SQL语句大批量多表查询优化解决方案

表设计和查询的一些参考1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。

现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。

比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。

如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。

● 使用系统工具。

如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。

在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。

另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。

当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。

以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。

如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。

3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。

比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。

一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面入手？当一条SQL查询执行时间过长时，优化可以从多个方面入手。

以下是一些可能的优化方向：1. 执行计划分析：使用数据库提供的工具分析查询执行计划。

在MySQL中，可以使用EXPLAIN关键字来查看查询的执行计划，了解数据库是如何执行查询的。

通过分析执行计划，可以找到潜在的性能问题，例如是否使用了索引、是否有全表扫描等。

2. 索引优化：确保查询中涉及的列上有适当的索引。

缺乏索引或者使用不当的索引可能导致查询性能下降。

可以考虑创建、调整或删除索引以优化查询性能。

注意，索引并不是越多越好，需要根据具体查询模式和数据分布来合理选择索引。

3. 适当使用缓存：利用数据库缓存，如MySQL的查询缓存或其他缓存机制，可以避免重复执行相同的查询。

但要注意，在某些情况下，查询缓存可能并不总是有益的，因此需要谨慎使用。

4. 分析慢查询日志：启用慢查询日志并分析其中记录的查询，找出执行时间较长的语句。

慢查询日志可以提供有关执行时间、索引使用等方面的信息，有助于定位潜在的性能问题。

5. 表结构优化：检查表的设计，确保表结构符合业务需求。

有时，调整表的结构，如拆分或合并表，可以改善查询性能。

6. 分批处理：如果查询涉及大量数据，考虑使用分页或分批处理的方式，以避免一次性处理大量数据导致的性能问题。

7. 数据库参数调整：调整数据库系统的参数，如连接池大小、内存配置等，以适应查询的需求。

不同的数据库系统有不同的配置参数，需要根据具体情况来调整。

8. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减小存储空间、提高查询效率。

尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作，因为这可能导致索引失效。

9. 数据库版本升级：考虑将数据库升级到最新版本，因为新版本通常包含了性能改进和优化。

在进行优化时，通常需要综合考虑以上多个方面，并根据具体的业务场景和数据特点来制定合适的优化策略。

同时，对于复杂的查询和大规模数据，可能需要结合数据库监控工具来实时监测系统性能。

数据增删改查操作的效率优化方法随着数据量的不断增加，对于大型数据库来说，提高数据增删改查操作的效率变得越来越重要。

优化数据操作的效率可以提高系统的性能，减少资源的消耗。

本文将介绍一些常见的方法和技术，以提高数据增删改查操作的效率。

一. 索引的优化索引是数据库中用于加快数据检索的一种数据结构。

合理设计和使用索引可以提高查询速度，减少数据增删改的开销。

以下是一些常用的索引优化方法：1. 确保表的主键正确设计。

主键的选择应该是唯一性好，长度短的字段。

2. 对于经常使用的查询字段，可以创建索引。

但是过多的索引会影响更新操作的性能，因此需要权衡。

3. 合理选择索引类型。

不同的索引类型适用于不同的场景，如B树索引适用于范围查询，位图索引适用于高并发写入。

4. 定期分析索引的使用情况，在使用率较低的索引上考虑是否需要删除。

二. 批量操作在进行数据增删改操作时，尽量采用批量操作，而不是逐条操作。

这样可以减少和数据库的交互次数，从而提高操作的效率。

1. 数据插入时，采用批量插入的方式。

将多条数据组成一个批次，通过一条SQL语句进行插入，可以减少大量的SQL插入语句的执行时间。

2. 对于数据更新和删除操作，可以使用批量修改来替代逐条操作。

例如，通过UPDATE语句使用IN条件进行更新，或者使用DELETE语句进行批量删除。

三. 数据库分区数据库分区是将一个表或者索引按照某个规则分成多个独立的部分，每个分区可以独立进行管理和维护。

数据库分区可以提高查询和操作的性能，相对于整个表的扫描，只扫描相关分区的数据。

1. 按照经常被查询或者进行操作的字段进行分区。

例如，可以按照日期范围进行分区，将不同时间范围的数据存储在不同的分区。

2. 使用分区表的查询语句时，尽量指定分区，这样可以减少不必要的扫描，提高查询的效率。

四. 缓存优化缓存是一种重要的优化手段，通过将热门的数据缓存在内存中，可以大幅提高数据的访问速度。

以下是一些与缓存有关的优化方法：1. 对于读取频率高、更新频率低的数据，可以使用缓存技术，如Memcached、Redis等。

⼤数据量数据库设计与优化⽅案（SQL优化）⼀、数据库结构的设计如果不能设计⼀个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，⽽且将会影响系统实际运⾏的性能。

