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不能對sql性能進行優化

發布時間: 2022-04-11 03:54:27

『壹』 sql語句性能如何優化

如何加快查詢速度?
1、升級硬體
2、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。
3、擴大伺服器的內存
4、增加伺服器CPU個數
5、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
6、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數,避免表掃描,如果返回不必要的數據,浪費了伺服器的I/O資源,加重了網路的負擔降低性能。如果表很大,在表掃描的期間將表鎖住,禁止其他的聯接訪問表,後果嚴重。
7、查詢時不要返回不需要的行、列
8、用select
top
100
/
10
Percent
來限制用戶返回的行數或者SET
ROWCOUNT來限制操作的行
9、在IN後面值的列表中,將出現最頻繁的值放在最前面,出現得最少的放在最後面,減少判斷的次數
10、一般在GROUP
BY
個HAVING字句之前就能剔除多餘的行,所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執行順序應該如下最優:
select的Where字句選擇所有合適的行,Group
By用來分組個統計行,Having字句用來剔除多餘的分組。這樣Group
By
個Having的開銷小,查詢快.對於大的數據行進行分組和Having十分消耗資源。如果Group
BY的目的不包括計算,只是分組,那麼用Distinct更快
11、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好

『貳』 如何優化sql資料庫

在資料庫應用系統中編寫可執行的SQL語句可以有多種方式實現,但哪一條是最佳方案卻難以確定。為了解決這一問題,有必要對SQL實施優化。簡單地說,SQL語句的優化就是將性能低下的SQL語句轉換成達到同樣目的的性能更好的SQL語句。

優化SQL語句的原因

資料庫系統的生命周期可以分成: 設計、開發和成品三個階段。在設計階段進行優化的成本最低,收益最大。在成品階段進行優化的成本最高,收益最小。如果將一個資料庫系統比喻成一座樓房,在樓房建好後進行矯正往往成本很高而收效很小(甚至可能根本無法矯正),而在樓房設計、生產階段控制好每塊磚瓦的質量就能達到花費小而見效高的目的。

為了獲得最大效益,人們常需要對資料庫進行優化。資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。根據統計,對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升全部加起來只佔資料庫應用系統性能提升的40%左右,其餘60%的系統性能提升全部來自對應用程序的優化。許多優化專家甚至認為對應用程序的優化可以得到80%的系統性能提升。因此可以肯定,通過優化應用程序來對資料庫系統進行優化能獲得更大的收益。

對應用程序的優化通常可分為兩個方面: 源代碼的優化和SQL語句的優化。由於涉及到對程序邏輯的改變,源代碼的優化在時間成本和風險上代價很高(尤其是對正在使用中的系統進行優化) 。另一方面,源代碼的優化對資料庫系統性能的提升收效有限,因為應用程序對資料庫的操作最終要表現為SQL語句對資料庫的操作。

對SQL語句進行優化有以下一些直接原因:

1. SQL語句是對資料庫(數據) 進行操作的惟一途徑,應用程序的執行最終要歸結為SQL語句的執行,SQL語句的效率對資料庫系統的性能起到了決定性的作用。

2. SQL語句消耗了70%~90%的資料庫資源。

3. SQL語句獨立於程序設計邏輯,對SQL語句進行優化不會影響程序邏輯,相對於對程序源代碼的優化,對SQL語句的優化在時間成本和風險上的代價都很低。

『叄』 執行sql次數太多,性能太差,有沒有什麼優化辦法

1.(SELECT COUNT(*) FROM t_activate_expand e WHERE e.activate_code = a. CODE) total
這個是想得到t_activate_expand表的總記錄數,
2.(SELECT COUNT(*)FROM t_activate_expand e LEFT JOIN t_ticket_recode r ON e.code_data = r.code_data WHERE e.activate_code = a. CODE AND r.state = 3 ) couponNum 這個用的左連接,couponNum和total的值是相等的吧,你是不是邏輯寫錯了?
3.select a.* FROM t_activate_code a where a.shop_id = 'c574d803-0ea0-4849-b4d8-030ea01849b7' AND a.type = 1 這個句是條件查詢t_activate_code表

