怎样提高数据库查询效率
加快查询速度的方法
加快查询速度的方法随着互联网的发展和数据的爆炸式增长，查询数据的需求也越来越迫切。
无论是在搜索引擎中查找信息，还是在数据库中查询数据，都需要高效的查询速度来满足用户的需求。
本文将介绍几种加快查询速度的方法，帮助读者优化查询体验。
一、建立索引索引是一种数据结构，用于加快数据的查找速度。
在数据库中，通过建立索引可以提高查询的效率。
索引通常建立在常用的查询字段上，如主键、外键或经常用于查询条件的字段。
通过创建索引，数据库系统可以直接定位到存储数据的位置，而不是逐个比较每条数据，从而极大地提高了查询速度。
二、优化查询语句优化查询语句是提高查询速度的关键。
在编写查询语句时，应尽量避免全表扫描和重复查询的情况。
可以通过合理的条件筛选、使用索引和优化查询语句的结构等方式来提高查询效率。
例如，尽量避免使用“SELECT *”来查询所有字段，而是只选择需要的字段，减少数据传输的开销。
三、分区和分表对于大型数据库，可以通过分区和分表的方式来提高查询速度。
分区是将数据库分割成多个逻辑部分，每个部分存储一部分数据。
通过这种方式，可以将数据存储在不同的物理位置上，从而减少查询的数据量。
分表是将大表拆分成多个小表，每个小表只包含部分数据，同样可以提高查询速度。
四、缓存技术缓存技术是一种常用的提高查询速度的方法。
通过将查询结果缓存到内存中，可以避免频繁地访问磁盘或数据库，从而提高查询的速度。
常见的缓存技术包括内存数据库和分布式缓存。
内存数据库将数据存储在内存中，提供了更快的读写速度。
而分布式缓存将数据缓存在多台服务器上，可以有效地减轻单台服务器的负载，提高整体的查询速度。
五、硬件升级如果查询速度仍然不能满足需求，可以考虑进行硬件升级。
例如，增加内存容量可以提高内存数据库的读写速度；更换高性能的硬盘可以加快磁盘访问速度；使用更快的网络设备可以提高数据传输的效率等。
通过升级硬件，可以有效地提高查询速度，满足更高的查询需求。
六、并行查询并行查询是一种将查询任务分发到多个处理单元并行处理的方法。
在做数据查询时会遇到的问题及解决方法
在做数据查询时会遇到的问题及解决方法在做数据查询时，我们经常会遇到一些常见的问题。
这些问题可能会包括数据量大、查询效率低、复杂的查询逻辑等。
解决这些问题需要我们运用一些方法和技巧，以提高数据查询的效率和准确性。
本文将从数据查询的问题及解决方法进行探讨。
1.数据量大当数据量大时，会导致查询的性能下降，甚至使一些查询无法执行。
这通常是因为数据库的索引不够充分，或者是由于查询语句的性能不佳。
解决方法：a.添加索引：通过创建适当的索引，可以加快查询的速度。
索引可以提高查询的效率，减少数据的扫描范围。
b.优化查询语句：优化查询语句可以提高查询的效率。
可以通过优化where条件、减少连接数量、合理使用join等方式来提升查询性能。
2.查询效率低查询效率低可能是由于网络延迟、硬件性能不足等原因导致。
当查询效率低时，会导致用户体验下降，同时也会增加服务器的负载。
解决方法:a.使用缓存：通过使用缓存可以减少查询的次数，从而提高查询的效率。
可以将查询结果缓存到内存中，以便下次直接读取结果，减少数据库的访问。
b.分布式查询：如果单个服务器无法满足查询性能要求，可以考虑使用分布式查询，通过多台服务器来分担查询的负载。
c.索引优化：通过对索引进行优化，可以提高查询的效率。
可以通过选择合适的数据类型、添加合适的索引等方式提升查询性能。
3.复杂的查询逻辑有时候，我们需要进行复杂的查询，涉及多张表的联合查询、复杂的条件逻辑等。
这会增加查询语句的复杂度，导致查询效率低下。
解决方法:a.使用存储过程：存储过程是一种预先编译好的SQL语句集，可以在数据库服务器端直接进行执行。
通过使用存储过程，可以将复杂的查询逻辑封装起来，减少客户端和数据库之间的通信开销。
b.使用视图：通过使用视图，可以将复杂的查询逻辑进行封装，简化用户对数据的访问。
视图可以提高查询的可读性，并且可以隐藏数据表的细节。
4.数据安全性在进行数据查询时，我们需要保证数据的安全性，防止敏感数据泄露，或者遭到恶意攻击。
关系型数据库中多表查询效率优化方法
关系型数据库中多表查询效率优化方法在关系型数据库中，多表查询是常见的操作，尤其在复杂的业务逻辑中。
然而，多表查询可能导致性能问题，影响系统的响应时间和吞吐量。
为了优化多表查询的效率，我们可以采取以下几种方法：1. 索引设计优化：合理设计和使用索引可以显著提升多表查询的效率。
在多表查询中，尤其需要确保每个查询字段都有相应的索引。
