‘壹’ sql：这个update怎么优化能快一点呢
你这个地方什么意思啊？
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e.EVALUATION_RECORD_ID in ('','','','')
弄那么多空字符干嘛？弄一个不就行了吗？
已经都这么简单了，没什么优化余地，顶多在你where条件的两个字段加索引
‘贰’ 如何提高数据库update更新的速度
就是很慢,用update就是这样 给你个意见,可以把结果insert 到一个新表里,在rename表名到旧的表,很快
‘叁’ SQL如何提高UPDATE语句运行速度
就是很慢，用update就是这样
给你个意见，可以把结果insert 到一个新表里，在rename表名到旧的表，很快
‘肆’ 怎么样写SQL语句可以提高数据库的执行速度应该注意那些
这个范围太大了，一下子是很难说清楚的，如果用sql
server
的话，可以使用它自带的优化器来优化，然后看看它给你的建议去优化。要注意规范化编程。而且要抓住一个原则来写，就是进可能缩小查询出来的结果集，哪怕多次查询都没所谓，要一步一步把大数据量缩小。很多只是还是得在时间中优化。SET
STATISTICS
TIME
ON;SQL
语句SET
STATISTICS
TIME
OFF;这个是sqlserver
，可以测出执行时间。编写的时候要时刻想着：缩小结果集、减少连接次数和表数。大数据量不要用update，可以用临时表作为过度来实现update操作。
‘伍’ SQL 更新语句Update 效率问题
--这样就是替换的了。
--@UPDATE_YEARNEW 参数为要变成的新日期年份
--@UPDATE_YEAROLD 参数为旧日期年份
DECLARE @UPDATE_YEARNEW AS INT,@UPDATE_YEAROLD AS INT
SET @UPDATE_YEARNEW=2008 --设置要更改的新日期
SET @UPDATE_YEAROLD=2007 --设置要更改的旧年份
UPDATE LOG SET TIME=DATEADD(YEAY@UPDATE_YEARNEW-@UPDATE_YEAROLD,TIME) WHERE YEAR(TIME)=@UPDATE_YEAR
‘陆’ sql语句问题，请问如何提高运行效率和速度
其实你的效率低的原因不是用SQL语句还是存储过程的问题。看你的描述以及代码，如果是多次循环上述代码的话，确实效率会比较低，原因是有一次循环就会和数据库产生一次查询和更新通讯，希望增加效率应该从尽量减少和数据库通讯方面来考虑解决,因为是这里出现了效率瓶颈。
下面是具体的代码分析：
首先更新和插入操作是无法减少的，必须一条纪录一条纪录更新，一条纪录一条纪录的插入，但是查询完全可减低为一次查询。
下面是伪代码：
strsql="select * from "&tabl&" where id+idd in ('所有要循环的id+idd，他们之间用逗号分开')"
rs.open strsql,conn,3,3
do while not rs.eof
rs("degree")=rs("degree")+1
tempstr=tempstr&id&idd&"|" '这里是将数据库中存在的id,idd记录保存下来，存入一个临时变量中，用|符号分割开。
rs.update
rs.movenext
loop
'上面的代码是更新了数据库中存在的纪录，并记录下了存在的记录ID+IDD
下面将所有存在的已update的id+idd的值从所有的id+idd的值中剔除掉，取到所有需要insert的id+idd纪录，然后一起insert进数据库即可。代码我不再写了，这样的字符串对比操作并不难，因为这样都是内存操作，速度会很快。仅提供一个思路。希望对你有用。
‘柒’ 如何提升update语句的性能（MySQL）
update ... select ... from ... where ... 你的瓶颈是在查询子句，并不是update的问题，优化完查询执行自然会上去。 -------------------------- 优化SQL查询的原则如下： 1、使用索引来更快地遍历表。 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在 对各种查询的分析和预测上。一般来说： a.有大量重复值、且经常有范围查询（ > ,< ，> =,< =）和order by、group by发生的列，可考 虑建立群集索引； b.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引； c.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好，恰好相反过多的索引会导致系统低效。用户在表中每加进一个索引，维护索引集合就要做相应的更新工作。 2、在海量查询时尽量少用格式转换。 3、ORDER BY和GROPU BY使用ORDER BY和GROUP BY短语，任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。 5、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。 6、IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。
记得采纳啊
‘捌’ 如何提高SQL语句的查询效率
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc' // oracle总有的是substr函数。
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0 //查过了确实没有datediff函数。
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1' //
oracle 中时间应该把char 转换成 date 如： createdate >= to_date('2005-11-30','yyyy-mm-dd')
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
‘玖’ 怎么提升这条SQL语句的速度
1.选择最有效率的表名顺序。ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理. 在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表。
2.WHERE子句中的连接顺序。ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。
3.SELECT子句中尽量避免使用 ‘* ’。
4.使用DECODE函数来减少处理时间。
5.查询结果能不排序就不排序。尽量不用Order by,distinct,union,MINUS,INTERSECT。
6.用表连接代替子查询in。
7.用索引提高查询效率。但是索引不能随便用，还要搞清楚每种索引适用的情况，比如B*索引、复合索引、函数索引、bitmap索引等。虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出几 次的磁盘I/O，因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。
8.不能再索引列上适用not、<>、is null、not is null、做四则运算，否则索引会被抑制，不起作用，变成全表扫描。
9.用>=替代>。比如SELECT * FROM S WHERE ID>=4效率SELECT * FROM S WHERE ID>3高。两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个ID等于4的记录，而后者将首先定位到ID=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。
10.如果表的数据量很大，可以为该表建分区。经常使用的子查询可以建成视图。