‘壹’ sql语句性能如何优化
如何加快查询速度?
1、升级硬件
2、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。
3、扩大服务器的内存
4、增加服务器CPU个数
5、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
6、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。
7、查询时不要返回不需要的行、列
8、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行
9、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数
10、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：
select的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快
11、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好
‘贰’ 如何进行SQL性能优化
这里分享下mysql优化的几种方法。
1、首先在打开的软件中，需要分别为每一个表创建 InnoDB FILE的文件。
‘叁’ 数据库系统优化的人工智能自动SQL优化
人工智能自动SQL优化出现在90年代末。目前在商用数据库领域，LECCO Technology Limited(灵高科研有限公司)拥有该技术，并提供使用该技术的自动优化产品LECCO SQL Expert，它支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。该产品针对数据库应用的开发和维护阶段提供的模块有：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块SQL 语法优化器的工作原理为：①输入一条源SQL语句；②“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句，结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出；③产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满；④对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句；⑤对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句。
‘肆’ 优化SQL有什么方法
在数据库应用系统中编写可执行的SQL语句可以有多种方式实现，但哪一条是最佳方案却难以确定。为了解决这一问题，有必要对SQL实施优化。简单地说，SQL语句的优化就是将性能低下的SQL语句转换成达到同样目的的性能更好的SQL语句。
优化SQL语句的原因
数据库系统的生命周期可以分成: 设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行优化的成本最高，收益最小。如果将一个数据库系统比喻成一座楼房，在楼房建好后进行矫正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本无法矫正），而在楼房设计、生产阶段控制好每块砖瓦的质量就能达到花费小而见效高的目的。
为了获得最大效益，人们常需要对数据库进行优化。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升全部加起来只占数据库应用系统性能提升的40%左右，其余60%的系统性能提升全部来自对应用程序的优化。许多优化专家甚至认为对应用程序的优化可以得到80%的系统性能提升。因此可以肯定，通过优化应用程序来对数据库系统进行优化能获得更大的收益。
对应用程序的优化通常可分为两个方面: 源代码的优化和SQL语句的优化。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高(尤其是对正在使用中的系统进行优化) 。另一方面，源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限，因为应用程序对数据库的操作最终要表现为SQL语句对数据库的操作。
对SQL语句进行优化有以下一些直接原因：
1. SQL语句是对数据库(数据) 进行操作的惟一途径，应用程序的执行最终要归结为SQL语句的执行，SQL语句的效率对数据库系统的性能起到了决定性的作用。
2. SQL语句消耗了70%～90%的数据库资源。
3. SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑，相对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低。
4. SQL语句可以有不同的写法，不同的写法在性能上的差异可能很大。
5. SQL语句易学，难精通。SQL语句的性能往往同实际运行系统的数据库结构、记录数量等有关，不存在普遍适用的规律来提升性能。
传统的优化方法
SQL程序人员在传统上采用手工重写来对SQL语句进行优化。这主要依靠DBA或资深程序员对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较以试图找到性能较佳的SQL语句。这种做法存在着以下不足：
1. 无法找出SQL语句的所有可能写法。很可能花费了大量的时间也无法找到性能较佳的SQL语句。即便找到了某个性能较佳的SQL语句也无法知道是否存在性能更好的写法。
2. 非常依赖于人的经验，经验的多寡往往决定了优化后SQL语句的性能。
3. 非常耗时间。重写-->校验正确性-->比较性能，这一循环过程需要大量的时间。
根据传统的SQL优化工具的功能，人们一般将优化工具分为以下三代产品：
第一代的SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具对输入的SQL语句从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。
第二代的SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析来产生是否要增加索引的建议。这类工具存在着致命的缺点——只分析了一条SQL语句就得出增加某个索引的结论，根本不理会(实际上也无法评估到)增加的索引对整体数据库系统性能的影响。
第三代工具是利用人工智能实现自动SQL优化。
人工智能自动SQL优化
随着人工智能技术的发展和在数据库优化领域应用的深入，在20世纪90年代末优化技术取得了突破性的进展，出现了人工智能自动SQL优化。人工智能自动SQL优化的本质就是借助人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，找到性能最好的等效SQL语句。LECCO SQL Expert就采用了这种人工智能技术，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。其突出特点是自动优化SQL语句。除此以外，还可以以人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写SQL语句，并找出所有等效的SQL语句及可能的执行计划，通过测试运行为应用程序和数据库自动找到性能最好的SQL语句，提供微秒级的计时; 能够优化Web应用程序和有大量用户的在线事务处理中运行时间很短的SQL语句; 能通过比较源SQL和待选SQL的不同之处，为开发人员提供“边做边学式训练”，迅速提高开发人员的SQL编程技能等等。
该工具针对数据库应用的开发和维护阶段提供了数个特别的模块：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块之一“SQL 语法优化器”的工作原理大致如下：输入一条源SQL语句，“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出，产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满，接下来对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句(不同的执行计划意味着不同的执行效率)，最后，对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句（参见下图）。
