⑴ 一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面
1、查看sql是否涉及多表的联表或者子查询，如果有，看是否能进行业务拆分，相关字段冗余或者合并成临时表（业务和算法的优化）
2、涉及链表的查询，是否能进行分表查询，单表查询之后的结果进行字段整合
3、如果以上两种都不能操作，非要链表查询，那么考虑对相对应的查询条件做索引。加快查询速度
4、针对数量大的表进行历史表分离（如交易流水表）
5、数据库主从分离，读写分离，降低读写针对同一表同时的压力，至于主从同步，mysql有自带的binlog实现 主从同步
6、explain分析sql语句，查看执行计划，分析索引是否用上，分析扫描行数等等
7、查看mysql执行日志，看看是否有其他方面的问题
个人理解：从根本上来说，查询慢是占用mysql内存比较多，那么可以从这方面去酌手考虑
⑵ sql还能怎么优化
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。
⑶ SQL执行与优化
SQL优化
执行计划,表关联查询顺序,优化策略与思路
下面再向前走一些，容我根据自己的认识说一下查询执行的流程是怎样的：
1.连接
1.1客户端发起一条Query请求，监听客户端的‘连接管理模块’接收请求
1.2将请求转发到‘连接进/线程模块’
1.3调用‘用户模块’来进行授权检查
1.4通过检查后，‘连接进/线程模块’从‘线程连接池’中取出空闲的被缓存的连接线程和客户端请求对接，如果失败则创建一个新的连接请求
2.处理
2.1先查询缓存，检查Query语句是否完全匹配，接着再检查是否具有权限，都成功则直接取数据返回
2.2上一步有失败则转交给‘命令解析器’，经过词法分析，语法分析后生成解析树
2.3接下来是预处理阶段，处理解析器无法解决的语义，检查权限等，生成新的解析树
2.4再转交给对应的模块处理
2.5如果是SELECT查询还会经由‘查询优化器’做大量的优化，生成执行计划
2.6模块收到请求后，通过‘访问控制模块’检查所连接的用户是否有访问目标表和目标字段的权限
2.7有则调用‘表管理模块’，先是查看table cache中是否存在，有则直接对应的表和获取锁，否则重新打开表文件
2.8根据表的meta数据，获取表的存储引擎类型等信息，通过接口调用对应的存储引擎处理
2.9上述过程中产生数据变化的时候，若打开日志功能，则会记录到相应二进制日志文件中
3.结果
3.1Query请求完成后，将结果集返回给‘连接进/线程模块’
3.2返回的也可以是相应的状态标识，如成功或失败等
3.3‘连接进/线程模块’进行后续的清理工作，并继续等待请求或断开与客户端的连接
接下来再走一步，让我们看看一条SQL语句的前世今生。
首先看一下示例语句
示例语句
执行顺序
SQL解析
1. FROM
当涉及多个表的时候，左边表的输出会作为右边表的输入，之后会生成一个虚拟表VT1。
(1-J1)笛卡尔积
计算两个相关联表的笛卡尔积(CROSS JOIN) ，生成虚拟表VT1-J1。
两次全表扫描
哈希索引,查找复杂度都是 O(1) 。
2. WHERE
对VT1过程中生成的临时表进行过滤，满足WHERE子句的列被插入到VT2表中。
注意：
此时因为分组，不能使用聚合运算；也不能使用SELECT中创建的别名；
与ON的区别：
如果有外部列，ON针对过滤的是关联表，主表（保留表）会返回所有的列；
如果没有添加外部列，两者的效果是一样的；
应用：
对主表的过滤应该放在WHERE；
对于关联表，先条件查询后连接则用ON，先连接后条件查询则用WHERE；
hash join 哈希连接 驱动表和被驱动表都只会访问0次或1次
应用场景:一个大表一个小表/表上没有索引/返回结果集比较大
3. GROUP BY
这个子句会把VT2中生成的表按照GROUP BY中的列进行分组。生成VT3表。
注意：
其后处理过程的语句，如SELECT,HAVING，所用到的列必须包含在GROUP BY中，对于没有出现的，得用聚合函数；
原因：
GROUP BY改变了对表的引用，将其转换为新的引用方式，能够对其进行下一级逻辑操作的列会减少；
原作者的理解是：
根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成一条记录，因为每一个分组只能返回一条记录，除非是被过滤掉了，而不在分组字段里面的字段可能会有多个值，多个值是无法放进一条记录的，所以必须通过聚合函数将这些具有多值的列转换成单值；
GROUP BY 重新聚合查询
4. HAVING
这个子句对VT3表中的不同的组进行过滤，只作用于分组后的数据，满足HAVING条件的子句被加入到VT4表中。
7.LIMIT