你要在一句裡面查詢的話時間過長,你可以分3次查詢,他們單個查詢應該很快,不過我怎麼看你這語句寫得這么別扭

『肆』 SQL性能優化

把*換成具體你想要的欄位,不需要的就別寫了,以免掃描全表視圖如果回收入庫單_主表比較大,那需要給此表建個索引,索引列就是單據類型

『伍』 請簡述項目中優化sql語句執行效率的方法,從哪些方面,sql語句性能如何分析

1. SQL優化的原則是:將一次操作需要讀取的BLOCK數減到最低,即在最短的時間達到最大的數據吞吐量。
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。

8. 如果需要從關聯表讀數據,關聯的表一般不要超過7個。

9. 小心使用 IN 和 OR,需要注意In集合中的數據量。建議集合中的數據不超過200個。

10. <> 用 < 、 > 代替,>用>=代替,<用<=代替,這樣可以有效的利用索引。

11. 在查詢時盡量減少對多餘數據的讀取包括多餘的列與多餘的行。

12. 對於復合索引要注意,例如在建立復合索引時列的順序是F1,F2,F3,則在where或order by子句中這些欄位出現的順序要與建立索引時的欄位順序一致,且必須包含第一列。只能是F1或F1,F2或F1,F2,F3。否則不會用到該索引。

13. 多表關聯查詢時,寫法必須遵循以下原則,這樣做有利於建立索引,提高查詢效率。格式如下select sum(table1.je) from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值條件(=)) and (table1的非等值條件) and (table2與table1的關聯條件) and (table2的等值條件) and (table2的非等值條件) and (table3與table2的關聯條件) and (table3的等值條件) and (table3的非等值條件)。
注:關於多表查詢時from 後面表的出現順序對效率的影響還有待研究。

14. 子查詢問題。對於能用連接方式或者視圖方式實現的功能,不要用子查詢。例如:select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。應該用如下語句代替:select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。

15. 在WHERE 子句中,避免對列的四則運算,特別是where 條件的左邊,嚴禁使用運算與函數對列進行處理。比如有些地方 substring 可以用like代替。

16. 如果在語句中有not in(in)操作,應考慮用not exists(exists)來重寫,最好的辦法是使用外連接實現。

17. 對一個業務過程的處理,應該使事物的開始與結束之間的時間間隔越短越好,原則上做到資料庫的讀操作在前面完成,資料庫寫操作在後面完成,避免交叉。

18. 請小心不要對過多的列使用列函數和order by,group by等,謹慎使用disti軟體開發t。

19. 用union all 代替 union,資料庫執行union操作,首先先分別執行union兩端的查詢,將其放在臨時表中,然後在對其進行排序,過濾重復的記錄。
當已知的業務邏輯決定query A和query B中不會有重復記錄時,應該用union all代替union,以提高查詢效率。

『陸』 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。

『柒』 2020-10-11:一條sql語句執行時間過長,應該如何優化從哪些方面進行優化

改進資料庫sql語句進行優化的理由 應用程序之優化通常可分為兩個方面:源代碼之優化和sql語句之優化。源代碼之優化在時間成本和風險上代價很高;另一方面,源代碼之優化對資料庫系統性能之提升收效有限。 優化之理由 1)sql語句是對資料庫(數據)進行操作之惟一途徑; 2)sql語句消耗了70%~90%之資料庫資源; 3)sql語句獨立於程序設計邏輯,相對於對程序源代碼之優化,對sql語句之優化在時間成本和風險上之代價都很低; 4)sql語句可以有不同之寫法; 5)sql語句易學,難精通。 優化技術之發展 第一代之sql優化工具是執行計劃分析工具。這類之工具對輸入之sql語句從資料庫提取執行計劃,並解釋執行計劃中關鍵字之含義;第二代之sql優化工具只能提供增加索引之建議,它通過對輸入之sql語句之執行計劃之分析來產生是否要增加索引之建議。該類工具存在著致命之缺點——只分析了一條sql語句就得出增加某個索引之結論,根本不理會(實際上也無法評估到)增加之索引對整體資料庫系統性能之影響。其破壞性在於: 1、不理會增加之索引對其他增、刪、改sql語句之負面影響; 2、沒有考慮增加之索引可能導致資料庫判斷失誤; 3、對由於增加索引引起之資料庫系統負擔忽略不計。 同時,這些工具由於技術水平之限制存在著以下缺點: 1、無法保證建議或改寫之正確性; 2、無法進行重寫,僅僅提供了建議或有限程度之改寫,重寫工作還是需要人工完成,優化工作所需之時間和工作量同人工進行優化差不多; 3、改寫之規則和hints有限,難以處理復雜之sql語句; 4、必須人手逐條進行測試。 這類工具曾經盛極一時,直到人工智慧自動sql優化之出現。