图 人工智能自动SQL优化示意图
LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句，它所提供的“边做边学式训练”还能够教会开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。LECCO SQL Expert的SQL语句自动优化功能使SQL的优化变得极其简单，只要能够写出SQL语句，它就能帮开发人员找到最好性能的写法。
小 结
SQL语句是数据库应用中一个非常关键的部分，它执行性能的高低直接影响着应用程序的运行效率。正因为如此，人们在SQL语句的优化上投入了很大的精力，出现了许多SQL语句优化工具。随着人工智能等相关技术的日益成熟, 肯定还会有更多更好的工具出现，这将会给开发人员提供更多的帮助。
‘伍’ sql 2008 数据库引擎优化怎么用
确定您希望数据库引擎优化顾问在分析过程中考虑添加、删除或保留的数据库功能（索引、索引视图、分区）。有关详细信息，请参阅
关于工作负荷和使用数据库引擎优化顾问的注意事项。
创建工作负荷。有关详细信息，请参阅
启动数据库引擎优化顾问，并登录到 MicrosoftSQL Server 实例。有关详细信息，请参阅
启动数据库引擎优化顾问。在“常规”选项卡上，在
“会话名称”
中键入一个名称以创建新的优化会话。
选择一个“工作负荷文件”或“表”
，然后在相邻的文本框中键入文件的路径或表的名称。
指定表的格式为
database_name.schema_name.table_name
若要搜索工作负荷文件或表，请单击“浏览”按钮。
数据库引擎优化顾问假定工作负荷文件是滚动更新文件。有关滚动更新文件的详细信息，请参阅
限制跟踪文件和表的大小。
使用跟踪表作为工作负荷时，该表必须存在于数据库引擎优化顾问正在优化的同一台服务器上。如果您创建的跟踪表在其他服务器上，则必须将其移到数据库引擎优化顾问准备优化的服务器上才能用作工作负荷。
选择要对其运行在步骤 5 中选择的工作负荷的数据库和表。若要选择表，请单击“所选表”箭头。
选中“保存优化日志”
以保存优化日志的副本。如果不希望保存优化日志的副本，请清除该复选框。
在分析之后，可以通过打开会话并选择“进度”选项卡来查看优化日志。
单击“优化选项”
选项卡，从列出的选项中进行选择。有关详细信息，请参阅
可用的优化选项。
单击工具栏中的
“开始分析”按钮。
如果希望停止已经启动的优化会话，请在“操作”菜单上选择以下选项之一：选择“停止分析(并提供建议)”
将停止优化会话，并提示您选择是否希望数据库引擎优化顾问根据目前已完成的分析来生成建议。选择“停止分析”
将停止优化会话而不生成任何建议。
‘陆’ 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。
‘柒’ 2020-07-10：sql如何调优
SQL调优有很多事项和方法，这里主要介绍几个事项
1.DEFAULT_STORAGE_ENGINE
如果你已经在用MySQL 5.6或者5.7，并且你的数据表都是InnoDB，那么表示你已经设置好了。如果没有，确保把你的表转换为InnoDB并且设置default_storage_engine为InnoDB。
为什么？简而言之，因为InnoDB是MySQL(包括Percona Server和MariaDB)最好的存储引擎 – 它支持事务，高并发，有着非常好的性能表现(当配置正确时)。
2.INNODB_BUFFER_POOL_SIZE
这个是InnoDB最重要变量。实际上，如果你的主要存储引擎是InnoDB，那么对于你，这个变量对于MySQL是最重要的。
基本上，innodb_buffer_pool_size指定了MySQL应该分配给InnoDB缓冲池多少内存，InnoDB缓冲池用来存储缓存的数据，二级索引，脏数据(已经被更改但没有刷新到硬盘的数据)以及各种内部结构如自适应哈希索引。
根据经验，在一个独立的MySQL服务器应该分配给MySQL整个机器总内存的80%。如果你的MySQL运行在一个共享服务器，或者你想知道InnoDB缓冲池大小是否正确设置。
3.INNODB_LOG_FILE_SIZE
InnoDB重做日志文件的设置在MySQL社区也叫做事务日志。直到MySQL 5.6.8事务日志默认值innodb_log_file_size=5M是唯一最大的InnoDB性能杀手。从MySQL 5.6.8开始，默认值提升到48M,但对于许多稍繁忙的系统，还远远要低。
根据经验，你应该设置的日志大小能在你服务器繁忙时能存储1-2小时的写入量。如果不想这么麻烦，那么设置1-2G的大小会让你的性能有一个不错的表现。这个变量也相当重要。
在进入下一个变量之前，让我们来快速提及一下innodb_log_buffer_size。“快速提及”是因为它常常不好理解并且往往被过度关注了。事实上大多数情况下你只需要使用小的缓冲 – 在事务被提交并写入到硬盘前足够保存你的小事务更改了。
当然，如果你有大量的大事务更改，那么，更改比默认innodb日志缓冲大小更大的值会对你的性能有一定的提高，但是你使用的是autocommit，或者你的事务更改小于几k，那还是保持默认的值吧。
4.INNODB_FLUSH_LOG_AT_TRX_COMMIT
默认下，innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1表示InnoDB在每次事务提交后立即刷新同步数据到硬盘。如果你使用autocommit，那么你的每一个INSERT, UPDATE或DELETE语句都是一个事务提交。
同步是一个昂贵的操作(特别是当你没有写回缓存时)，因为它涉及对硬盘的实际同步物理写入。所以如果可能，并不建议使用默认值。
两个可选的值是0和2:
* 0表示刷新到硬盘，但不同步(提交事务时没有实际的IO操作)
* 2表示不刷新和不同步(也没有实际的IO操作)
所以你如果设置它为0或2，则同步操作每秒执行一次。所以明显的缺点是你可能会丢失上一秒的提交数据。具体来说，你的事务已经提交了，但服务器马上断电了，那么你的提交相当于没有发生过。
显示的，对于金融机构，如银行，这是无法忍受的。不过对于大多数网站，可以设置为innodb_flush_log_at_trx_commit=0|2，即使服务器最终崩溃也没有什么大问题。毕竟，仅仅在几年前有许多网站还是用MyISAM，当崩溃时会丢失30s的数据(更不要提那令人抓狂的慢修复进程)。
那么，0和2之间的实际区别是什么？性能明显的差异是可以忽略不计，因为刷新到操作系统缓存的操作是非常快的。所以很明显应该设置为0，万一MySQL崩溃(不是整个机器)，你不会丢失任何数据，因为数据已经在OS缓存，最终还是会同步到硬盘的。
‘捌’ 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。
‘玖’ 谁能告诉我怎样优化sql语句
