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数据库性能优化方法随着信息技术的迅速发展，数据库在商业系统和科学计算中的重要地位已经日益凸显，影响着系统的性能和可用性。
因此，数据库性能优化来保证数据的高效存取和高性能的操作一直以来都是重要的话题。
一般来说，数据库性能优化可以通过两个方面来实现，即数据库结构优化和查询优化。
结构优化是指优化数据库表和索引结构以提高其性能，通过这种优化可以有效地改善数据库的查询性能；查询优化则是指改进查询的方法以提高性能，使用一些SQL语句优化技术能够改善查询的性能。
数据库结构优化具体可以采取哪些方法呢？首先，在建立数据表时，要根据数据表中设计关键字段，比如字段的长度、类型、默认值等，这样可以使数据表更具紧凑，减少空间占用，提高查询性能。
其次，合理设置索引，可以显著提高查询性能，索引应满足以下几个原则：只设置相关的字段上的索引；控制索引的数量，避免使用太多的索引；建立联合索引；改善索引结构，并充分利用索引位置。
此外，合理使用存储过程、视图和触发器也能够有效改善数据库的查询性能。
存储过程可以减少物理IO、减少网络传输，从而节省资源，提高查询性能；视图可以屏蔽数据表，使用户只能查询视图中的字段；触发器可以实现索引的重建、数据完整性的检查等，可以有效提高查询性能。
此外，查询优化也是提高数据库性能的重要手段。
一般来说，查询优化可以通过以下几种方式来实现：1、使用正确的查询语法，尽量使用简洁的SQL语句；2、合理使用排序、分组和聚集函数；3、合理使用表连接，尽量避免全表扫描；4、优化查询条件，减少穷举；5、合理使用索引；6、使用SQL性能分析工具。
以上就是数据库性能优化的方法，有效的数据库性能优化可以改善系统应用的性能，维持数据库的稳定性和可靠性，使系统的更新和维护更加快捷安全。
数据库视图的性能优化和查询策略在数据库系统中，视图是一种虚拟的表格，它由数据库中一个或多个表中的数据派生而来。
视图可以简化复杂的查询操作，提供用户友好的数据展示，并且可以增强数据的安全性。
然而，当视图涉及到大量数据或嵌套查询时，可能会导致性能下降。
因此，本文将探讨数据库视图的性能优化和查询策略的相关内容。
首先，我们来探讨一些数据库视图的性能优化策略。
1. 索引优化：对于频繁被查询的视图，可以考虑在视图所涉及的列上创建索引，以提高查询效率。
根据实际情况，可以选择单列索引或者组合索引。
2. 物化视图：物化视图是一种实际存储数据的视图，可以在创建时将视图的结果集存储在磁盘上，这样就可以避免每次查询时都重新计算视图数据。
物化视图的缺点是需要额外的存储空间，并且对于频繁变动的数据会有一定的延迟。
3. 视图合并：当进行复杂的查询操作时，数据库系统会尝试将相关的视图合并，以减少查询的复杂度。
因此，在设计视图时，可以将具有相似数据集的视图进行合并，从而减少系统的负载。
4. 投影视图：在一些情况下，视图涉及的列中只有少部分被使用，可以考虑创建一个限制了部分列的视图，以减少查询的数据量，提高性能。
接下来，让我们讨论一些数据库视图的查询策略。
1. 查询计划优化：在查询数据库视图数据时，数据库系统会生成一个查询计划。
查询计划决定了数据的获取方式和连接顺序，对查询的效率有很大影响。
可以使用数据库管理系统提供的工具，如查询分析器或性能监视器，来观察查询计划的执行情况，并优化查询计划，以提高性能。
2. 嵌套视图优化：当视图中存在嵌套查询时，可以考虑使用连接（join）操作代替嵌套查询。
连接操作将多个表的数据进行关联，以减少查询的嵌套层次，提高查询性能。
3. 分页查询优化：当需要查询大量数据，并实现分页展示时，可以利用数据库系统提供的分页查询功能。
通过指定每页显示的记录数和当前页数，可以有效避免一次加载全部数据，提升查询性能。
Vertica数据查询优化vertica是惠普公司推出的列式分布式数据库，在OLAP领域有其独到的地方，目前社区版免费，但是只能存放1T的数据。
我在工作中维护的bi系统后端就是使用的vertica数据库，平时也经常需要对于数据库的查询进行一些优化。
所以写下这篇博客记录一下。
1.定位问题所谓的数据库调优、程序优化之类的工作，实际上是一个解决问题的过程，而解决问题，第一部就是需要定位问题。
