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隨著互聯網的發(fā)展，數據量越來越大，需要對數據庫進行優(yōu)化以提高數據操作效率，從而加快系統響應速度，提高用戶體驗。本文將從以下幾個方面講解SQL數據庫的優(yōu)化。
1. 索引的優(yōu)化
索引是一種數據結構，它可以提高數據的查詢效率，從而縮短系統響應時間。在設計索引時，需要注意以下幾點：
（1）盡量對查詢頻繁的字段創(chuàng)建索引。例如，在一個用戶表中，如果經常根據用戶名進行查詢，那么就可以為用戶名字段創(chuàng)建索引，從而提高查詢效率。
（2）盡量不要對大字段和重復值字段創(chuàng)建索引。例如，在一個訂單表中，如果訂單內容字段包含大量文本信息，那么為該字段創(chuàng)建索引的效率并不高，反而會增加查詢的成本。
（3）選擇合適的索引類型。常見的索引類型有B樹索引、哈希索引和全文索引。B樹索引適用于范圍查詢和等值查詢，哈希索引適用于等值查詢，全文索引適用于文本內容的搜索。
2. 查詢的優(yōu)化
在編寫查詢語句時，需要注意以下幾點：
（1）避免使用“SELECT *”。這種寫法會查詢表中所有字段的數據，即使有些字段并不需要用到，也會增加系統的開銷。因此，在編寫查詢語句時，應該根據需要指定特定的字段。
（2）使用“IN”和“EXISTS”代替“OR”。在使用多個條件進行篩選時，使用“OR”會使SQL引擎進行多次掃描和計算，從而降低查詢效率。因此，可以使用“IN”和“EXISTS”語句替代“OR”，從而提高查詢效率。
（3）盡量避免使用子查詢。雖然子查詢可能更容易理解，但是它會產生多次掃描和計算，從而降低查詢效率。因此，應該盡量避免使用子查詢，可以通過使用連接（JOIN）語句來優(yōu)化查詢語句。
3. 數據庫的優(yōu)化
在進行SQL數據庫的優(yōu)化時，還有以下幾個方面需要注意：
（1）垃圾回收。在進行數據操作時，可能會產生大量的無用數據，如果不及時清理，會占用大量的內存和磁盤空間，從而降低系統的響應速度。因此，需要定期進行垃圾回收，清理無用數據。
（2）數據分區(qū)。當數據庫表的數據量較大時，查詢的效率也會下降。因此，可以將表的數據進行分區(qū)，每個分區(qū)相當于一個單獨的數據庫表，查詢時只需要查詢特定的分區(qū)，可以提高查詢效率。
（3）緩存技術。緩存技術可以將數據存儲在緩存中，從而加快數據的讀取速度。這種技術可以通過內存數據庫或者使用Memcached等緩存組件來實現。
綜上所述，sql數據庫優(yōu)化是提高數據操作效率的重要手段。需要針對性地優(yōu)化索引、查詢和數據處理等方面，從而提升系統響應速度，為用戶提供更好的服務體驗。
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關于SQL數據庫優(yōu)化
不同的數據庫，SQL語句的優(yōu)化方式都橋陪不同，因為不同的數據庫執(zhí)行銀消塌鋒圓SQL語句的順序和方式都不同，你更好針對某一數據庫去研究
具體要注意的：
1.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
2.應盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。優(yōu)化器將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜索該表的所有行。
3.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
4.in 和 not in 也要慎用，因為IN會使系統無法使野譽用索引,而只能直接搜索表中的數據。如：
select id from t where num in(1,2,3)
對于連續(xù)的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
5.盡量避免在索引過的字符數據中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。
見如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對頌橡段全表所有數據逐條操作來完成任務。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。
6.必要時強制查詢優(yōu)化器使用某個索引，如在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
應改為:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
應改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
應改為:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth =” and createdate0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
兩者產生相同的結果，但是后者的效率顯然要高于前者。因為后者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。
如果你想校驗表里是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費服務器資源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)
可以寫成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)
經常需要寫一個T_SQL語句比較一個父結果集和子結果集，從而找到是否存在在父結果集中有而在子結果集中沒有的記錄，如：
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a—- tbl a 表示tbl用別名a代替
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL
SELECT hdr_key FROM hdr_tbl
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)
三種寫法都可以得到同樣正確的結果，但是效率依次降低。
12.盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
13.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
14.臨時表并不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對于一次性事件，更好使用導出表。
15.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然后insert。