所以，在⼀个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。

在⼀个系统分析、设计阶段，因为数据量较⼩，负荷较低。

我们往往只注意到功能的实现，⽽很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投⼊实际运⾏⼀段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提⾼系统性能则要花费更多的⼈⼒物⼒，⽽整个系统也不可避免的形成了⼀个打补丁⼯程。

所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在⾼并发⼤数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。

（例：对外统计系统在7⽉16⽇出现的数据异常的情况，并发⼤数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。

具体情况是：在⽇期临界时（00：00：00），判断数据库中是否有当前⽇期的记录，没有则插⼊⼀条当前⽇期的记录。

在低并发访问的情况下，不会发⽣问题，但是当⽇期临界时的访问量相当⼤的时候，在做这⼀判断的时候，会出现多次条件成⽴，则数据库⾥会被插⼊多条当前⽇期的记录，从⽽造成数据错误），数据库的模型确定下来之后，我们有必要做⼀个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。

为了保证数据库的⼀致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。

（例:⽤户表的地区，我们可以把地区另外存放到⼀个地区表中）如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，提⾼了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。

⽽对于多表之间的关联查询（尤其是⼤数据表）时，其性能将会降低，同时也提⾼了客户端程序的编程难度，因此，物理设计需折衷考虑，根据业务规则，确定对关联表的数据量⼤⼩、数据项的访问频度，对此类数据表频繁的关联查询应适当提⾼数据冗余设计但增加了表间连接查询的操作，也使得程序的变得复杂，为了提⾼系统的响应时间，合理的数据冗余也是必要的。

sqlsugar注意事项-回复SQLSugar 是一个基于ORM 的企业级开发框架，是为 .NET 开发人员提供的SQL语句编写工具。

在开发过程中，为了避免出现一些常见的错误，需要了解一些注意事项。

本文将从多个角度，一步一步为大家讲解SQLSugar 的注意事项。

一、使用过程中的基础注意事项1.1 将SQL Server 的表格和字段设置为大小写不敏感在使用SQLSugar 进行相关操作之前，需要先将数据库的表格和字段设置为大小写不敏感。

