第九讲SQL优化设计.
复杂sql优化的方法及思路
复杂sql优化的方法及思路复杂SQL优化的方法及思路在实际的开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，而这些数据往往需要通过SQL语句进行查询、统计、分析等操作。
然而，当数据量变得越来越大时，SQL语句的执行效率也会变得越来越低，这时就需要进行SQL优化来提高查询效率。
下面介绍一些复杂SQL 优化的方法及思路。
1. 索引优化索引是提高SQL查询效率的重要手段之一。
在使用索引时，需要注意以下几点：（1）选择合适的索引类型：根据查询条件的特点选择合适的索引类型，如B-Tree索引、Hash索引、全文索引等。
（2）避免过多的索引：过多的索引会降低SQL语句的执行效率，因为每个索引都需要占用一定的存储空间，并且在更新数据时需要维护索引。
（3）避免使用不必要的索引：有些查询条件并不需要使用索引，因此在编写SQL语句时需要避免使用不必要的索引。
2. SQL语句优化SQL语句的优化是提高查询效率的关键。
在编写SQL语句时，需要注意以下几点：（1）避免使用子查询：子查询会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用JOIN语句代替子查询。
（2）避免使用OR操作符：OR操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。
可以使用UNION操作符代替OR操作符。
（3）避免使用LIKE操作符：LIKE操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。
可以使用全文索引代替LIKE操作符。
3. 数据库结构优化数据库结构的优化也是提高查询效率的重要手段之一。
在设计数据库结构时，需要注意以下几点：（1）避免使用过多的表：过多的表会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用视图代替多个表。
（2）避免使用过多的字段：过多的字段会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用分表代替过多的字段。
（3）避免使用过多的关联：过多的关联会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用冗余字段代替过多的关联。
复杂SQL优化需要从索引优化、SQL语句优化和数据库结构优化三个方面入手，通过合理的优化手段提高查询效率，从而提高系统的性能和稳定性。
数据库及SQL代码优化方案
数据库及SQL代码优化⽅案1.1、数据库及SQL代码优化⽅案（1）每周检查统计信息是否及时更新。
（2）每周检查各索引是否有效。
（3）每周检查分区是否正确。
（4）每周检查执⾏计划是否正确。
（5）每天检查RAC和ASM是否正常运⾏。
（6）每天检查相关⽇志是否正常备份。
（7）每天检查相关⽂件系统和表空间的占⽤率是否在国家税务总局规定的阀值以下。
（8）在每⽉申报⾼峰等业务繁忙期采样并找出消耗I/O资源和CPU资源较多的SQL语句。
（9）分析上述SQL语句，与软件服务商充分沟通后，提出优化建议。
（10）在每⽉申报⾼峰期每隔15分钟检查⼀次数据库连接数，发现异常及时处理。
1.1.1、系统数据库索引、表分区和对象优化⽅案数据库对象的优化主要包括：表、索引和sequence等对象，通过优化对象参数、调整对象属性（例如分区表、分区索引、反转索引等等）等⽅法来实现对数据库对象的优化改造。
1.1.1.1表和索引并⾏参数优化数据库的表和索引的并⾏参数值的设置对相关的sql语句的执⾏计划会造成影响，表和索引的degree值⼤于1，执⾏计划就偏向于使⽤全表和全索引扫描，另外如果并⾏参数值过⼤，短时间内也会对主机和数据库的资源造成很⼤的压⼒，因此在oltp的数据库下建议将表和索引的degree值设为1。
1.1.1.2热点⼤表的分区改造对访问量很⼤、表的记录数很多、存在热块争⽤的表，可以考虑对表和索引进⾏适当的分区改造，分散访问压⼒，提⾼数据访问的性能。
