Ⅰ 如何进行sql性能优化
1、正确的写法，比如只取使用的字段，只取使用的数据，少用或不用 select * 这样的
2、不用in或not in
3、适当的索引
Ⅱ SQL语句 优化问题，提高性能
唉。。。说的千奇百怪什么都有，真是。。。。
下面，说说我的看法：
首先，like '%asdasd%'会造成表扫描。
其次，like 'asdasd%'可能无法满足楼主的要求
再次，like 并不是只有查不到的时候才遍历全表，是每次都要遍历。
给楼主两个建议方案，第一就是给 关键字 字段建索引
例如 select * from table1 where id like '%qweqwe%'
此时如果id有索引，或者是主键，那么就应该不会构成表扫描。但是有时候也有例外，有时候一样的脚本，换换格式，效率也就不一样，相信是优化器的作用。
第二方案，查询没有数据的时候慢，那么楼主试试不要查出每条数据，用count(*)先查一下试试，如果结果为0，就不用查了。
不过不是很建议用第二方案，除非迫不得已。
还有，楼主可以用查询分析器分析一下脚本的效率，看看什么地方构成表扫描，改善一下即可
Ⅲ 怎样分析mysql的性能并优化
第一优化你的sql和索引；
第二加缓存，memcached,redis；
第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；
第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，另外分区表还有一些坑，在这里就不多说了；
第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；
第六才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；
mysql数据库一般都是按照这个步骤去演化的，成本也是由低到高；
Ⅳ sql语句性能如何优化
如何加快查询速度?
1、升级硬件
2、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。
3、扩大服务器的内存
4、增加服务器CPU个数
5、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
6、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。
7、查询时不要返回不需要的行、列
8、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
9、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数
10、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：
select的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快
11、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好
Ⅳ Sql server 安全,性能优化的15条方案
1．1 基本概念 与数据库技术密切相关的基本概念包括：数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统四大概念。1. 数据（Data） 数据是对客观事物的一种描述，是由能被计算机识别与处理的数值、字符等符号构成的集合，即数据是指描述事物的符号记录。 广义地说，数据是一种物理符号的序列，用于记录事物的情况，是对客观事物及其属性进行的一种抽象化及符号化的描述。数据的概念应包括数据的内容和形式两个方面。数据的内容是指所描述的客观事物的具体特性，也就是通常所说的数据的“值”；数据的形式则是指数据内容所存储的具体形式，即数据的“类型”。故此，数据可以用数据类型和值来表示。2. 数据库（Data Base，DB） 数据库是指长期存储在计算机内部、有组织的、可共享的数据集合，即在计算机系统中按一定的数据模型组织、存储和使用的相关联的数据集合成为数据库。 数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性、易扩展性、集中性和共享性，以文件的形式存储在存储介质上的。数据库中的数据由数据库管理系统进行统一管理和控制，用户对数据库进行的各种数据操作都是通过数据库管理系统实现。3. 数据库管理系统（Data Base Management System，DBMS） 数据库管理系统是数据库系统的核心，是为数据库的建立、使用和维护而配置的软件，是位于操作系统与用户之间的一层数据管理软件。主要功能是对数据库进行定义、操作、控制和管理。1) 数据定义 数据的定义包括：定义构成数据库结构的外模式、模式和内模式，定义各个外模式和模式之间的映射，定义模式与内模式之间的映射，定义有关的约束条件。2) 数据处理对数据的处理操作主要包括对数据库数据的检索、插入、修改和删除等基本操作。3) 安全管理 对数据库的安全管理主要体现在：对数据库进行并发控制、安全性检查、完整性约束条件的检查和执行、数据库的内部维护（如索引、数据字典的自动维护）等。并且能够管理和监督用户的权限，防止拥护有任何破坏或者恶意的企图。4) 数据的组织、存储和管理 负责分类地组织、存储和管理数据库数据，确定以何种文件结构和存取方式物理地组织数据，如何实现数据之间的联系，以便提高存储空间利用以及提高随机查找、顺序查找、增加、删除和查改等操作的时间效率。5) 建立和维护数据库 建立数据库包括数据库数据的初始化与数据转换等。维护数据库包括数据库的转储与恢复、数据库的重组织与重构造、性能的监视与分析等。6) 数据通信接口提供与其他软件系统进行通信的功能。4. 数据库系统（Data Base System，DBS） 数据库系统指在计算机系统中引入数据库后的系统构成，一般有数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员和用户构成。1．2 数据库系统的特点 数据库系统的点主要有：数据的结构化、高共享性、低冗余度、易扩充、较高的独立性（物理数据独立、逻辑数据独立）以及数据由DBMS统一管理和控制（数据的安全性Security保护、数据的完整性Integrity保护、并发Concurrency控制、数据库恢复Recovery）等。第二章 数据库性能优化 数据库作为一种独立的、有组织、的可共享的数据集合，数据的查询访问是数据操作中频度最高的操作。当数据量和访问频率达到一定程度的时候，系统的响应速度就至关重要了，这时候就需要对数据库数据存储的结构和方式进行优化，使其满足系统需要的访问响应速度。2．1 性能影响因素 常见的影响数据访问速度的因素，有以下几种：1. 没有索引或者没有用到索引 数据库索引就像书籍中目录一样，使用户在访问数据库数据时，不必遍历所有数据就可以找到需要的数据。创建索引后，可以保证每行数据的唯一性，极大地提高数据检索效率，这是一中牺牲空间换取性能的方法。没有索引或者没有用到索引是数据访问速度慢最常见的因素，也是程序设计的一个缺陷所在。2. I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应 I/O吞吐量是影响数据访问速度的客观因素（硬件因素）。