sql优化查询的方法
SQL Server数据查询的优化研究
关键 词 ：Ｑ ｅｖｒ 查询 效率 ； Ｓ Ｌ Ｓｒｅ ； 优化 查询 ； 索引
中图分类 号 ：Ｐ １． Ｔ ３１２ ５ 文献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２ ７ ０ （０ ８ ０ — ０ ８ ０ １７ — ８０ ２ ０ ）６ ０ ９ — ２
（） ２ 数据 的分布 统计 。 Ｑ ｅｖｒ 保存 数据分 布的有关 统 Ｓ ＬＳ ｒｅ￣
了子 查询 等 。
３ 设计Ｓ ｅ ｖ ｒ ＱＬ Ｓ ｒ ｅ ￣化 查询 方法 。提高查 询效率
３１ 建 立 索 引 ．
索引是 数据 库 中重要 的数据 结构 ， 利用 索引 可 以快 速访 问
数 据库 表 中的特定 信息 。 用索 引提高 性能 的一个 主要 目标是 使
避免 全表 扫描 。所 以如果建 立 了合理 的索引 ， 化器 就能利 用 优 索 引加 速数据 的查 询过程 。事 实上 ， 在没 有建立 索引 的表上 也
将 高级 数据 库 语 言表示 的查 询语 句 翻译 成为 能 在文 件系 统 物 理层 次上 实现 的表达 式 、 为优 化查 询进行 各种 转换 以及查 询 的
实 际执行 。 查询优 化是 为查 询处 理选择 最有 效的查 询计 划 的过程 。 查 询优 化一 方面 在关 系代数 级进行 优化 ， 图找出 与给定 表达 式 力
会 基 于数 据 的统 计信 息 估计 出执行 的开销 并选 择 执行 开销 最 小 的计划 。 这个 执行 计划 生成之 后 ． 被存储 在一 个缓 存器 中 。 会 这个查 询随 后 由数据 库引擎 按该 计划 所指示 的方 式执行 。 后 最
件 的次 序是 否合 理 ； 否 合理 安排 了联接 运算 ； 是 是否 合理 安 排
转载：SqlServer数据库性能优化详解
转载：SqlServer数据库性能优化详解本⽂转载⾃：性能调节的⽬的是通过将⽹络流通、磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最⼩，使每个查询的响应时间最短并最⼤限度地提⾼整个数据库服务器的吞吐量。
为达到此⽬的，需要了解应⽤程序的需求和数据的逻辑和物理结构，并在相互冲突的数据库使⽤之间（如联机事务处理 (OLTP) 与决策⽀持）权衡。
对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程，不应只在最后实现系统时才考虑性能问题。
许多使性能得到显著提⾼的性能事宜可通过开始时仔细设计得以实现。
为最有效地优化 Microsoft? SQL Server? 2000 的性能，必须在极为多样化的情形中识别出会使性能提升最多的区域，并对这些区域集中分析。
虽然其它系统级性能问题（如内存、硬件等）也是研究对象，但经验表明从这些⽅⾯获得的性能收益通常会增长。
通常情况下，SQL Server ⾃动管理可⽤的硬件资源，从⽽减少对⼤量的系统级⼿动调节任务的需求（以及从中所得的收益）。
设计联合数据库服务器为达到⼤型 Web 站点所需的⾼性能级别，多层系统⼀般在多个服务器之间平衡每⼀层的处理负荷。
Microsoft? SQL Server? 2000通过对SQL Server 数据进⾏⽔平分区，在⼀组服务器之间分摊数据库处理负荷。
这些服务器相互独⽴，但也可以相互协作以处理来⾃应⽤程序的数据库请求；这样的⼀组协作服务器称为联合体。
只有当应⽤程序将每个 SQL 语句发送到拥有该语句所需的⼤部分数据的成员服务器时，联合数据库层才可以达到⾮常⾼的性能级别。
这称为使⽤语句所需的数据配置 SQL 语句。
使⽤所需的数据配置 SQL 语句不是联合服务器所独有的要求；在群集系统中同样有此要求。
虽然服务器联合体与单个数据库服务器呈现给应⽤程序的图像相同，但在实现数据库服务层的⽅式上存在内部差异。
单个服务器层联合服务器层⽣产服务器上有⼀个 SQL Server 实例。
MySQL数据库性能(SQL)优化方案-期末论文
高级数据库技术——期末论文基于SQL查询的MySQL数据库性能优化研究：XX学号:2014XXXXX学院：计算机学院摘要：查询是数据库系统中最基本也是最常用的一种操作，是否具有较快的执行速度，已成为数据库用户和设计者极其关心的问题。
在研究开源数据库管理系统MySQL 查询优化技术的基础上，主要结合传统SQL操作优化、深度分析 MySQL 源代码、现代数据库发展几方面进行诸如参数调优，MySQL关联查询，重写相关规则等容展开优化分析研究。
关键词：查询优化，查询重用，查询重写，计划优化一、传统SQL查询优化操作1.选取最适用的字段属性MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。
因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。
同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。
因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。