LIMIT子句从上一步得到的VT6虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。
注意：
offset和rows的正负带来的影响；
当偏移量很大时效率是很低的，可以这么做：
采用子查询的方式优化，在子查询里先从索引获取到最大id，然后倒序排，再取N行结果集
采用INNER JOIN优化，JOIN子句里也优先从索引获取ID列表，然后直接关联查询获得最终结果
当前未用到索引,
三次full scan , table1 AS a / table2 AS b / GROUP BY
尽量少做重复的工作
控制同一语句的多次执/减少多次的数据转换/
杜绝不必要的子查询和连接表，子查询在执行计划一般解释成外连接，多余的连接表带来额外的开销
关于临时表和表变量的选择
临时表产生使用SELECT INTO和CREATE TABLE + INSERT INTO的选择，一般情况下，SELECT INTO会比CREATE TABLE + INSERT INTO的方法快很多，但是SELECT INTO会锁定TEMPDB的系统表SYSOBJECTS、SYSINDEXES、SYSCOLUMNS，在多用户并发环境下，容易阻塞其他进程，所以建议，在并发系统中，尽量使用CREATE TABLE + INSERT INTO，而大数据量的单个语句使用中，使用SELECT INTO。
子查询的用法
相关子查询可以用IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS引入
NOT IN、NOT EXISTS的相关子查询可以改用LEFT JOIN代替写法
如果保证子查询没有重复 ，IN、EXISTS的相关子查询可以用INNER JOIN 代替
IN``的相关子查询用EXISTS代替
不要用 COUNT (*)的子查询判断是否存在记录，最好用 LEFT` `JOIN 或者EXISTS，比如有人写这样的语句：
建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。只要我们在查询语句中没有强制指定索引，
不要对索引字段进行运算，而要想办法做变换
不要对索引字段进行格式转换
不要对索引字段使用函数
不要对索引字段进行多字段连接
join关联查询的计算是很复杂的，特别是数据量比较大的情况下，实际情况还是拆解较快的
Join拆解的核心就是利用In关键字
要么用空间换时间，要么用时间换空间
多表连接的连接条件对索引的选择有着重要的意义，所以我们在写连接条件条件的时候需要特别注意。
A、多表连接的时候，连接条件必须写全，宁可重复，不要缺漏。
B、连接条件尽量使用聚集索引
C、注意ON、WHERE和HAVING部分条件的区别
ON是最先执行， WHERE次之，HAVING最后，因为ON是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，WHERE也应该比 HAVING快点的，因为它过滤数据后才进行SUM，在两个表联接时才用ON的，所以在一个表的时候，就剩下WHERE跟HAVING比较了
考虑联接优先顺序：
(1)INNER JOIN
(2)LEFT JOIN (注：RIGHT JOIN 用 LEFT JOIN 替代)
(3)CROSS JOIN
索引并不适用于所有情况：a.少量数据；b.频繁进行改动的字段，不适合做索引；c.很少使用的字段，不需要加索引
索引会提高数据查询效率，但是会降低“增、删、改”的效率。当不使用索引的时候，我们进行数据的增删改，只需要操作源表即可，但是当我们添加索引后，不仅需要修改源表，也需要再次修改索引，很麻烦。
先执行顺序, 是否走索引, 有无类型转换
18000 字的SQL优化大全
步步深入：MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序
MySQL索引总结（4）——btree与hash区别
⑷ 请教：如何优化SQL语句提高运行效率和速度
首先不能用子查询，这样会很慢很慢。
用外连接的关联查询代替not in
如下：
select a.* from gkbmk a left join gktjk b on a.bmh = b.bmh
where b.bmh is null;
如果不了解外连接，先了解一下吧，呵呵。
索引适当加一点，就可以了，我的句子已经是最佳优化了，你可以在上面加入你需要的条件。
⑸ 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。
⑹ 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。
⑺ 这些SQL优化技巧握在手，面试可以横着走……