在一定的硬件环境下，利用优化的部署方案可适当提高I/O吞吐量。3. 没有创建计算列导致查询不优化 计算列是一个比较特殊的列，不填写任何设计类型，用户不可以改变该列的值。计算列的值是通过一定的函数公式等以另一个或多个列的值为输入值计算出的结果。如果没相应的计算列，在一些数据查询的时候需要对已有数据进行计算，从而浪费一部分性能。4. 内存不足 对数据库数据的查询访问毫无疑问会占用大量的内存空间，当内存不足的情况下，数据的访问速度会受到明显的影响甚至访问出现超时情况，是影响数据访问速度的客观因素。5. 网络速度慢 网络速度慢是影响数据访问速度的客观因素。可通过提高网络访问的位宽来解决。6. 查询出的数据量过大 当查询出的数据量过大时，内存的占用、系统时间的占用等都影响数据访问的速度。可以采用多次查询、定位查询、和查询数据量控制来解决。7. 锁或者死锁 锁或者死锁在数据库数据访问时会造成访问者等待时间过程或者永久无法获取到资源。这是查询慢最常见的因素之一，是程序设计的缺陷，要尽量避免。8. 返回不必要的行和列 在一般的数据查询中，都尽可能多的获取数据信息，这样造成了不必要的数据遍历，大大的增加了数据访问的响应的时间。所以在一般的查询中，尽量查询少的行和列，将数据遍历时间降到最低以满足数据输出需求。9. 查询语句不够优化 在数据查询访问过程中，使用最频繁的是使用自定义的查询语句进行数据输出的。所以编写优化的查询语句能够很大程度上提高数据查询访问的速度。2．2 性能优化 数据库性能优化主要是提高数据访问的速度，即提高数据库响应速度的性能指标。性能优化主要分为主观因素和客观因素两部分的优化。这里主要针对影响性能的客观因素进行优化。2．2．1 主观因素优化 主观因素主要是指服务器的硬件环境。主要优化有以下几个方面：1、 把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，数据量越大，提高I/O吞吐量越重要；2、 纵向、横向分割表，减少表的尺寸（sp_spaceuse）；3、 升级硬件；4、 提高网络访问速度；5、 扩大服务器的内存；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，一般设置为物理内存的1.5倍；如果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设置为至少计算机中物理内存的3倍；6、 增加服务器CPU个数；其中并行处理比串行处理更需要资源。SQL SERVER根据系统负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询适合并行处理。不过更新操作UPDATE、INSERT、DELETE不能进行并行处理。 2．2．2 客观因素优化 客观因素主要指的是由于设计和开发中存在的缺陷和漏洞；主要优化有以下几个方面：1. 优化索引（1） 根据查询条件建立优化的索引、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里索引（参照索引的创建），不要对有限的几个值的字段建立单一索引（如性别字段）。（2） 如果使用LIKE进行查询的话，简单的使用INDEX是不行的，全文索引又太耗费空间。LIKE ‘N%’使用索引，LIKE ‘%N’不使用索引。用LIKE‘%N%’查询时，查询耗时和字段值总长度成正比，所以不能用CHAR类型而采用VARCHAR。对于字段的值很长的字段建立全文索引。（3） 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，对与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。2. 数据库部署优化（1） DB SERVER和APPLICATION SERVER分离，OLTP和OLAP分离；（2） 使用分区视图。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，他们互相协作分担系统的处理负荷。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都有一个原始表的复本一样，不过每个服务器上其实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。3. 查询语句优化 T-SQL的写法上有很大的讲究，DBMS处理查询计划的过程是：a、查询语句的词法、语法检查；b、将语句提交给DBMS的查询优化器；c、优化器做代数优化和存取路径的优化；d、由预编译模块生成查询规划；e、在合适的时间提交给系统处理执行；f、将执行结果返回给用户。（1） COMMIT和ROLLBACK的区别：ROLLBACK回滚所有的事务；COMMIT提交当前的事务。在动态语句中写事务，请将事务写在外面，如：BEGIN TRAN EXEC（@SQL） COMMIT TRANS或者将动态SQL写成函数或者存储过程。（2） 在大数据两的查询输出SELECT语句中尽量不要使用自定义函数，调用自定义函数的函数时系统调用是一个迭代过程，很影响查询输出性能的。在查询字段时尽可能使用小字段两输出，并在WHERE子句或者使用SELECT TOP 10/1 PERCENT来限制返回的记录数，使用SET ROWCOUNT来限制操作的记录数，避免整表扫描。返回不必要的数据，不但浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担，如果表很大的话，在表扫描期间将表锁住，禁止其他的联接访问，后过很严重的。（3） SQL的注释申明对执行查询输出没有任何影响。（4） 使用计算列对数据进行简单计算，尽量避免在查询语句中对数据进行运算。（5） 尽可能不使用光标，它会占用大量的资源。如果需要ROW-BY-ROW地执行，尽量采用非光标技术，如：客户端循环、临时表、TABLE变量、子查询、CASE语句等等。（6） 使用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。（7） 注意UNION和UNION ALL的区别。在没有必要的时候不要用DISINCT，它同UNION一样会降低查询速度，重复的记录在查询里是没有问题的。（8） 用sp_configure ‘query governor cost limit’或者 SET QUERY_COVERNOR_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。（9） 不要在WHERE子句中列名加函数，如CONVERT，SUBSTRING等，如果必须用函数的时候，创建计算列在创建索引来替代。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS、IN、LEFT OUTER JOIN来替代，其中EXISTS比IN更快，最慢的NOT操作。（10） 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20%的代码占用了80%的资源，优化的重点就是这些慢的地方。