为了避免过多的索引导致维护成本增加，我们需要深入了解查询的具体需求，并根据实际情况选择合适的索引策略。
2. 优化查询语句：编写高效的查询语句是提升多表查询效率的关键。
首先，避免使用SELECT *语句，尽量指定需要返回的字段，减少不必要的数据传输。
另外，合理利用JOIN语句，确保查询条件的精确性和正确性。
对于大数据量的表，我们可以采用分页查询的方式，减少每次查询返回的数据量。
3. 数据库设计优化：数据库设计的合理性直接关系到多表查询的效率。
我们可以考虑在关联表中添加冗余字段，以避免复杂的JOIN操作。
此外，合理划分表空间、分表、分区等技术手段也可以提高查询效率。
使用数据库调优工具，分析数据库的瓶颈，并进行必要的优化调整。
4. 数据库缓存和查询缓存：利用数据库缓存可以有效减少查询的IO操作，提高查询效率。
我们可以根据实际情况调整数据库缓存的大小，避免频繁的IO操作。
此外，合理使用查询缓存，避免重复的查询操作，提升查询的响应速度。
5. 表的拆分和冗余数据的管理：当一个表的数据量过大时，我们可以考虑将其拆分为多个子表，将不同的数据分离存储，以减少查询的数据量。
另外，合理管理冗余数据，避免重复查询和多次JOIN操作，可以显著提升查询效率。
6. 调整数据库参数和硬件资源：根据实际情况，我们可以调整数据库参数以优化多表查询的性能。
例如，调整数据库的缓存大小、最大连接数等参数。
此外，根据实际负载情况，合理分配硬件资源，增加CPU、内存等硬件资源，提高系统的并发处理能力。
7. 动态分区和查询优化器设置：对于拥有大量历史数据的数据库，我们可以考虑使用动态分区技术，将数据按时间段等条件进行分区存储，以提高查询效率。
优化数据库查询的六种方法
优化数据库查询的六种方法数据库查询是开发过程中常见的操作，对于大型系统来说，查询的性能优化至关重要。
本文将介绍六种常用的优化数据库查询的方法，帮助开发人员提升系统的性能。
一、合理设计数据库结构良好的数据库结构是查询性能优化的基础。
在设计数据库时，需要合理划分表和字段，遵循范式原则，避免冗余数据和不必要的连接。
另外，可以使用索引来加速查询，选择适当的数据类型，减小存储空间，提高查询效率。
二、减少查询数据量优化查询的关键是减少查询的数据量。
通过精确的条件筛选和投影查询可以减少返回的数据条目，提高查询速度。
合理使用WHERE子句、GROUP BY子句和HAVING子句，尽量避免全表扫描和排序操作。
三、使用适当的索引索引是提高查询效率的重要手段。
在选择索引时，需要考虑查询的频率和字段的选择性。
高频率的查询字段和选择性较高的字段适合创建索引，而低频率的查询字段和选择性较差的字段则可以不考虑。
同时，需要定期维护索引，避免过多的无效索引对性能造成影响。
四、避免跨表查询和多重连接跨表查询和多重连接通常导致性能下降，应尽量避免使用。
可以通过合理的数据库设计和多表关联查询来减少跨表查询的次数。
此外，可以使用子查询、联合查询和视图等方式代替多重连接，提高查询效率。
五、使用缓存技术缓存技术是提高查询性能的有效手段。
可以使用缓存存储查询结果，当有相同查询请求时，直接从缓存中读取数据，避免重复查询数据库。
同时，需要合理设置缓存的过期时间和更新策略，保证数据的及时性和准确性。
六、定期优化数据库定期优化数据库是保证查询性能持续稳定的重要措施。
可以通过数据库性能分析工具来监控查询的执行计划和性能指标，及时发现和解决潜在问题。
另外，可以进行数据库的分区、拆分和归档，优化数据库的管理和维护。
综上所述，优化数据库查询是提升系统性能的关键步骤。
通过合理设计数据库结构、减少查询数据量、使用适当的索引、避免跨表查询和多重连接、使用缓存技术以及定期优化数据库，可以有效提高查询的效率和性能，提升用户的体验和系统的可用性。
数据库查询优化算法与方法
数据库查询优化算法与方法随着互联网的迅猛发展和企业数据规模的不断增加，数据库成为了应用程序中不可或缺的组成部分。
而数据库查询则是数据库最频繁使用的功能之一，因此数据库查询的性能优化显得格外重要。
本文将介绍一些常见的数据库查询优化算法和方法，旨在提高数据库查询的性能和效率。
1. 索引优化索引是优化数据库查询的常见方法，它能够加快查询速度，并减小数据库的存储空间。
在设计数据库时，我们需要根据查询需求选择适当的字段进行索引。
常见的索引类型包括唯一索引、主键索引、聚集索引和非聚集索引等。
合理使用索引可以大幅度减少全表扫描，避免不必要的查询开销。
2. 查询优化器查询优化器是数据库管理系统中的重要组成部分，通过选择合适的查询执行计划来实现查询性能的最优化。
查询优化器根据查询语句的各种条件和数据分布等信息，采用一系列的优化算法来选择最佳执行计划。
