⑴ 关于sql查询代码优化问题
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，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
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，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '«c%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.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。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.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。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10.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。
11.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
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(selectnum from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限(只有主键索引)。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度;如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
⑵ 数据库表数据量大怎么优化查询速度
下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。
1．合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
⑶ 查询条件相同大量sql执行该怎样优化
：1. SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。 调整不良SQL通常可以从以下几点切入： ? 检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容 ?
⑷ 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
⑸ mysql数据库大量查询次数如何优化
MySQL 8.0.16 已经发布，它像往常一样增强了组复制 Group Replication 功能。
这篇文章介绍了 MySQL 8.0.16 为 Group Replication 带来的新功能：
Message fragmentation（信息碎片化）。
背景
Group Replication 目前使用 XCom（一种组通信引擎），特点：原子性，组员状态检测等。每个成员的组复制插件先将信息转发到本地 XCom，再由 XCom 最终以相同的顺序将信息传递给每个组成员的 Group Replication 插件。
XCom 由单线程实现。当一些成员广播信息过大时，XCom 线程必须花费更多的时间来处理那个大信息。如果成员的 XCom 线程忙于处理大信息的时间过长，它可能会去查看其他成员的 XCom 实例。例如，忙碌的成员失效。如果是这样，该组可以从该组中驱逐忙碌的成员。
MySQL 8.0.13 新增group_replication_member_expel_timeout系统变量，您可以通过它来调整将成员从组中驱逐的时间。例如，怀疑成员失败，但成员实际上忙于处理大信息，给成员足够的时间来完成处理。在这种情况下，是否为成员增加驱逐超时的设置是一种权衡。有可能等了很久，该成员实际真的失效了。
Message fragmentation（信息碎片化）
MySQL 8.0.16 的 Group Replication 插件新增用来处理大信息的功能：信息碎片化。
简而言之，您可以为成员的广播信息指定最大值。超过最大值的信息将分段为较小的块传播。
您可以使用 group_replication_communication_max_message_size系统变量指定允许的信息最大值（默认值为10 MiB）。
示例
让我们用一个例子来解释新功能。图1显示了当绿色成员向组广播信息时，新功能是如何处理的。
图1 对传出信息进行分段
1. 如果信息大小超过用户允许的最大值（group_replication_communication_max_message_size），则该成员会将信息分段为不超过最大值的块。
2. 该成员将每个块广播到该组，即将每个块单独转发到XCom。
XCom 最终将这些块提供给组成员。下面三张图展示出了中间绿色成员发送大信息时工作的新特征。
图2a 重新组合传入的信息：第一个片段
3. 成员得出结论，传入的信息实际上是一个更大信息的片段。
4. 成员缓冲传入的片段，因为他们认为片段是仍然不完整的信息的一部分。（片段包含必要的元数据以达到这个结论。）
图2b 重新组合传入的信息：第二个片段
5. 见上面的第3步。
6. 见上面的第4步。
图2c 重新组合传入的信息：最后一个片段
7. 成员得出结论，传入的信息实际上是一个更大信息的片段。
8. 成员得出结论，传入的片段是最后一个缺失的块，重新组合原始信息，然后对其进行处理，传输完毕。
结论
MySQL 8.0.16 已经发布后，组复制现在可以确保组内交换的信息大小不超过用户定义的阈值。这可以防止组内误判而驱逐成员。
⑹ mysql中怎样对大批量级的数据查询进行优化
在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个操作，SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的差异。这里主要介绍下select查询优化的要点。
1. 使用慢查询日志去发现慢查询。
2. 使用执行计划去判断查询是否正常运行。
3. 总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下 –久而久之性能总会变化。
4. 避免在整个表上使用count(*),它可能锁住整张表。
5. 使查询保持一致以便后续相似的查询可以使用查询缓存。
6. 在适当的情形下使用GROUP BY而不是DISTINCT。
7. 在WHERE, GROUP BY和ORDER BY子句中使用有索引的列。
8. 保持索引简单,不在多个索引中包含同一个列。
9. 有时候MySQL会使用错误的索引,对于这种情况使用USE INDEX。
10. 检查使用SQL_MODE=STRICT的问题。
11.对于记录数小于5的索引字段，在UNION的时候使用LIMIT不是是用OR.
12. 为了 避免在更新前SELECT，使用INSERT ON DUPLICATE KEY或者INSERT IGNORE ,不要用UPDATE去实现。
3. 不要使用 MAX,使用索引字段和ORDER BY子句。
14. 避免使用ORDER BY RAND().
15. LIMIT M，N实际上可以减缓查询在某些情况下，有节制地使用。
16. 在WHERE子句中使用UNION代替子查询。
17. 对于UPDATES（更新），使用 SHARE MODE（共享模式），以防止独占锁。
18. 在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。
19. 使用DROP TABLE，CREATE TABLE DELETE FROM从表中删除所有数据。
20. 最小化的数据在查询你需要的数据，使用*消耗大量的时间。
21. 考虑持久连接，而不是多个连接，以减少开销。
22. 基准查询，包括使用服务器上的负载，有时一个简单的查询可以影响其他查询。
23. 当负载增加您的服务器上，使用SHOW PROCESSLIST查看慢的和有问题的查询。
24. 在开发环境中产生的镜像数据中 测试的所有可疑的查询。
来源：PHP程序员雷雪松的博客
⑺ 查询数据库时数据量特别大，咋样用 sql优化
1、优化SQL语句，使用Where限定查询的数据范围
2、建立相关字段的索引，避免查询时进行全表扫描
3、多数据表连接时，注意连接的主从表位置，避免小表Join大表
⑻ 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。
⑼ sql查询优化的几种方法
1、创建索引；
2、采用分区表；
3、尽量采用join进行多表关联查询；
4、能用exists就不用in;
5、尽量采用覆盖索引。
⑽ sql数据库 大数据量查询 优化!!
我搞过一个销售管理的网站,一些客户的浏览记录也很多.
后来我们用了按类型分表的方法.把一个很长的表分成了7个表,然后建立视图来把他们弄一起,当然SQL优化是少不了的,尽量减少join和left的次数,适当建立索引.
你朋友圈的话,建议你用Ajax,动态刷新,那么是否考虑在这一次刷新页面的时候在后台先准备好下一次的查询数据呢.因为这个是一段一段的,显示一段,然后准备下一段.
PS:我这只是个人建议,希望能帮到你