❶ 这条sql语句 如何能避免全表扫描，增快查询速度，下面4个字段都建立了索引
避免用not in ,not like, <>等等操作
如果是4个字段的组合索引那么要注意使用时候的字段顺序
另外提醒下索引使用不当反而会导致查询效率低下
一句两句讲不清楚的,看你自己的经验了
❷ SQL语句中全表扫描是什么意思，如何让SQL语句不进行全表扫描
会引起全表扫描的几种SQL
1、模糊查询效率很低：
原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like；对于like ‘%...%’（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；另外，由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低。
解决办法：首先尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至少保证不要使用全模糊查询，对于右模糊查询，即like ‘…%’，是会使用索引的；左模糊like
‘%...’无法直接使用索引，但可以利用reverse + function index 的形式，变化成 like ‘…%’；全模糊是无法优化的，一定要的话考虑用搜索引擎。出于降低数据库服务器的负载考虑，尽可能地减少数据库模糊查询。
2、查询条件中含有is null的select语句执行慢
原因：Oracle 9i中，查询字段is null时单索引失效，引起全表扫描。
解决方法：SQL语法中使用NULL会有很多麻烦，最好索引列都是NOT NULL的；对于is null，可以建立组合索引，nvl(字段,0),对表和索引analyse后，is null查询时可以重新启用索引查找,但是效率还不是值得肯定；is not null 时永远不会使用索引。一般数据量大的表不要用is null查询。
3、查询条件中使用了不等于操作符（<>、!=）的select语句执行慢
原因：SQL中，不等于操作符会限制索引，引起全表扫描，即使比较的字段上有索引
解决方法：通过把不等于操作符改成or，可以使用索引，避免全表扫描。例如，把column<>’aaa’，改成column<’aaa’ or column>’aaa’，就可以使用索引了。
4、使用组合索引，如果查询条件中没有前导列，那么索引不起作用，会引起全表扫描；但是从Oracle9i开始，引入了索引跳跃式扫描的特性，可以允许优化器使用组合索引，即便索引的前导列没有出现在WHERE子句中。例如：create index skip1 on emp5(job,empno); 全索引扫描 select count(*) from emp5 where empno=7900; 索引跳跃式扫描 select /*+ index(emp5 skip1)*/ count(*) from emp5 where empno=7900; 前一种是全表扫描，后一种则会使用组合索引。
5、or语句使用不当会引起全表扫描
原因：where子句中比较的两个条件，一个有索引，一个没索引，使用or则会引起全表扫描。例如：where A=：1 or B=：2，A上有索引，B上没索引，则比较B=：2时会重新开始全表扫描。
6、组合索引，排序时应按照组合索引中各列的顺序进行排序，即使索引中只有一个列是要排序的，否则排序性能会比较差。例如：create index skip1 on emp5(job,empno，date); select job，empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’ order by job,empno,date desc; 实际上只是查询出符合job=’manager’and empno=’10’条件的记录并按date降序排列，但是写成order by date desc性能较差。
7、Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
8、对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。
9、select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。
10、sql的where条件要绑定变量，比如where column=：1，不要写成where column=‘aaa’，这样会导致每次执行时都会重新分析，浪费CPU和内存资源。
❸ SQL语言 怎么不全表扫描直接提取最新一次的记录
按times desc建立索引，直接使用select top 1 * from data进行查询
❹ sql server多表查询如何避免重复值
我不知道你要的意义是什么，你查出来的
编号 名称
001 EE
001 DD
001 CC
如果是你想要的结果，那肯定是不能写到D里面去的，因为D是以编号为主键。
但是如果你单纯想把结果插入到D中去，那就用distinct，但是名称那一列你是没法合并的
你只能插入编号这一列到D
select distinct(编号) from XX
❺ 如何提高sql查询效率
转帖一下
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%'
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 from t where num=@num
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(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)
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
❻ sql语句子查询很多 怎么优化
举个例子，比如要搜索的条件很多？
❼ 表中数据有百分以上，查询sql怎么优化
查询时尽量避免全表扫描
查询时尽量使用索引字段过滤
使用子查询
❽ SQL数据库内表太多，查询一次要半个多小时，如何优化
你说的是腾讯泄漏的那个QQ群数据库吧！！
for GroupData = 1 to 11
conn.open "PROVIDER=SQLOLEDB;DATA SOURCE=****;UID=sa;PWD=sa;DATABASE=GroupData"&GroupData
for Group = (GroupData-1)*100+1 to (GroupData)*100
exec = "SELECT * FROM Group"&Group&" where QQNum = 375000016"
set rs=server.createobject("adodb.recordset")
rs.open exec,conn,1,1
if not rs.eof then
response.write(Rs("Nick")+"<br>")
else
response.write("表"&Group&"没有记录"+"<br>")
end if
rs.close
next
next
❾ SQL数据库，经常不用索引时，会扫到整个表是什么原因
在数据库操作中，一个全表扫描(full table scan)可能是整个应用的瓶颈，因此，我们尽量
要避免不必要的全表扫描。而如果你发现一条sql是全表扫描，一般的解决步骤是：
1、运行执行计划获得具体的sql语句查询分析：
方法：explain sql;
分析：至少能或得这些信息，1、表的join顺序(按计划的上到下join)， 2、是否
使用索引，3、可能会使用的索引
2、添加对应的索引，或是重写查询sql，或更换join顺序等
3、如果查询对当前的结构不满意，可以考虑重建表
下面分别说一下全表扫描可能发生的情形：
1、在on或者where字句中,使用的列没有索引，可以考虑加一个索引
2、表很小，大约少于10行，这个没有什么危害，因为即使你有索引，优化器也会判断
在边读索引边取数据时，直接全表扫描快些
3、你在一个where字句中使用含有索引的列，但这个列的值很集中化，比如字段 gender,
这个的值就两个值male 和 female，如果使用索引反而会慢些，不使用索引会更快，这
种情况不用担心
4、这个跟第三条类似，就是当你的一个索引，他的每个键对应多个值，即基数很低
(low cardinality)，因此可能会选择全表扫描
下面说一下对与避免发生全部扫描的时间:
1、对于使用or查询的语句，这种查询可能会产生全表扫描，他的策略是以一个一个比较
如果符合要求，则选出来，但这样的操作会很慢，我们可以用union来做这样的查询，
当然union要快的前提是，你对两个条件都有索引，如：
select * from table1 where key1 < 10 or key2 > 60
可以更改为：
select * from table1 where key1 < 10 union select * from table1 where key2 >60
2、对于使用memory引擎的，建立索引时，默认是hash索引，这个的支出的访问单行数据很快，
但如果你有类似的范围操作如>= , <= , between 时，可以考虑建立索引用btree类型的，方法为:
create index index_name on table(col_name) using btree;
3、当你分析确定必须使用某个索引，但执行计划却不使用该索引，可以使用force index,方法为:
select * from table_name force index index_name where clause
4、使用analyze table table_name来更新索引的键的分布，这个会影响jion表的顺序
用索引和用不到索引的区别：
