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。
② sql數據量大的時候怎麼優化
做分表優化呢，最後做好索引就行
③ 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)。
④ sql資料庫 大數據量查詢 優化!!
我搞過一個銷售管理的網站,一些客戶的瀏覽記錄也很多.
後來我們用了按類型分表的方法.把一個很長的表分成了7個表,然後建立視圖來把他們弄一起,當然SQL優化是少不了的,盡量減少join和left的次數,適當建立索引.
你朋友圈的話,建議你用Ajax,動態刷新,那麼是否考慮在這一次刷新頁面的時候在後台先准備好下一次的查詢數據呢.因為這個是一段一段的,顯示一段,然後准備下一段.
PS:我這只是個人建議,希望能幫到你
⑤ sql操作超大量條數據時如何優化
首先是表設計要合理，要合理使用分區，索引等工具。
再一個就是看你需求是什麼，數據分布情況如何。
比如select * from table a where a.col1=1;
這個例子裡面，假設表a有一億數據量，在不考慮分區的情況下，col1的數據分布對檢索效果影響極大，比如如果col1是有唯一約束的欄位，那很簡單，直接通過索引定位，檢索時間基本上在毫秒級。
可如果col1是個狀態欄位，比如只有0，1兩個值。而且兩個數值分配均勻，那符合條件的檢索結果就會有5000w，這時候什麼辦法都沒有，最快的檢索方式就是全表掃描。
所以，如果沒有具體的示例，是沒法解答你的問題的。
⑥ 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。
⑦ 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。
⑧ 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)。
⑨ 關於SQL資料庫優化
具體要注意的：
1.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
2.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。優化器將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜索該表的所有行。
3.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
4.in 和 not in 也要慎用，因為IN會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。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
5.盡量避免在索引過的字元數據中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。
見如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE 『%L%』
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=』L』
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE 『L%』
即使NAME欄位建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對全表所有數據逐條操作來完成任務。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。
6.必要時強制查詢優化器使用某個索引，如在 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
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。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
應改為:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=』5378』
應改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE 『5378%』
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
應改為:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何對列的操作都將導致表掃描，它包括資料庫函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。
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。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'
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。
11.很多時候用 exists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 top 1 from b where num=a.num)
SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
兩者產生相同的結果，但是後者的效率顯然要高於前者。因為後者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。
如果你想校驗表裡是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費伺服器資源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
可以寫成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
經常需要寫一個T_SQL語句比較一個父結果集和子結果集，從而找到是否存在在父結果集中有而在子結果集中沒有的記錄，如：
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用別名a代替
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL
SELECT hdr_key FROM hdr_tbl
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)
三種寫法都可以得到同樣正確的結果，但是效率依次降低。
12.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）。
13.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
14.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。
15.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。
16.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。
