優化sql

Ⅰ sql語句的幾種優化方法

1、盡可能建立索引，包括條件列，連接列，外鍵列等。

2、盡可能讓where中的列順序與復合索引的列順序一致。

3、盡可能不要select *，而只列出自己需要的欄位列表。

4、盡可能減少子查詢的層數。

5、盡可能在子查詢中進行數據篩選 。

Ⅱ 優化SQL有什麼方法

在資料庫應用系統中編寫可執行的SQL語句可以有多種方式實現，但哪一條是最佳方案卻難以確定。為了解決這一問題，有必要對SQL實施優化。簡單地說，SQL語句的優化就是將性能低下的SQL語句轉換成達到同樣目的的性能更好的SQL語句。

優化SQL語句的原因

資料庫系統的生命周期可以分成: 設計、開發和成品三個階段。在設計階段進行優化的成本最低，收益最大。在成品階段進行優化的成本最高，收益最小。如果將一個資料庫系統比喻成一座樓房，在樓房建好後進行矯正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本無法矯正），而在樓房設計、生產階段控制好每塊磚瓦的質量就能達到花費小而見效高的目的。

為了獲得最大效益，人們常需要對資料庫進行優化。資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。根據統計，對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升全部加起來只佔資料庫應用系統性能提升的40%左右，其餘60%的系統性能提升全部來自對應用程序的優化。許多優化專家甚至認為對應用程序的優化可以得到80%的系統性能提升。因此可以肯定，通過優化應用程序來對資料庫系統進行優化能獲得更大的收益。

對應用程序的優化通常可分為兩個方面: 源代碼的優化和SQL語句的優化。由於涉及到對程序邏輯的改變，源代碼的優化在時間成本和風險上代價很高(尤其是對正在使用中的系統進行優化) 。另一方面，源代碼的優化對資料庫系統性能的提升收效有限，因為應用程序對資料庫的操作最終要表現為SQL語句對資料庫的操作。

對SQL語句進行優化有以下一些直接原因：

1. SQL語句是對資料庫(數據) 進行操作的惟一途徑，應用程序的執行最終要歸結為SQL語句的執行，SQL語句的效率對資料庫系統的性能起到了決定性的作用。

2. SQL語句消耗了70%～90%的資料庫資源。

3. SQL語句獨立於程序設計邏輯，對SQL語句進行優化不會影響程序邏輯，相對於對程序源代碼的優化，對SQL語句的優化在時間成本和風險上的代價都很低。

4. SQL語句可以有不同的寫法，不同的寫法在性能上的差異可能很大。

5. SQL語句易學，難精通。SQL語句的性能往往同實際運行系統的資料庫結構、記錄數量等有關，不存在普遍適用的規律來提升性能。

傳統的優化方法

SQL程序人員在傳統上採用手工重寫來對SQL語句進行優化。這主要依靠DBA或資深程序員對SQL語句執行計劃的分析，依靠經驗，嘗試重寫SQL語句，然後對結果和性能進行比較以試圖找到性能較佳的SQL語句。這種做法存在著以下不足：

1. 無法找出SQL語句的所有可能寫法。很可能花費了大量的時間也無法找到性能較佳的SQL語句。即便找到了某個性能較佳的SQL語句也無法知道是否存在性能更好的寫法。

2. 非常依賴於人的經驗，經驗的多寡往往決定了優化後SQL語句的性能。

3. 非常耗時間。重寫-->校驗正確性-->比較性能，這一循環過程需要大量的時間。

根據傳統的SQL優化工具的功能，人們一般將優化工具分為以下三代產品：

第一代的SQL優化工具是執行計劃分析工具。這類工具對輸入的SQL語句從資料庫提取執行計劃，並解釋執行計劃中關鍵字的含義。

第二代的SQL優化工具只能提供增加索引的建議，它通過對輸入的SQL語句的執行計劃的分析來產生是否要增加索引的建議。這類工具存在著致命的缺點——只分析了一條SQL語句就得出增加某個索引的結論，根本不理會(實際上也無法評估到)增加的索引對整體資料庫系統性能的影響。

