❶ sql查询效率
我想是这样的，IN后面的子查询数据越多，相对EXISTS查询就会越慢。IN子查询中的记录只有几十条件，那么应该是效率很高的，因为其只查询单个字段，如果这个字段是被索引过的，会更快
EXISTS相对于查询子表数据较多的情况。
可以这样想，EXISTS每个子查询是一条记录。而IN子查询每个子查询会是多条甚至数万条记录。所以，子查询记录越多，IN的速度越慢。
但是，EXSITS是能完成IN查询不能完成的功能的，可以使用更复杂的逻辑表达式进行查询，可以与子查询的多字段进行比较。
结论：
子表或查询数据记录较多时，EXISTS会较快，子表数据较少时，使用IN查询较快。
❷ 如何解决SQL Server查询速度缓慢的问题
优化SQL Server查询速度的方法：
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要．
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸（sp_spaceuse）
3、升级硬件
4、根据查询条件，建立索引，优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建），不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段
5、提高网速；
6、扩大服务器的内存，Windows 2000和SQL server 2000能支持4－8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1．5 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1．5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器CPU个数；但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE，INSERT， DELETE还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比，所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。
联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件''分区视图''）
a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表
b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ，DBCC INDEXDEFRAG，收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB，DBCC SHRINKFILE．设置自动收缩日志．对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。
在T－sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：
1、查询语句的词法、语法检查
2、将语句提交给DBMS的查询优化器
3、优化器做代数优化和存取路径的优化
4、由预编译模块生成查询规划
5、然后在合适的时间提交给系统处理执行
6、最后将执行结果返回给用户。
其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K（8060）字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。
12、 Commit和rollback的区别 Rollback：回滚所有的事物。 Commit：提交当前的事物．没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec（@s） commit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。
13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数，避免表扫描，如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表，后果严重。
14、SQL的注释申明对执行没有任何影响
15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row－by－row地执行，尽量采用非光标技术，如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类：只进必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取操作，也是默认方式。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新（Update），且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS：乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。选择这个并发选项?OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING：此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 SELECT 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚操作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 SELECT 语句中的锁提示。
16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在；用索引优化器优化索引
17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好
18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的
19、查询时不要返回不需要的行、列
20、用sp_configure ''query governor cost limit''或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询，在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间
21、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行
22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句
"， "！＝"， "！>"， "！<"， "NOT"， "NOT EXISTS"， "NOT IN"， "NOT LIKE"， and "LIKE ''%500''"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在WHere字句中的列名加函数，如Convert，substring等，如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代．还可以变通写法：WHERE SUBSTRING（firstname，1，1）＝ ''m''改为WHERE firstname like ''m%''（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN ， LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接，而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作．如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，“NOT"， "NOT EXISTS"， "NOT IN"能优化她，而”<>”等还是不能优化，用不到索引。
23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。
24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引： SELECT * FROM PersonMember （INDEX ＝ IX_Title） WHERE processid IN （‘男’，‘女’）
25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再SELECT。这在SQL7．0以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。
26、MIN（）和 MAX（）能使用到合适的索引。
27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default，依次为Rules，Triggers， Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……，数据类型的最大长度等等都是约束），Procere．这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。
28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌INsert来插入（不知JAVA 是否）。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值．存储过程就没有这些动作：方法：Create procere p_insert as insert into table（Fimage） values （@image），在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善。
❸ 数据库sql语句中为什么exists关键字 要比 in 关键字执行效率高
exists是根据子查询有无记录返回确定条件是否成立，如果有记录返回，条件成立，如果子查询未返回记录，条件不成立，不对子查询结果进行匹配，所以速度较快；in要对子查询返回的结果用in关键字前面的值逐个进行匹配，如果匹配成功条件成立，匹配不成功条件不成立，所以速度较慢。
❹ sql查询优化问题 去掉了一个嵌套in查询居然更慢了，为什吗
如果子查询数据量比较大的话，可以试着用exist。
1.exist,not exist一般都是与子查询一起使用. In可以与子查询一起使用,也可以直接in (a,b.....)
