db2sql优化

❶ 【DB2】sql优化

于我来说，我喜欢技术，不偏执于某一类开发语言，愿意花时间精力去解决问题。

1.去除在谓词列上编写的任何标量函数

优化前：(耗时3.1s)

优化后：(耗时0.922s)

总结：

DB2可以选择使用START_DATE上的列索引，但是在列上使用了函数后，DB2就无法使用列索引了，从而导致查询效率变低。

2.去除在谓词列上编写的任何数学运算

优化前：(耗时10.265)

优化后：(耗时3.39s)

总结：

DB2查询时候，会优先选择列CONTRACT_AMT上的索引，如果直接对列CONTRACT_AMT应用数学运算，DB2就无法使用索引了。一定要做到：列本身(不加数学运算)放在操作符的一边，而所有的计算都放在另外一边。

3.SQL语句中指定查询列

优化前：(耗时13.15s)

优化后：(耗时2.922s)

总结：

如果Select包含不需要的列，优化工具会选择Indexonly=’N’,这会强制DB2必须进入数据页来得到所请求的特定列，这就要求更多的I/O操作，梁歪，这些多余的列可能是某些排序的部分，这样一来就需要和传递一个更大的排序文件，相应的会使排序成本更高。

4.尽可能不使用distinct

优化前：(耗时0.687s)

优化后：(耗时0.437s)

总结：

在测试distinct与group by性能的过程中，在列CST_ID上添加索引后，发现group by 确实比distinct快一些，但是在数据分布比较离散的情况下使用group by ，比较集中的情况下使用distinct.表数据量较少的情况随便使用哪个都一样， 不管选择谁，都要建立索引

5.Exists、in、not in 、not exists的使用场景选择

5.1 in跟exists的区别：

例如：表A(小表)，表B(大表)

优化前：(耗时1.93s)

优化后：(耗时1.125s)

相反的，

优化前：(耗时1.9s)

优化后：(耗时1.0s)

总结：

in是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询，一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。 如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in；

简称：子大Exists,子小in

5.2 not in 与 not exists区别：

如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。

6.尽可能使用union all来代替union

优化前：(耗时15.344s)

优化后：(耗时2.719s)

总结：

在union中，DB2最后会自动执行一个排序来消除重复值，这样是很耗费资源的，所以在不需要去重复的情况下，尽可能使用UNION ALL 代替union

N.模板

优化前：(耗时3.1s)

优化后：(耗时0.922s)

总结：

❷ 怎么看db2数据库sql执行计划图

DB2数据库和ORACLE数据库一样，DB2数据库里面也是通过优化器来分析你的SQL，生成它认为最优的执行计划（Access Plan）。DB2的优化器实际上是一个标准规则集合，一般来说我们只要告诉DB2要检索什么，而不是如何检索。

那么DB2的优化器是根据什么来判断SQL的最优存取路径呢?

DB2的优化器是基于成本的优化器，也就是CBO(Cost Based Optmizer)。也就是说DB2优化器会应用查询成本公式，该公式对每条可能的存取路径的四个因素进行评估和权衡:CPU成本、I/O成本、DB2系统目录中的统计信息和实际的SQL语句。

那么我们来简单看一下DB2的优化器的工作流程:

1.DB2的优化器，在接收到SQL语句后，会首先校验SQL的语法，确保是正确的SQL

2.根据当前的系统环境信息，生成最优的执行计划来优化SQL语句

3.把SQL翻译成计算机指令语言，并执行这个优化后的SQL

4.返回结果，或者存储它们，以便将来的执行

在我们看来，DB2系统目录中统计信息是让DB2优化器正确工作的一个非常重要的依据。这些统计信息向优化器提供了与正在被优化的SQL语句将要访问的表状态相关的信息。这些信息主要包括:

Table--包括表的记录数、PAGE、PCTFREE以及COMPRESS等信息，相关的系统视图是:sysstat.tables、syscat.tables

Columns—包括COLUMNS的数量、长度、分布特征以及COMPRESS等信息,相关的系统视图是:sysstat.columns、syscat. columns

Index--包括是否存在索引、索引的组织(叶子页的数量和级别的数量)、索引键的离散值的数量以及是否群集索引，相关的系统视图是:sysstat.indexes、syscat. indexes

其他的还有分区/节点组信息和表空间的信息

如何及时更新这些信息呢?保证DB2优化器正确的工作，在DB2里面提供了以下的办法。

RUNSTATS与REOGCHK

Runstats这个命令的功能主要就是收集数据库对象的状态信息，这对数据库使用合理的ACCESS PLAN是至关重要的。一般来说，以下几种情况下面，我们需要用runstats来收集统计信息:

❸ DB2数据库更新数据缓慢，求优化建议

你这样写很不好，看起来写的是一句sql，反而速度慢下来了。首先row_number() over() as rownum毫无必要，这样来分页效率不高。然后能不用*就不用*查询。在大数据量和列很多的情况下，会慢很多。

而且你也说了，更新1W条数据需要半个小时。那么可以采用存储过程或者程序来访问。这样会快很多，推荐采用存储过程，110W条数据，就算重建索引等，更新一条应该在200ms一下，一万条，不会那么久的。希望能帮助得到你。

你这样写sql语句，执行时间太久了，会造成假死现象，这样很不好。

❹ 数据库性能优化有哪些措施

1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

(4)db2sql优化扩展阅读

数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

❺ 优化SQL有什么方法

在数据库应用系统中编写可执行的SQL语句可以有多种方式实现，但哪一条是最佳方案却难以确定。为了解决这一问题，有必要对SQL实施优化。简单地说，SQL语句的优化就是将性能低下的SQL语句转换成达到同样目的的性能更好的SQL语句。