找到问题的手段多种多样，可以通过分析程序、监控生产上服务器的性能、定期生成数据库的负载报告等手段，而最不应该的就是通过生产上用户的反馈来反映问题了，因为到了那个时候，一切都已经晚了。
具体到vertica来说，通过QUERY_PROFILES这个数据库本身提供的视图，可以找到耗时和执行的多的sql语句。
以下三条sql语句，分别统计出执行次数top10，单次执行耗时top10，执行总耗时top10的sql语句。
SELECTquery,count(*) as timesFROMQUERY_PROFILESWHEREquery_type = 'QUERY'and query_start>='2015-02-13'group by queryORDER BYtimes DESC limit 10;SELECTquery,avg(query_duration_us) as avg_costFROMQUERY_PROFILESWHEREquery_type = 'QUERY'and query_start>='2015-02-13'group by queryORDER BYavg_cost DESC limit 10;SELECTquery,sum(query_duration_us) as total_costFROMQUERY_PROFILESWHEREquery_type = 'QUERY'and query_start>='2015-02-13'group by queryORDER BYtotal_costdesc limit 10;2.3.分析问题数据库调优，其实非常依赖于数据库本身提供的各种性能分析工具，例如执行计划解释器，跟着profile工具。
数据库慢查询的排查和优化策略分享随着互联网技术的发展和数据量的不断增加，数据库慢查询成为了很多企业和组织面临的问题。
慢查询会严重影响数据库性能，导致系统响应变慢甚至崩溃。
因此，排查和优化数据库慢查询是数据库管理员和开发人员必须面对和解决的重要任务。
本文将分享一些常用的排查和优化策略，希望能给读者带来帮助。
一、慢查询排查策略1. 监控和分析工具:使用数据库性能监控工具，如MySQL的slow query log、pt-query-digest等，可以帮助我们快速定位慢查询。
通过分析慢查询日志，可以了解哪些查询是频繁的、耗时长的，从而更好地进行定位和优化。
2. SQL语句优化:审视慢查询中的SQL语句，关注是否存在复杂的联合查询、子查询等。
可以尝试优化查询语句的结构，使用合适的索引来提高查询效率。
3. 索引调优:数据库中的索引是提高查询效率的重要手段。
通过评估现有索引的使用情况和性能，检查是否缺少重要的列或联合索引，并考虑删除不必要的索引，可以优化数据库性能。
4. 数据库表结构优化:检查数据库表结构，尽量避免使用过多的冗余字段或不必要的关联表。
选择合适的表字段类型和长度，可以减少IO操作，提高查询性能。
5. 查询缓存的使用:在适当的情况下，可以开启数据库的查询缓存，保存经常查询的结果，避免重复执行相同或类似的查询操作。
二、慢查询优化策略1. 升级硬件:数据库慢查询往往是由于资源不足导致，可以考虑升级硬件，包括增加内存、磁盘空间和更高性能的处理器，以提高数据库的处理能力。
2. 查询分析器的使用:数据库厂商提供了各种查询分析器工具，如MySQL的EXPLAIN语句、SQL Server的Execution Plan等。
通过分析查询的执行计划，可以查看查询的具体推导过程、操作顺序等，从而发现查询性能瓶颈。
3. 数据库的优化设置:数据库服务器的配置参数对数据库性能有着重要影响。
可以针对具体的数据库系统和应用场景，调整合适的参数值，例如增大查询缓冲区、调整数据库连接池的大小等。
数据库系统中的海量数据查询优化随着数据量的不断增长，数据库系统的海量数据查询优化成为了一个极其重要的问题。
在大数据时代，如何全面优化数据库系统中海量数据的查询效率已经成为了数据库技术领域中的一个热点问题。
一、优化查询语句在优化数据库中的海量数据查询时，重要的第一步就是优化查询语句。
因为查询语句中的不合理和重复操作是一大浪费时间的原因。
在查询语句中，常见的优化方法包括合理的索引建立、合理的查询顺序优化以及子查询的优化等。
1. 合理的索引建立索引的建立通常是查询语句优化的关键。