例如，查询优化器可以根据统计信息来判断是否使用索引，以及选择合适的连接操作（如哈希连接、嵌套循环连接等）等。
3. 冗余数据清理数据库中的冗余数据会增加数据存储占用和查询负担。
通过定期清理冗余数据可以减小数据库的存储空间，并提高查询性能。
冗余数据的清理可以通过定期的数据清理任务来实现，例如删除旧日志、清理过期数据等。
此外，合理的数据归档和分区也可以降低查询负担和优化查询性能。
4. 批量操作在执行数据库查询时，尽量采用批量操作而非逐个操作，可以大大提高数据库查询的性能。
批量操作可以通过批量插入、批量更新和批量删除等方式来实现。
例如，使用批量插入可以减少插入操作的次数，提高插入效率。
通过批量操作，减少了与数据库之间的交互次数，从而提高了查询性能。
5. 分页查询优化对于大数据集的查询，通常需要进行分页处理。
数据库查询的分页操作可能会面临大量的数据扫描和排序，耗时较多。
为了优化分页查询，可以采用一些常见的方法。
一种是使用limit和offset语句，将查询结果分成多个分页获取。
数据库查询优化的方法
数据库查询优化的方法数据库是存储和管理数据的重要工具，而查询是数据库应用中最为常见的操作之一。
然而，随着数据库中数据量的增加以及查询请求的复杂性增加，查询性能逐渐成为了一个重要的问题。
为了提高数据库查询的效率和性能，以下是一些数据库查询优化的方法。
1. 创建索引：索引是数据库中提高查询效率的重要手段之一。
索引可以加快查询的速度，避免全表扫描的开销。
在设计数据库表结构时，需要根据查询需求和字段的选择性合理地创建索引。
常见的索引类型包括主键索引、唯一索引和组合索引等。
2. 合理设计数据库结构：数据库的结构设计对查询的性能有着重要的影响。
合理地设计数据库表之间的关系、字段的数据类型以及表的范式化等都可以提高查询效率。
尽量避免冗余字段、重复数据以及表之间的多对多关系等设计不合理的情况。
3. 优化查询语句：查询语句的编写和优化也是提升查询性能的关键。
首先，需要避免不必要的查询，只检索所需字段，尽量减小结果集的大小。
其次，可以通过合理的条件筛选、使用合适的连接方式以及避免复杂的子查询等手段优化查询语句。
另外，使用预编译语句和参数化查询可以避免SQL注入攻击，并提高查询效率。
4. 定期统计和分析数据库性能：监控和分析数据库的性能是优化查询的重要手段之一。
通过定期分析数据库的性能指标，例如响应时间、IO利用率、缓存命中率等，可以及时发现潜在的性能问题，并进行相应的调整和优化。
5. 数据库分区和分表：对于大规模的数据库，采用分区和分表的方式可以提高查询的效率。
通过将数据库按照某种规则分成多个部分，可以将查询的压力均摊到多个分区上，从而提高查询的并发性能。
6. 合理调整数据库参数：对于不同的数据库，可以根据实际情况调整一些数据库参数，以提高查询的性能。
例如，可以调整缓存大小、并发连接数、查询缓存等。
7. 数据库服务器的硬件升级：如果数据库查询的性能问题严重影响了系统的正常运行，可以考虑对数据库服务器进行硬件升级。
例如，增加内存容量、提升硬盘性能、优化网络带宽等都可以进一步提高查询效率。
数据库慢查询优化的方法与技巧
数据库慢查询优化的方法与技巧数据库是现代应用程序中不可或缺的组成部分，它负责存储、管理和提供数据。
然而，随着数据量的增长和复杂查询的增加，数据库查询性能可能会变得缓慢。
在这篇文章中，我们将探讨一些常见的数据库慢查询优化方法和技巧，帮助您提高数据库查询的执行效率。
1.适当的索引策略索引是提高数据库查询速度的重要手段之一。
通过对经常被查询的列创建索引，可以减少数据库查询的扫描次数，从而提高查询性能。
然而，过多或不恰当的索引可能会导致性能下降。
因此，在进行索引优化时，在经常被查询的列上创建适当的索引，并避免索引重叠和冗余是非常重要的。
2.优化SQL查询语句良好的SQL查询语句可以显著提高数据库的执行效率。
首先，避免使用SELECT *语句，因为它会返回所有列的数据，而不仅仅是需要的数据。
其次，尽量避免使用复杂的子查询和嵌套查询，这些查询可能会导致性能下降。
此外，合理利用JOIN和WHERE子句来限制查询结果的数量，从而提高查询性能。
3.合理分配硬件资源数据库的性能不仅取决于软件层面的优化，还与硬件资源的分配有关。
确保数据库服务器具有足够的处理能力、内存和存储空间，可以提高数据库查询的执行效率。
此外，可以考虑使用更快的存储设备，如固态硬盘（SSD），以加快数据库的读写速度。
4.定期更新统计信息数据库在执行查询时，会根据统计信息生成查询执行计划。
因此，定期更新统计信息可以帮助数据库优化查询执行计划，从而提高查询性能。
