡單的方式編寫，那麼永遠不要使臨時表變得復雜。當然，如果數據具有需要多個查詢的特定程序，北大青鳥建議在這種情況下，使用臨時表。臨時表通常由子查詢交替。
四、避免編碼循環
避免編碼循環是非常重要的，因為它會減慢整個序列的速度。通過使用具有單行的唯一UPDATE或INSERT命令來避免編碼循環，並且昆明北大青鳥發現WHERE命令能夠確保存儲的數據不被更新，這樣能夠方便在找到匹配和預先存在的數據時被找到。
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先學習SQL語句，再學資料庫關系，再學優化！
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書名：資料庫查詢優化器的藝術
作者：李海翔
豆瓣評分：8.4
出版社：機械工業出版社
出版年份：2014-1-1
頁數：532
內容簡介：
《資料庫技術叢書·資料庫查詢優化器的藝術：原理解析與SQL性能優化》是資料庫查詢優化領域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球開發團隊、資深專家撰寫，作者有10餘年資料庫內核和查詢優化器研究經驗。資料庫領域泰斗王珊教授親自作序推薦，PostgreSQL中國社區和中國用戶會發起人以及來自Oracle、新浪、網易、華為等企業的數位資深資料庫專家聯袂推薦。從原理角度深度解讀和展示資料庫查詢優化器的技術細節和全貌；從源碼實現角度全方位深入分析MySQL和PostgreSQL兩大主流開源資料庫查詢優化器的實現原理；從工程實踐的角度對比了兩大資料庫的查詢優化器的功能異同和實現異同。它是所有數據開發工程師、內核工程師、DBA以及其他資料庫相關工作人員值得反復研讀的一本書。
《資料庫技術叢書·資料庫查詢優化器的藝術：原理解析與SQL性能優化》共19章，分為四個部分：第一篇（第1～4章）對資料庫查詢優化技術的范圍、邏輯查詢優化、物理查詢優化，以及查詢優化器與其他模塊的關系做了非常細致、深入的講解；第二篇（第5～10章）首先從源碼角度對PostgreSQL查詢優化器的架構、層次、設計思想、相關數據結構和實現原理進行了深入、系統的分析，然後從功能角度對PostgreSQL的邏輯查詢優化、物理查詢優化、查詢優化器的關鍵演算法，以及PostgreSQL查詢優化器與其他模塊的關系做了深入的講解；第三篇（第11～16章）首先從源碼角度對MySQL查詢優化器的架構、層次、設計思想、相關數據結構和實現原理進行了深入、系統的分析，然後從功能角度對MySQL的邏輯查詢優化、物理查詢優化、查詢優化器的關鍵演算法，以及MySQL查詢優化器與其他模塊的關系做了深入的講解；第四篇（第17～19章）對PostgreSQL與MySQL的邏輯查詢優化技術、物理查詢優化技術、設計思想和編碼規范等各方面進行了深度的比較。
作者簡介：
李海翔，網名「那海藍藍」，資深資料庫專家，從事資料庫研發、資料庫測試與技術管理等工作10餘年，對資料庫的內核有深入的研究，長於PostgreSQL和MySQL等開源資料庫的內核與架構。現任職於Oracle公司MySQL全球開發團隊，從事查詢優化技術的研究和MySQL查詢優化器的開發工作。曾參與了863、核高基、工信部、科技部、發改委、北京市科委等多個重大科技項目。2005年獲得北京市科學技術進步獎一等獎，2006年獲高級工程師（系統分析師）。
㈤ 昭通電腦培訓學校告訴你mysql資料庫的優化方法
我們都知道，伺服器資料庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們資料庫的運行速度和效率，資料庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，昭通IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。
為什麼要了解索引
真實案例
案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鍾左右，完全滿足不了正常的使用。
案例二：近線上應用的資料庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對資料庫優化方面所知甚少。例如一個用戶數據頁面需要執行很多次資料庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。
索引的優點
合適的索引，可以大大減小mysql伺服器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高應用程序的查詢性能。
索引的類型
mysql數據中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。
BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。
B-TREE