16.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
17.在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。
18.盡量避免大事務操作，提高系統并發(fā)能力。
19.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。
20. 避免使用不兼容的數據類型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。數據類型的不兼容可能使優(yōu)化器無法執(zhí)行一些本來可以進行的優(yōu)化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary >
在這條語句中,如salary字段是money型的,則優(yōu)化器很難對其進行優(yōu)化,因為60000是個整型數。我們應當在編程時將整型轉化成為錢幣型,而不要等到運行時轉化。
21.充分利用連接條件，在某種情況下，兩個表之間可能不只一個的連接條件，這時在 WHERE 子句中將連接條件完整的寫上，有可能大大提高查詢速度。
例：
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句將比之一句執(zhí)行快得多。
22、使用視圖加速查詢
把表的一個子集進行排序并創(chuàng)建視圖，有時能加速查詢。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面還能簡化優(yōu)化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果這個查詢要被執(zhí)行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個視圖中，并按客戶的名字進行排序：
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES
AS
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
然后以下面的方式在視圖中查詢：
SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES
WHERE postcode>“98000”
視圖中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁盤I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID
可改為：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不執(zhí)行SELECT DISTINCT函數，這樣就會減少很多不必要的資源
35.盡量不要用SELECT INTO語句。
SELECT INOT 語句會導致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表。
上面我們提到的是一些基本的提高查詢速度的注意事項,但是在更多的情況下,往往需要反復試驗比較不同的語句以得到更佳方案。更好的方法當然是測試，看實現相同功能的SQL語句哪個執(zhí)行時間最少，但是數據庫中如果數據量很少，是比較不出來的，這時可以用查看執(zhí)行計劃，即：把實現相同功能的多條SQL語句考到查詢分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表掃描次數（這兩個對性能影響更大），總體上看詢成本百分比即可。
今天在itput上看了一篇文章，是討論一個語句的優(yōu)化：
原貼地址：
一，發(fā)現問題 優(yōu)化的語句：
請問以下語句如何優(yōu)化:
CREATE TABLE aa_001
( ip VARCHAR2(28),
name VARCHAR2(10),
password VARCHAR2(30) )
select * from aa_001 where ip in (1,2,3) order by name desc;
–目前表中記錄有一千多萬條左右，而且in中的值個數是不確定的。
以上就是優(yōu)化的需要優(yōu)化的語句和情況。
不少人在后面跟帖：有的說沒辦法優(yōu)化，有的說將ＩＮ該為ＥＸＩＳＴＳ，有的說在ip上建立索引復合索引（ip，name)等等。
二，提出問題 那這樣的情況，能優(yōu)化嗎，如何優(yōu)化？今天就來討論這個問題。
三，分析問題 1，數據量1千萬多條。
2，in中的值個數是不確定
3.1 分析數據分布 這里作者沒有提到ip列的數據的分布情況，目前ip列的數據分布可能有以下幾種：
1，ip列（數據唯一，或者數據重復的概率很?。?
2，ip列 (數據不均勻，可能有些數據重復多，有些重復少）
3，ip列 （數據分布比較均勻，數據大量重復，主要就是一些同樣的數據（可能只有上萬級別不同的ip數據等)
解決問題：
1，對于之一種數據分布情況，只要在ip列建立一個索引即可。這時不管表有多少行， in個數是不確定的情況下，都很快。
2，對應第二中數據分布情況，在ip列建立索引，效果不好。因為數據分布不均勻，可能有些快，有些慢
3，對應第三種數據分布情況，在ip列建立索引，速度肯定慢。
注意：這里的 order by name desc 是在取出數據后再排序的。而不是取數據前排序
對于2，3兩個情況，因為都是可能需要取出大量的數據，優(yōu)化器就采用表掃描(table scan)，而不是索引查找(index seek) ,速度很慢，因為這時表掃描效率要優(yōu)于索引查找，特別是高并況下，效率很低。
那對應2，3中情況，如何處理。是將in改成exists。其實在sql server 2023和oracle里的優(yōu)化器在in后面數據少時，效率是一樣的。這時采用一般的索引效率很低。這時如果在ip列上建立聚集索引，效率會比較高。我們在SQL server 2023中做個測試。
表：.>>中有約200萬條數據。包含列Userid, id, Ruleid等列。按照上面的情況查詢一下類似語句：
select * from .>> where
userid in (‘cacb329c7670ffb’,’402881ba0d5dc94e010d5dced05a0008′
,’a735e90111a77fa8e30384′) order by Ruleid desc
我們先看userid的數據分布情況，執(zhí)行下面語句：
select userid,count(*) from .>> group by userid order by 2
這時我們看看數據分布：總共有379條數據，數據兩從1到15萬都有，數據分布傾斜嚴重。下圖是其中一部分。
這時如果在ip上建立非聚集索引，效率很低，而且就是強行索引掃描，效率也很低，會發(fā)現IO次數比表掃描還高。這時只能在ip上建立聚集索引。這時看看結果。
這時發(fā)現，搜索采用了（clustered index seek）聚集搜索掃描。
在看看查詢返回的結果：
(行受影響)