这样，我们又可以提高数据库的性能。
2.使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。
这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：DELETE FROM customerinfoWHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。
减少sql查询次数的方法
减少sql查询次数的方法减少SQL查询次数可以提高数据库性能和响应速度。
以下是一些减少SQL 查询次数的方法：1. 使用索引：为经常查询的列和WHERE子句中的条件列建立索引。
考虑使用复合索引来满足多个列的查询需求。
定期分析和优化索引，删除不必要的索引以减少维护成本。
2. 避免SELECT ：只查询需要的列，而不是使用`SELECT `。
3. 使用JOIN代替子查询：当可能时，使用JOIN代替子查询来获取数据。
4. 减少查询中的数据量：使用LIMIT子句限制返回的数据量。
在查询中使用排序和分页来限制返回的数据量。
5. 优化查询结构：避免在循环中使用查询。
使用预处理语句或参数化查询来防止SQL注入攻击。
6. 数据库维护：定期进行数据库维护，如优化表、重新建立索引等。
7. 考虑数据库设计：使用数据库规范化来减少数据冗余。
使用合适的数据类型和大小。
8. 缓存查询结果：如果某些查询结果不经常变化，可以考虑缓存这些结果。
9. 使用数据库的查询优化器：大多数数据库系统都有查询优化器，它们可以自动优化查询计划。
确保你的数据库是最新的，并考虑启用或调整查询优化器的设置。
10. 分析和审查慢查询日志：定期检查和分析数据库的慢查询日志，找出并优化慢查询。
11. 避免在循环中执行查询：尽量避免在循环中执行查询，这会增加不必要的负担。
可以考虑批量处理或使用其他技术来优化这种情况。
12. 考虑分布式解决方案：如果数据量非常大，考虑使用分布式数据库解决方案，这样可以分摊负载并提高性能。
13. 数据归档和分区：对不常用的数据或旧数据进行归档或分区，这样主要的数据活动可以集中在活跃的或最近的数据上。
14. 数据库连接池：使用数据库连接池可以重用现有的数据库连接，减少创建和关闭连接的开销。
15. 监控和警告：使用数据库监控工具来跟踪查询性能，并为慢查询设置警告。
这样可以在问题发生时及时发现并解决。
16. 考虑使用缓存系统：例如Redis或Memcached，可以缓存经常访问的数据或计算结果，从而减少对数据库的直接访问。
人大金仓数据库查询索引sql语句
一、介绍人大金仓数据库人大金仓数据库是我国人民大学开发的一款关系型数据库管理系统，具有高效、可靠、安全的特点。
作为学术界和企业界常用的数据库管理系统之一，人大金仓数据库广泛应用于各个领域，包括教育、科研、金融、医疗等。
二、数据库查询索引数据库查询索引是提高数据库检索效率的重要手段之一。
通过对数据库中的数据建立索引，可以大大加快数据的检索速度，从而提高系统的响应速度和性能。
在人大金仓数据库中，通过使用SQL语句可以对数据库中的数据进行查询和检索操作。
合理地利用数据库查询索引，可以有效地优化SQL语句的执行效率，提高系统的整体性能。
三、优化查询索引的SQL语句为了充分发挥数据库查询索引的作用，需要合理地优化SQL语句。
下面列举了一些优化查询索引的SQL语句的常用方法：1. 确保查询字段被索引覆盖在编写SQL语句时，需要确保查询的字段包含在索引中。
如果查询的字段未被索引覆盖，数据库系统将无法充分利用索引加速查询，从而降低检索效率。
举例：SELECT * FROM table_name WHERE indexed_column = value;2. 避免在索引列上进行函数操作在SQL语句中，应尽量避免在索引列上进行函数操作，这样会导致数据库系统无法充分利用索引。
如果需要对索引列进行函数操作，可以考虑将函数操作放在查询条件的另一侧，从而保证索引的有效使用。
举例：SELECT * FROM table_name WHERE indexed_column =func(value);改为：SELECT * FROM table_name WHERE func(indexed_column) =value;3. 尽量避免使用通配符查询在SQL语句中，尽量避免使用通配符查询，因为通配符查询会导致数据库系统无法利用索引进行加速。
如果确实需要使用通配符查询，可以考虑使用左模糊查询（'value'）而不是右模糊查询（'value'），或者使用全文检索等高级技术。
第九章 sql 数据库 关系查询处理与查询优化 中央财经
• ［例1-C3］ 以C3为例，Sage>20，并且Sage 上有B+ 树索引
– 使用B+树索引找到Sage＝20的索引项，以此为入口点在 B+树的顺序集上得到Sage>20的所有元组指针 – 通过这些元组指针到student表中检索到所有年龄大于20的 学生。
连接操作的实现（续）
4. Hash Join方法
– 把连接属性作为hash码，用同一个hash函 数把R和S中的元组散列到同一个hash文件 中
– 步骤：
• 划分阶段(partitioning phase)：