（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)。（8）删除重复记录：最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9）用TRUNCATE替代DELETE：当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息。当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短。（TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML）。（10）尽量多使用COMMIT：只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少，COMMIT所释放的资源:a. 回滚段上用于恢复数据的信息。b. 被程序语句获得的锁。c. redo log buffer 中的空间。d. Oracle为管理上述3种资源中的内部花费。（11）用Where子句替换HAVING子句：避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。(非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，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。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里。（12）减少对表的查询：在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询。例子：SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（13）通过内部函数提高SQL效率：复杂的SQL往往牺牲了执行效率。能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的。（14）使用表的别名(Alias)：当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接。在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率。在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历)。为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS。例子：（高效）SELECT * FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')
(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')
（16）识别‘低效执行’的SQL语句：虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法：SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS>0
AND BUFFER_GETS > 0
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY 4 DESC;
（17）用索引提高效率：索引是表的一个概念部分，用来提高检索数据的效率，Oracle使用了一个复杂的自平衡B-tree结构。通常,通过索引查询数据比全表扫描要快。当Oracle找出执行查询和Update语句的最佳路径时, Oracle优化器将使用索引。同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率。另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列。通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时，使用索引同样能提高效率。虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价。索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改。这意味着每条记录的INSERT, DELETE , UPDATE将为此多付出4, 5次的磁盘I/O 。因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。定期的重构索引是有必要的：ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>
（18）用EXISTS替换DISTINCT：当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT。一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果。例子：(低效):
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效):
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X'
FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
（19）SQL语句用大写的；因为Oracle总是先解析SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行。（20）在Java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串。（21）避免在索引列上使用NOT通常，我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响。当Oracle“遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描。（22）避免在索引列上使用计算。WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分。优化器将不使用索引而使用全表扫描。举例:低效：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
高效:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
（23）用>=替代>：高效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4
低效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。（24）用UNION替换OR (适用于索引列)：通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果。对索引列使用OR将造成全表扫描。注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低。在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引。高效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
UNION
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
（25）用IN来替换OR：这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在Oracle8i下，两者的执行路径似乎是相同的:低效:SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30高效：SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);（26）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL：避免在索引中使用任何可以为空的列，Oracle将无法使用该索引。对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录。对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录.如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中。举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A，B值为(123，null) , Oracle将不接受下一条具有相同A，B值（123,null）的记录(插入)。 然而如果所有的索引列都为空，Oracle将认为整个键值为空而空不等于空。因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引。低效: (索引失效)SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;高效: (索引有效)SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;（27）总是使用索引的第一个列：如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引。这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引。（28）用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序。如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了。效率就会因此得到提高。需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录。因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存。对于这块内存的优化也是相当重要的。下面的SQL可以用来查询排序的消耗量：