否则有可能会出现无法查找到数据的情况。

一种解决方法是针对SQL Server，将默认规则修改为大小写不敏感。

另一种方法是在SQLSugar 中的连接字符串中添加一行字符：ConnectionTime=1，这可以强制SQL Server 的规则忽略大小写。

1.2 选择合适的主键在设计数据库表格时，需要为表格定义主键。

在定义主键时，需要选择合适的主键。

一般情况下，使用整数类型的自增主键是最佳方式。

这样可以确保主键的唯一性，并且方便快捷地使用。

SQLSugar 在实现多表关联时和拥有自动缓存时，将使用主键来进行查询操作。

1.3 提交数据修改操作前，务必进行数据校验在使用SQLSugar 进行数据库操作之前，需要进行数据校验。

如果在开发过程中没有进行数据校验，可能会出现数据丢失等问题。

在执行数据修改操作之前，务必检查数据的一致性，否则可能会影响应用程序的正常运行。

此外，SQLSugar 中有一系列标准验证方法可供使用，可以帮助我们从根本上避免数据错误。

二、使用过程中的开发注意事项2.1 使用前缀来避免SQL 命令之间的混淆在实际开发过程中，可能需要编写多个SQL 命令。

当多个命令混在一起时，可能会因为没有前缀而导致命名空间不一致。

这时，可以在SQL 命令之间添加前缀，避免命令之间的混淆，使代码更加可读。

而在SQLSugar 中，使用的是fluent api 的方式，这使得我们可以非常方便地添加前缀。

sql语句多表查询（学生表课程表教师表成绩表）SQL问题及描述：--1.学生表Student(S#,Sname,Sage,Ssex) --S# 学生编号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别--2.课程表Course(C#,Cname,T#) --C# --课程编号,Cname 课程名称,T# 教师编号--3.教师表Teacher(T#,Tname) --T# 教师编号,Tname 教师姓名--4.成绩表SC(S#,C#,score) --S# 学生编号,C# 课程编号,score 分数*/--创建测试数据create table Student(S# varchar(10),Sname nvarchar(10),Sage datetime,Ssex nvarchar(10))insert into Student values('01' , N'赵雷' , '1990-01-01' , N'男') insert into Student values('02' , N'钱电' , '1990-12-21' , N'男') insert into Student values('03' , N'孙风' , '1990-05-20' , N'男') insert into Student values('04' , N'李云' , '1990-08-06' , N'男') insert into Student values('05' , N'周梅' , '1991-12-01' , N'女') insert into Student values('06' , N'吴兰' , '1992-03-01' , N'女') insert into Student values('07' , N'郑竹' , '1989-07-01' , N'女') insert into Student values('08' , N'王菊' , '1990-01-20' , N'女') create table Course(C# varchar(10),Cname nvarchar(10),T# varchar(10))insert into Course values('01' , N'语文' , '02')insert into Course values('02' , N'数学' , '01')insert into Course values('03' , N'英语' , '03')create table Teacher(T# varchar(10),Tname nvarchar(10))insert into Teacher values('01' , N'张三')insert into Teacher values('02' , N'李四')insert into Teacher values('03' , N'王五')create table SC(S# varchar(10),C# varchar(10),score decimal(18,1))insert into SC values('01' , '01' , 80)insert into SC values('01' , '02' , 90)insert into SC values('01' , '03' , 99)insert into SC values('02' , '01' , 70)insert into SC values('02' , '02' , 60)insert into SC values('02' , '03' , 80)insert into SC values('03' , '01' , 80)insert into SC values('03' , '02' , 80)insert into SC values('03' , '03' , 80)insert into SC values('04' , '01' , 50)insert into SC values('04' , '02' , 30)insert into SC values('04' , '03' , 20)insert into SC values('05' , '01' , 76)insert into SC values('05' , '02' , 87)insert into SC values('06' , '01' , 31)insert into SC values('06' , '03' , 34)insert into SC values('07' , '02' , 89)insert into SC values('07' , '03' , 98)go--1、查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生的信息及课程分数--1.1、查询同时存在"01"课程和"02"课程的情况select a.* , b.score [课程'01'的分数],c.score [课程'02'的分数]from Student a , SC b , SC cwhere a.S# = b.S# and a.S# = c.S# and b.C# = '01' and c.C# = '02' and b.score > c.score--1.2、查询同时存在"01"课程和"02"课程的情况和存在"01"课程但可能不存在"02"课程的情况(不存在时显示为null)(以下存在相同内容时不再解释)select a.* , b.score [课程"01"的分数],c.score [课程"02"的分数] from Student aleft join SC b on a.S# = b.S# and b.C# = '01'left join SC c on a.S# = c.S# and c.C# = '02'where b.score > isnull(c.score,0)--2、查询"01"课程比"02"课程成绩低的学生的信息及课程分数--2.1、查询同时存在"01"课程和"02"课程的情况select a.* , b.score [课程'01'的分数],c.score [课程'02'的分数] from Student a , SC b , SC cwhere a.S# = b.S# and a.S# = c.S# and b.C# = '01' and c.C# = '02' and b.score < c.score--2.2、查询同时存在"01"课程和"02"课程的情况和不存在"01"课程但存在"02"课程的情况select a.* , b.score [课程"01"的分数],c.score [课程"02"的分数] from Student aleft join SC b on a.S# = b.S# and b.C# = '01'left join SC c on a.S# = c.S# and c.C# = '02'where isnull(b.score,0) < c.score--3、查询平均成绩大于等于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩select a.S# , a.Sname , cast(avg(b.score) as decimal(18,2)) avg_scorefrom Student a , sc bwhere a.S# = b.S#group by a.S# , a.Snamehaving cast(avg(b.score) as decimal(18,2)) >= 60order by a.S#--4、查询平均成绩小于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩--4.1、查询在sc表存在成绩的学生信息的SQL语句。