可以使用数据库管理工具或定期脚本来更新统计信息，确保它们与数据库中的实际数据保持一致。
5.分区和分表技术在处理大型数据集时，分区和分表技术可以提高数据库查询的执行效率。
分区可以根据数据范围、哈希值或列表将数据划分为多个逻辑部分，并分别存储在不同的物理位置。
而分表是将大型表拆分成多个小表，每个小表包含部分数据。
这些技术可以减少查询的扫描范围，从而提高查询性能。
6.避免过多的数据库连接数据库连接是应用程序和数据库之间的通信通道。
优化数据库查询性能的七种方法
优化数据库查询性能的七种方法数据库查询性能对于应用程序的运行效率和用户体验至关重要。
在开发和维护数据库系统时，我们应该采取一些措施来提高查询性能，以确保系统的高效运行。
以下是七种优化数据库查询性能的方法：1. 索引优化索引是提高数据库查询性能的常用方法之一。
通过在表中创建适当的索引，可以加快查询速度。
首先，分析查询语句和表结构，确定哪些列经常被查询，并为这些列创建索引。
其次，避免创建过多的索引，因为索引会增加数据写入的开销。
2. 查询优化器的使用查询优化器是数据库系统中的关键组件，它负责选择最有效的执行计划来执行查询。
在开发过程中，我们可以使用查询优化器来优化查询性能。
为了利用查询优化器，我们可以使用合适的查询语法，包括正确使用JOIN语句、使用子查询等。
3. 数据库缓存的合理使用数据库缓存是存放查询结果的内存区域。
在数据库系统中，频繁查询的数据会被缓存在内存中，以提高访问速度。
合理使用数据库缓存可以减少IO操作，提高查询性能。
通过适当地设置缓存大小和缓存策略，可以更好地利用缓存机制。
4. 查询语句的合理设计优化查询性能的一个重要方面是设计高效的查询语句。
避免使用不必要的数据库连接和子查询，减少查询语句的复杂度。
使用合适的操作符和关键字来过滤数据，减少不必要的数据获取和处理。
5. 表的规范设计良好的表设计可以显著提高数据库查询性能。
合理规范的表结构可以减少数据重复和冗余，提高查询效率。
通过合适地设计主键、外键和索引，可以更好地支持查询操作。
另外，表的拆分和分区也是一种优化数据库性能的方式。
6. 定期优化和维护数据库系统需要定期进行优化和维护，以保持良好的性能。
通过定期分析表的大小、索引的使用情况和缓存的效果，可以及时发现和解决性能问题。
定期清理无用的数据和索引，优化数据库的存储结构。
7. 合理使用数据库工具和技术数据库系统提供了许多优化性能的工具和技术，我们可以合理使用它们来提高查询性能。
例如，使用数据库性能分析工具来跟踪和分析查询语句的执行情况，以发现潜在的性能问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
/Art/Show.asp?id=28084如何提高数据库查询效率来源：IT综合信息网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%'若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num8.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。
如：select id from t where num/2=100应改为:select id from t where num=100*29.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的idselect id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id应改为:select id from t where name like 'abc%'select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'10.不要在where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：select col1,col2 into #t from t where 1=0这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：create table #t(...)13.很多时候用exists 代替in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select 的效率，但同时也降低了insert 及update 的效率，因为insert 或update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新clustered 索引数据列，因为clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。
