下载文档原格式
以下文章转载余csdn某位博客，如有错误请谅解！一、为什么要对SQL进行优化我们开发项目上线初期，由于业务数据量相对较少，一些SQL的执行效率对程序运行效率的影响不太明显，而开发和运维人员也无法判断SQL对程序的运行效率有多大，故很少针对SQL进行专门的优化，而随着时间的积累，业务数据量的增多，SQL的执行效率对程序的运行效率的影响逐渐增大，此时对SQL的优化就很有必要。
二、SQL优化的一些方法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=03.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=10union allselect id from t where num=205.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 36.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '%abc%'7.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。
sql优化步骤和优化方法SQL优化是提高数据库查询性能的重要手段。
通过对SQL语句的优化，可以减少数据库的IO操作，提高查询效率，从而提升整个应用系统的性能。
本文将介绍SQL优化的步骤和方法，帮助读者更好地理解和应用SQL优化技巧。
一、SQL优化的步骤SQL优化的步骤可以分为以下几个阶段：1. 分析查询需求：首先要明确查询的目的和需求，确定要查询的表和字段，以及查询的条件和排序方式。
这对后续的优化工作非常重要。
2. 分析执行计划：执行计划是数据库查询优化的关键，它描述了数据库如何执行查询语句。
通过分析执行计划，可以找到查询语句中存在的性能问题，从而进行优化。
3. 优化查询语句：根据分析执行计划的结果，对查询语句进行优化。
可以从多个方面进行优化，如优化查询条件、优化索引、优化表结构等。
4. 测试和验证：对优化后的查询语句进行测试和验证，确保优化效果符合预期。
二、SQL优化的方法SQL优化的方法有很多，下面介绍几种常用的优化方法：1. 优化查询条件：合理选择查询条件，尽量减少查询结果集的大小。
可以通过使用索引、合理设计查询条件、避免使用模糊查询等方式来优化查询条件。
2. 优化索引：索引是提高查询性能的重要手段。
可以通过合理设计和使用索引，减少数据库的IO操作，提高查询效率。
需要注意的是，索引也会占用存储空间，过多的索引会影响更新操作的性能。
3. 优化表结构：合理设计表的结构，可以减少数据库的IO操作，提高查询性能。
可以通过拆分大表、合并小表、使用分区表等方式来优化表结构。
4. 避免使用子查询：子查询会导致数据库执行多次查询操作，降低查询性能。
可以通过使用连接查询、临时表等方式来避免使用子查询。
5. 避免使用不必要的字段：在查询语句中，只查询需要的字段，避免查询不必要的字段。
可以减少数据库的IO操作，提高查询效率。
6. 合理使用缓存：对于一些查询结果比较稳定的查询语句，可以将查询结果缓存起来，减少数据库的查询操作，提高查询性能。
sql查询语句优化方法SQL查询语句的优化是提高数据库性能的关键。
以下是一些常见的SQL查询优化方法：1. 使用索引：为经常查询的列和WHERE子句中的条件列建立索引。
考虑使用复合索引，但要注意复合索引的列顺序。
避免全表扫描，尽量使用索引查找。
2. 避免SELECT ：只选择需要的列，避免SELECT 。
3. 使用连接（JOIN）代替子查询：当可能时，使用连接代替子查询来提高效率。
4. 优化WHERE子句：避免在WHERE子句中使用函数，这会导致函数在每一行上都执行一次，可能导致全表扫描。
尽量避免使用“IN”和“OR”子句。
5. 使用EXPLAIN：使用EXPLAIN关键字来查看查询的执行计划，从而找到性能瓶颈。
6. 优化JOIN操作：尽量减少JOIN的数量。
确保JOIN的字段已经被索引。
7. 使用合适的数据类型：为字段选择合适的数据类型可以减少存储需求并提高查询性能。
8. 减少使用LIKE操作符：当使用LIKE操作符时，尽量避免通配符开头的查询，如'%xyz'。
这样的查询不能有效地使用索引。
9. 优化排序操作：尽量减少排序操作，尤其是在大数据集上。
如果必须排序，考虑使用索引来加速排序过程。
10. 优化存储引擎：根据需要选择合适的存储引擎，如InnoDB或MyISAM。
11. 定期进行数据库维护：如优化表（`OPTIMIZE TABLE`），修复表（`REPAIR TABLE`）等。
12. 考虑分区：对于非常大的表，可以考虑使用分区来提高查询性能。
