提高sql

Ⅰ 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。

(1)提高sql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。

Ⅱ 怎么提高sql能力

sql能力不需要提高。因为只是查询语言没能力可言的。要提高只有自己的逻辑能力就好。

Ⅲ 如何提高sql查询效率

转帖一下

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 '%abc%'
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 from t where num=@num
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(select num 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

Ⅳ 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。

Ⅳ 提高sql sever数据库读取效率

百万级的数据对sqlserver来说并不算大，只要数据库结构设计合理、sql指令合理，效率不会太差。
1.充分利用索引
2.尽量减少运算
3.尽量减小执行初期的数据量
4.减小循环

Ⅵ 如何提高sql能力

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Ⅶ 如何提高SQL语言的查询效率

由于SQL是面向结果而不是面向过程的查询语言，所以一般支持SQL语言的大型关系型数据库都使用一个基于查询成本的优化器，为即时查询提供一个最佳的执行策略。对于优化器，输入是一条查询语句，输出是一个执行策略。
一条SQL查询语句可以有多种执行策略，优化器将估计出全部执行方法中所需时间最少的所谓成本最低的那一种方法。所有优化都是基于用记所使用的查询语句中的where子句，优化器对where子句中的优化主要用搜索参数(Serach Argument)。
搜索参数的核心思想就是数据库使用表中字段的索引来查询数据，而不必直接查询记录中的数据。
带有 =、<、<=、>、>= 等操作符的条件语句可以直接使用索引，如下列是搜索参数：
emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7
而下列则不是搜索参数：
salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7
应当尽可能提供一些冗余的搜索参数，使优化器有更多的选择余地。请看以下3种方法：
第一种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code='01') and (employee.dep_code='01');
它的搜索分析结果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals '01'
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第二种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code='01');
它的搜索分析结果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals '01'
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第一种方法与第二种运行效率相同，但第一种方法最好，因为它为优化器提供了更多的选择机会。
第三种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code='01');
这种方法最不好，因为它无法使用索引，也就是无法优化……
使用SQL语句时应注意以下几点：
1、避免使用不兼容的数据类型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本可以进行的优化操作。例如：
select emp_name form employee where salary > 3000;
在此语句中若salary是Float类型的，则优化器很难对其进行优化，因为3000是个整数，我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。
2、尽量不要使用表达式，因它在编绎时是无法得到的，所以SQL只能使用其平均密度来估计将要命中的记录数。
3、避免对搜索参数使用其他的数学操作符。如：
select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;
应改为：
select emp_name from employee where salary > 250;
4、避免使用 != 或 <> 等这样的操作符，因为它会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。
目前,几乎所有的应用程序都要和数据库打交道。通过查询数据库可很容易地获得想要的数据。但是,令人不满意的是:某些查询时间长,响应速度慢。究其原因,一是硬件设备(如CPU、磁盘)的存取速度跟不上,内存容量不够大,这需要计算机制造商的努力;另一方面是没有进行查询优化

Ⅷ 如何提高SQL语句的执行效率

需要提高效率，可以从以下考虑：
第一，建立搜索条件对应的索引
第二，尽量不要使用 select * ，应该改成 select 列1,列2,...
第三，升级SQL版本，SQL2008比SQL2000的速度提高是很多的
第四，如果表有大容量的字段，如 图片，文档，应该考虑用FTP来做，不是把数据放在数据库

Ⅸ 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。