㈠ 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。
㈡ SQL数据库优化的方法有哪些
在进行软件开发过程中，数据库的使用是非常重要的，但是数据库有很多种，不同数据库的使用方法是不同的。进行软件开发过程中，至少需要掌握一种数据库的使用方法。SQL数据库语法简单、操作方便和高效，是很多人最优的选择，但是SQL语句会受到不同数据库功能的影响，在计算时间和语言的效率上面需要进行优化，根据实际情况进行调整。下面电脑培训为大家介绍SQL数据库的优化方法。
一、适当的索引
索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。正确的索引可以更快地访问数据库，但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。IT培训认为如果没有索引，处理速度会变得非常慢。
二、仅索引相关数据
指定需要检索数据的精度。使用命令*和LIMIT代替SELECT*。调整数据库时，必须使用所需的数据集而不是整个数据集，尤其是当数据源非常大时，指定所需的数据集，能够节省大部分时间。
三、根据需求使用或避免临时表
如果代码可以用简单的方式编写，那么永远不要使临时表变得复杂。当然，如果数据具有需要多个查询的特定程序，北大青鸟建议在这种情况下，使用临时表。临时表通常由子查询交替。
四、避免编码循环
避免编码循环是非常重要的，因为它会减慢整个序列的速度。通过使用具有单行的唯一UPDATE或INSERT命令来避免编码循环，并且昆明北大青鸟发现WHERE命令能够确保存储的数据不被更新，这样能够方便在找到匹配和预先存在的数据时被找到。
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先学习SQL语句，再学数据库关系，再学优化！
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书名：数据库查询优化器的艺术
作者：李海翔
豆瓣评分：8.4
出版社：机械工业出版社
出版年份：2014-1-1
页数：532
内容简介：
《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》是数据库查询优化领域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球开发团队、资深专家撰写，作者有10余年数据库内核和查询优化器研究经验。数据库领域泰斗王珊教授亲自作序推荐，PostgreSQL中国社区和中国用户会发起人以及来自Oracle、新浪、网易、华为等企业的数位资深数据库专家联袂推荐。从原理角度深度解读和展示数据库查询优化器的技术细节和全貌；从源码实现角度全方位深入分析MySQL和PostgreSQL两大主流开源数据库查询优化器的实现原理；从工程实践的角度对比了两大数据库的查询优化器的功能异同和实现异同。它是所有数据开发工程师、内核工程师、DBA以及其他数据库相关工作人员值得反复研读的一本书。
《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》共19章，分为四个部分：第一篇（第1～4章）对数据库查询优化技术的范围、逻辑查询优化、物理查询优化，以及查询优化器与其他模块的关系做了非常细致、深入的讲解；第二篇（第5～10章）首先从源码角度对PostgreSQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理进行了深入、系统的分析，然后从功能角度对PostgreSQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及PostgreSQL查询优化器与其他模块的关系做了深入的讲解；第三篇（第11～16章）首先从源码角度对MySQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理进行了深入、系统的分析，然后从功能角度对MySQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及MySQL查询优化器与其他模块的关系做了深入的讲解；第四篇（第17～19章）对PostgreSQL与MySQL的逻辑查询优化技术、物理查询优化技术、设计思想和编码规范等各方面进行了深度的比较。
作者简介：
李海翔，网名“那海蓝蓝”，资深数据库专家，从事数据库研发、数据库测试与技术管理等工作10余年，对数据库的内核有深入的研究，长于PostgreSQL和MySQL等开源数据库的内核与架构。现任职于Oracle公司MySQL全球开发团队，从事查询优化技术的研究和MySQL查询优化器的开发工作。曾参与了863、核高基、工信部、科技部、发改委、北京市科委等多个重大科技项目。2005年获得北京市科学技术进步奖一等奖，2006年获高级工程师（系统分析师）。
㈤ 昭通电脑培训学校告诉你mysql数据库的优化方法
我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，昭通IT培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。
为什么要了解索引
真实案例
案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
索引的优点
合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
索引的类型
mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
B-TREE
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。
btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。
btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。
索引查询
建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。
另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。
㈥ mysql数据库的优化方法
我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，云南IT培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。
为什么要了解索引
真实案例
案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
索引的优点
合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
索引的类型
mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
B-TREE
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。
btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。
btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。
索引查询
建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。
另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。
㈦ 学习SQL数据库哪些教材或者视频好！比较适合菜鸟用！谢谢
不知道你有没有其他编程的基础。单数据库来说，你要是看书来学习的话，可能会一团雾水，为什么这么说呢，因为好多的专门讲数据库方面的书，讲的东西实在是太多了，可如果当你上班或做相关开发时你就会发现，那书上将的东西，也就那么十分之一是能够用得到的，其他的东西那全都是高级进阶的高级进阶，初期根本用不上，所以我建议你最好能够配合一门编程语言来学习数据库知识比如 C#+MSSQL，通过一个实际的项目来慢慢体会一下。所以我的建议是
【1】：先学数据库最基本的几条语句 Insert into [Table]、 Delete [Table]、Update [Table]、Select [Table] 等等，先能够熟练掌握这几条基础语句。
【2】：结合一门编程语言，来做个小的数据库相关的项目进一步了解 联合查询语句 嵌套查询等等
【3】：学习数据库设计，这个就要多看别人优秀的代码了，这部分学习呢，就是让你能够把一个实际的东西，抽象成数据库的东西，比如要你做个学生选课系统，你就要能够合力的设计出，数据库中有几个表，每个表的关系是怎么样的，等等
【4】：学习数据库优化：这个时候呢，你再返回头来看书，因为你有了之前的基础，现在在看书的话，你就能够明白哪些技术是重点，哪些技术最实际了
【5】：考取相关的证书，这个吧，如果你要是想专门从事这个行业，最好还是要考一个比如DBA，你可以从网上搜搜
就说这么多吧，希望能对你有帮助，如果还有什么不懂的话，可以给我留言
㈧ 落落老师高级oracle sql优化班 怎么样
您好，很高兴为您解答。
SQL优化简介
一般在应用中， 糟糕的SQL语句是造成系统性能低下的最主要原因，例如大小写的不统一、同样的SQL语句不同的写法等。而且，随着数据量的增加，情况会变得越来越严重。（题外话：优秀的Oracle数据库优化人才，是任何公司都稀缺的）
课程模块 详细章节内容
SQL高级优化
1 索引原理
2 基本概念
2.1 列基数与列选择性(区别列基数与执行计划的基数)
2.2 直方图
2.3 集群因子
3 统计信息
3.1 统计信息的最佳采样率
3.2 稳定系统收集统计信息最佳方法
3.3 如何查看统计信息是否过期
3.4 如何查看表的采样率
3.5 定制统计信息收集策略
3.6 快速检测SQL语句中统计信息过期的表的脚本
4. 执行计划
4.1 查看执行计划的方法
4.2 解释为什么不要用工具(TOAL/PLSQL DEV/EM)等查看执行计划
4.3 详细解释执行计划，教你彻底读懂执行计划
4.4 光标移动法则阅读执行计划
5. 访问路径(这部分会结合等待事件详细解释)
6. 连接方式
6.1 彻底搞懂嵌套循环，如何判断错误的嵌套循环
6.2 彻底搞懂哈希连接，如何优化哈希连接
6.3 彻底搞懂排序合并连接，什么情况下必须用排序合并连接
6.4 彻底搞懂笛卡尔连接，如何判断正确的笛卡尔连接，如何判断错误的笛卡尔连接
6.5 彻底搞懂外连接，掌握外连接的如何影响SQL性能
6.6 彻底搞懂半连接，掌握半连接优化方法以及底层原理
6.7 彻底搞懂反连接，掌握反连接优化方法以及底层原理
6.8 彻底搞懂标量子查询，掌握标量子查询优化方法以及底层原理
7. 成本计算
7.1 你优化SQL还在看COST吗？如果你还在看，说明你没入门
7.2 为什么COST很小，SQL却跑得很慢？
7.3 手把手教你计算全表扫描cost
7.4 手把手教你计算索引扫描cost
7.5 手把手教你嵌套循环cost
8. 查询转换
8.1 彻底搞懂 FILTER 底层原理，如何判断正确的FILTER，如何判断错误的FILTER
8.2 什么时候该用in/not in,什么时候该用exists/not exists?
我看到某某书,某某网站，说什么情况下用in,什么情况下用exists
抛弃这些错误的结论吧，我们来研究它的底层原理
8.4 彻底搞懂subquery unnesting,掌握subquery unnesting优化技巧
8.5 彻底搞懂vier merge,掌握view merge 优化技巧
8.6 彻底搞懂pushing predicate,掌握pushing predicate 优化技巧
9. 优化技巧
9.1 查看执行计划真实的基数
9.2 union代替or的情况
9.3 分页语句优化技巧
9.4 利用分析函数优化SQL
9.5 超大表与超小表HASH JOIN优化方法
9.6 <>优化技巧
9.7 函数索引优化技巧
9.8 LIKE '%XXX%' 优化技巧
9.9 如何根据执行计划建立索引？
9.10 组合索引怎么选择引导列？
10. SQL优化实战(讲课中也会出现一些案例)
10.1 收集统计信息，重建索引优化案例，如何发现统计信息过期？如何判断索引需要重建？
10.2 组合索引优化案例
10.3 利用并行优化案例
10.4 基数估算不准优化案例
10.5 直方图优化案例(嵌套循环优化案例)
10.6 with as优化经典案例
10.7 subquery unnesting 优化经典案例(多个)
10.8 view merge 优化经典案例
10.9 谓词推入优化经典案例
10.10 Merge优化update 案例
10.11 乱用bitmap优化案例
10.12 利用11g新特征扩展统计信息优化案例
10.13 利用分区优化SQL案例
10.14 利用local索引优化SQL案例
10.15 化整为零，各个击破优化案例
10.16 利用rowid优化案例
10.17 手工分配HASH AREA,SORT AREA 优化案例
10.18 标量子查询优化案例
10.19 利用ASH监控优化案例
10.20 分页优化案例
10.21 物化视图降低SQL性能案例
10.22 利用分析函数优化SQL案例
10.23 SQL优化高手之路---把你脑袋当成CBO
11.赠送一个经典表设计优化案例
如若满意，请点击右侧【采纳答案】，如若还有问题，请点击【追问】
希望我的回答对您有所帮助，望采纳！
~ O(∩_∩)O~
㈨ 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。
㈩ 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)。