13. 缓存查询结果：在适当的情况下，缓存频繁查询的结果可以避免重复计算。
14. 使用数据库的查询缓存：如果数据库支持（如MySQL），开启查询缓存可以提高重复查询的性能。
15. 优化数据库设计：正规化数据库设计以减少数据冗余，同时考虑性能需求进行适当的反规范化。
16. 合理设计数据库规模和硬件配置：根据应用需求合理设计数据库规模，并考虑硬件配置对性能的影响。
优化sql的方法
优化SQL是提高数据库性能的重要手段，以下是几种常用的优化SQL 的方法：
1. 索引优化
索引是提高查询效率的关键因素，通过为表添加合适的索引可以大大减少SQL语句的执行时间。
在设计数据库时应根据表的特点和查询需求来选择适当的索引类型。
同时，应避免过多的索引以及重复或无用索引的存在，这会增加数据库的维护成本并降低性能。
2. 查询优化
SQL查询是最常见的数据库操作，通过优化查询语句可以提升数据库性能。
应尽量避免全表扫描和使用复杂的子查询、联合查询等语句，这些操作会增加数据库的负担。
同时，应通过使用where条件限制查询范围和优化查询语句结构，使其更为简洁明了，提高查询效率。
3. 表结构优化
表结构的设计对数据库性能有着重要的影响，应尽量遵循范式设计，减少数据冗余和重复。
此外，在表结构设计时应考虑到数据量的增长和操作效率的要求，避免过度设计和不必要的复杂性。
4. 执行计划优化
执行计划是SQL语句执行的路线图，可以通过查看执行计划判断SQL 语句是否有效地利用了索引。
通过优化SQL语句的执行计划可以加速查询速度和减少数据库的负担。
5. 数据库配置优化
数据库服务器的配置也是影响数据库性能的关键因素。
应根据实际情况设置数据库的缓存、连接数、缓冲池等参数，以充分利用硬件设施提高数据库性能。
总的来说，优化SQL的方法是多方面的，需要根据具体的情况进行选择和应用。
在实际应用过程中，应结合具体的业务需求和用户体验来进行优化，以最大程度地提高数据库的性能和响应速度。
S Q L数据库优化方法(总8页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--SQL数据库优化方法目录1 系统优化介绍 (1)2 外围优化 (1)3 SQL优化 (2)3.1 注释使用 (2)3.2 对于事务的使用 (3)3.3 对于与数据库的交互 (3)3.4 对于SELECT *这样的语句， (3)3.5 尽量避免使用游标 (3)3.6 尽量使用count(1) (4)3.7 IN和EXISTS (4)3.8 注意表之间连接的数据类型 (4)3.9 尽量少用视图 (4)3.10 没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY (4)3.11 避免相关子查询 (5)3.12 代码离数据越近越好 (5)3.13 插入大的二进制值到Image列 (5)3.14 Between在某些时候比IN 速度更快 (5)3.15 对Where条件字段修饰字段移到右边 (6)3.16 在海量查询时尽量少用格式转换。
(6)3.17 IS NULL 与 IS NOT NULL (6)3.18 建立临时表， (6)3.19 Where中索引的使用 (7)3.20 外键关联的列应该建立索引 (7)3.21 注意UNion和`UNion all 的区别 (7)3.22 Insert (7)3.23 order by语句 (7)3.24 技巧用例 (8)3.24.1 Sql语句执行时间测试 (8)1系统优化介绍在我们的项目中，由于客户的使用时间较长或客户的数据量大，造成系统运行速度慢，系统性能下降就容易造成数据库阻塞。
这是个非常痛苦的事情，用户的查询、新增、修改等需要花很多时间，甚至造成系统死机的现象。
速度慢的原因主要是来自于资源不足。
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。
最常见的优化手段就是对硬件的升级。
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，全部加起来最多只占数据库系统性能提升的40%左右(我将此暂时称之为外围优化)；其余大部分系统性能提升来自对应用程序的优化，对于应用程序的优化可以分为对源代码的优化及数据库SQL语句的优化。
优化SQL语句性能的方法随着大数据时代的到来，数据量越来越大，数据处理的效率也成为了一个急需解决的问题。
而对于数据库系统来说，一个主要的性能问题就是SQL 查询的执行效率。
因此，本文将介绍一些优化SQL语句性能的方法，帮助读者更好地处理大数据量的数据库。
一、合理设计数据库结构一个好的数据库结构设计是提高SQL查询效率的关键。