优化SQL语句的原因

数据库系统的生命周期可以分成: 设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行优化的成本最高，收益最小。如果将一个数据库系统比喻成一座楼房，在楼房建好后进行矫正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本无法矫正），而在楼房设计、生产阶段控制好每块砖瓦的质量就能达到花费小而见效高的目的。

为了获得最大效益，人们常需要对数据库进行优化。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升全部加起来只占数据库应用系统性能提升的40%左右，其余60%的系统性能提升全部来自对应用程序的优化。许多优化专家甚至认为对应用程序的优化可以得到80%的系统性能提升。因此可以肯定，通过优化应用程序来对数据库系统进行优化能获得更大的收益。

对应用程序的优化通常可分为两个方面: 源代码的优化和SQL语句的优化。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高(尤其是对正在使用中的系统进行优化) 。另一方面，源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限，因为应用程序对数据库的操作最终要表现为SQL语句对数据库的操作。

对SQL语句进行优化有以下一些直接原因：

1. SQL语句是对数据库(数据) 进行操作的惟一途径，应用程序的执行最终要归结为SQL语句的执行，SQL语句的效率对数据库系统的性能起到了决定性的作用。

2. SQL语句消耗了70%～90%的数据库资源。

3. SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑，相对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低。

4. SQL语句可以有不同的写法，不同的写法在性能上的差异可能很大。

5. SQL语句易学，难精通。SQL语句的性能往往同实际运行系统的数据库结构、记录数量等有关，不存在普遍适用的规律来提升性能。

传统的优化方法

SQL程序人员在传统上采用手工重写来对SQL语句进行优化。这主要依靠DBA或资深程序员对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较以试图找到性能较佳的SQL语句。这种做法存在着以下不足：

1. 无法找出SQL语句的所有可能写法。很可能花费了大量的时间也无法找到性能较佳的SQL语句。即便找到了某个性能较佳的SQL语句也无法知道是否存在性能更好的写法。

2. 非常依赖于人的经验，经验的多寡往往决定了优化后SQL语句的性能。

3. 非常耗时间。重写-->校验正确性-->比较性能，这一循环过程需要大量的时间。

根据传统的SQL优化工具的功能，人们一般将优化工具分为以下三代产品：

第一代的SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具对输入的SQL语句从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。

第二代的SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析来产生是否要增加索引的建议。这类工具存在着致命的缺点——只分析了一条SQL语句就得出增加某个索引的结论，根本不理会(实际上也无法评估到)增加的索引对整体数据库系统性能的影响。

第三代工具是利用人工智能实现自动SQL优化。

人工智能自动SQL优化

随着人工智能技术的发展和在数据库优化领域应用的深入，在20世纪90年代末优化技术取得了突破性的进展，出现了人工智能自动SQL优化。人工智能自动SQL优化的本质就是借助人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，找到性能最好的等效SQL语句。LECCO SQL Expert就采用了这种人工智能技术，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。其突出特点是自动优化SQL语句。除此以外，还可以以人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写SQL语句，并找出所有等效的SQL语句及可能的执行计划，通过测试运行为应用程序和数据库自动找到性能最好的SQL语句，提供微秒级的计时; 能够优化Web应用程序和有大量用户的在线事务处理中运行时间很短的SQL语句; 能通过比较源SQL和待选SQL的不同之处，为开发人员提供“边做边学式训练”，迅速提高开发人员的SQL编程技能等等。

该工具针对数据库应用的开发和维护阶段提供了数个特别的模块：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块之一“SQL 语法优化器”的工作原理大致如下：输入一条源SQL语句，“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出，产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满，接下来对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句(不同的执行计划意味着不同的执行效率)，最后，对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句（参见下图）。

图 人工智能自动SQL优化示意图

LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句，它所提供的“边做边学式训练”还能够教会开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。LECCO SQL Expert的SQL语句自动优化功能使SQL的优化变得极其简单，只要能够写出SQL语句，它就能帮开发人员找到最好性能的写法。

小 结

SQL语句是数据库应用中一个非常关键的部分，它执行性能的高低直接影响着应用程序的运行效率。正因为如此，人们在SQL语句的优化上投入了很大的精力，出现了许多SQL语句优化工具。随着人工智能等相关技术的日益成熟, 肯定还会有更多更好的工具出现，这将会给开发人员提供更多的帮助。

❻ sql查询不重复记录，db2

对结果集的查询SQL如下：假设表明为table
第一步取出q1,q3,q6的acno：selectMin(acno),cifnofromtablegroupbycifno
第二步嵌套获取结果集：
select*fromtablewhereacnoin
(selectMin(acno)fromtablegroupbycifno)
如果上述结果集是SQL得来的，做下替换就可以了。

❼ sql语句性能如何优化

如何加快查询速度?
1、升级硬件
2、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。
3、扩大服务器的内存
4、增加服务器CPU个数
5、对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能
6、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。
7、查询时不要返回不需要的行、列
8、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行
9、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数
10、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：
select的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快
11、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好

❽ Toad forDB2工具有没有类似plsql developer工具中的美化器，美化SQL语句的功能

toad中叫Formatter，

在tools-->options...-->Editor-->Formatter 进行设置调整，自定义

在sql窗口中，有一个 format sql 快捷按钮，执行sql格式化的操作