表 ”。掃描計數 8，邏輯讀取 5877 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
表 ‘Worktable’。掃描計數 0，邏輯讀取 0 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
返回15萬行，才不到6千次IO。效率較高，因為這15萬行要排序，查詢成本里排序占了51%。當然可以建立（userid，Ruleid）復合聚集索引，提高性能，但這樣做DML維護成本較高。建議不采用。
從上面的測試例子可以看出， 優(yōu)化的解決辦法：
數據分布為1：建立ip索引即可
數據分布為2，3：在ip列建立聚集索引。
MSSQL數據庫如何優(yōu)化？
1. 保證在實現功能的基礎上，盡量減少對數據庫的訪問次數；通過搜索參數，盡量減少對表的訪問行數,最小化結果集，從而減輕網絡負擔；能夠分開的操作盡量分燃世開處理，提高每次的響應速度；、使用SQL時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；算法的結構盡量簡單；在查詢時，不要過多地使用通配符，而且要用到幾列就選擇幾列，如：
SELECT C1,C2 FROM T1；
在可能的情況下盡量限制盡量結果集行數，如：
SELECT TOP 300 C1,C2FROM T1,因為某些情況下用戶是不需要那么多的數據的, 避免用!=或 ISNULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符,因為這會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。例如:
SELECT C1 FROM T1 WHERE C1 != ‘B%’
2. 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：
1)SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE((SELECTCOUNT(1)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)>0)
2)SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM T2 WHERET2.C2=T1.C2)兩者產生相同的結果，但是后者的效率顯然要高于前者。因為后者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。如果你想校驗表里是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費服務器資源?？梢杂肊XISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(1) FROM table_name WHEREcolumn_name = ‘xxx’)>0
可以寫成：
IF EXISTS (SELECT 1 FROM table_name WHEREcolumn_name = ‘xxx’)
3. 經常需要寫一個T_SQL語句比較一個父結果集和子結果集，從而找到是否存在在父結果集中有而在子結果集中沒有的記錄，如：
1) SELECTa.C1 FROM T1 a
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM T2 b WHERE a.C1= b.C1)
2) SELECT a.C1 FROM T1 a
LEFT JOIN T2 b ON a.C1 = b.C1 WHERE b.C1IS NULL
3) SELECT a.C1 FROM T1 a
WHERE a.C1 NOT IN (SELECT C1 FROM T2)
三種寫法都可以得到同樣正確的結果，但是效率依次降襲段派低。
4. 能夠用BETWEEN的就不要用IN
SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)
改成：
SELECT* FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14
因為IN會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數拍賀據。
優(yōu)化數據庫前的注意事項：
1、關鍵字段建立索引。
2、使用存儲過程，它使SQL變得更加靈活和高效。
3、備份數據庫和清除垃圾數據。
4、SQL語句語法的優(yōu)化。(可以用Sybase的SQL Expert，可惜我沒找到unexpired的序列號)
5、清告卜模理刪除日志。
MSSQL語句優(yōu)化的基本原則：
1、使用索引來更快地遍歷表。
缺省情況下建立的索引是非群集索引，但有時它并不是更佳的。在非群集索引下，數據在物理上隨機存放在數據頁上。合理的索襪緩引設計要建立在對各種查詢的分析和預測上。
一般來說：
①.有大量重復值、且經常有范圍查詢(between, >,=,
②.經常同時存取多列，且每列都含有重復弊衫值可考慮建立組合索引;
③.組合索引要盡量使關鍵查詢形成索引覆蓋，其前導列一定是使用最頻繁的列。
給數據庫優(yōu)化減壓也是十分有利網站用戶體驗的
MSSQL數據庫如何優(yōu)化才能提高數據庫的性能？提高數據庫的吞吐量，減少內存的占有量？求高手指教
MRR 是 MySQL 針對特定查詢的一種優(yōu)化手段。假設一個查詢有二級索引可用，讀完二級索引后要回表才能查到那些不在當前二級索引上的列值，由于二級索引上引用的森仿腔主鍵值不一定是有序的，因此就有可能造成此衫大量的隨機 IO，如果回表前把主鍵值給它排一下序，那么在回表的時候就可以用順序 IO 取代原本的隨機 IO。
如果想關閉 MRR 優(yōu)化的話，就要把優(yōu)化器開關 mrr 設置為 off。
默大攜認只有在優(yōu)化器認為 MRR 可以帶來優(yōu)化的情況下才會走 MRR，如果你想不管什么時候能走 MRR 的都走 MRR 的話，你要把 mrr_cost_based 設置為 off，不過更好不要這么干，因為這確實是一個坑，MRR 不一定什么時候都好，全表掃描有時候會更加快，如果在這種場景下走 MRR 就完成了。
MRR 要把主鍵排個序，這樣之后對磁盤的操作就是由順序讀代替之前的隨機讀。從資源的使用情況上來看就是讓 CPU 和內存多做點事，來換磁盤的順序讀。然而排序是需要內存的，這塊內存的大小就由參數 read_rnd_buffer_size 來控制。
查詢數據庫時數據量特別大，咋樣用 sql優(yōu)化
1、優(yōu)化SQL語句，使用Where限定查詢的數據范圍
2、建立相關字段的索引，避免查詢時進行全表掃描
3、多數據表銀鄭伏連接時，注意連接的主從表位置，避免小鋒攜表叢巧Join大表
關于sql數據庫優(yōu)化的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
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