对以下表的记录数超过1000万并且记录数持续增长的⼤表，建议进⾏分区改造（地区+时间）：1.1.1.3分区索引的清理对最近30天数据库分区索引访问情况进⾏统计，对访问次数为0的分区索引和应⽤部门进⾏确认，若确认为多余的索引，建议进⾏删除清理。
1.1.1.4Sequence序列优化加⼤sequence 的 cache，并使⽤noorder选项。
在RAC中经常会遇到SQ 锁等待，这是因为在RAC环境下，sequence也成为全局性的了，不同节点要⽣成序列号，就会产⽣对sequence资源的争⽤。
sql优化步骤和优化方法
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。
sqlsqerver语句优化方法
sqlsqerver语句优化方法SQL Server是一种关系型数据库管理系统，可以使用SQL语句对数据进行操作和管理。
优化SQL Server语句可以提高查询和操作数据的效率，使得系统更加高效稳定。
下面列举了10个优化SQL Server语句的方法：1. 使用索引：在查询频繁的列上创建索引，可以加快查询速度。
但是要注意不要过度索引，否则会影响插入和更新操作的性能。
2. 避免使用SELECT *：只选择需要的列，避免不必要的数据传输和处理，提高查询效率。
3. 使用JOIN替代子查询：在进行关联查询时，使用JOIN操作比子查询更高效。
尽量避免在WHERE子句中使用子查询。
4. 使用EXISTS替代IN：在查询中使用EXISTS操作比IN操作更高效。
因为EXISTS只需要找到一个匹配的行就停止了，而IN需要对所有的值进行匹配。
5. 使用UNION替代UNION ALL：如果对多个表进行合并查询时，如果不需要去重，则使用UNION ALL操作比UNION操作更高效。
6. 使用TRUNCATE TABLE替代DELETE：如果要删除表中的所有数据，使用TRUNCATE TABLE操作比DELETE操作更高效。
因为TRUNCATE TABLE不会像DELETE一样逐行删除，而是直接删除整个表的数据。
7. 使用分页查询：在需要分页显示查询结果时，使用OFFSET和FETCH NEXT操作代替传统的使用ROW_NUMBER进行分页查询。
这样可以减少查询的数据量，提高效率。
8. 避免使用CURSOR：使用游标(CURSOR)会增加数据库的负载，降低查询效率。
如果可能的话，应该尽量避免使用游标。
9. 使用参数化查询：使用参数化查询可以减少SQL注入的风险，同时也可以提高查询的效率。
因为参数化查询会对SQL语句进行预编译，可以复用执行计划。
10. 定期维护数据库：定期清理过期数据、重建索引、更新统计信息等维护操作可以提高数据库的性能。
sql设计过程中遇到的问题以及解决方法
在SQL设计过程中，可能会遇到多种问题。
以下是一些常见的问题以及相应的解决方法：
1.性能问题：当查询运行缓慢时，可能是由于缺乏索引、不恰当
的查询结构、表结构设计不合理等原因。
解决方法包括优化查
询语句、添加或优化索引、调整数据库参数等。
2.数据完整性问题：这可能是由于数据插入、更新或删除操作没
有正确地应用所有的业务规则和约束条件。
解决方法包括使用
触发器、存储过程和外键约束等工具来维护数据完整性。
3.数据冗余问题：如果在设计表结构时没有考虑到数据的冗余性，
可能会导致数据重复和不一致。
解决方法包括规范化数据库设
计，通过范式化减少数据冗余。
4.可读性和可维护性问题：如果SQL代码复杂且混乱，将很难维
护和理解。
解决方法包括编写清晰的SQL代码、使用注释、使
用视图和存储过程来简化复杂的查询操作。
5.并发控制问题：在高并发的系统中，如果没有处理好事务和锁，
可能会导致数据不一致。
解决方法包括使用合适的事务隔离级
别、优化锁策略和合理设计数据库表结构。
6.安全问题：如果没有正确地配置数据库的安全性，可能会导致
数据泄露、非法访问等问题。
解决方法包括使用强密码、定期更改密码、限制用户访问权限等措施。
7.备份和恢复问题：如果没有备份数据库，或者备份策略不合理，
可能会导致数据丢失。
解决方法包括制定合理的备份策略、定期进行备份、测试备份恢复流程等。
