⑴ sql语句的几种优化方法
1、尽可能建立索引，包括条件列，连接列，外键列等。
2、尽可能让where中的列顺序与复合索引的列顺序一致。
3、尽可能不要select *，而只列出自己需要的字段列表。
4、尽可能减少子查询的层数。
5、尽可能在子查询中进行数据筛选 。
⑵ sql语句怎么优化
dd_order 表 字段 create_time 聚集索引，其他字段也可建索引，使用exists效率比in 效率高。
你执行如下语句，看是否提高的效率。
select count(distinct user_id)
from dd_order a where buy_channel in (1,2)
and status = 3
and create_time>='20150825'
and create_time<='20150825'
and not exists(
select user_id from dd_order b
where
a.user_id=b.user_id
and buy_channel in (1,2)
and status = 3
and
create_time< '20150825' )
⑶ 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
⑷ Sql语句优化
1.查看链接查询部分是不是键和索引
2.检查d.area_id是不是有索引
3.检查a.alloc_date是不是有索引
4.将Or链接的条件改成union all的方式来查询
5.（可能是关键）to_char(a.alloc_date,'yyyymm')>='200805' 这个函数方式的，改为直接方式的a.alloc_date >= date'2008-05-01' 避免全表扫描
6.（也可能是关键）检查类型一致性，area_id in d.area_id in (17000124,17000125,17000126,17000127) 这个就要求area_id 一定是数值的，否则很大几率对area_id做转换函数从而全表扫描的。如果是字符串的in后面的每一项就应该加上单引号。
7.经in语法改成or语法
8.如果还不行的话，根据表的大小情况做成嵌套查询，以便强制条件的应用顺序，以避免先连接再筛选的情况发生。
以上只是建议，具体的如果我猜的不错的话用的是oracle，那么在PL/SQL里面将查询部分摘出来，执行后按F5就可以看到解释计划窗口了，看看瓶颈在什么地方
⑸ SQL语句优化
select id from table
WHERE
( a=9 AND b=7 )
OR
( a=0 AND b=1 )
AND c > 0
这个语句就一层没有太大的优化
sql语句被解析的时候where条件是从后往前筛选的
所以你可以根据筛选掉的数据量 把where条件位置变换一下
无比将能筛选掉最多不符的数据放到最后
再就是为了减少数据的筛选量c>0最好改成c>=1
⑹ SQL 语句优化，该怎么处理
（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，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子句中避免使用‘ * ‘：
ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过
查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间
（4）减少访问数据库的次数：
ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变
量 , 读数据块等；
（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加
每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200
（6）使用DECODE函数来减少处理时间：
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.
（7）整合简单,无关联的数据库访问：
如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使
它们之间没有关系)
（8）删除重复记录：
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9）用TRUNCATE替代DELETE：
当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存
放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前
的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回
滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的
资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适
用,TRUNCATE是DDL不是DML)
（10）尽量多使用COMMIT：
只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也
会因为COMMIT所释放的资源而减少:
COMMIT所释放的资源:
a. 回滚段上用于恢复数据的信息.
b. 被程序语句获得的锁
c. redo log buffer 中的空间
d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
（11）用Where子句替换HAVING子句：
避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行
过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,
那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条
件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条
件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该
速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在
两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。
在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们
的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度
上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不
确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而
having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多
表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，
把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由
having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条
件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里
（12）减少对表的查询：
在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（13）通过内部函数提高SQL效率.：
复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法
在实际工作中是非常有意义的
（14）使用表的别名(Alias)：
当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column
上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.
（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：
在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联
接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 在子查
询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是
最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN
,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
例子：
（高效）SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT
‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')
(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT
DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')
（16）识别'低效执行'的SQL语句：
虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具
来解决问题始终是一个最好的方法：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, ROUND((BUFFER_GETS-
DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2)
Reads_per_run,
SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND
(BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC;
（17）用索引提高效率：
索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复
杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找
出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结
多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键
(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎
所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小
表时,使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们
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4 , 5 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.。定期的重构索引
是有必要的.：
ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>
（18）用EXISTS替换DISTINCT：
当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在
SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅
速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果. 例子：
(低效): SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO (高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT
D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
（19） sql语句用大写的；因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行
（20）在java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串！
⑺ 如何优化SQL语句
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
在多数情况下，Oracle使用索引来更快地遍历表，优化器主要根据定义的索引来提高性能。但是，如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理，就会造成优化器删去索引而使用全表扫描，一般就这种SQL语句就是所谓的劣质SQL语句。在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引，这有助于写出高性能的SQL语句。
二、SQL语句编写注意问题
下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。在这些where子句中，即使某些列存在索引，但是由于编写了劣质的SQL，系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引，而同样使用全表扫描，这就造成了响应速度的极大降低。
1.
IS
NULL
与
IS
NOT
NULL
不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。
任何在where子句中使用is
null或is
not
null的语句优化器是不允许使用索引的。
2.