数据库查询优化-20条必备sql优化技巧0、序⾔本⽂我们来谈谈项⽬中常⽤的 20 条 MySQL 优化⽅法，效率⾄少提⾼ 3倍！具体如下：1、使⽤ EXPLAIN 分析 SQL 语句是否合理使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使⽤索引，尽量避免 extra 列出现：Using File Sort、Using Temporary 等。

2、必须被索引重要SQL必须被索引：update、delete 的 where 条件列、order by、group by、distinct 字段、多表 join 字段。

3、联合索引对于联合索引来说，如果存在范围查询，⽐如between、>、<等条件时，会造成后⾯的索引字段失效。

对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则：举列来说索引含有字段 id、name、school，可以直接⽤ id 字段，也可以 id、name 这样的顺序，但是 name; school 都⽆法使⽤这个索引。

所以在创建联合索引的时候⼀定要注意索引字段顺序，常⽤的查询字段放在最前⾯。

4、强制索引必要时可以使⽤ force index 来强制查询⾛某个索引: 有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索 SQL 语句，但是可能它所采⽤的索引并不是我们想要的。

这时就可以采⽤ forceindex 来强制优化器使⽤我们制定的索引。

5、⽇期时间类型对于⾮标准的⽇期字段，例如字符串的⽇期字段，进⾏分区裁剪查询时会导致⽆法识辨，依旧⾛全表扫描。

尽管 TIMESTAMEP 存储空间只需要 datetime 的⼀半，然⽽由于类型 TIMESTAMP 存在性能问题，建议你还是尽可能使⽤类型 DATETIME。

（TIMESTAMP ⽇期存储的上限为2038-01-19 03:14:07，业务⽤ TIMESTAMP 存在风险；）6、禁⽌使⽤ SELECT *SELECT 只获取必要的字段，禁⽌使⽤ SELECT *。

多表查询sql语句多表查询sql语句--解锁SCOTT⽤户2 alter user scott account unlock3 --检索指定的列4 select job,ename,empno from emp;5 --带有表达是的select⼦句6 select sal*(1+0.2),sal from emp;7 --显⽰不重复的记录8 select distinct job from emp;9 --⽐较筛选 <> =10 select empno,ename,sal from emp where sal>1000;11 select empno,ename,JOB from emp;12 select empno,ename,sal from emp where sal <>all(3000,950,800);13 --特殊关键字筛选14 --like 模糊查询15 select empno,ename,job from emp where JOB like '%S';16 --IN --varchar17 select empno,ename,job from emp where job in('PRESIDENT','MANAGER','ANALYST');18 --NOT IN19 select empno,ename,job from emp where job not in('PRESIDENT','MANAGER','ANALYST') ;20 --BETWEEN -numer ,inter21 select empno,ename,sal from emp where sal between 2000 and 3000;22 --NOT BETWEEN23 select empno,ename,sal from emp where sal NOT between 2000 and 3000;24 --IS NULL/ is not null25 select * from emp where comm is NOT null;26 --逻辑筛选27 --and ,or,not 关系于 -或 --⾮28 select empno,ename,sal from emp where （sal>=2000 and sal<=3000 ;29 select empno,ename,sal from emp where sal<2000 or sal>3000 ;30 --分组查询31 select deptno,job from emp group by deptno,job order by deptno ;32 select deptno as 部门编号，avg(sal) as 平均⼯资 from emp group by deptno;33 select deptno as 部门编号，avg(sal) as 平均⼯资 from emp group by deptno having avg(sal)>2000; --group by ⼦条件 having34 --排序查询Order by; desc:逆序 asc默认35 select deptno,empno,ename from emp order by deptno,EMPNO;多表查询sql语句七种⽰例图在创建关系型数据表时，根据数据库范式的要求，为了降低数据的冗余，提供数据维护的灵活性将数据分成多个表进⾏存储，实际⼯作当中，需要多个表的信息，需要将多个表合并显⽰多表查询sql语句代码1 --内连接2 select e.empno as 员⼯编号, e.ename as 员⼯名称, d.dname as 部门3 from emp e inner join dept d on e.deptno=d.deptno;45 --左外连接6 insert into emp(empno,ename,job) values(9527,'EAST','SALESMAN');78 select e.empno,e.ename,e.job,d.deptno,d.dname from emp e left join dept d9 on e.deptno=d.deptno;10 --右外连接11 select e.empno,e.ename,e.job,d.deptno,d.dname from emp e right join dept d12 on e.deptno=d.deptno;1314 --完全连接15 select e.empno,e.ename,e.job,d.deptno,d.dname from emp e full join dept d16 on e.deptno=d.deptno;1718 --⾃然连接(共有的属性，会去除重复列)19 select empno,ename,job,dname from emp natural join dept where sal>2000;2021 事务如果不提交,会⼀直写⼊以下表空间;22 redo(记录⽇志表空间) undo(记录⽇志备份表空间)23 提交: commit 回滚: rollback2425 --右外连接过滤26 select * from emp e right join dept d on e.deptno=d.deptno27 where e.deptno is null;28 --左外连接过滤29 select * from emp e left join dept d on e.deptno=d.deptno30 where d.deptno is null;31 --全外连接过滤32 select * from emp e full join dept d on e.deptno=d.deptno33 where d.deptno is null or e.deptno is null;343536 /*⾃连接(self join)是SQL语句中经常要⽤的连接⽅式，使⽤⾃连接可以将⾃⾝表的⼀个镜像当作另⼀个表来对待，从⽽能够得到⼀些特殊的数据。