oracle sql 优化技巧
oracle sql 优化技巧（实用版3篇）目录（篇1）1.Oracle SQL 简介2.优化技巧2.1 减少访问数据库次数2.2 选择最有效率的表名顺序2.3 避免使用 SELECT2.4 利用 DECODE 函数2.5 设置 ARRAYSIZE 参数2.6 使用 TRUNCATE 替代 DELETE2.7 多使用 COMMIT 命令2.8 合理使用索引正文（篇1）Oracle SQL 是一款广泛应用于各类大、中、小微机环境的高效、可靠的关系数据库管理系统。
为了提高 Oracle SQL 的性能，本文将为您介绍一些优化技巧。
首先，减少访问数据库的次数是最基本的优化方法。
Oracle 在内部执行了许多工作，如解析 SQL 语句、估算索引的利用率、读数据块等，这些都会大量耗费 Oracle 数据库的运行。
因此，尽量减少访问数据库的次数，可以有效提高系统性能。
其次，选择最有效率的表名顺序也可以明显提升 Oracle 的性能。
Oracle 解析器是按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名，因此，合理安排表名顺序，可以减少解析时间，提高查询效率。
在执行 SELECT 子句时，应尽量避免使用，因为 Oracle 在解析的过程中，会将依次转换成列名，这是通过查询数据字典完成的，耗费时间较长。
DECODE 函数也是一个很好的优化工具，它可以避免重复扫描相同记录，或者重复连接相同的表，提高查询效率。
在 SQLPlus 和 SQLForms 以及 ProC 中，可以重新设置 ARRAYSIZE 参数。
该参数可以明显增加每次数据库访问时的检索数据量，从而提高系统性能。
建议将该参数设置为 200。
当需要删除数据时，尽量使用 TRUNCATE 语句替代 DELETE 语句。
执行 TRUNCATE 命令时，回滚段不会存放任何可被恢复的信息，所有数据不能被恢复。
因此，TRUNCATE 命令执行时间短，且资源消耗少。
在使用 Oracle 时，尽量多使用 COMMIT 命令。
SQL优化工具及使用技巧介绍
SQL优化工具及使用技巧介绍SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。
它可以让我们通过向数据库服务器发送命令来实现数据的增删改查等操作。
然而，随着业务的发展和数据量的增长，SQL查询的性能可能会受到影响。
为了提高SQL查询的效率，出现了许多SQL优化工具。
本文将介绍一些常见的SQL优化工具及其使用技巧。
一、数据库性能优化工具1. Explain PlanExplain Plan是Oracle数据库提供的一种SQL优化工具，它可以帮助分析和优化SQL语句的执行计划。
通过使用Explain Plan命令，我们可以查看SQL查询的执行计划，了解SQL语句是如何被执行的，从而找到性能瓶颈并进行优化。
2. SQL Server ProfilerSQL Server Profiler是微软SQL Server数据库管理系统的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析SQL Server数据库中的各种事件和耗时操作，如查询语句和存储过程的执行情况等。
通过使用SQL Server Profiler，我们可以找到数据库的性能瓶颈，并进行相应的优化。
3. MySQL Performance SchemaMySQL Performance Schema是MySQL数据库提供的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析MySQL数据库中的各种事件和操作，如查询语句的执行情况、锁的状态等。
通过使用MySQL Performance Schema，我们可以深入了解数据库的性能问题，并对其进行优化。
二、SQL优化技巧1. 使用索引索引是提高SQL查询性能的重要手段之一。
在数据库中创建合适的索引可以加快查询操作的速度。
通常，我们可以根据查询条件中经常使用的字段来创建索引。
同时，还应注意索引的维护和更新，避免过多或过少的索引对性能产生负面影响。
