① 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 。
② 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。
③ 如何進行SQL性能優化
這里分享下mysql優化的幾種方法。
1、首先在打開的軟體中，需要分別為每一個表創建 InnoDB FILE的文件。
④ sql遞歸優化求助
mssql的話，你可以試試cte遞歸
⑤ sql 怎麼遞歸查詢的方法：
1．創建測試表，createtabletest＿connect（idnumber，p＿idnumber）；
⑥ 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)。
⑦ 教你如何優化SQL語句中的物理查詢麻煩告訴我
這樣的話，效率豈不是很低，資料庫有這么愚蠢嗎？ 我想很多人都會有這個疑問，包括我在最初學習的時候也提出過這樣的問題。那麼，我的這篇文章就結合這個問題來討論一下SQL Server的物理查詢處理。首先我們必須明白邏輯處理和物理處理和區別，邏輯處理是指執行一個查詢應該產生什麼樣的結果，那麼邏輯查詢的各個階段就是這個查詢從邏輯上執行的先後順序，依照這個先後順序就能得到正確的結果，正如我們做四則混合運算一樣，先乘除後加減才能得到正確結果。 所以說邏輯查詢只關心產生一個我們期望的、正確的結果，它並不關心產生這個結果需要多少的資源消耗。而物理處理就是怎麼得到這個結果，這個時候才會考慮性能問題。下面我們就討論下怎麼執行這個物理處理的。 當一個查詢到達資料庫引擎的時候，資料庫引擎需要做的是執行這個查詢的查詢計劃，那麼這個時候就存在兩種情況，一種可能是這個查詢的查詢計劃已經在緩存中，這種情況就直接執行這個查詢計劃。另外一種情況就是在緩存中找不到該查詢的查詢計劃。沒有怎麼辦？生成一個！怎麼生成？ 執行計劃是在編譯階段生成的，編譯需要經過三個步驟：分析、代數化（algebrization）、查詢優化，看見沒有這里的查詢優化過程就能解決上面的朋友提出的先笛卡爾集在篩選造成性能低的問題。下面我就對這三個步驟作一個介紹。 第一步：分析是檢查語法並把SQL批處理轉化成分析樹的過程,如select * t1 where id in(1,2,3,4,5,6,7)在被分析樹分析後就展開成了select * t1 where id=1 or id=2 or id=3 or id=4 or id=5 or id=6 or id=7 ,除此之外還有檢查語法是否正確的功能。 第二步：接下的過程是代數化（algebrization），這個階段使用SQL Server 2005的新組件algebrizer，algebrizer組件的主要功能是綁定，因此代數化過程通常稱為綁定。這個階段是將第一步的分析樹作為輸入，生成被稱為查詢處理器樹的輸出，用於查詢優化。其實這個階段主要做幾個事情， 一：運算符平展，簡單的講就是把二元運算符組合成N元運算符，這里必須給出一個示例才能很好的解釋這個二元轉換成N元如第一步所示in操作展開成了一連串的or運算符，而分析器認為這些or都是二元的，也就是說它認為第一個or 的左孩子是id=1,右孩子是 （id=2 or id=3 or id=4 or id=5 or id=6 or id=7 ）這個表達式，而右孩子又被認為是二元的，如此一來就必須進行一個遞歸過程。而運算符平展過程則將這種二元運算組合成n元運算符，就避免了遞歸的過程。 二：名稱解析，這個過程其實就是檢查這個查詢中出現的表或者是表的列是不是在資料庫中真實存在。以及在該查詢過程中是不是可見的。三：類型派生，有點抽象，舉個例子就能理解了，比如union查詢吧，union左右兩邊查詢結果對應位置的數據類型應該是一致的。四：聚合綁定和組分綁定，執行完這個步驟後查詢處理器樹便生成了。 第三步：查詢優化，這個過程由查詢優化器組件來完成的。查詢中應該以何種順序訪問表，使用哪種方法和使用哪個索引，應該由哪個聯接演算法等都是由查詢優化器組件來決定的，但是這個決定也不是隨意的，它必須滿足的前提條件是保證最後得到的結果集必須是正確的，也就是說該結果集必須遵循邏輯處理的各個階段所得到的結果集相同。優化器會嘗試該查詢的許多變體，一查找成本最低的計劃。 如果優化器分析該查詢的元數據得知只有一個可執行的計劃，那麼它就不會再嘗試尋求更好的計劃，這個步驟叫做細微計劃優化。如果沒有找到細微計劃優化，SQL Server將執行一些簡化，簡化就是對自身語法作一些轉換，比如在聯接前計算表的where篩選器，如前一篇描述的，邏輯查詢中where篩選總是在聯接之後計算，但是先計算where篩選器在聯接同樣能得到的正確的結果，而這樣的效率往往是更高的，所以在物理處理中where往往在join前執行的，開篇提到的那個問題只是讀者未理解邏輯處理和物理處理的差別而已。 到此為止，物理處理的各個步驟也做了一個簡要的敘述，總結下，無論是存儲過程還是即席查詢都是執行的一個查詢計劃的副本，如果這個查詢計劃不存在的話就必須經過編譯生成一個執行計劃，在編譯階段必須經過分析，綁定（代數化），查詢優化這些過程，最終得到我們需要查找的結果。關於查詢優化組件具體是怎麼優化查詢處理器樹的，我會在以後的篇幅作詳細介紹。推薦給好友 我要收藏 我要糾錯 分享到
⑧ sql 遞歸 優化 求助
表：
create table test
(id number,
context varchar2(40),
pre_id number
);
建立id主鍵
create index mahanso_id on test(id);
⑨ 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)。
⑩ 無限級分類效率，用遞歸做的無限級分類，速度太慢了，有沒有好有優化方案，分享一下
[1 ]設計表 Tree：
ID，Name，ParentID，IDHelper
1，分類1，0，1-
2，分類1.1，1，1-2-
3，分類1.2，1，1-3-
4，分類2，0，4-
5，分類2.1，4，4-5-
[2] 查詢所有一級分類：
select * from tree where parentID = 0
[3]查詢某一級的下一級：
select * from tree where parentID = 1
[4]查詢某一級的所有下級：
select * from tree where IDHelper like 『1-』
[5]在你做一棵樹的時候，第一次不需要全部查詢出來，只需要顯示一級分類即可；
當用戶點擊某一個再載入他下面的一級（AJAX）；
[6]IDHelper 怎麼計算，IDHelper 總是 = 父分類的IDHelper + 當前ID + 分割符
注意每次修改刪除等操作時需要更新，或者做成sql的[公式列]自動計算；
[7]注意ParentID，IDHelper不能亂套，否則會死循環；
[8]其他沒什麼了，應該不需要無限遞歸就可以完成各種操作，而且效率不是問題；