低效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
高效:
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
（29）用WHERE替代ORDER BY：ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引。ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序。ORDER BY中所有的列必须定义为非空。WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列。例如: 表DEPT包含以下列:DEPT_CODE PK NOT NULLDEPT_DESC NOT NULLDEPT_TYPE NULL低效: (索引不被使用)SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE高效: (使用索引)SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0（30）避免改变索引列的类型:当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换。 假设 EMPNO是一个数值类型的索引列：SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123'。 实际上,经过Oracle类型转换, 语句转化为: SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123') 。幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变。现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列：SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 。这个语句被Oracle转换为: SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123。因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免Oracle对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来。注意当字符和数值比较时, Oracle会优先转换数值类型到字符类型。（31）需要当心的WHERE子句:某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引。这里有一些例子：(1)‘!=' 将不使用索引。记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中。(2)‘||'是字符连接函数。就象其他函数那样, 停用了索引。(3)‘+'是数学函数。就象其他数学函数那样, 停用了索引。(4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描。（32）a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显着的效率提高。b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别。而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!（33）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. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强。（34）优化GROUP BY:提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多。
低效:
SELECT JOB, AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP JOB
HAVING JOB = 'PRESIDENT'
OR JOB = 'MANAGER'高效:
SELECT JOB, AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = 'PRESIDENT'
OR JOB = 'MANAGER'
GROUP JOB
‘拾’ 如何使用数据库引擎优化顾问优化数据库
这里简单的讲一下：如何使用数据库引擎优化顾问优化数据库
简单的优化一下数据库。
一、启动 microsoft sql server management studio(就是sql的管理工具）
二、工具->sql server PRofiler
三、sql server profiler->文件->新建跟踪 ->运行
时间长一点，点停止 然后保存这个跟踪
sql server profiler->文件->保存->取个名字。
详细查看：
如何创建跟踪 (SQL Server Profiler)
http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms175047.aspx
四、sql server profiler->工具-数据库引擎优化顾问
工作负荷 选择刚才保存的文件。
在选择要优化的数据库和表 里面选择一个（不要全选，会卡死的）
选项都是中文的，自己配置一下。
最后点下开始分析。等着，我这个等了十几分钟。
完成后会有建议
看一下建议
tbLucky28Account 这张表查询其实已经很快了，但是他使用频率很高，跟据它的建议优化一下。确实提高了不少。
一个是统计，一个是索引
以下是网上查过来的：
1.STATISTICS是一个表中某几个列的统计信息，如一个表是全校学生某次考试的分数，score列的类型是int，取值范围是0到100的整数， 那么statistc就是每个分数分别有多少人。在一个特定的查询中，使用索引可能加快速度，也可能减慢速度，所以SQL server要事先对使用索引的效果做一个预测，预测的依据就是STATISTICS。
2.默认情况下，表或索引更改了，统计会相应地自动更新， 以保持统计是最新的。但是可以在数据库选项中关闭这个自动更新的功能，提高数据表的更新速度。但需要定期手动更新统计。因为过期的统计信息会对是否使用索 引的判断带来误判。没发现SQL2000和SQL2005的统计有什么区别。
3.index要依赖正确的STATISTICS才能发挥作用。而你的SQL2005优化工具对缺乏STATISTIC的列自动产生了创建语句。
索引有很多好处和坏外，以下是索引的一点点资料，
http://www.cnblogs.com/Mattcoder/archive/2007/02/08/644824.html
五、查看报告
有很多报告可以查看。
这里可以看到 tbLucky28Account 这个账户表的访问频率，前面的建议优化是非常正确的。
这里有索引的报告。这里我圈出来的两个索引特别大。
最大那个 PK_tbUserWagerTaskHistory 这个是历史数据，备查的，平时不用没什么影响。
但是上面那个PK_tbGamePriceAccountLogs_XX这个有32多M就要跟据自己的实际情况进行优化。