第三代工具是利用人工智慧實現自動SQL優化。

人工智慧自動SQL優化

隨著人工智慧技術的發展和在資料庫優化領域應用的深入，在20世紀90年代末優化技術取得了突破性的進展，出現了人工智慧自動SQL優化。人工智慧自動SQL優化的本質就是藉助人工智慧技術，自動對SQL語句進行重寫，找到性能最好的等效SQL語句。LECCO SQL Expert就採用了這種人工智慧技術，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2資料庫平台。其突出特點是自動優化SQL語句。除此以外，還可以以人工智慧知識庫「反饋式搜索引擎」來重寫SQL語句，並找出所有等效的SQL語句及可能的執行計劃，通過測試運行為應用程序和資料庫自動找到性能最好的SQL語句，提供微秒級的計時; 能夠優化Web應用程序和有大量用戶的在線事務處理中運行時間很短的SQL語句; 能通過比較源SQL和待選SQL的不同之處，為開發人員提供「邊做邊學式訓練」，迅速提高開發人員的SQL編程技能等等。

該工具針對資料庫應用的開發和維護階段提供了數個特別的模塊：SQL語法優化器、PL/SQL集成化開發調試環境(IDE)、掃描器、資料庫監視器等。其核心模塊之一「SQL 語法優化器」的工作原理大致如下：輸入一條源SQL語句，「人工智慧反饋式搜索引擎」對輸入的SQL語句結合檢測到的資料庫結構和索引進行重寫，產生N條等效的SQL語句輸出，產生的N條等效SQL語句再送入「人工智慧反饋式搜索引擎」進行重寫，直至無法產生新的輸出或搜索限額滿，接下來對輸出的SQL語句進行過濾，選出具有不同執行計劃的SQL語句(不同的執行計劃意味著不同的執行效率)，最後，對得到的SQL語句進行批量測試，找出性能最好的SQL語句（參見下圖）。

圖 人工智慧自動SQL優化示意圖

LECCO SQL Expert不僅能夠找到最佳的SQL語句，它所提供的「邊做邊學式訓練」還能夠教會開發人員和資料庫管理員如何寫出性能最好的SQL語句。LECCO SQL Expert的SQL語句自動優化功能使SQL的優化變得極其簡單，只要能夠寫出SQL語句，它就能幫開發人員找到最好性能的寫法。

小 結

SQL語句是資料庫應用中一個非常關鍵的部分，它執行性能的高低直接影響著應用程序的運行效率。正因為如此，人們在SQL語句的優化上投入了很大的精力，出現了許多SQL語句優化工具。隨著人工智慧等相關技術的日益成熟, 肯定還會有更多更好的工具出現，這將會給開發人員提供更多的幫助。

Ⅲ sql語句優化有什麼方法

1 盡可能建立索引，包括條件列，連接列，外鍵列 等
2 盡可能讓where中的列順序與復合索引的列順序一致
3 盡可能不要select *，而只列出自己需要的欄位列表
4 盡可能減少子查詢的層數
5 盡可能在子查詢中進行數據篩選 ...