2. 避免全表扫描全表扫描是指对整个表进行扫描，如果表中数据量较大，查询性能会受到较大影响。
解析并优化复杂的SQL查询语句
解析并优化复杂的SQL查询语句当需要解析并优化复杂的SQL查询语句时，可以考虑以下步骤：1.理解查询需求：仔细阅读查询语句，并确保对查询需求的理解准确。
查看查询语句中的SELECT子句，确定需要返回的数据列；查看FROM子句，了解涉及的表和连接条件；查看WHERE子句，确认涉及的筛选条件。
2.确定索引使用：查看查询语句中的WHERE条件，并确定是否有相关的索引可以使用。
索引可以加快查询速度，减少数据库的IO操作。
可以使用EXPLAIN关键字来分析查询计划，确保查询计划中使用了正确的索引。
3.优化连接操作：当查询涉及多个表时，确保连接操作的效率。
根据数据量的大小和查询需求，可以选择合适的连接操作，如INNER JOIN、LEFT JOIN等。
同时，确保连接条件的准确性，并且检查是否需要添加索引来加快连接操作。
4.减少子查询和函数调用：子查询和函数调用可能导致额外的计算和数据库操作，从而降低查询性能。
可以考虑将子查询转换为连接操作，或者将计算逻辑移至应用程序层面。
5.避免重复计算和重复数据：如果查询结果中有重复数据，考虑使用DISTINCT关键字去重。
如果查询中有重复计算的表达式，可以使用子查询或者临时表来避免重复计算。
6.使用合适的数据类型和数据结构：根据数据的特点和查询需求，选择合适的数据类型和数据结构。
例如，对于需要进行模糊查询的文本数据，可以考虑使用全文搜索引擎来加快查询速度。
7.分页查询的优化：如果需要进行分页查询，可以考虑使用LIMIT 关键字来限制返回结果的数量。
同时，配合合适的索引使用，可以加快分页查询的速度。
8.监测和调整查询性能：使用数据库性能分析工具，监测查询的执行时间和资源使用情况。
根据监测结果，可以调整查询语句、索引和数据库配置，以提高查询性能。
拓展：-除了优化查询语句，还可以考虑优化数据库结构设计，包括合理选择数据类型、创建合适的索引、规范化数据模型等，从而提高整体的查询性能。
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2. 查询优化器
❖ 1、问题的提出
❖ 价的关系代数表达式。例如：
< 2500
可以翻译成下面两个关系代数表达式：
1 、 b a l a n c e 2 5 0 0 ( b a l a n c e ( a c c o u n t ) ) 、 b a l a n c e ( b a l a n c e 2 5 0 0 ( a c c o u n t ) )
❖［例14］ 以C4为例，＝‘’ >20，如果和上都 有索引：
❖ 算法一：分别用上面两种方法分别找到＝‘’的 一组元组指针和>20的另一组元组指针
❖ 求这2组指针的交集 ❖ 到表中检索 ❖ 得到计算机系年龄大于20的学生
❖ 算法二：找到＝‘’的一组元组指针， ❖ 通过这些元ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ指针到表中检索 ❖ 对得到的元组检查另一些选择条件(如>20)是否满
2. 查询优化器
❖ 查询优化解决的问题：
❖ 1、 每个语句可以翻译成多个等价的关系代数表达式， 到底用哪一个关系代数表达式？
❖ 2、 每个关系代数表达式中的关系运算可以用不同的 算法来实现，还可以采用不同的索引，到底用哪一个算法 和什么样的索引？
❖ 3、 对整个表达式的求值是采用流水线计算方法，还 是采用实体化计算方法？或者是采用二者混合的计算方法？
否满足选择条件，把满足条件的元组作为结果输 出 ❖ 适合小表，不适合大表 ❖2. 索引(或散列)扫描方法 ❖ 适合选择条件中的属性上有索引(例如树索引或索 引) ❖ 通过索引先找到满足条件的元组主码或元组指针，
选择操作的实现（续）
❖ ［例12］ 以C2为例，＝‘200215121’，并且上有索引 (或是散列码)
一个元组() 3. 检查这两个元组在连接属性()上是否相等 4. 如果满足连接条件，则串接后作为结果输出，直到外层
循环表中的元组处理完为止
连接操作的实现（续）