索引不仅可以大幅度提升查询速度，还可以避免数据库的大量扫描操作。
在建立索引时，应该合理选择索引类型，并为查询语句中涉及到的字段建立索引。
同时，要注意索引的维护成本，以及长时间运行的查询语句可能会破坏到索引的维护性能。
2. 合理的查询顺序优化查询语句中的各个操作的执行顺序也会影响查询效率。
因此，在查询语句中合理选择查询的顺序，就能最大化的运用现有的索引优势。
一般来说，在查询语句中应该先利用索引进行数据过滤，减少查询数据，再根据过滤后的结果进行排序等操作。
这样可以减少查询的数据量，提高查询效率。
3. 子查询的优化在查询语句中经常会涉及到子查询。
在优化子查询时，关键是避免在子查询中大量的复杂计算和数据操作运算等。
因为子查询中的复杂计算和数据操作会给数据库带来严重的负担，降低数据库的查询效率。
因此，在使用子查询时，应该尽可能使用简单的语句，避免复杂的计算和数据操作运算等。
二、优化数据库表结构除了优化查询语句之外，优化数据库表结构也是优化数据库查询效率的一个重要手段。
因为数据库的表结构正在直接影响着数据库系统的查询性能。
在优化数据库表结构时，关键是合理的分割表进行储存和管理。
1. 分割表的储存和管理海量数据的查询效率通常与数据库表的存储和管理方式有着直接关系。
因此，在优化数据库表结构时，应该考虑将大量的数据尽可能分割到合适的表中进行储存和管理。
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。
MySQL中的并行查询和执行计划优化概述：MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛用于各种规模的应用程序中。
在处理大量数据时，查询和执行计划的优化变得至关重要。
本文将探讨MySQL中的并行查询和执行计划优化技术，帮助开发人员在提升性能和速度方面取得更好的结果。
一、MySQL的并行查询并行查询是指在一个查询中同时使用多个线程或进程进行数据操作。
MySQL从版本5.7开始引入了并行查询的功能，该功能可以显著提高查询的性能和吞吐量。
1. 并行查询的原理在MySQL中，查询语句的执行过程通常涉及到多个步骤，如查询解析、查询优化、执行计划生成和结果返回等。
传统的查询执行方式是单线程的，即按照顺序逐个执行这些步骤。
而并行查询则是将这些步骤分解为多个子任务，每个子任务由一个独立的线程执行，并且可以并发地执行这些子任务，从而提高查询效率。
2. 并行查询的配置和限制要启用MySQL的并行查询功能，需要确保以下条件：- MySQL版本需为5.7或更高- 在f配置文件中设置参数max_parallel_degree的值大于1- 系统硬件资源的充足，包括CPU和内存此外，MySQL还对并行查询做了一些限制：- 并行查询只适用于SELECT语句，不适用于INSERT、UPDATE和DELETE 语句- 目前仅支持使用B-Tree索引的查询- 并行查询的性能取决于查询的复杂度和数据量，不是所有查询都适合进行并行处理3. 示例：以下是一个示例，演示如何在MySQL中进行并行查询：```SELECT * FROM table1 WHERE column1 = 'value1';```对于这个查询，MySQL可以将其分解为两个子任务：- 子任务1：根据索引查找匹配的行- 子任务2：将匹配的行返回给客户端这两个子任务可以并行执行，从而提高查询的效率。
二、执行计划优化执行计划是MySQL中用于决定如何执行查询的路线图。
oracle sql优化常用的15种方法1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段。
在设计表结构时，根据查询需求和数据特点合理地添加索引。
可以通过创建单列索引、复合索引或者位图索引等方式来优化SQL查询。
2. 确保SQL语句逻辑正确SQL语句的逻辑错误可能会导致低效查询。
因此，在编写SQL语句前，需要仔细分析查询条件，确保逻辑正确性。
3. 使用连接替代子查询在一些场景下，使用连接（JOIN）操作可以替代子查询，从而减少查询的复杂度。
连接操作能够将多个数据集合合并为一个结果集，避免多次查询和表的扫描操作。
4. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%value%'）在一些情况下可能导致全表扫描，性能低下。
