『壹』 復雜慢sql語句如何優化
很簡單啊，優先索引，第二結構，第三演算法。
索引最簡單，如果是SQL server客戶端或者toad可以提示有哪些需要進行優化的地方。
結構就是針對要查詢的值，盡量集中到一個表，減少串表，函數查詢，左鏈的表欄位查詢。
演算法就是OR還是IN？串表時IN還是EXISTS ？oracle in 的限制。條件執行順序等。
然後還有其他注意的，例如只查固定欄位就不要 select * 只要注意以上步驟，千萬級數據串10個秒也能1秒內顯示出來。
有條件的話，當然是用歸檔數據進行查詢，這樣就不會佔用業務數據IO了，最後一步就是「雲計算」（解析有一百種，沒有統一概念，我的意識其實就是歸檔過程中根據分組維度計算好，並根據日期放進相關的表，減少表粒度，只進行簡單的select查詢）
『貳』 如何優化慢查詢的SQL語句
優化方法一般從幾個方面這幾個考慮：
1、根據業務情況，精簡代碼邏輯，
2、根據讀寫方式，降低數據表讀寫量
3、關鍵條件列增加合適的索引
4、對於碎片多的索引進行重建
多數情況下只需要考慮前兩條就能解決很大的效率問題，業務模式可能在最初開發的時候，因需求分析不徹底，或者需求理解不深入，導致邏輯不合理，或者後續多次變動業務模式，新增功能與最初的開發理念發生變化，這時就應該對代碼的邏輯進行重新優化改寫。
『叄』 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。
『肆』 sql優化的N種方法
1.SQL語句中IN包含的值不應過多:
例如：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； 實測速度差距不是很大.
2.SELECT語句務必指明欄位名稱:
禁止用 * 來查詢 ,禁止用 * 來查詢 ,禁止用 * 來查詢 , 查找哪個欄位,就寫具體的欄位.
select * from user_test WHERE address=15988;
select address from user_test WHERE address=15988;
3.只查詢一條數據的時候，使用limit 1
【這個很有用】
4.避免在where子句中對欄位進行null值判斷:
【實測：null值的判斷依然走了索引】
explain select uid from user_test WHERE phone is null;
5.避免在where子句中對欄位進行表達式操作:
6.對於聯合索引來說，要遵守最左前綴法則:
例如組合索引(id,name,sex) 使用的時候,可以id 或者id,name . 禁止直接name,或者sex.會導致聯合索引失敗
注意: id, name,sex 這三個欄位填寫順序不會有影響, mysql會自動優化成最左匹配的順序.
前三條sql都能命中索引,中間兩條由於不符合最左匹配原則,索引失效.
最後一條sql 由於有最左索引id 所以索引部分成功,部分失效. id欄位索引使用成功.
7.盡量使用inner join，避免left join：
如果連接方式是inner join，在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會自動選擇小表作為驅動表，但是left join在驅動表的選擇上遵循的是左邊驅動右邊的原則，即left join左邊的表名為驅動表。
【實測：不是很准確，具體用explain測試】
8.注意范圍查詢語句:
對於聯合索引來說，如果存在范圍查詢，比如between、>、<等條件時，會造成後面的索引欄位失效。
解決辦法: 業務允許的情況下,使用 >= 或者<= 這樣不影響索引的使用.
explain select * from user_test where uid=10 and name='張三' and phone='13527748096';
explain select * from user_test where uid between( 1 and 10) and name ='張三' and phone='13527748096';
9.不建議使用%前綴模糊查詢:
例如 : LIKE「%name」或者LIKE「%name%」，這種查詢會導致索引失效而進行全表掃描。但是可以使用LIKE 「name%」。
explain select * from user_test where uid=10 and uid like "%1" ;
explain select * from user_test where uid=10 and uid like "1%" ;
10.在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果or連接的條件有一方沒有索引,將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描
解決辦法: 將or連接的雙方都建立索引,就可以使用.
explain select * from user_test where uid=10 or name='張三';
11.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。(此處存在疑點,我本人測試的時候,發現索引還是能使用到)
12.字元串類型的欄位 查詢的時候如果不加引號'' ,會導致自動進行隱式轉換,然後索引失效
『伍』 岳陽北大青鳥分享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，並且岳陽北大青鳥發現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。
『陸』 SQL語句的幾種優化方法
1、盡可能建立索引，包括條件列，連接列，外鍵列等。
2、盡可能讓where中的列順序與復合索引的列順序一致。
3、盡可能不要select *，而只列出自己需要的欄位列表。
4、盡可能減少子查詢的層數。
5、盡可能在子查詢中進行數據篩選 。
『柒』 sql還能怎麼優化
SQL Server資料庫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，是資料庫設計的缺陷)
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
●可以通過以下方法來優化查詢 :
1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數據量（尺寸）越大，提高I/O越重要。
2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升級硬體
4、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。注意填充因子要適當（最好是使用默認值0）。索引應該盡量小，使用位元組數小的列建索引好（參照索引的創建）,不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位。
5、提高網速。
6、擴大伺服器的內存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內存。
配置虛擬內存：虛擬內存大小應基於計算機上並發運行的服務進行配置。運行 Microsoft SQL Server? 2000時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的1.5倍。如果另外安裝了全文檢索功能，並打算運行Microsoft搜索服務以便執行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的3倍。將SQL Server max server memory伺服器配置選項配置為物理內存的1.5倍（虛擬內存大小設置的一半）。
7、增加伺服器CPU個數;但是必須 明白並行處理串列處理更需要資源例如內存。使用並行還是串列程是MSSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢 的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執行，SQL SERVER根據系統的負載情況決定最優的並行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE還不能並行處理。
8、如果是使用like進行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查詢時，查詢耗時和欄位值總長度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對於欄位的值很長的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離
10、分布式分區視圖可用於實現資料庫伺服器聯合體。
聯合體是一組分開管理的伺服器，但它們相互協作分擔系統的處理負荷。這種通過分區數據形成資料庫伺服器聯合體的機制能夠擴大一組伺服器，以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯合資料庫伺服器。（參照SQL幫助文件''分區視圖''）
a、在實現分區視圖之前，必須先水平分區表
b、 在創建成員表後，在每個成員伺服器上定義一個分布式分區視圖，並且每個視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區視圖名的查詢可以在任何一個成員伺服器上 運行。系統操作如同每個成員伺服器上都有一個原始表的復本一樣，但其實每個伺服器上只有一個成員表和一個分布式分區視圖。數據的位置對應用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數據和日誌 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設置自動收縮日誌.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。
在T-sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點：首先，DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：
1、 查詢語句的詞法、語法檢查
2、 將語句提交給DBMS的查詢優化器
3、 優化器做代數優化和存取路徑的優化
4、 由預編譯模塊生成查詢規劃
5、 然後在合適的時間提交給系統處理執行
6、 最後將執行結果返回給用戶。
其次，看一下SQL SERVER的數據存放的結構：一個頁面的大小為8K(8060)位元組，8個頁面為一個盤區，按照B樹存放。
『捌』 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)。
『玖』 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。
『拾』 sql語句調優的主要方法
SQL語句調優，要看在什麼資料庫平台，資料庫不同使用的調優方式也不同。
總體來說，一種是通過查詢系統資料庫，找出最消耗資源的SQL，然後進行調優。
在有一種就是對已有的SQL語句進行調優，通常是查看SQL執行計劃，是否有使用到索引，查看SQL的消耗，根據具體情況進行調優。