2.exist会针对子查询的表使用索引. not exist会对主子查询都会使用索引. in与子查询一起使用的时候,只能针对主查询使用索引. not in则不会使用任何索引. 注意,一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。
in 是把外表和内表作hash 连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。
如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。
如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in：
例如：表A（小表），表B（大表）1：select * from A where cc in (select cc from B)
效率低，用到了A表上cc列的索引；select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc)
效率高，用到了B表上cc列的索引。
相反的2：select * from B where cc in (select cc from A)
效率高，用到了B表上cc列的索引；select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc)
效率低，用到了A表上cc列的索引。
not in 和not exists如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。
❺ 跪求大神指导：一下sql为什么加了一个exists后查询变得很慢很慢。oracle~~~万分感谢~~~
个人认为两种两种办法：
（1）将OB表也放到from的后面，因为我看了下你的语句，似乎直接放到from的后面然后把条件放到下面也可以，这样执行计划应该由nested loops改为hash join，不过能减少多少，不确定。
（2）改为嵌套查询，上面的结果查出来后再嵌套一层去查下面的结果，就是把exists放到外面一层，这样应该可以减少一部分时间，不过这种方法要实地测试。（也可以在嵌套层走一下hash join，就是不用exists直接用where等于的条件，应该也可以，你可以尝试下。可能需要在第一个查询中强制走一下hash join）
❻ 如何查找MySQL中查询慢的SQL语句
如何查找MySQL中查询慢的SQL语句
一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句
1，slow_query_log
这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。
2，long_query_time
当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。
3，slow_query_log_file
记录日志的文件名。
4，log_queries_not_using_indexes
这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。
二、检测mysql中sql语句的效率的方法
1、通过查询日志
（1）、Windows下开启MySQL慢查询
MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log
long_query_time = 2
（2）、Linux下启用MySQL慢查询
MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log
long_query_time=2
说明
log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。
为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录；
long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；
2.show processlist 命令
SHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladmin processlist语句得到此信息。
各列的含义和用途：
ID列
一个标识，你要kill一个语句的时候很有用，用命令杀掉此查询 /*/mysqladmin kill 进程号。
user列
显示单前用户，如果不是root，这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。
host列
显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。
db列
显示这个进程目前连接的是哪个数据库。
command列
显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接（connect）。
time列
此这个状态持续的时间，单位是秒。
state列
显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列，后续会有所有的状态的描述，请注意，state只是语句执行中的某一个状态，一个 sql语句，以查询为例，可能需要经过ing to tmp table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成
info列
显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。
这个命令中最关键的就是state列，mysql列出的状态主要有以下几种：
Checking table
正在检查数据表（这是自动的）。
Closing tables
正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。
Connect Out
复制从服务器正在连接主服务器。
Copying to tmp table on disk
由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。
Creating tmp table
正在创建临时表以存放部分查询结果。
deleting from main table
服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。
deleting from reference tables
服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。
Flushing tables
正在执行FLUSH TABLES，等待其他线程关闭数据表。
Killed
发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。
Locked
被其他查询锁住了。
Sending data
正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。
Sorting for group
正在为GROUP BY做排序。
Sorting for order
正在为ORDER BY做排序。
Opening tables
这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。
Removing plicates
正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。
Reopen table
获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。
Repair by sorting
修复指令正在排序以创建索引。
Repair with keycache
修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。
Searching rows for update
正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。
Sleeping
正在等待客户端发送新请求.
System lock
正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。
Upgrading lock
INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。
Updating
正在搜索匹配的记录，并且修改它们。
User Lock
正在等待GET_LOCK()。
Waiting for tables
该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。
waiting for handler insert
INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作，正在等待新的请求。
大部分状态对应很快的操作，只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟，那么可能是有问题发生了，需要检查一下。
还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。
例如如图：
3、explain来了解SQL执行的状态
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
使用方法，在select语句前加上explain就可以了：
例如：
explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id
结果如图
EXPLAIN列的解释
table
显示这一行的数据是关于哪张表的
type
这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL
possible_keys
显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句
key
实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句 中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引
key_len
使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
ref
显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
rows
MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数
Extra
关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论，但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort，意思MYSQL根本不能使用索引，结果是检索会很慢
extra列返回的描述的意义
Distinct
一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了
Not exists
MYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了
Range checked for each Record（index map:#）
没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一
Using filesort
看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行
Using index
列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候
Using temporary
看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上
Where used
使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）
const
表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待
eq_ref
在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用
ref
这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好
range
这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西时发生的情况
index
这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描（比ALL更好，因为索引一般小于表数据）
ALL
❼ 如何提高sql查询的效率
你的题目太笼统，因为不同的写法，不同的处理方式，不同的数据量，都会有不同的考虑，需要根据实际情况来提升，对于mssql，以下几点可以参考
1、少用子查询
2、少用or，当有or时，可以用union代替
3、查询数据量太大，太慢，并且有子查询时，可以考虑下临时表处理
