A. 如何提高sqlserver查询效率
企业里面的话是很在乎数据库效率无论是插入还是查询,特别是查询,因此这个问题涉及方面比较杂因为针对你不同查询有不同的写法,具体那种效率更高还得看计算机怎么认,所以最根本的话还是去研究一下
sqlserver
底层数据查询的过程.只有理解深入自己心里才有底知道怎样才是效率更高.
B. 怎样提升SQL语句的查询速度
1.选择最有效率的表名顺序。ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此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子句中尽量避免使用 ‘* ’。
4.使用DECODE函数来减少处理时间。
5.查询结果能不排序就不排序。尽量不用Order by,distinct,union,MINUS,INTERSECT。
6.用表连接代替子查询in。
7.用索引提高查询效率。但是索引不能随便用，还要搞清楚每种索引适用的情况，比如B*索引、复合索引、函数索引、bitmap索引等。虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是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将为此多付出几 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。
8.不能再索引列上适用not、<>、is null、not is null、做四则运算，否则索引会被抑制，不起作用，变成全表扫描。
9.用>=替代>。比如SELECT * FROM S WHERE ID>=4效率SELECT * FROM S WHERE ID>3高。两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个ID等于4的记录，而后者将首先定位到ID=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。
10.如果表的数据量很大，可以为该表建分区。经常使用的子查询可以建成视图。
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C. 如何提高SQL Server大数据条件下的查询速度
1.关于索引优化
建索引的选择必须结合SQL查询、修改、删除语句的需要，一般的说法是在WHERE里经常出现的字段建索引。如果在WHERE经常是几个字段一起出现而且是用AND连接的，那就应该建这几个字段一起的联合索引，而且次序也需要考虑，一般是最常出现的放前面，重复率低的放前面。
SQL
Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database
Maintenance
Plan
Wizard
，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。如果你运行这个向导，你会看到关于数据库中关于索引的统计量，这些统计量作为日志工作并定时更新，这样就减轻了手工重建索引或者DBCC
INDEXDEFRAG所带来的工作量。如果你不想自动定期刷新索引统计量，你还可以在DMPW中选择重新组织数据和数据页，这将停止旧有索引并按特定的填充因子重建索引。
2.
改善硬件（双CPU，Raid
5，增加内存）
tempdb这个临时数据库，它对性能的影响较大。tempdb和其他数据库一样可以增大，可以缩小。当数据文件需要增长的时候，通常不能保持剩余部分的连续性。这时文件就会产生碎片，这种碎片会造成性能下降。这种碎片属于外来性碎片。要阻止在tempdb中产生外来性碎片，必须保证有足够的硬盘空间。一般将tempdb的容量放到平均使用容量。而你也应该允许tempdb自动增长，比如你有个一个超大的join操作，它建立了一个超过tempdb容量的时候，该查询将失败。你还要设置一个合理的单位增长量。因为如果你设得太小，将会产生许多外来性碎片，反而会占用更多资源。sqlserver调优最有效的做法之一，就是把争夺资源的操作独立出去。tempdb就是一个需要独立出去的部分而tempdb和其他系统库一样是公用的，是存取最可能频繁的库，所有处理临时表、子查询、GROUP
BY、排序、DISTINCT、连接等等。它最适合放到一个具有快速读写能力的设备上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。
查询语句一定要使用存储过程；
3、查询尽量使用TOP子句
4.将表按一定的约束分成子表,(如按分类)创建约束,在用Like
时,先用分类
and
like
,
应该可能解决问题.
而且效果立秆见影!(你要确定SQL会认识你建的分区视图).我一个表有上百万的记录(700兆),用分区视图后,查询速度基本跟10万行一样.
如果还是太慢,还可以考滤分布式分区视图!这总可以解决问题了吧!
关键在于你能否把大表按某种约束分解成子表.