一、SQL执行顺序
二、基础SQL优化
1、查询SQL尽量不要使用select *，而是具体字段
1）反例
2）正例
3）理由
2、避免在where子句中使用or来连接条件
查询id为1或者薪水为3000的用户：
1）反例
2）正例
使用union all：
分开两条SQL写：
3）理由
3、使用varchar代替char
1）反例
2）正例
3）理由
4、尽量使用数值替代字符串类型
5、查询尽量避免返回大量数据
如果查询返回数据量很大，就会造成查询时间过长，网络传输时间过长。同时，大量数据返回也可能没有实际意义。如返回上千条甚至更多，用户也看不过来。
通常采用分页，一页习惯10/20/50/100条。
6、使用explain分析你SQL执行计划
SQL很灵活，一个需求可以很多实现，那哪个最优呢？SQL提供了explain关键字，它可以分析你的SQL执行计划，看它是否最佳。Explain主要看SQL是否使用了索引。
返回结果：
7、是否使用了索引及其扫描类型
type：
性能排行：
System > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
possible_keys：
key：
8、创建name字段的索引
提高查询速度的最简单最佳的方式。
9、优化like语句
模糊查询，程序员最喜欢的就是使用like，但是like很可能让你的索引失效。
1）反例
2）正例
3）理由
未使用索引，故意使用sex非索引字段：
主键索引生效：
索引失效，type=ALL，全表扫描：
10、字符串怪现象
1）反例
2）正例
3）理由
为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为数值类型再做比较。
11、索引不宜太多，一般5个以内
12、索引不适合建在有大量重复数据的字段上
如性别字段。因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。
13、where限定查询的数据
数据中假定就一个男的记录。
1）反例
2）正例
3）理由
14、避免在索引列上使用内置函数
业务需求：查询最近七天内新生儿（用学生表替代下）
给birthday字段创建索引：
当前时间加7天：
1）反例
2）正例
3）理由
15、避免在where中对字段进行表达式操作
1）反例
2）正例
3）理由
16、避免在where子句中使用!=或>操作符
应尽量避免在where子句中使用!=或>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。记住实现业务优先，实在没办法，就只能使用，并不是不能使用。如果不能使用，SQL也就无需支持了。
1）反例
2）理由
17、去重distinct过滤字段要少
1）理由
18、where中使用默认值代替null
环境准备：
1）反例
2）正例
3）理由
三、高级SQL优化
1、批量插入性能提升
大量数据提交，上千，上万，批量性能非常快，mysql独有。
1）多条提交
2）批量提交
3）理由
2、批量删除优化
避免同时修改或删除过多数据，因为会造成cpu利用率过高，会造成锁表操作，从而影响别人对数据库的访问。
1）反例
2）正例
3）理由
3、伪删除设计
1）商品状态（state）
2）理由
4、提高group by语句的效率
可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉。
1）反例：先分组，再过滤
2）正例：先过滤，后分组
5、复合索引最左特性
创建复合索引，也就是多个字段。
满足复合索引的左侧顺序，哪怕只是部分，复合索引生效。
没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效。
复合索引全使用，按左侧顺序出现 name,salary，索引生效。
虽然违背了最左特性，但MYSQL执行SQL时会进行优化，底层进行颠倒优化。
1）理由
6、排序字段创建索引
什么样的字段才需要创建索引呢？原则就是where和order by中常出现的字段就创建索引。
7、删除冗余和重复的索引
8、不要有超过5个以上的表连接
9、inner join 、left join、right join，优先使用inner join
三种连接如果结果相同，优先使用inner join，如果使用left join左边表尽量小。
1）理由
10、in子查询的优化
日常开发实现业务需求可以有两种方式实现：
如需求：查询所有部门的所有员工：
假设表A表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下程序实现，可以抽象成这样的一个嵌套循环：