优化sql语句提高oracle执行效率
1.尽可能高效:采用最有效的查询方式、避免使用不必要的查询语句、提高检索速度而非数据量。

2.避免使用子查询:尽量不使用子查询，把子查询换成联合查询或者
通过多表连接更新数据。

3.避免重复读取:尽量从数据库中读取一次数据，不要读取多次相同
的数据，避免多次查询，提高数据库的查询效率。

4.避免使用NOTIN和NOTEXISTS:尽量不用NOTIN和NOTEXISTS查询
语句，因为这种查询方式比较耗时，可以把NOTIN换成LEFTJOIN不为空
即可。

5.避免使用OR:尽量不用OR，用AND替代OR，AND通常比OR更有效。

6.避免使用模糊查询:尽量不用模糊查询，模糊查询效率较低，可以
用相似查询替代模糊查询。

7.合并多个表:如果有多个表，尽量合并这些表，以便减少查询次数。

8. 使用索引: 设置索引来提高查询速度，尽可能在 Where、Group by、Having、Order by等关键字中使用索引。

9. 优化sql语句顺序: 尽可能把WHERE条件的语句写在前面，以便
优先查询出少量的数据来，提高查询效率；把ORDER BY语句写在最后，
以便能有效地利用索引。

10.选择可用的查询方法:使用最适合的查询方法，选择适当的SELECT语句、JOIN语句和UNION语句，以使SQL语句更快地返回结果。

11. 避免使用Distinct: Distinct能会导致查询效率降低，尽量避免使用Distinct。

Oracle之SQL语句性能优化（34条优化⽅法）好多同学对sql的优化好像是知道的甚少，最近总结了以下34条仅供参考。

（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM⼦句中的表名，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⼦句中避免使⽤ ‘ * ‘：ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个⼯作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间（4）减少访问数据库的次数：ORACLE在内部执⾏了许多⼯作: 解析SQL语句, 估算索引的利⽤率, 绑定变量 , 读数据块等；（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200（6）使⽤DECODE函数来减少处理时间：使⽤DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.（7）整合简单,⽆关联的数据库访问：如果你有⼏个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到⼀个查询中(即使它们之间没有关系)（8）删除重复记录：最⾼效的删除重复记录⽅法 ( 因为使⽤了ROWID)例⼦：DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);（9）⽤TRUNCATE替代DELETE：当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) ⽤来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执⾏删除命令之前的状况) ⽽当运⽤TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运⾏后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调⽤,执⾏时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适⽤,TRUNCATE是DDL不是DML)（10）尽量多使⽤COMMIT：只要有可能,在程序中尽量多使⽤COMMIT, 这样程序的性能得到提⾼,需求也会因为COMMIT所释放的资源⽽减少:COMMIT所释放的资源:a. 回滚段上⽤于恢复数据的信息.b. 被程序语句获得的锁c. redo log buffer 中的空间d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费（11）⽤Where⼦句替换HAVING⼦句：避免使⽤HAVING⼦句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进⾏过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE⼦句限制记录的数⽬,那就能减少这⽅⾯的开销. (⾮oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的⼦句中，on是最先执⾏，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进⾏统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该⽐having快点的，因为它过滤数据后才进⾏sum，在两个表联接时才⽤on的，所以在⼀个表的时候，就剩下where跟having⽐较了。

