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阿里慢sql优化

发布时间: 2022-08-24 00:29:25

❶ 如何优化慢查询的sql语句

优化方法一般从几个方面这几个考虑:
1、根据业务情况,精简代码逻辑,
2、根据读写方式,降低数据表读写量
3、关键条件列增加合适的索引
4、对于碎片多的索引进行重建
多数情况下只需要考虑前两条就能解决很大的效率问题,业务模式可能在最初开发的时候,因需求分析不彻底,或者需求理解不深入,导致逻辑不合理,或者后续多次变动业务模式,新增功能与最初的开发理念发生变化,这时就应该对代码的逻辑进行重新优化改写。

❷ 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)。

  1. 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

  2. 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。

  3. 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。

❸ 一条查询极为缓慢的sql语句,如何去优化呢

1、将查询条件字段简历index;
2、将尽可能筛选掉最大数据量的条件放到where条件最后面,因为sql执行时,where条件是由右往左执行。
3、尽可能少用like、in等函数

❹ 复杂慢sql语句如何优化

很简单啊,优先索引,第二结构,第三算法。
索引最简单,如果是SQL server客户端或者toad可以提示有哪些需要进行优化的地方。
结构就是针对要查询的值,尽量集中到一个表,减少串表,函数查询,左链的表字段查询。
算法就是OR还是IN?串表时IN还是EXISTS ?oracle in 的限制。条件执行顺序等。
然后还有其他注意的,例如只查固定字段就不要 select * 只要注意以上步骤,千万级数据串10个秒也能1秒内显示出来。
有条件的话,当然是用归档数据进行查询,这样就不会占用业务数据IO了,最后一步就是“云计算”(解析有一百种,没有统一概念,我的意识其实就是归档过程中根据分组维度计算好,并根据日期放进相关的表,减少表粒度,只进行简单的select查询)

❺ sql语句运行很慢,该语句如何优化400W数据,

这个最好还是由Oracle的DBA来做分区和索引的优化, 单纯从sql上 这么大数据量的数据 优化效果一般.

❻ 查询特别慢 如何优化SQL

思路:

  1. 首先,要确定使用的是什么数据,

  2. 若是MSSQL,那么需要看一下查询计划,然后逐一解决慢的问题;

  3. 若是Access,那么就要看表的索引创建是否合适,另外Access还有一个弊病,就是数据库大于10MB后,速度和性能将极大的下降

❼ 如何进行SQL性能优化

SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多,常见的有以下几种:
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是数据库设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。
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。

❽ 一条查询极为缓慢的sql语句,如何去优化

有时候不一定要优化sql语句,有可能是相关的表没有索引,如果你想让人帮忙的话,最好把相应的语句贴出来,还有相关表结构

❾ sql调优的几种方式

你好,
SQL优化的一些方法
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。
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。
5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,
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。
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。
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。

❿ 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)。