『捌』 如何進行sql性能優化

1、正確的寫法,比如只取使用的欄位,只取使用的數據,少用或不用 select * 這樣的
2、不用in或not in
3、適當的索引

『玖』 優化SQL 查詢:如何寫出高性能SQL語句

1、深入理解資料庫的工作原理和數據存儲的方式,不同的資料庫的工作原理是不同的,mysql oracle db2等等都是不同的,更不要說一些nosql資料庫和newsql資料庫了。
2、理解sql語句檢索數據的方式。
3、理解索引,知道怎樣的欄位建立怎樣的索引,索引能做什麼,不能做什麼,合理的建立欄位。
4、合理的拆分和合並表,數據放在一張表裡面查詢肯定比放在多張表裡面級聯查詢要快。
5、會查看執行任務,任何資料庫都有查看執行任務的方法,包括nosql資料庫和newsql資料庫已經一些大數據資料庫;同時還要會分析執行任務,分析主要是所以的使用效率和欄位數據的檢索方式。
6、sql語句只是性能優化的簡單方面,性能優化是從整體應用架構開始體現的,優化sql並不能夠解決根本問題,當數據量達到一定級別以後,數據就不能使用關系型資料庫,而要使用大數據資料庫,這樣sql就無用了。
7、不要刻意專注sql本身,sql只是一種查詢語言,它本身與性能無關,性能優化的本質在於對存儲方式和查詢檢索過程的深入理解。
8、任何系統功能業務的准確性至上,首先保證功能的正確性再考慮性能優化,如果功能就是數據量大,業務復雜,必須要用到低性能sql的檢索方式,那麼你只能妥協,否則就要棄用sql和關系型資料庫另尋它路。

『拾』 如何對資料庫性能進行優化

1.資料庫I/O方面硬體性能

最有可能影響性能的是磁碟和網路吞吐量。解決辦法:

  • 擴大虛擬內存,並保證有足夠可以擴充的空間

  • 把資料庫伺服器上的不必要服務關閉掉

  • 把SQL資料庫伺服器的吞吐量調為最大

  • 2.調整資料庫

  • 若對該表的查詢頻率比較高,則建立索引。

  • 分區(如MySQL,按時間分區)

  • 盡量使用固定長度欄位和限制欄位長度(如 varchar(10))優勢:
    降低物理存儲空間
    提高資料庫處理速度
    附帶校驗資料庫是否合法功能

  • 3.使用存儲過程

    應用程序的實現過程中,能夠採用存儲過程實現的對資料庫的操作盡量通過存儲過程來實現。

    因為存儲過程是存放在資料庫伺服器上的一次性被設計、編碼、測試,並被再次使用,需要執行該任務的應用可以簡單地執行存儲過程,並且只返回結果集或者數值。

    這樣不僅可以使程序模塊化,同時提高響應速度,減少網路流量,並且通過輸入參數接受輸入,使得在應用中完成邏輯的一致性實現。

    4.SQL語句方面

    建立查詢條件索引僅僅是提高速度的前提條件,響應速度的提高還依賴於對索引的使用。不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。

  • 優化sql語句,減少比較次數

  • 限制返回條目數(mysql中使用limit)

  • 5.Java方面

  • 盡可能的少創造對象

  • 合理擺正系統設計的位置。大量數據操作,和少量數據操作一定是分開的。

  • 合理利用內存,有的數據要緩存。讓數據流起來,而不是全部讀到內存再處理,而是邊讀取邊處理。