Mysql数据库千万级数据查询优化⽅案.....⼀，Mysql数据库中⼀个表⾥有⼀千多万条数据，怎么快速的查出第900万条后的100条数据？怎么查，谁能告诉我答案？有没有⼈想着，不就⼀条语句搞定嘛select * from table limit 9000000,100;那我们试试，去执⾏下这个SQL看看吧看见了吗，查了100条数据⽤了7.063s。

这能算的上是快速查询吗，估计没⼈能接受了这种速度吧！基于这个问题，我今天就要说说⼤数据时的快速查询了。

⾸先，我演⽰下⼤数据分页查询，我的test表⾥有1000多万条数据，然后使⽤limit进⾏分页测试：select * from test limit 0,100;耗时：0.005sselect * from test limit 1000,100;耗时：0.006sselect * from test limit 10000,100;耗时：0.013sselect * from test limit 100000,100;耗时：0.104sselect * from test limit 500000,100;耗时：0.395sselect * from test limit 1000000,100;耗时：0.823sselect * from test limit 5000000,100;耗时：3.909sselect * from test limit 10000000,100;耗时：10.761s我们发现⼀个现象，分页查询越靠后查询越慢。

这也让我们得出⼀个结论：1，limit语句的查询时间与起始记录的位置成正⽐。

2，mysql的limit语句是很⽅便，但是对记录很多的表并不适合直接使⽤。

对⼤数据量limit分页性能优化说到查询优化，我们⾸先想到的肯定是使⽤索引。

利⽤了索引查询的语句中如果条件只包含了那个索引列，那在这种情况下查询速度就很快了。

因为利⽤索引查找有相应的优化算法，且数据就在查询索引上⾯，不⽤再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。

SQL语句多表连接查询语法⼀、外连接1.左连接 left join 或 left outer joinSQL语句：select * from student left join score on student.Num=score.Stu_id;2.右连接 right join 或 right outer joinSQL语句：select * from student right join score on student.Num=score.Stu_id;3.完全外连接 full join 或 full outer joinSQL语句：select * from student full join score on student.Num=score.Stu_id;通过上⾯这三种⽅法就可以把不同的表连接到⼀起，变成⼀张⼤表，之后的查询操作就简单⼀些了。

⽽对于select * from student,score;则尽量不使⽤此语句，产⽣的结果过于繁琐。

⼆、内连接join 或 inner joinSQL语句：select * from student inner join score on student.Num=score.Stu_id;此时的语句就相当于：select * from student,score where student.ID=course.ID;三、交叉连接cross join，没有where指定查询条件的⼦句的交叉联接将产⽣两表的笛卡尔积。

SQL语句：select * from student cross join score;四、结构不同的表连接当两表为多对多关系的时候，我们需要建⽴⼀个中间表student_score，中间表⾄少要有两表的主键。

SQL语句：select ,ame from student_score as sc left join student as s on s.Sno=sc.Sno left join score as c on o=o select C_name,grade from student left join score on student.Num=score.Stu_id where name='李五⼀';红⾊部分即中间表，是集合两表所有内容的⼀张总表。

如何通过SQL优化来提升数据库查询速度数据库查询是数据处理过程中常见的操作，而查询速度的快慢直接影响了系统的性能。

为了提升数据库查询速度，我们可以通过SQL 优化的方式来改善查询效率。

本文将通过几个方面来讨论如何通过SQL 优化来提升数据库查询速度。

1. 数据库索引的优化数据库索引是提高查询速度的常用工具之一。

通过对关键字段创建索引，可以加快查询的速度。

在设计数据库时，需要考虑到经常被查询的字段，并为这些字段创建索引。

但是，索引不是越多越好，过多的索引会增加插入、更新以及删除操作的时间，还会占用更多的存储空间。

因此，在进行索引优化时，需要权衡不同字段的查询频率，并选择适当的字段进行索引。

2. SQL语句的优化优化SQL语句也是提升查询速度的一种重要方式。

一条高效的SQL语句可以极大地减少执行时间。

以下几个方面可以帮助我们进行SQL语句的优化：- 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减小存储空间的占用，同时提升查询效率。