D. 如何提高SQL查询速度
1
你老师说的对，建立索引是可以提高查询速度的。你插入了百万条数据，可以测试。如果在C字段上建立索引，那以该字段为查询条件，在建立后查询和删除索引后查询比较一下就知道了。
2
关于视图。是提高不了查询速度的，因为视图对应一个SQL语句，它只是存起来而已，最后需要进行视图消解才能进行查询，它和直接执行相应的语句是一样的，理论上还要慢一点。
3
关于存储过程，弄好了是可以提高查询效率的，因为存储过程会把一段查询，也就是SQL语句进行贤编译，然后将编译后的代码存在于服务器上，在用户查询时节省了SQL的编译时间，所以加快了查询速度。
E. 怎么提高数据库查询效率
提高查询效率首先要想到的就是加索引，那什么是索引呢？
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。
索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。
创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。
实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。
上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。
如何使用索引呢？
首先索引有窄索引和宽索引两个概念，窄索引是指索引的列数为1~2，宽索引就是说索引的列数大于2。
因为窄索引的效率要高于宽索引，所以能用窄索引就不要使用宽索引。
那么对单字段索引和复合索引应该如何使用？
目录
单字段索引的情况：
复合索引的优势：
两者的比较：
单字段索引的情况：
1.表的主键，外键必须有索引
2.数据量超过300的表应该有索引
3.经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引
4.经常出现在where字句中的字段，特点是大表的字段，应该建立索引
5.索引应该建在选择性高的字段上
6.索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建立索引
7.尽量用单字段索引代替复合索引，复合索引的建立需要仔细的斟酌
复合索引的优势：
1.单字段索引很少甚至没有
2.复合索引的几个字段经常同时以AND的方式出现在where语句
当where语句中的条件是OR时，索引不起作用。
两者的比较：
以一个sql语句来举例：SELECT * FROM STUDENT WHERE SEX="男" AND SAGE=18;
若在sex 和 sage 两个字段分别创建了单字段索引，mysql查询每次只能使用一个索引，虽然对于未添加索引时使用全盘扫描,我们的效率提升了很多，但如果在sex 和 sage两个字段添加复合索引，效率会跟高，如： 创建(sex, age,teacher)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,teacher)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。
那对于两者优缺点的比较：
1.对于具有2个用and连接条件的语句，且2个列之间的关联度较低的情况下，复合索引有一定优势。
2.对于具有2个用and连接条件的语句，且2个列之间的关联度较高的情况下，复合索引有很大优势。
3.对于具有2个用or连接条件的语句，单索引有一定优势，因为这种情况下复合索引将会导致全表扫描，而前者可以用到indexmerge的优化。
以上就是如何提高查询效率的全部内容，如果有帮助到你的话记得点个关注哟
F. 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。
G. 如何提高sql语句的执行效率
1、使用ordered提示
Oracle必须花费大量的时间来剖析多表的合并，用以确定表合并的最佳顺序。SQL表达式涉及七个乃至更多的表合并，那么有时就会需要超过30分钟的时间来剖析，Ordered这个提示(hint)和其他的提示一起使用能够产生合适的合并顺序。
2、使用ordered_predicates
ordered_predicates提示在查询的WHERE子句里指定的，并被用来指定布尔判断(Booleanpredicate)被评估的顺序。在没有ordered_predicates的情况下，Oracle会使用下面这些步骤来评估SQL判断的顺序：子查询的评估先于外层WHERE子句里的Boolean条件。
所有没有内置函数或者子查询的布尔条件都按照其在WHERE子句里相反的顺序进行评估，即最后一条判断最先被评估。每个判断都带有内置函数的布尔判断都依据其预计的评估值按递增排列。
3、限制表格合并评估的数量
提高SQL剖析性能的最后一种方法是强制取代Oracle的一个参数，这个参数控制着在评估一个查询的时候，基于消耗的优化器所评估的可能合并数量。
(7)如何提升sql查询性能扩展阅读：
1、表设计的优化，数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。
2、语句的查询优化，保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；
3、建立高效的索引创建索引一般有以下两个目的：维护被索引列的唯一性和提供快速访问表中数据的策略。
大型数据库有两种索引即簇索引和非簇索引，一个没有簇索引的表是按堆结构存储数据，所有的数据均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其数据在物理上会按照簇索引键的顺序存储。个表只允许有一个簇索引。
4、强制查询转换，有时候oracle 的优化器未必能走正确的查询路线，这个时候就需要添加一些hint 之类的来规定他的执行路线。当然了，这个未必是最好的处理方案。因为虽然现在走这个路线是对的，以为因为数据的变化到这这个HINT 变得不可取。