4、数据量大时，索引是提升效率的好手段
5、需要用到in的条件可以考虑用exists来取代
6、mssql的软件有一个显示计划时间，可以帮助优化sql，就写这么多吧，毕竟优化包含太多了，需要自己一点点的积累，并且不同场景不同处理
❽ SQL子查询过多查询速度太慢如何优化
先行转列行不行呢，以第一张表为例
select proctguid,
max(case when num=1 then description end) tz1,
max(case when num=2 then description end) tz2,
max(case when num=3 then description end) tz3,
max(case when num=4 then description end) tz4,
max(case when num=5 then description end) tz5
from proct_description
group by proctguid
然后再join，用proctguid和原表关联，这样上面就只需要写
select p.*,tz1,tz2,tz3,tz4,tz5 from 了
❾ SQL exists子查询的问题：
先programinfo表逐行扫描，如果第一条中programinfo.programtype=typeinfo.id，返回为真，为真的就输出然后再筛选第二条，为真输出，为假pass以后都如此，最后就只输出为真的那些条
给你点伪代码，你看一下吧
select*fromt1whereexists(select*fromt2wherey=x);
可以理解为:
forxin(select*fromt1)
loop
if(exists(select*fromt2wherey=x.x)
then
OUTPUTTHERECORD
endif
endloop
❿ 如何解决SQL Server数据库查询速度慢
�纬闪似烤毙вΑ� 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足5、网络速度慢6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询，其他的方法降低数据量) 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock，sp_who，活动的用户查看，原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行和列10、查询语句不好，没有优化 可以通过以下方法来优化查询 ： 1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量(尺寸)越大，提高I/O越重要。 2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、根据查询条件，建立索引，优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当(最好是使用默认值0)。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好(参照索引的创建)，不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段。 5、提高网速。 6、扩大服务器的内存，Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。 配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。将SQL Server max server memory服务器配置选项配置为物理内存的1.5倍(虚拟内存大小设置的一半)。 7、增加服务器CPU个数;但是必须 明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询 的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE，INSERT， DELETE还不能并行处理。 8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比，所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR.对于字段的值很长的建全文索引。 9、DB Server 和APPLication Server 分离;OLTP和OLAP分离 10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。 联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。(参照SQL帮助文件''分区视图'') a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表 b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上 运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。 11、重建索引 DBCC REINDEX ，DBCC INDEXDEFRAG，收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB，DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志。对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。 在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的： 1、 查询语句的词法、语法检查2、 将语句提交给DBMS的查询优化器3、 优化器做代数优化和存取路径的优化4、 由预编译模块生成查询规划5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行6、 最后将执行结果返回给用户。 其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。 12、 Commit和rollback的区别 Rollback：回滚所有的事物。 Commit：提交当前的事物。 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。 13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数，避免表扫描，如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表，后果严重。 14、SQL的注释申明对执行没有任何影响 15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术，如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。 游标可以按照它所支持的提取选项进行分类：只进必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取操作，也是默认方式。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。 有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS：乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。 选择这个并发选项OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING：此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有 所更改。在SQL Server中，这个性能由timestamp数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。 每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS.每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需 比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚;当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。 因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更 新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 SELECT 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚操作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则COMMIT语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 SELECT 语句中的锁提示。锁提示 只读乐观数值 指定NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。 16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引 17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好 18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的 19、查询时不要返回不需要的行、列 20、 用sp_configure ''query governor cost limit''或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询，在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间 21、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行 22、 在SQL2000以前，一般不要用如下的字句： "IS NULL"， "<>"， "!="， "!>"， "!<"， "NOT"， "NOT EXISTS"， "NOT IN"， "NOT LIKE"， and "LIKE ''%500''"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在WHere字句中的列名加函数，如Convert，substring等，如果必须用函数的时 候，创建计算列再创建索引来替代。还可以变通写法：WHERE SUBSTRING(firstname，1，1) = ''m''改为WHERE firstname like ''m%''(索引扫描)，一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN ， LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接，而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作。如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同 的是IS NULL，“NOT"， "NOT EXISTS"， "NOT IN"能优化她，而”<>“等还是不能优化，用不到索引。 23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL.一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。 24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引： SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (‘男’，‘女’) 25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再SELECT.这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。 26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。 27、 数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default，依次为Rules，Triggers， Constraint(约束如外健主健CheckUNIQUE……，数据类型的最大长度等等都是约束)，Procere.这样不仅维护工作小，编写程 序质量高，并且执行的速度快。 28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌INsert来插入(不知JAVA 是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串(尺寸是它的两倍)，服务器受到字符后又将他转换成二进制值。