Ⅰ 如果mysql里面的数据过多，查询太慢怎么办
问题
我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办？
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
Ⅱ SQl数据库数据量太大，导致搜索时很慢，如何解决
减少信息重复、更新异常、插入异常、删除异常等等。
Ⅲ mysql 多表连接查询速度超级慢
问题
我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办？
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
Ⅳ 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。
Ⅳ sql 多表查询， 排序不同 查询慢
方法 1
除去表上的索引。
将列的数据类型更改为 Unicode 数据类型。
重新创建基于列的索引。
方法 2
除去表上的索引。
重新创建基于列的唯一索引。
重新创建基于列和计算所得的列的索引。
将计算所得的列添加到 ORDER BY 子句中。
Ⅵ sql数据查询速度过慢的原因多个表连接会导致过慢吗怎么优化
数据库索引的优势就是针对多表查询时，能更快速的查出结果，建议你使用索引来做
Ⅶ sql语句多表联查，查询速度太慢，超过10s，由于是菜鸟，不知道怎样优化
确定是菜鸟，sql 写成这样 证明你逻辑很清楚啊，建议如果是初学者，代码规范一定要保持
不知道代码规范，可以去窗口format一下。。。
言归正传 你这个优化的话 可以把
AND p.mediatypeinfoid in (
select
id
from
fn_get_mediatype_infor(5)
)
上面这部分 换成 inner join
Ⅷ 如何解决SQL Server查询速度缓慢的问题
1.查询的模糊匹配
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'——红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用.
解决办法:
其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。改进方法如下：
a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。
b、直接修改后台——根据输入条件，先查出符合条件的供应商，并把相关记录保存在一个临时表里头，然后再用临时表去做复杂关联
2.索引问题
在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为在设计表时，没去定义索引，而开发初期，由于表记录很少，索引创建与否，可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境，随着时间的推移，表记录越来越多
这时缺少索引，对性能的影响便会越来越大了。
这个问题需要数据库设计人员和开发人员共同关注
法则：不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:
◆避免对索引字段进行计算、函数、类型转换
◆避免在索引字段上使用not，<>，!=
◆避免在索引列上使用空值、IS NULL和IS NOT NULL
3.复杂操作
部分UPDATE、SELECT 语句写得很复杂（经常嵌套多级子查询）——可以考虑适当拆成几步，先生成一些临时数据表，再进行关联操作
4.update
同一个表的修改在一个过程里出现好几十次，如：
update table1
set col1=...
where col2=...;
update table1
set col1=...
where col2=...
......
象这类脚本其实可以很简单就整合在一个UPDATE语句来完成（前些时候在协助xxx项目做性能问题分析时就发现存在这种情况）
5.在可以使用UNION ALL的语句里，使用了UNION
UNION 因为会将各查询子集的记录做比较，故比起UNIONALL ，通常速度都会慢上许多。一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话，务必使用UNION ALL。还有一种情况大家可能会忽略掉，就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录，但由于脚本的特殊性，不可能存在重复记录，这时便应该使用UNION ALL，如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况，见，由于语句的特殊性，在这个脚本中几个子集的记录绝对不可能重复，故可以改用UNION ALL）
6.在WHERE 语句中，尽量避免对索引字段进行计算操作
这个常识相信绝大部分开发人员都应该知道，但仍有不少人这么使用，我想其中一个最主要的原因可能是为了编写写简单而损害了性能，那就不可取了
9月份在对XX系统做性能分析时发现，有大量的后台程序存在类似用法，如：
......
where trunc(create_date)=trunc(:date1)
虽然已对create_date 字段建了索引，但由于加了TRUNC，使得索引无法用上。此处正确的写法应该是
where create_date>=trunc(:date1) andcreate_date
或者是
where create_date between trunc(:date1) andtrunc(:date1)+1-1/(24*60*60)
注意：因between 的范围是个闭区间（greater than or equal to low value and less than or equal to highvalue.），
故严格意义上应该再减去一个趋于0的小数，这里暂且设置成减去1秒（1/(24*60*60)），如果不要求这么精确的话，可以略掉这步。
7.对Where 语句的法则
7.1避免在WHERE子句中使用in，not in，or 或者having。
可以使用 exist 和not exist代替 in和not in。
可以使用表链接代替 exist。Having可以用where代替，如果无法代替可以分两步处理。
例子
SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN
(SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)
优化
SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist
(SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)
7.2 不要以字符格式声明数字，要以数字格式声明字符值。（日期同样）否则会使索引无效，产生全表扫描。
例子使用：
SELECT emp.ename, emp.jobFROM emp WHERE emp.empno = 7369;
不要使用：SELECT emp.ename,emp.job FROM emp WHERE emp.empno = ‘7369’
8.对Select语句的法则
在应用程序、包和过程中限制使用select * from table这种方式。看下面例子
使用SELECT empno,ename,categoryFROM emp WHERE empno = '7369‘
而不要使用SELECT * FROM empWHERE empno = '7369'
9. 排序
避免使用耗费资源的操作，带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行，耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序
10.临时表
慎重使用临时表可以极大的提高系统性能
所谓的优化就是WHERE子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。经验显示，SQL Server性能的最大改进得益于逻辑的数据库设计、索引设计和查询设计方面。反过来说，最大的性能问题常常是由其中这些相同方面中的不足引起的。其实SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。
其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
Ⅸ 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。
Ⅹ mysql多表连接查询很慢，有更好的解决方案吗
设备运行数据表才千万级，说明实时数据量应该不会太大，为什么不再建立一个实时数据表（当然如果有需要，这个表你也可以按区域之类的分表），表中就三字段，比如就设备ID，区域ID（这以两个为唯一索引）和当前最大monitor_value，然后在设备运行数据表中建立触发器，当插入新数据时就去更新那个实时数据表（或者说如果设备ID区域ID没出现就新建，如果有并且数据比那个还大就更新）