尽量使用前缀匹配（LIKE 'value%'）或者使用全文索引进行模糊查询。
5. 注意选择合适的数据类型选择合适的数据类型有助于提高SQL查询的效率。
对于整型数据，尽量使用小范围的数据类型，如TINYINT、SMALLINT等。
对于字符串数据，使用CHAR字段而不是VARCHAR，可以避免存储长度不一致带来的性能问题。
6. 优化查询计划查询计划是数据库在执行SQL查询时生成的执行计划。
通过使用EXPLAIN PLAN命令或者查询计划工具，可以分析查询计划，找出性能瓶颈所在，并对其进行优化。
7. 减少磁盘IO磁盘IO是影响查询性能的重要因素之一。
可以通过增加内存缓存区（如SGA）、使用高速磁盘（如SSD）、使用合适的文件系统（如ASM）等方式来减少磁盘IO。
8. 分区表对于大数据量的表，可以考虑使用分区表进行查询优化。
分区表可以将数据按照某个规则分散到不同的存储区域，从而减少查询范围和加速查询。
9. 批量操作尽量使用批量操作而不是逐条操作，可以减少数据库的事务处理开销，提高SQL执行效率。
可以使用INSERT INTO SELECT、UPDATE、DELETE等批量操作语句来实现。
数据库索引优化的常见问题及解决方法索引是数据库中提高查询性能的重要手段之一，但是在索引的使用和优化过程中常常会遇到一些问题。
本文将探讨数据库索引优化的常见问题以及相应的解决方法。
问题一：索引失效索引失效是指在查询中无法使用索引来加速查询的情况。
常见的索引失效原因包括使用了函数或表达式、列数据类型不匹配、数据类型的隐式转换、模糊查询开头使用了通配符等。
针对这些问题，我们可以采取以下解决方法：1. 避免在查询条件中使用函数或表达式，应将其移动到查询之外。
2. 确保索引列的数据类型和查询条件一致，避免数据类型的隐式转换。
3. 尽量避免在查询条件中使用通配符，或者将通配符放在查询条件的末尾，而不是开头。
问题二：过多或过少的索引过多的索引会增加数据的添加、修改和删除的时间成本，并占用过多的存储空间。
过少的索引会导致查询性能较差。
为了解决过多或过少的索引问题，可以采取以下方法：1. 定期分析数据库查询日志，找出经常和复杂查询，为其创建合理的索引，而对于很少使用的查询，可以考虑删除相应的索引。
2. 根据查询需求，结合实际业务场景，合理选择主键和唯一约束，增加适量的复合索引。
3. 监控数据库性能，根据性能指标判断索引是否适当，根据实际情况进行调整。
问题三：索引过期或失效的问题在大规模数据库环境中，数据随时都在变化，索引也需要随之更新才能保持最佳性能。
针对索引过期或失效的问题，可以采取以下方法：1. 定期进行索引优化和重建，使用数据库的内部工具或第三方工具来检查和修复索引。
2. 对于高并发的更新操作，可以考虑使用更细粒度的锁机制，并合理设置事务隔离级别，避免索引失效问题。
问题四：过长的索引当一个表拥有过长的索引时，会导致查询性能下降，影响数据库系统的整体性能。
针对这种情况，可以采取以下方法：1. review索引，删除不必要的索引，保留对查询性能有贡献的索引。
2. 选择合适的数据类型和索引大小，以减少索引的长度和存储空间。
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 *。
数据库查询优化方法研究 摘要：随着数据库技术的高速发展，数据库系统已成为现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心，信息社会的发展已越来越离不开数据库。该文针对当前使用数据库查询在效率方面遇到的一些问题，主要从SQL语句的优化方面提出一些策略和方法，并提出使用SQL语句时需要注意的事项。