- 避免使用通配符：在查询时，尽量避免使用通配符（如%），因为它们会导致全表扫描，影响查询性能。

- 限制结果数量：如果只需要查询结果的前几条数据，可以使用LIMIT来限制查询结果的数量，避免不必要的开销。

- 避免使用子查询：子查询会导致嵌套查询的执行，增加了查询的复杂度和执行时间。

可以通过联接表或者使用临时表来代替子查询。

- 使用批量操作：在需要插入、更新或删除大量数据的时候，可以使用批量操作（如INSERT INTO ... SELECT ...）提高效率。

3. 数据库表的优化数据库表的设计和优化也会对查询速度产生影响。

以下几个方面可以帮助我们进行数据库表的优化：- 合理设计表结构：数据库表的设计应该符合实际需求，并遵循规范化原则。

冗余的字段会增加存储空间的占用，同时也会影响查询性能。

- 适当拆分大表：当一个表的数据量很大时，可以考虑将其拆分成多个小表，以减小查询开销和提高查询效率。

SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式优化SQLServer数据库的一些经验和注意事项，详细介绍了SQL 语句优化的基本原则，包括索引、查询和游标的使用等。

下面由店铺为大家整理的SQL数据库优化方式，希望大家喜欢!SQL数据库优化的方式1. 利用表分区分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。

这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。

对数据量大的时时表可采取此方法。

可按月自动建表分区。

2. 别名的使用别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。

3. 索引Index的优化设计索引可以大大加快数据库的查询速度。

但是并不是所有的表都需要建立索引，只针对大数据量的表建立索引就好。

缺点：1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。

3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

索引需要维护：为了维护系统性能，索引在创建之后，由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页发生碎块，因此，必须对索引进行维护。

4. 物化视图(索引视图)一般的视图是虚拟的，而物化视图是实实在在的数据区域，是要占据存储空间的，另外系统刷新物化视图也需要耗费一定的资源，但是它却换来了效率和灵活性。

索引视图更适合在OLAP(读取较多，更新较少)的数据库中使用，不适合在OLTP(记录即时的增、删、改、查)的数据库中使用。

物化视图的注意事项：1.对于复杂而高消耗的查询，如果使用频繁，应建成物化视图。

数据持久化层场景实战冷热分离业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化这次项目优化的是一个邮件客服系统。