Ⅳ 優化SQL語句

select Log.logID,logTitle,logOwner,logContent,logTime,isOnTop,
num=(select count(commentID) from Comment where logID=t1.logID),u1.userName as commentOwner,u2.userName as logOwner,lastDate
from Log t1
left join
(
select logID,lastDate=commentDate,commentOwner
from Comment t1
where not exists(select * from Comment where logID=t1.logID and commentDate>t1.commentDate)
)B
on t1.logID = B.logID
left join UserInfo as u1 on commentOwner = u1.userID
left join UserInfo as u2 on logOwner = u2.userID
where courseID = 'c001'
order by isOnTop desc, case when lastDate is null then logTime else lastDate end desc
-------------------------------------------------------------------
select Log.logID,logTitle,logOwner,logContent,logTime,isOnTop,num,u1.userName as commentOwner,u2.userName as logOwner,lastDate
from Log left join
(select Comment.logID as ID, count(commentID) as num,max(commentDate) as lastDate
from Comment
group by Comment.logID
) A on Log.logID = A.ID
left join
Comment on A.ID = Comment.logID and A.lastDate = commentDate
left join UserInfo as u1 on commentOwner = u1.userID
left join UserInfo as u2 on logOwner = u2.userID
where courseID = 'c001'
order by isOnTop desc, case when lastDate is null then logTime else lastDate end desc

Ⅳ 如何進行SQL性能優化

這里分享下mysql優化的幾種方法。

1、首先在打開的軟體中，需要分別為每一個表創建 InnoDB FILE的文件。

Ⅵ 列舉sql優化有哪些方式方法 博客園

sql優化的方式有：

1、選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：

ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表。

2、WHERE子句中的連接順序：

ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾。

3、SELECT子句中避免使用 『 * 『：

ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數據字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間 。

4、 減少訪問資料庫的次數：

ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變數 , 讀數據塊等。

5、 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加每次資料庫訪問的檢索數據量 ,建議值為200 。

6、 使用DECODE函數來減少處理時間：

使用DECODE函數可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表。

7、整合簡單,無關聯的資料庫訪問：

如果你有幾個簡單的資料庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系)。

Ⅶ 優化sql語句

select max(model) as model, barcode, max(testdate) as testdate
from (select j.model, j.barcode, j.testDate AS testDate
from jxld j
union all
select y.model, y.barcode, y.testDate AS testDate
from jyny y
union all
select p.model, p.barcode, p.testDate AS testDate
from performance p
union all
select w.model, w.barcode, w.testDate AS testDate from weight w) u
group by barcode
order by testdate desc

Ⅷ 優化sql 語句的幾種方式

1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
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，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
7.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
8.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
9.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
10.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
11.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(...)
12.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
13.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
14.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
15.盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
16.盡可能的使用 varchar 代替 char ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
17.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。
18.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
19.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
20.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
21.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
22.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
23.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
24.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。
在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
25.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
26.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。

Ⅸ 怎麼優化sql語句

看你的程序是哪裡，如果程序不在資料庫的同一個伺服器上，那麼使用存儲過程會變得更快，效果非常明顯。

如果程序和資料庫是同一個伺服器，使用存儲過程也能加快速度，但是效果並不很明顯。

另外，你這樣添加相同數據可能沒有實質性的意義，現實中沒有這樣的需求～

如果你現實中的程序很慢，可以考慮在插入數據前關閉所有的主鍵和索引，那樣能明顯提高效果，如果插入一百萬條的話，插入三兩條就不用了。

Ⅹ sql語句性能如何優化

如何加快查詢速度?
1、升級硬體
2、根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。
3、擴大伺服器的內存
4、增加伺服器CPU個數
5、對於大的資料庫不要設置資料庫自動增長，它會降低伺服器的性能
6、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數,避免表掃描,如果返回不必要的數據，浪費了伺服器的I/O資源，加重了網路的負擔降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯接訪問表,後果嚴重。
7、查詢時不要返回不需要的行、列
8、用select top 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
9、在IN後面值的列表中，將出現最頻繁的值放在最前面，出現得最少的放在最後面，減少判斷的次數
10、一般在GROUP BY 個HAVING字句之前就能剔除多餘的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執行順序應該如下最優：
select的Where字句選擇所有合適的行，Group By用來分組個統計行，Having字句用來剔除多餘的分組。這樣Group By 個Having的開銷小，查詢快.對於大的數據行進行分組和Having十分消耗資源。如果Group BY的目的不包括計算，只是分組，那麼用Distinct更快
11、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好