1. sql查询 数据时，查询缓慢，无法查出情况
这个问题我也遇见过，慢的话也正常，因为数据比较多
解决办法啊，首先从表考虑，可以针对这个表建索引，
然后的话说优化查询语句，可以的话添加 with (nolock);即select * from A with (nolock) 这样
然后就是where条件了，尽量不要使用like,in这些。尽量添加where条件。
这样应该可以了，还不行的话，上网查查怎么优化DB。
2. 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
3. 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"， ""， "!="， "!>"， "!
4. 如何解决SQL Server查询速度缓慢的问题
你先看看绑定的时候代码有问题没。
然后注意取数据最好用存储过程，不仅快还好维护。分页查询百万级的数据我觉得不一定要用。
数据库的索引建立，以及旧数据归档也就是很有效地提高性能的方法。
5. 最近我的数据库(sql)查询速度很慢，这是什么原因
查询慢是和表结构，语句，系统等相关的建索引等方法都可以改善表结构，另外如果返回数据量很大，当然会慢，所以你尽量查询相对有用的数据再就是查询语句了比如用in查询没有jion查询快，还有
between
改成
>
<会快再还有，用子查询也会慢很多，如果是一些很复杂的查询，可以改用存储过程会好点，有时用临时表会慢但，从海量数据中查询取数进行子查询又不如用临时表快，不同的问题用不同的解决方法，看你要哪种了，单看你的问题无法直接判断。不过，优化查询句是关键的了。
6. 如果一个sql语句查询超慢怎么排查问题
看执行计划，看看哪句耗时最多，再优化这句。在脚本窗口点击这个按钮可以看到执行计划
至于执行计划怎么看需要你自己找教程学学了，一两句说不清楚
7. sql运行缓慢怎么排查
这种情况就要看数据表上是不是有好几百万条导致查询慢的,如果是数据比较多的情况下,建议做分表这旧的数据迁到分表上,这样可以提高查询速度
8. 请教SQL表查询慢的原因
查询慢是和表结构，语句，系统等相关的 建索引等方法都可以改善表结构， 另外如果返回数据量很大，当然会慢，所以你尽量查询相对有用的数据 再就是查询语句了 比如用in查询没有jion查询快，还有 between 改成 > <会快 再还有，用子查询也会慢很多， 如果是一些很复杂的查询，可以改用存储过程会好点，有时用临时表会慢但，从海量数据中查询取数进行子查询又不如用临时表快，不同的问题用不同的解决方法，看你要哪种了，单看你的问题无法直接判断。 不过，优化查询句是关键的了。
9. 如何解决SQL查询速度太慢
1. 执行计划中明明有使用到索引，为什么执行还是这么慢？
2. 执行计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？
a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。
那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；
b. 再看执行计划中的 type:index，"index" 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。
Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，得保证 type 至少达到 range 级别，最好能达到 ref。
在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined: 1161559，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；
c. 关于执行计划中：“rows：644”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。
4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
优化过程：
TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引后执行计划：
这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：
1 row in set (0.00 sec)
结论
一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。