应该避免过度范式化、过多的分组、冗余字段等问题。
在数据库设计之前，要充分了解业务需求，遵循数据库范式的基本原则。
将数据分成不同的数据表，确保每个表都包含定义表中的一个主要实体（如一个人或一个订单）的信息。
这有助于避免在查询时过多的联接和处理。
二、优化SQL查询语句1. 精简查询语句充分利用数据库索引，避免全表扫描，应当精简查询语句，使其只查询所需数据。
应该避免使用SELECT *语句，而应该只查询需要的列。
这可以减少数据库服务器上的工作量，并避免在传输数据时出现拥塞。
2. 使用优化的查询语句使用优化的查询语句可以使用WHERE子句、JOIN语句、GROUP BY子句和ORDER BY子句等，以提高SQL查询效率。
做好SQL查询计划的优化规划是至关重要的。
如果我们能够清楚地了解数据库对指定查询语句使用的索引，那么就可以更好地优化查询语句。
3. 避免使用复杂的子查询多个嵌套子查询可能会引起性能下降。
应该使用联接而不是子查询，使查询优化器能够更好地优化查询计划，从而提高SQL查询的速度。
4. 避免使用模糊查询模糊查询（如使用LIKE语句）在性能方面可能会有问题，因为它们不能使用索引来加速查询。
使用这些查询时，最好限制所选内容，例如不使用LIKE语句，而使用类似于WHERE name=\"John\"的更明确的条件。
三、利用数据库的索引索引是数据库中提高SQL查询效率的关键。
索引可以大大降低执行数据查询所需要的时间。
我们需要为表设置适当的索引。
如果没有设置索引，数据库将会对整个表进行扫描，这将会消耗大量的时间和资源。
SQL语句优化是一项重要的任务，因为它可以提高数据库的性能和响应速度。
以下是几个常见的SQL语句优化方法：1. 减少使用临时表和临时段：临时表和临时段的使用会占用系统资源，并且影响数据库性能。
尽量避免使用临时表和临时段，除非必须使用它们。
2. 使用正确的索引：在SQL查询中使用适当的索引可以提高查询速度。
了解表的索引策略和列之间的关系，以选择最佳的索引方式。
定期检查索引是否需要更新或优化。
3. 优化SQL查询语句：审查和优化SQL查询语句是优化SQL性能的关键。
优化查询语句包括选择合适的表连接方式、避免使用复杂的查询条件、使用合适的数据类型、避免使用过多的字符串操作等。
4. 避免在查询中使用嵌套查询：嵌套查询会增加查询的复杂性，并可能导致性能下降。
尽量减少嵌套查询的使用，并尝试使用其他查询方式来替代。
5. 合理使用子查询：子查询在某些情况下可以提高查询效率，但在其他情况下可能会成为性能瓶颈。
根据具体情况，合理使用子查询，并考虑将其与其他查询方式结合使用。
6. 减少数据重复：重复的数据会占用更多的存储空间，并可能导致查询速度变慢。
尽量减少数据的重复，并定期清理不再使用的数据。
7. 使用事务处理：事务处理可以提高数据的一致性和完整性，同时也可以提高数据库的性能。
合理使用事务处理，包括事务的隔离级别、锁机制等。
8. 定期优化数据库配置：定期检查数据库配置，包括内存分配、磁盘I/O、网络带宽等，并根据实际情况进行调整。
9. 使用缓存技术：缓存技术可以提高数据库的性能和响应速度，例如使用缓存数据库或使用缓存插件来缓存数据结果。
综上所述，优化SQL语句需要考虑多个方面，包括数据库配置、索引、查询语句、数据重复、事务处理和缓存技术等。
通过合理使用这些方法，可以提高数据库的性能和响应速度，从而提高系统的整体性能。
sql优化方案SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的编程语言，目前在各行各业被广泛应用。
SQL查询是数据库中必不可少的一部分，然而，在复杂的数据结构和大数据处理下，SQL查询的效率会受到很大的影响。
为此，开发人员必须寻找SQL优化的方法，以提高查询的效率。
在这篇文章中，我们将探讨一些SQL优化的方案，包括索引的使用、SQL查询的重构以及查询计划的调整。
1. 索引的使用索引是一种用于加速数据库查询的数据结构。
对于大型表而言，使用合适的索引可以大大提升查询速度。
通常情况下，索引应该建立在经常被查询的列上，或者在连接查询中大表的关联列上。
然而，对于频繁的更新、删除和插入操作，索引也会带来一定的开销，因此需要谨慎使用。
2. SQL查询的重构在编写SQL查询时，开发人员往往会使用一些常用的技巧，如在查询中避免使用通配符、使用LIMIT分页查询等。
但是，这些技巧并不能完全解决查询效率低下的问题。
为了更好地优化SQL查询，我们需要采用一些更加高级的技巧，如子查询、联合查询、视图和存储过程等。
子查询：子查询是一种将查询语句嵌套在主查询中的查询技术。
使用子查询可以大大减少SQL查询中的数据传输，从而提高查询效率。
联合查询：联合查询是一种将多个查询结果组合成一个结果集的查询技术。