若应用系统需要频繁更新clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用varchar/nvarchar 代替char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。
如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。
但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into 代替create table，避免造成大量log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncate table ，然后drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。
对小型数据集使用FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。
如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置SET NOCOUNT ON ，在结束时设置SET NOCOUNT OFF 。
无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理/t/20011205/10/404068.html数据库高手请进！如何提高数据库的查询效率？有多少种方法？1：影响最大的是在数据库端家索引。
2：如果数据库字段很多，建议使用Select 字段列表的方式而不使用Select * 3:请使用TQuery或TADOQuery,并且WHERE语句一定要建立索引，尽量少使用TTable 或TADOTable.4:多使用存储过程。
5：对于ORACLE和SYBASE数据库要使用BDE，而对于MS SQL SERVER 使用ADO方式连接。
同时，对于ORACLE和SQL SERVER，OLE DB的效率要比ADO效率高。
BDE应该是效率比较低下的一种方式，这个在开发过程中我们有过比较。
另外：尽量保持建立的数据库连接，不必每次都重新连接数据库。
这在SQL SERVER 和ACCESS下表现不明显，但是在ORACLE中就非常明显，因为ORACLE的建链时间非常长，大约有2秒钟，而SQL和ACCESS大约只需0.01秒。
在查询语句中，要考虑where语句中的字段顺序。
尽量不用ORDER BY语句（数据量比较大的时候）/t/20020703/10/845854.html对于一个有超过百万条记录的数据表，怎么才能提高效率。
VB+ADO+SQL SERVER2000.我能想到的有建立索引、使用存储过程。
还有什么其他办法吗？拆表，升级硬件。
检索时尽量带参数，要用的数据才检出来。
对关联字段建索引；优化SQL语句，减少或避免多表连结。
添加内存、CPU建立视图充分利用高速缓存充分利用索引和SQL语句语法无关紧要的查询可以进行脏读建索引的选择必须结合SQL查询、修改、删除语句的需要，一般的说法是在WHERE里经常出现的字段建索引。
如果在WHERE经常是几个字段一起出现而且是用AND连接的，那就应该建这几个字段一起的联合索引，而且次序也需要考虑，一般是最常出现的放前面，重复率低的放前面。
如有一张员工表，和部门表.1、直接用select * from 员工表，部门表where 员工表.部门ID=部门.ID。
2、select * from 员工表。
然后当程序选择到某个员工后，再根据部门的ID 来选择部门信息。
这两种方法，哪个效率高如果是需要同时显示所有员工的部门信息,则第一种方法好;如果是用户选中一个员工再带出来该员工的部门信息,则第二种方法好;在真正需要的时候才从数据库提取数据........1。
比较具有相同类型的列。
2。
比较中应尽量使索引列独立。
3。
在like模式的起始处不要使用通配符例如：where name like "%string%"优化为：where name like "string%"4。
帮助优化程序更好的评估索引的有效性可用isamchk 或myisamchk 的--analyze选项给优化程序提供更好的信息，以便分析键值的分布。