关键词：数据库查询；SQL；索引；优化 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)17-4011-02 Studies on the Optimiztion of Database Retrieval YANG Chang-yao (Zhanjiang Institute of Education, Zhanjiang 524037, China) Abstract: With the rapid development of Database Technology, Database System has become the foundation and core of modern computer information system and computer application system, as Database is a must in the development of an information society. The current paper targets on some efficiency problems in Database retrieval, offers some strategies and solutions from the perspective of optimizing SQL statement, and proposes some issues need to be paid attention to when using SQL statement. Key words: database retrieval; SQL; index; optimization 由于现代信息技术的重要组成部分――数据库技术的飞速发展，使数据库系统作为管理信息系统的核心，成为现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。随着社会发展对信息技术的依赖，特别是网络的不断普及，各种应用业务需要处理的数据量日益增长，各种形式的海量数据应用不断产生。因而提高数据库的查询效率，优化数据库查询操作便成了提高数据库管理系统乃至管理信息系统的关键所在。 1 优化数据库查询方法 数据查询效率，主要受以下因素的影响：首先，机器硬件及网络通讯设备方面，陈旧落后的硬件设备直接影响到查询效率，是造成堵车的重要原因之一；其次是否使用专用的通讯网络，网络带宽也可能是影响数据库查询性能的瓶颈所在；再次，就是要充分利用数据库的引擎，优化数据库的查询。本文主要研究针对第三种情况提高数据库查询效率的策略和方法。 1.1 合理建立索引 1.1.1 索引是数据库中重要的数据结构 其根本目的就是为了提高查询效率，是有效使用数据库系统的基础，索引建立是否适当是性能好坏的关键。索引可以大大提高查询效率，若索引建少了，查找数据效率就低下，索引建得太多则不利于插入、删除和修改等操作。建立索引的原则主要有以下几个： 1）索引要建立在使用率高的字段上，这样可以提高索引的使用率。 2）建立复合索引时要注意复合索引的顺序要按照使用的频度来确定。 3）在经常需要排序（ORDER BY）和分组（GROUP BY）的字段上建立索引，以加快排序和分组的时间。 4）一般不在数据值较少的字段上建立索引。因为如果数据值少的话有没有索引对查询效率影响并不明显。 5）对于经常存取修改的字段尽量不建立索引，因为这样会带来较大的维护工作。 6）可在主键和外键上建立索引。 1.1.2 索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统性能低效 因为用户在表中每建立一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引会导致索引碎片，所以我们要合理建立一个索引体系，在衡量是否值得建索引时，可参考以下三个方面： 1）选择性。 选择性指符合查询条件的记录占总记录的百分比。选择性越高，即该值越小，表示越适合建索引，在选择性很低时，通过非聚集索引存取是非常没有效率的存取方式，还不如直接做数据表扫描。 2）数据密度。 数据密度为键值唯一的记录笔数的倒数。数据密度越小，该字段越适合建立索引，平均查询到的记录数=数据密度*总记录数。 3）数据分布。 数据分布表示多笔数据记录组成的方式。表示数据记录是平均散布在一段范围内还是集中在部分区域。如均匀分布，正态分布等，需进一步确定其选择性 1.1.3 创建索引的语法格式 CREATEINDEX 索引名 ON 表名（列名） 例如：Create Index index_empid on employees (empid)。 1.2 通过优质SQL语句提高查询效率 访问数据库时要频繁地使用SQL语句，使用索引时可以很有效的提高查询速度，但是如果SQL 语句使用不恰当的话，索引就不能发挥其作用。