查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找演算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。
現代資料庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。
btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。
btree有度的概念d>=1。假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁碟扇區大小)，且樹的度非常大。這樣磁碟I/O的次數，就等於樹的高度h。假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。即，只有3次磁碟I/O就可以查找完畢，性能非常高。
索引查詢
建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。
另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。
㈥ mysql資料庫的優化方法
我們都知道，伺服器資料庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們資料庫的運行速度和效率，資料庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，雲南IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。
為什麼要了解索引
真實案例
案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鍾左右，完全滿足不了正常的使用。
案例二：近線上應用的資料庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對資料庫優化方面所知甚少。例如一個用戶數據頁面需要執行很多次資料庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。
索引的優點
合適的索引，可以大大減小mysql伺服器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高應用程序的查詢性能。
索引的類型
mysql數據中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。
BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。
B-TREE
查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找演算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。
現代資料庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。
btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。
btree有度的概念d>=1。假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁碟扇區大小)，且樹的度非常大。這樣磁碟I/O的次數，就等於樹的高度h。假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。即，只有3次磁碟I/O就可以查找完畢，性能非常高。
索引查詢
建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。
另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。
㈦ 學習SQL資料庫哪些教材或者視頻好！比較適合菜鳥用！謝謝
不知道你有沒有其他編程的基礎。單資料庫來說，你要是看書來學習的話，可能會一團霧水，為什麼這么說呢，因為好多的專門講資料庫方面的書，講的東西實在是太多了，可如果當你上班或做相關開發時你就會發現，那書上將的東西，也就那麼十分之一是能夠用得到的，其他的東西那全都是高級進階的高級進階，初期根本用不上，所以我建議你最好能夠配合一門編程語言來學習資料庫知識比如 C#+MSSQL，通過一個實際的項目來慢慢體會一下。所以我的建議是
【1】：先學資料庫最基本的幾條語句 Insert into [Table]、 Delete [Table]、Update [Table]、Select [Table] 等等，先能夠熟練掌握這幾條基礎語句。
【2】：結合一門編程語言，來做個小的資料庫相關的項目進一步了解 聯合查詢語句 嵌套查詢等等
【3】：學習資料庫設計，這個就要多看別人優秀的代碼了，這部分學習呢，就是讓你能夠把一個實際的東西，抽象成資料庫的東西，比如要你做個學生選課系統，你就要能夠合力的設計出，資料庫中有幾個表，每個表的關系是怎麼樣的，等等