17.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。
18.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
19.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。
20. 避免使用不兼容的數據類型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本來可以進行的優化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000
在這條語句中,如salary欄位是money型的,則優化器很難對其進行優化,因為60000是個整型數。我們應當在編程時將整型轉化成為錢幣型,而不要等到運行時轉化。
21.充分利用連接條件，在某種情況下，兩個表之間可能不只一個的連接條件，這時在 WHERE 子句中將連接條件完整的寫上，有可能大大提高查詢速度。
例：
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句將比第一句執行快得多。
22、使用視圖加速查詢
把表的一個子集進行排序並創建視圖，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序 操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>「98000」
ORDER BY cust.name
如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個視圖中，並按客戶的名字進行排序：
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES
AS
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
然後以下面的方式在視圖中查詢：
SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES
WHERE postcode>「98000」
視圖中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID
可改為：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不執行SELECT DISTINCT函數，這樣就會減少很多不必要的資源
35.盡量不要用SELECT INTO語句。
SELECT INOT 語句會導致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表。
上面我們提到的是一些基本的提高查詢速度的注意事項,但是在更多的情況下,往往需要反復試驗比較不同的語句以得到最佳方案。最好的方法當然是測試，看實現相同功能的SQL語句哪個執行時間最少，但是資料庫中如果數據量很少，是比較不出來的，這時可以用查看執行計劃，即：把實現相同功能的多條SQL語句考到查詢分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表掃描次數（這兩個對性能影響最大），總體上看詢成本百分比即可。
今天在itput上看了一篇文章，是討論一個語句的優化：
原貼地址： http://www.itpub.net/viewthread.php?tid=1015964&extra=&page=1
一，發現問題 優化的語句：
請問以下語句如何優化:
CREATE TABLE aa_001
( ip VARCHAR2(28),
name VARCHAR2(10),
password VARCHAR2(30) )
select * from aa_001 where ip in (1,2,3) order by name desc;
--目前表中記錄有一千多萬條左右，而且in中的值個數是不確定的。
以上就是優化的需要優化的語句和情況。
不少人在後面跟帖：有的說沒辦法優化，有的說將ＩＮ該為ＥＸＩＳＴＳ，有的說在ip上建立索引復合索引（ip，name)等等。
二，提出問題 那這樣的情況，能優化嗎，如何優化？今天就來討論這個問題。
三，分析問題 1，數據量1千萬多條。
2，in中的值個數是不確定
3.1 分析數據分布 這里作者沒有提到ip列的數據的分布情況，目前ip列的數據分布可能有以下幾種：
1，ip列（數據唯一，或者數據重復的概率很小）
2，ip列 (數據不均勻，可能有些數據重復多，有些重復少）
3，ip列 （數據分布比較均勻，數據大量重復，主要就是一些同樣的數據（可能只有上萬級別不同的ip數據等)
解決問題：
1，對於第一種數據分布情況，只要在ip列建立一個索引即可。這時不管表有多少行， in個數是不確定的情況下，都很快。
2，對應第二中數據分布情況，在ip列建立索引，效果不好。因為數據分布不均勻，可能有些快，有些慢
3，對應第三種數據分布情況，在ip列建立索引，速度肯定慢。
注意：這里的 order by name desc 是在取出數據後再排序的。而不是取數據前排序
對於2，3兩個情況，因為都是可能需要取出大量的數據，優化器就採用表掃描(table scan)，而不是索引查找(index seek) ,速度很慢，因為這時表掃描效率要優於索引查找，特別是高並發情況下，效率很低。
那對應2，3中情況，如何處理。是將in改成exists。其實在sql server 2005和oracle里的優化器在in後面數據少時，效率是一樣的。這時採用一般的索引效率很低。這時如果在ip列上建立聚集索引，效率會比較高。我們在SQL server 2005中做個測試。
表：[dbo].[[zping.com]]]中有約200萬條數據。包含列Userid, id, Ruleid等列。按照上面的情況查詢一下類似語句：
select * from [dbo].[[zping.com]]] where
userid in ('',''
,'') order by Ruleid desc
我們先看userid的數據分布情況，執行下面語句：
select userid,count(*) from [dbo].[[zping.com]]] group by userid order by 2
這時我們看看數據分布：總共有379條數據，數據兩從1到15萬都有，數據分布傾斜嚴重。下圖是其中一部分。
這時如果在ip上建立非聚集索引，效率很低，而且就是強行索引掃描，效率也很低，會發現IO次數比表掃描還高。這時只能在ip上建立聚集索引。這時看看結果。
這時發現，搜索採用了（clustered index seek）聚集搜索掃描。
在看看查詢返回的結果：
(156603 行受影響)
表 '[zping.com]'。掃描計數 8，邏輯讀取 5877 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
表 'Worktable'。掃描計數 0，邏輯讀取 0 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
返回15萬行，才不到6千次IO。效率較高，因為這15萬行要排序，查詢成本里排序佔了51%。當然可以建立（userid，Ruleid）復合聚集索引，提高性能，但這樣做DML維護成本較高。建議不採用。
從上面的測試例子可以看出， 優化的解決辦法：
數據分布為1：建立ip索引即可
數據分布為2，3：在ip列建立聚集索引。
⑩ 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。