实践证明，查询语句往往消耗了相当一部分的数据库资源，尤其是对于海量数据，劣质的SQL语句与优质的SQL语句执行起来效率相差甚至达到上百倍。所以有必要对查询语句进行优化，从而达到提升数据库性能的目的。下面从以下四个方面提出优化查询语句的方法策略： 1.2.1 不要对数据字段做运算 无运算的字段可以引用索引，有运算的字段将无法引用索引进行优化而需要扫描整个表，很大程度影响数据的查询效率。例如： SELECT * FROM Order_Details WHERE Quantity+10=110的执行效率就不如 SELECT * FROM Order_Details WHERE Quantity=100 这里指的运算还包括其它的运算，如字符连接等。 1.2.2 不要使用负向查询 负向查询包括NOT、!=、、!、NOTEXISTS、NOTIN、NOTLIKE等。负向查询不能充分利用索引进行二分查找，需要扫描整张表，所以使用负向查询同样也会使查询效率低下。例如： SELECT * FROM Order_Details WHERE Quantity!=100的执行效率就不如 SELECT * FROM Order_Details WHERE Quantity>100 OR Quantity99 AND Quantity 1.2.4 使用AND 和 OR运算符 AND运算符可以充分利用索引，但是使用OR运算符时，要对参与查询的多个字段都要建立索引，否则将可能扫描全表，从而导致查询效率的下降。例如： SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID=‘ISO1308’ AND OrderDate=‘20101001’ 只需要在CustomerID上建索引就可以了。 SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID=‘ISO1308’ OR OrderDate=‘20101001’ 需要在CustomerID和OrderDate两个属性上都建合适的索引,否则将扫描整个数据表。 2 使用SQL语句时需要注意的事项 2.1 使用SELECT查询语句时 1）尽量不要传回数据表的所有字段，只需要传回需要的字段即可，也不要不使用过滤条件，否则将极大地增加网络负担，从而造成网络堵车。 2）若使用复合索引，索引顺序上的第一个字段才适合当作过滤条件。 3）使用DISTINCT、ORDER BY等语法时要谨慎，尽量等到查询需要时才使用，因为它们需要SQL SERVER做额外的计算。 2.2 大量数据加载时 1）大量加载某个数据表时，应考虑先删掉索引，加载完毕再重建索引，特别是多个用户端同时在做大量数据加载时要注意这点。 2）BULK INSERT是用来将外部文件以一种特定的格式加载到数据库表的T-SQL命令。该命令使开发人员能够直接将数据加载到数据库表中，它的加载速度要比命令提示符大容量复制实用工具bcp要快。 3）大量数据加载时，应设参数采用数据表锁定，而不要采用默认的记录锁。 4）如果数据表的记录需要先做转换，应先导入临时表中，经过处理再大量加载到目的数据表中。 2.3 使用INSERT、DELETE和UPDATE等语句时 1）SELECTINTOFROM语句和INSERTINTOSELECT语句的语法形式分别是： SELECT value1, value2 INTO Table2 FROM Table1 和 INSERTINTO Table2(a, c, d)SELECTa,c,5 FROM Table1。 这两个语句都可以往另外一个表里面复制表数据，但是对于大量数据，SELECTINTOFROM比INSERT INTOSELECT要快。 2）DELETE会产生ROLLBACK，如果删除大数据量的表速度会更慢，同时还会占用很多的ROLLBACK SEGMENTS。而TRUNCATE是DDL操作，不产生ROLLBACK，所以速度较前者要快。 3）UPDATE和DELETE采用WHERE子句时，条件要符合WHERE的有效格式。 3 结束语 当前数据库使用规模越来越大，数据量呈几何指数级上升，海量数据不断出现，数据库查询性能优化越来越被重视。