【4】：學習資料庫優化：這個時候呢，你再返回頭來看書，因為你有了之前的基礎，現在在看書的話，你就能夠明白哪些技術是重點，哪些技術最實際了
【5】：考取相關的證書，這個吧，如果你要是想專門從事這個行業，最好還是要考一個比如DBA，你可以從網上搜搜
就說這么多吧，希望能對你有幫助，如果還有什麼不懂的話，可以給我留言
㈧ 落落老師高級oracle sql優化班 怎麼樣
您好，很高興為您解答。
SQL優化簡介
一般在應用中， 糟糕的SQL語句是造成系統性能低下的最主要原因，例如大小寫的不統一、同樣的SQL語句不同的寫法等。而且，隨著數據量的增加，情況會變得越來越嚴重。（題外話：優秀的Oracle資料庫優化人才，是任何公司都稀缺的）
課程模塊 詳細章節內容
SQL高級優化
1 索引原理
2 基本概念
2.1 列基數與列選擇性(區別列基數與執行計劃的基數)
2.2 直方圖
2.3 集群因子
3 統計信息
3.1 統計信息的最佳采樣率
3.2 穩定系統收集統計信息最佳方法
3.3 如何查看統計信息是否過期
3.4 如何查看錶的采樣率
3.5 定製統計信息收集策略
3.6 快速檢測SQL語句中統計信息過期的表的腳本
4. 執行計劃
4.1 查看執行計劃的方法
4.2 解釋為什麼不要用工具(TOAL/PLSQL DEV/EM)等查看執行計劃
4.3 詳細解釋執行計劃，教你徹底讀懂執行計劃
4.4 游標移動法則閱讀執行計劃
5. 訪問路徑(這部分會結合等待事件詳細解釋)
6. 連接方式
6.1 徹底搞懂嵌套循環，如何判斷錯誤的嵌套循環
6.2 徹底搞懂哈希連接，如何優化哈希連接
6.3 徹底搞懂排序合並連接，什麼情況下必須用排序合並連接
6.4 徹底搞懂笛卡爾連接，如何判斷正確的笛卡爾連接，如何判斷錯誤的笛卡爾連接
6.5 徹底搞懂外連接，掌握外連接的如何影響SQL性能
6.6 徹底搞懂半連接，掌握半連接優化方法以及底層原理
6.7 徹底搞懂反連接，掌握反連接優化方法以及底層原理
6.8 徹底搞懂標量子查詢，掌握標量子查詢優化方法以及底層原理
7. 成本計算
7.1 你優化SQL還在看COST嗎？如果你還在看，說明你沒入門
7.2 為什麼COST很小，SQL卻跑得很慢？
7.3 手把手教你計算全表掃描cost
7.4 手把手教你計算索引掃描cost
7.5 手把手教你嵌套循環cost
8. 查詢轉換
8.1 徹底搞懂 FILTER 底層原理，如何判斷正確的FILTER，如何判斷錯誤的FILTER
8.2 什麼時候該用in/not in,什麼時候該用exists/not exists?
我看到某某書,某某網站，說什麼情況下用in,什麼情況下用exists
拋棄這些錯誤的結論吧，我們來研究它的底層原理
8.4 徹底搞懂subquery unnesting,掌握subquery unnesting優化技巧
8.5 徹底搞懂vier merge,掌握view merge 優化技巧
8.6 徹底搞懂pushing predicate,掌握pushing predicate 優化技巧
9. 優化技巧
9.1 查看執行計劃真實的基數
9.2 union代替or的情況
9.3 分頁語句優化技巧
9.4 利用分析函數優化SQL
9.5 超大表與超小表HASH JOIN優化方法
9.6 <>優化技巧
9.7 函數索引優化技巧
9.8 LIKE '%XXX%' 優化技巧
9.9 如何根據執行計劃建立索引？
9.10 組合索引怎麼選擇引導列？
10. SQL優化實戰(講課中也會出現一些案例)
10.1 收集統計信息，重建索引優化案例，如何發現統計信息過期？如何判斷索引需要重建？
10.2 組合索引優化案例
10.3 利用並行優化案例
10.4 基數估算不準優化案例
10.5 直方圖優化案例(嵌套循環優化案例)
10.6 with as優化經典案例
10.7 subquery unnesting 優化經典案例(多個)
10.8 view merge 優化經典案例
10.9 謂詞推入優化經典案例
10.10 Merge優化update 案例
10.11 亂用bitmap優化案例
10.12 利用11g新特徵擴展統計信息優化案例
10.13 利用分區優化SQL案例
10.14 利用local索引優化SQL案例
10.15 化整為零，各個擊破優化案例
10.16 利用rowid優化案例
10.17 手工分配HASH AREA,SORT AREA 優化案例
10.18 標量子查詢優化案例
10.19 利用ASH監控優化案例
10.20 分頁優化案例
10.21 物化視圖降低SQL性能案例
10.22 利用分析函數優化SQL案例
10.23 SQL優化高手之路---把你腦袋當成CBO
11.贈送一個經典表設計優化案例
如若滿意，請點擊右側【採納答案】，如若還有問題，請點擊【追問】
希望我的回答對您有所幫助，望採納！
~ O(∩_∩)O~
㈨ 怎樣進行sql資料庫的優化
1、資料庫空間是個概述，在sqlserver里，使用語句 exec sp_spaceused 'TableName' 這個語句來查。
㈩ 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)。