① sql语句的几种优化方法
1、尽可能建立索引，包括条件列，连接列，外键列等。
2、尽可能让where中的列顺序与复合索引的列顺序一致。
3、尽可能不要select *，而只列出自己需要的字段列表。
4、尽可能减少子查询的层数。
5、尽可能在子查询中进行数据筛选 。
② 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。
③ 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。
④ sql递归优化求助
mssql的话，你可以试试cte递归
⑤ sql 怎么递归查询的方法：
1．创建测试表，createtabletest＿connect（idnumber，p＿idnumber）；
⑥ 列举sql优化有哪些方式
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)。
⑦ 教你如何优化SQL语句中的物理查询麻烦告诉我
这样的话，效率岂不是很低，数据库有这么愚蠢吗？ 我想很多人都会有这个疑问，包括我在最初学习的时候也提出过这样的问题。那么，我的这篇文章就结合这个问题来讨论一下SQL Server的物理查询处理。首先我们必须明白逻辑处理和物理处理和区别，逻辑处理是指执行一个查询应该产生什么样的结果，那么逻辑查询的各个阶段就是这个查询从逻辑上执行的先后顺序，依照这个先后顺序就能得到正确的结果，正如我们做四则混合运算一样，先乘除后加减才能得到正确结果。 所以说逻辑查询只关心产生一个我们期望的、正确的结果，它并不关心产生这个结果需要多少的资源消耗。而物理处理就是怎么得到这个结果，这个时候才会考虑性能问题。下面我们就讨论下怎么执行这个物理处理的。 当一个查询到达数据库引擎的时候，数据库引擎需要做的是执行这个查询的查询计划，那么这个时候就存在两种情况，一种可能是这个查询的查询计划已经在缓存中，这种情况就直接执行这个查询计划。另外一种情况就是在缓存中找不到该查询的查询计划。没有怎么办？生成一个！怎么生成？ 执行计划是在编译阶段生成的，编译需要经过三个步骤：分析、代数化（algebrization）、查询优化，看见没有这里的查询优化过程就能解决上面的朋友提出的先笛卡尔集在筛选造成性能低的问题。下面我就对这三个步骤作一个介绍。 第一步：分析是检查语法并把SQL批处理转化成分析树的过程,如select * t1 where id in(1,2,3,4,5,6,7)在被分析树分析后就展开成了select * t1 where id=1 or id=2 or id=3 or id=4 or id=5 or id=6 or id=7 ,除此之外还有检查语法是否正确的功能。 第二步：接下的过程是代数化（algebrization），这个阶段使用SQL Server 2005的新组件algebrizer，algebrizer组件的主要功能是绑定，因此代数化过程通常称为绑定。这个阶段是将第一步的分析树作为输入，生成被称为查询处理器树的输出，用于查询优化。其实这个阶段主要做几个事情， 一：运算符平展，简单的讲就是把二元运算符组合成N元运算符，这里必须给出一个示例才能很好的解释这个二元转换成N元如第一步所示in操作展开成了一连串的or运算符，而分析器认为这些or都是二元的，也就是说它认为第一个or 的左孩子是id=1,右孩子是 （id=2 or id=3 or id=4 or id=5 or id=6 or id=7 ）这个表达式，而右孩子又被认为是二元的，如此一来就必须进行一个递归过程。而运算符平展过程则将这种二元运算组合成n元运算符，就避免了递归的过程。 二：名称解析，这个过程其实就是检查这个查询中出现的表或者是表的列是不是在数据库中真实存在。以及在该查询过程中是不是可见的。三：类型派生，有点抽象，举个例子就能理解了，比如union查询吧，union左右两边查询结果对应位置的数据类型应该是一致的。四：聚合绑定和组分绑定，执行完这个步骤后查询处理器树便生成了。 第三步：查询优化，这个过程由查询优化器组件来完成的。查询中应该以何种顺序访问表，使用哪种方法和使用哪个索引，应该由哪个联接算法等都是由查询优化器组件来决定的，但是这个决定也不是随意的，它必须满足的前提条件是保证最后得到的结果集必须是正确的，也就是说该结果集必须遵循逻辑处理的各个阶段所得到的结果集相同。优化器会尝试该查询的许多变体，一查找成本最低的计划。 如果优化器分析该查询的元数据得知只有一个可执行的计划，那么它就不会再尝试寻求更好的计划，这个步骤叫做细微计划优化。如果没有找到细微计划优化，SQL Server将执行一些简化，简化就是对自身语法作一些转换，比如在联接前计算表的where筛选器，如前一篇描述的，逻辑查询中where筛选总是在联接之后计算，但是先计算where筛选器在联接同样能得到的正确的结果，而这样的效率往往是更高的，所以在物理处理中where往往在join前执行的，开篇提到的那个问题只是读者未理解逻辑处理和物理处理的差别而已。 到此为止，物理处理的各个步骤也做了一个简要的叙述，总结下，无论是存储过程还是即席查询都是执行的一个查询计划的副本，如果这个查询计划不存在的话就必须经过编译生成一个执行计划，在编译阶段必须经过分析，绑定（代数化），查询优化这些过程，最终得到我们需要查找的结果。关于查询优化组件具体是怎么优化查询处理器树的，我会在以后的篇幅作详细介绍。推荐给好友 我要收藏 我要纠错 分享到
⑧ sql 递归 优化 求助
表：
create table test
(id number,
context varchar2(40),
pre_id number
);
建立id主键
create index mahanso_id on test(id);
⑨ 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)。
⑩ 无限级分类效率，用递归做的无限级分类，速度太慢了，有没有好有优化方案，分享一下
[1 ]设计表 Tree：
ID，Name，ParentID，IDHelper
1，分类1，0，1-
2，分类1.1，1，1-2-
3，分类1.2，1，1-3-
4，分类2，0，4-
5，分类2.1，4，4-5-
[2] 查询所有一级分类：
select * from tree where parentID = 0
[3]查询某一级的下一级：
select * from tree where parentID = 1
[4]查询某一级的所有下级：
select * from tree where IDHelper like ‘1-’
[5]在你做一棵树的时候，第一次不需要全部查询出来，只需要显示一级分类即可；
当用户点击某一个再加载他下面的一级（AJAX）；
[6]IDHelper 怎么计算，IDHelper 总是 = 父分类的IDHelper + 当前ID + 分割符
注意每次修改删除等操作时需要更新，或者做成sql的[公式列]自动计算；
[7]注意ParentID，IDHelper不能乱套，否则会死循环；
[8]其他没什么了，应该不需要无限递归就可以完成各种操作，而且效率不是问题；