联接列
对于有联接的列，即使最后的联接值为一个静态值，优化器是不会使用索引的。我们一起来看一个例子，假定有一个职工表(employee)，对于一个职工的姓和名分成两列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME)，现在要查询一个叫比尔.克林顿(Bill
Cliton)的职工。
下面是一个采用联接查询的SQL语句，
select
*
from
employss
where
first_name||''||last_name
='Beill
Cliton';
上面这条语句完全可以查询出是否有Bill
Cliton这个员工，但是这里需要注意，系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。
当采用下面这种SQL语句的编写，Oracle系统就可以采用基于last_name创建的索引。
***
where
first_name
='Beill'
and
last_name
='Cliton';
.
带通配符(%)的like语句
同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的，要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。可以采用如下的查询SQL语句:
select
*
from
employee
where
last_name
like
'%cliton%';
这里由于通配符(%)在搜寻词首出现，所以Oracle系统不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况，但是一定要心中有底，通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其他位置时，优化器就能利用索引。在下面的查询中索引得到了使用:
select
*
from
employee
where
last_name
like
'c%';
4.
Order
by语句
ORDER
BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order
by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Order
by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。
仔细检查order
by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写order
by语句以使用索引，也可以为所使用的列建立另外一个索引，同时应绝对避免在order
by子句中使用表达式。
5.
NOT
我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式，如大于、小于、等于以及不等于等等，也可以使用and(与)、or(或)以及not(非)。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。下面是一个NOT子句的例子:
...
where
not
(status
='VALID')
如果要使用NOT，则应在取反的短语前面加上括号，并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中，这就是不等于(<>)运算符。换句话说，即使不在查询where子句中显式地加入NOT词，NOT仍在运算符中，见下例:
...
where
status
<>'INVALID';
对这个查询，可以改写为不使用NOT:
select
*
from
employee
where
salary<3000
or
salary>3000;
虽然这两种查询的结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。
虽然这两种查询的结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。
⑻ 如何进行SQL性能优化
这里分享下mysql优化的几种方法。
1、首先在打开的软件中，需要分别为每一个表创建 InnoDB FILE的文件。
⑼ 开发中，SQL语句优化有哪些方法
看你数据库类型和框架是否支持。
一般开发中遇到慢SQL存在3个问题（索引健全的情况下）。
数据量多导致总行数慢，因为数据在不归档、迁移、转总账的情况下会不断积压。权限越高看见的数据量就越大，数据量越大总行数就越高。一般框架是以分页的SQL为基础计算总行数的。这样就会导致扫描行数高物理读高查询速度慢。优化方案就是总行数进行状态归档，以归档+实时的方式展现出来
连表超过多，部分数据表是单独的，但是不同部门的数据又有关联性，领导要看全生命周期或者流程数据的情况下必须多表相连。这样由于N个明细表导致笛卡儿积先不说，逻辑复杂连表多会消耗CPU，哪怕你查询能500毫秒内显示但是如果多人同时查就让CPU超100%甚至做成锁等待等堵塞。这个情况就是要用类似“云计算”的分布式计算。通过触发器、存储过程等规定时间内吧业务表数据计算好并写到展示表中，直接通过展示表进行关联，这样锁表也于业务表无关，关联表也能变少达到减少CPU消耗的目的。
iops与cpu占比高导致数据库瘫痪。第2点看出如果CPU高数据库全SQL都会慢，IOPS也一样。SQL慢会导致事务中的查询慢，解放事务变慢了其他查询就会锁等待状态变成堵塞。所以遇到大规模的查询是否先查主键然后通过游标一个一个计算再进临时表。这个是消耗时间和内存换CPU和IOPS的一个例子。反正服务器资源最高怎样开发应该是了解的，如何管制资源之间的平衡这个很重要。
举个例子，部分MYSQL框架喜欢一次性把数据库都导出来，然后减少子查询，这个算法针对有效的基础数据这样是可行的。针对业务数据应该没人会用，但是基础数据中也可能会存在海量的情况，比如坐标轨迹、省市区、电话号码归属等。如果无脑应用这个框架会导致查询起来很慢。
⑽ sql语句优化
with
t1as(
='1994-01-09'
unionall
='1994-01-01'
unionall
='倪'
unionall
='界'
),
t2as(
whereexists(selectnullfromt1wheret1.DomainPatientTID=DomainPatient.DomainPatientTID)
)
select*fromPIXPatientwhereexists(
selectnullfromt2wheret2.PIXPatientTID=PIXPatient.PIXPatientTID
);
仅LZ题目而言的最佳优化，没有之一。
优化基本原则，in改成exists，将or改成union all，然后在不改变sql意思的情况下去掉distinct，union 改成union all。根据LZ的sql来看，去distinct，union 改成union all都不会影响sql的执行结果。
当然比如在oracle中，有些情况下in也是走可以走索引的，所以PatientBirthday = '1994-01-09' or PatientBirthday = '1994-01-01'也可以改为PatientBirthday in ('1994-01-09','1994-01-01')，这时候就不必再去把or改为union all。这个还需要看LZ环境实际情况。
另，不确定LZ的sql执行器是否支持WITH AS短语，不行的话再跟我讲。