（11） 如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显式申明指定索引，如：Select * From FA01(INDEX=IX_SEX) Where AA0107 IN(‘01’,‘02’)。（12） 在需要对已有数据进行比较复杂计算才能获得查询的结果数据时,将需要查询的结果预先计算好放在表中,查询的时候在SELECT。（13） 数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所有有限选择DEFAULT，依次为RULES，CONSTRAINT，PROCEDURE来编写程序的质量高，速度快。如果要插入大的二进制到IMAGE列，使用存储过程，千万不要用内嵌INSERT直接插入。因为这样应用程序首先将二进制转换成字符串，服务器收到字符后又将他转换成二进制。存储过程直接传入二进制参数即可，处理速度明显改善，如：CREATE PROCEDURE image_insert @image varbinary as Insert into table(fImage) values(@image)。（14） Between在某些时候比IN速度更快，更快地根据索引找到范围。由于IN会比较多次，所以有时会慢些。（15） 尽量不要建没有作用的事务例如产生报表时，浪费资源，只有在必须使用事务时才建立合适的事务。（16） 用OR的字句可以分解成多个查询，并通过UNION连接多个查询。速度取决与是否使用索引。如果查询需要用联合索引，用UNION ALL执行的效率更高些。（17） 尽量少用视图，视图的效率低。对视图操作比直接对表操作慢，可以用SRORED PROCEDURE来代替。特别是不要用视图嵌套，嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。视图是存放在服务器上的被优化好了的已经产生查询规划的SQL。对单表数据检索时，不要使用指向多表的视图，否则增加了不必要的系统开销，查询也会受到干扰。没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行，增加了额外的开销，这同UNION和UNION ALL原理相同。（18） 当使用SELECT INTO和CREATE TABLE时，会锁住系统表（SYSOBJECTS，SYSINDEXES等），从而阻塞其他的连接的存取。所以千万不要在事务内部使用。如果经常要用到临时表时请使用实表或者临时表变量。尽量少用临时表，用结果集和TABLE类型的变量来代替。（19） 在使用GROUP BY HAVING子句时，在使用前剔除多余的行，尽量避免使用HAVING子句剔除行工作。剔除行最优的执行顺序是：SELECT的WHERE子句选择所有合适的行，GROUP
Ⅵ SQL性能优化
把*换成具体你想要的字段，不需要的就别写了，以免扫描全表视图如果回收入库单_主表比较大，那需要给此表建个索引，索引列就是单据类型
Ⅶ SQL查询语句性能优化建议
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 '«c%'
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'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
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'
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(selectnum 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。
Ⅷ 请简述项目中优化sql语句执行效率的方法,从哪些方面,sql语句性能如何分析
1. SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。
调整不良SQL通常可以从以下几点切入：
? 检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容
? 检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写
? 检查优化索引的使用
? 考虑数据库的优化器
2. 避免出现SELECT * FROM table 语句，要明确查出的字段。
3. 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。
4. 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。
5. 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （*）和select top 1 语句。
6. 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。
7. 应绝对避免在order by子句中使用表达式。
8. 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。
9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。
10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。
11. 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。
12. 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。
13. 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值条件)。
注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。
14. 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。
15. 在WHERE 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。
16. 如果在语句中有not in（in）操作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。
17. 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。
18. 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。
19. 用union all 代替 union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。
当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。
Ⅸ SQL常见优化Sql查询性能的方法有哪些
SQL常见优化Sql查询性能的方法有哪些
可以通过如下方法来优化查询 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