它是一个SaaS（通过网络提供软件服务）系统，但是大客户只有两三家，最主要的客户是一家大型媒体集团。

这个系统的主要功能是这样的：它会对接客户的邮件服务器，自动收取发到几个特定客服邮箱的邮件，每收到一封客服邮件，就自动生成一个工单。

之后系统就会根据一些规则将工单分派给不同的客服专员处理。

这个系统是支持多租户的，每个租户使用自己的数据库（MySQL）。

这家媒体集团客户两年多产生了近2000万的工单，工单的操作记录近1亿。

平时客服在工单页面操作时，打开或者刷新工单列表需要10秒钟左右。

该客户当时做了一个业务上的变更，增加了几个客服邮箱，然后把原来不进入邮件客服系统的一些客户邮件的接收人改为这几个新增加的客服邮箱，并接入这个系统。

发生这个业务变更以后，工单数量急剧增长，工单列表打开的速度越来越慢，后来客服的负责人发了封邮件，言辞急切，要求尽快改善性能。

项目组收到邮件后，详细分析了一下当时的数据状况，情况如下。

1）工单表已经达到3000万条数据。

2）工单表的处理记录表达到1.5亿条数据。

3）工单表每日以10万的数据量在增长。

当时系统性能已经严重影响了客服的处理效率，需要放在第一优先级解决，客户给的期限是1周。

在客户提出需求之前，项目组已经通过优化表结构、业务代码、索引、SQL语句等办法来提高系统响应速度，系统最终支撑起了3000万数据的表查询。

这次只能尝试其他方案。

因为给的时间太少了，所以也不太可能去做一些大的架构变动，项目组的预期是先用改动最小的临时性方案让客服可以正常工作。

如果不想改动架构，那么最简单的方法就是使用数据库分区，这样的话甚至都不需要改代码。

项目组一开始考虑用数据库的分区功能，但是后来放弃了，下面说说为什么。

分区并不是生成新的数据表，而是将表的数据均衡分配到不同的硬盘、系统或不同的服务器存储介质中，实际上还是一张表。

数据库性能优化有哪些措施1.使用合适的数据结构和类型：选择合适的数据类型，可以减小存储空间的占用，并提高查询效率。

例如，使用整型而不是字符串类型存储数字数据，可以提升数据处理的速度。

2.设计合理的表结构：通过合理的表设计，可以减少不必要的数据冗余和关联，提高查询效率。

例如，使用联合索引来加速多表关联查询，避免大表的全表扫描。

3.建立索引：根据查询需求建立合适的索引，可以大大提高查询效率。

索引可以加速对表的查找和排序操作，但同时也会增加数据修改的开销，因此需要权衡和评估使用索引的成本与收益。

4.优化查询语句：优化查询语句是提高数据库性能的关键。

通过对SQL语句的优化，可以减少数据库的I/O操作和数据量的传输，提高查询的效率。

常用的优化手段包括：减少子查询的使用，使用连接操作替代子查询，避免使用SELECT*，减少使用函数和操作符等。

5.配置适当的缓存：数据库缓存是提升性能的重要手段。

通过配置适当大小的查询缓存和结果缓存，可以减少对磁盘的访问，从而提高查询速度。

同时，利用应用程序的缓存，可以减少对数据库的查询请求。

6.分区表：对于大型数据库，采用分区表的方式可以提高查询效率。

通过将表按照一定的规则进行分区，并在查询时仅查找所需的分区，可以减少查询范围，提高查询速度。

7.压缩数据：对于大量重复的数据，可以采用数据压缩的方式来减少存储空间的占用。

数据库系统提供了多种压缩算法，可以根据实际情况选择合适的压缩方法。

8.数据库分布式部署：对于大规模的数据库系统，可以考虑采用分布式部署的方式来提高并发性能。

将数据库分为多个节点，并通过负载均衡技术来分配请求，可以提高系统的吞吐量和可用性。

9.定期维护数据库：定期对数据库进行维护和优化，可以提高系统的性能和可靠性。

包括定期进行数据库备份和日志归档，清理无用数据和索引，优化数据库参数配置等。

10.使用批量操作：对于需要频繁进行插入、更新和删除等操作的情况，可以采用批量操作的方式，将多个操作合并为一次操作。

SQL查询速度慢的原因分析和解决⽅案SQL查询速度慢的原因分析和解决⽅案查询速度慢的原因很多，常见如下⼏种： 1、没有索引或者没有⽤到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量⼩，形成了瓶颈效应。

3、没有创建计算列导致查询不优化。

4、内存不⾜ 5、⽹络速度慢 6、查询出的数据量过⼤（可以采⽤多次查询，其他的⽅法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的⽤户查看,原因是读写竞争资源。

9、返回了不必要的⾏和列 10、查询语句不好，没有优化 可以通过如下⽅法来优化查询 : 1、把数据、⽇志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在⽀持。

数据量（尺⼨）越⼤，提⾼I/O越重要. 2、纵向、横向分割表，减少表的尺⼨(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、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。

注意填充因⼦要适当（最好是使⽤默认值0）。

索引应该尽量⼩，使⽤字节数⼩的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的⼏个值的字段建单⼀索引如性别字段 5、提⾼⽹速; 6、扩⼤服务器的内存,Windows 2000和SQL server2000能⽀持4-8G的内存。

配置虚拟内存：虚拟内存⼤⼩应基于计算机上并发运⾏的服务进⾏配置。

运⾏ Microsoft SQLServer? 2000 时，可考虑将虚拟内存⼤⼩设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。

如果另外安装了全⽂检索功能，并打算运⾏Microsoft 搜索服务以便执⾏全⽂索引和查询，可考虑：将虚拟内存⼤⼩配置为⾄少是计算机中安装的物理内存的 3倍。

将 SQLServer max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存⼤⼩设置的⼀半）。