使用联合查询可以减少多次查询的时间，从而提高SQL查询效率。
视图：视图是一种虚拟表，它是经过包装的SQL语句。
使用视图可以简化复杂的SQL查询，从而提高查询效率。
存储过程：存储过程是一种预先编译的SQL代码块。
使用存储过程可以减少数据传输和代码执行时间，从而提高SQL查询效率。
3. 查询计划的调整数据库管理系统通常会根据数据库中的数据自动生成查询计划。
但是，在大型数据库下，查询计划的生成可能会非常耗时，并且不一定是最优的。
为了解决这个问题，我们需要手动调整查询计划。
查询计划是指指导SQL引擎执行查询的执行计划。
优化sql语句的方法优化SQL语句可以提高数据库的性能和响应速度，从而提高应用程序的效率。
下面是一些优化SQL语句的方法：1. 尽量减少查询语句中的字段数量：只查询需要的字段，避免不必要的开销。
如果只需要其中相对少数几个字段，可以使用SELECT子句中的“列投影”来选择这些字段。
2. 尽量减少查询语句中的表数量：如果查询语句中有多个表，尽量减少连接操作。
可以使用子查询、视图或者临时表等方式将查询分成多个步骤进行。
3. 使用索引优化查询：在查询语句中使用适当的索引可以加快查询速度。
对于经常用于筛选和排序的列，可以创建索引。
但是过多的索引也会增加写操作的开销，需要酌情权衡。
4. 避免使用通配符搜索：在查询语句中尽量避免使用`LIKE`和通配符搜索，尤其是在`WHERE`子句的开始部分。
这样的查询无法使用索引，需要进行全表扫描，会降低查询性能。
5. 避免使用不必要的子查询：尽量避免多层嵌套的子查询，可以使用`JOIN`操作或者临时表来代替。
6. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型能够节约存储空间和提高查询效率。
对于存储数字的列，使用整型而不是字符型。
对于日期和时间，使用日期和时间相关的数据类型。
7. 避免使用函数：在查询语句中使用函数会延迟查询的执行。
如果可能的话，可以将函数的计算结果存储在表中，并更新这些结果，以减少函数的使用。
8. 调整查询顺序：在多表查询中，可以根据表的大小和索引情况来调整表的连接顺序，以减少嵌套循环连接的次数。
9. 避免查询大量数据：如果只需要部分数据，可以使用`LIMIT`关键字或者子查询来限制结果集的大小。
这样可以避免查询大量的数据，提高查询速度。
10. 使用缓存查询结果：如果可能的话，可以将查询结果缓存在内存中，以减少数据库的访问次数。
11. 对于复杂查询语句，可以使用数据库的性能分析工具来查找慢查询和瓶颈，进一步优化查询语句。
12. 定期进行数据库维护：对数据库进行定期的空间优化、索引重建和统计信息收集等维护操作，以提高查询性能。
SQL优化方案1. 优化查询语句在进行SQL优化时，首先需要优化查询语句。
以下是一些常见的优化方法：1.1. 使用合适的索引索引能够大大加快查询的速度，通过在关键列上创建索引，可以使数据库更快地搜索到符合条件的数据。
在选择创建索引时，需要考虑哪些列频繁用于查询或连接操作，尽量避免在不必要的列上创建索引，因为索引的创建和维护也需要时间和资源。
1.2. 避免全表扫描全表扫描是指没有使用索引而对整个表进行扫描查询的操作，这种操作通常比较慢。
可以通过优化查询条件或添加索引来避免全表扫描。
例如，可以使用WHERE子句对查询条件进行优化，只返回需要的数据行，而不是返回整个表。
1.3. 使用合适的JOIN语句在进行多表查询时，使用合适的JOIN语句可以提高查询效率。
根据关联字段的数据分布情况，选择合适的连接方式（如INNER JOIN、LEFT JOIN等），避免不必要的连接操作。
另外，根据查询的需求，可以使用子查询或临时表来优化复杂的查询语句。
1.4. 使用LIMIT限制返回结果集大小当需要返回大量数据时，可以使用LIMIT关键字来限制返回结果集的大小。
通过限制结果集大小，可以减少数据库的负载和查询时间。
2. 表结构优化除了优化查询语句，优化表的结构也是提高SQL查询性能的关键：2.1. 规范化数据库设计规范化数据库设计可以消除数据冗余，减少数据库表的重复数据，提高查询效率。
通过拆分表，将数据分散存储，可以降低数据检索的复杂度，减少查询时间。
在规范化数据库设计时，需要根据实际业务需求和数据分布情况，选择合适的规范化程度。
2.2. 添加适当的约束通过添加适当的约束，比如主键约束、唯一约束和外键约束，可以提高数据的完整性和查询效率。
约束能够帮助数据库管理系统快速定位和检索数据，并避免不必要的数据冗余和错误。
2.3. 合理划分数据表和分区对于大型数据库，可以考虑对表进行水平分割，将数据划分到多个表或分区中。
通过分割表，可以减少单个表的数据量，提高查询效率。