2. 排序-合并方法( 或 ) 适合连接的诸表已经排好序的情况 排序－合并连接方法的步骤： 如果连接的表没有排好序，先对表和表按连接属性排序 取表中第一个，依次扫描表中具有相同的元组
数据库系统概论
第九章 关系查询处理和查询优 化
第九章 关系系统及其查询优化
9.1 关系数据库系统的查询处理 9.2 关系数据库系统的查询优化 9.3 代数优化 9.4 物理优化 9.5 小 结
9.1 关系数据库系统的查询处理
❖9.1.1 查询处理步骤 ❖9.1.2 实现查询操作的算法示例
9.1.1 查询处理步骤
❖ 使用索引(或散列)得到为‘200215121’ 元组的指针 ❖ 通过元组指针在表中检索到该学生
❖ ［例13］ 以C3为例，>20，并且 上有树索引 ❖ 使用树索引找到＝20的索引项，以此为入口点在树的顺序
集上得到>20的所有元组指针 ❖ 通过这些元组指针到表中检索到所有年龄大于20的学生。
选择操作的实现（续）
及到两个方面的内容：
等价、但执行效率更高的一个表达式； 体算法和要使用的特定索引等等。
2. 查询优化器
❖ 2、执行计划
❖
2. 查询优化器
❖ 3、查询优化器
❖ 必须估计每个查询执行计划的代价。这要用到有关关系 的统计信息。
❖ 如何估计查询执行计划的代价？
3. 执行引擎
❖ 执行引擎 ❖
出的则是具体的查询结果。
2. 查询优化器
❖ 查询优化在关系数据库系统中有着非常重要的地位。关系数据库系统 和非过程化的语言能够取得巨大的成功，关键是得益于查询优化技术 的发展。关系查询优化是影响性能的关键因素。
❖ 为了达到用户可接受的性能必须进行查询优化。由于关系表达式的语 义级别很高，使关系系统可以从关系表达式中分析查询语义，提供了 执行查询优化的可能性。这就为关系系统在性能上接近甚至超过非关 系系统提供了机遇。
足
二、 连接操作的实现
❖ 连接操作是查询处理中最耗时的操作之一 ❖ 本节只讨论等值连接(或自然连接)最常用的实现
算法
❖［例2］ * ，
❖
；
连接操作的实现（续）
❖1. 嵌套循环方法( ) ❖2. 排序-合并方法( 或 ) ❖3. 索引连接( )方法 ❖4. 方法
连接操作的实现（续）
1. 嵌套循环方法( ) 2. 对外层循环()的每一个元组(s)，检索内层循环()中的每
❖查询处理阶段 ： ❖1. 语法分析与翻译 ❖2. 优化 ❖3. 执行
查询处理步骤（续）
查询处理步骤
1. 语法分析与翻译器
❖ 查询处理器必须对查询语言中的语句做语法分 析，并且将它们转换成某种内部表示。查询语言 的语法分析与传统编程语言的语法分析几乎没有 区别。
❖ 语法分析与翻译的过程类似于程序设计语言编 译器的语法分析过程：它以高层的查询语句 （如：）作为输入，输出的是关系代数表达式。
3. 执行引擎
❖ 并非所有数据库系统都完全遵从这些步骤，许多数 据库系统就不用关系代数表达式来表示查询。而是采用 基于给定查询结构的带注释的语法分析树来表示执行引 擎
❖ 出的则是具体的查询结果。
9.1 关系数据库系统的查询处理
❖9.1.1 查询处理步骤 ❖9.1.2 实现查询操作的算法示例
9.1.2 实现查询操作的算法示例
❖ 每个表达式中的关系运算又可以用不同的算法和索引去实现。因此，查询优 化器的任务就是要找出上述表达式中代价最小的计算给定查询的处理过程()。
2. 查询优化器
❖ 2、执行计划 ❖
一个查询执行计划。
❖ 什么是查询执行计划？
❖ 2、执行计划
2. 查询优化器
❖ 释。这些注释用于说明如何具体实施每个操作。例如，可以说明某个关系运 算所采用的算法或将要使用的一个或多个特定的索引。这些加上了有关"如 何执行"的注释的关系代数运算称为执行原语，而用于计算一个查询的原语 序列称为查询执行计划或查询计算计划。
❖一、 选择操作的实现 ❖二、 连接操作的实现
一、 选择操作的实现
❖［例1］ * <条件表达式> ；
❖ 考虑<条件表达式>的几种情况： ❖ C1：无条件； ❖ C2：＝'200215121'； ❖ C3：>20； ❖ C4：＝'' >20；
选择操作的实现（续）
❖ 选择操作典型实现方法： ❖1. 简单的全表扫描方法 ❖ 对查询的基本表顺序扫描，逐一检查每个元组是