优化sql技巧_如何进行SQL性能优化

① 列举sql优化有哪些方式方法博客园

sql优化的方式有：

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)。

② 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。

③ 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。

④ 怎样进行sql数据库的优化

1、数据库空间是个概述，在sqlserver里，使用语句 exec sp_spaceused 'TableName' 这个语句来查。

⑤ 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。

⑥ 请问SQL语句优化的策略都有哪些

●
创建表的时候。应尽量建立主键,根据主键查询数据；
●
大数据表删除，用truncate
table代替delete。
●
合理使用索引，在OLTP应用中一张表的索引不要太多。组合索引的列顺序尽量与查询条件列顺序保持一致；对于数据操作频繁的表，索引需要定期重建，以减少失效的索引和碎片。
●
查询尽量用确定的列名，少用*号。
尽量少嵌套子查询，这种查询会消耗大量的CPU资源；对于有比较多
or运算的查询，建议分成多个查询，用union
all联结起来；多表查询
的查询语句中，选择最有效率的表名顺序(基于规则的优化器中有效)。Oracle解析器对表解析从右到左，所以记录少的表放在右边。
●
尽量多用commit语句提交事务，可以及时释放资源、解
锁、释放日志空间、减少管理花费；在频繁的、性能要求比较高的
数据操作中，尽量避免远程访问，如数据库链等，访问频繁的表可以常驻内存：alter
table．．．cache；

⑦ 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。

⑧ 优化sql 语句的几种方式

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%'
7.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
8.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
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
9.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。
10.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。
11.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(...)
12.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)
13.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。
14.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。
15.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。
16.尽可能的使用 varchar 代替 char ，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。
17.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。
18.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
19.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。
20.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。
21.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。
22.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。
23.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。
24.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。
25.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
26.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。

⑨ 常见的sql优化技巧

这要保存好，整理好，这个就是它的优化。

⑩ 列举sql优化有哪些方式