– 对包含较少元组的表(比如R)进行一遍处理 – 把它的元组按hash函数分散到hash表的桶中
• 试探阶段(probing phase)：也称为连接阶段(join phase)
– 对另一个表(S)进行一遍处理 – 把S的元组散列到适当的hash桶中 – 把元组与桶中所有来自R并与之相匹配的元组连接起来
连接操作的实现（续）
• 上面hash join算法前提：假设两个表中 较小的表在第一阶段后可以完全放入内 存的hash桶中
• ［例2］ SELECT * FROM Student，SC
WHERE Student.Sno=SC.Sno；
连接操作的实现（续）
• 1. 嵌套循环方法(nested loop)
• 2. 排序-合并方法(sort-merge join 或merge join)
• 3. 索引连接(index join)方法 • 4. Hash Join方法
• 用多种等价的关系代数表达式来完成这一查询 Q1=πSname(σS.Sno=SC.Sno∧o='2'(S×SC)) • 执行查询的总时间≈105＋2×5×104≈105s • Q2=πSname(σo='2'(S∞SC)) • 总的执行时间≈105＋50＋50≈205s • Q3=πSname(S∞σo='2' (SC)) • 总的执行时间≈5＋5≈10s。
SQLServer2000数据库优化方案参考
1、6、7、SQL Server 2000 数据库优化方案参考查询速度慢的原因很多，常见如下几种：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）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RAIDO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 server 2000 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 SQL Server? 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SQL Server 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）。
7、增加服务器CPU 个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。
浅谈SQL Server数据库查询性能的优化
维普资讯
安 徽 农学 通 报 ， ｎ ｕ Ａ ｒ ＳｉＢ ｌ ２ ０ ，２ ９ ： ｌ ２ Ａ ｈ ｉ ｇｉ ｃ ｕｌ ０ ６ １ （ ） ３ 一３ ． ．
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浅 谈 Ｓ Ｌ Ｓｒｅ 数 据 库 查 询 性 能 的优 化 Ｑ ｅｖｒ
张传 宏
摘
李 紧
２３Ｏ ） ３ Ｉ０
（ 安徽 科 技学 院 教 务 处 ， 徽风 阳 安
要： 随着数据库应 用 系统 中数据量 的急剧增 大 ， 对数据 库 系统 性 能的优 化显得 极为 重要 。本 文讨论 了影 响基 于
Ｓ ＬＳｒ ｒ 用系统性 能的几种 因素 ， Ｑ ｅｖ 应 ｅ 并对 Ｓ ＬＳ ｗ ｒ Ｑ ｍ ｅ 的查询机制和查询优化作 了深 入的探 讨 。
系统 的性 能好 坏 可 以使 用 如下 的度量 标 准 ：Ｑ Ｓ Ｌ语 句 的 响
３ 查询 优化
对于 一条 复杂 的查 询语句 来 说 ， 对相 同查 询 条 件 的实 现一 般总 可 以有多 种不 同 的表达 方法 ， 而不 同 的表 达会 使 数据 库 的响应 速度 差别 可 以达 到 上 百 倍 ， 见 ， 于一 个 可 对 系 统不 是简单 地 实 现 其 功 能 就 行 ， 是 要 写 出 高 质 量 的 而 Ｓ Ｌ 句 ， 高系统 的性 能 。 Ｑ 语 提
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｗ ｉ ｈ ａ ｉ ｒ ｗｔ ｆｔ ｅ ｄ ｔ ｎ ｔ ｅ ｄ ｔｂ ｓ ｐ ｌ ａｉ ｎ ，ｔｅ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｏ ｈ ａａ ａ ｅ ｓ ｓ ｔ ｔ ｅ ｒ ｐ ｄ ｇ ｏ ｈ ｏ ｈ ａａ ｉ ｈ ａ ａ ａ ｅ ａ ｐ ｉ ｔ ｈ ｃ ｏ ｈ ｅ ｏ ｍａ ｃ ｐ ｉ ａｉ ｆｔ ｅ ｄ ｔ ｂ ｓ ｙ — ｆ ｍｉ ｏ
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sql优化查询的方法
SQL查询优化是提高数据库查询效率和性能的重要手段，以下是一些常用的SQL查询优化方法：
1.使用索引
索引可以提高数据检索效率，可以使用单列索引、组合索引等方式优化查询。
在索引设计上要避免过多的索引和冗余索引等情况。
2.使用合适的数据类型
不合适的数据类型可能会导致查询效率降低，如字符串类型（varchar、text等）的比较效率较低，应尽量使用数字类型比较。
3.查询语句编写规范化
编写规范化的查询语句可以减少查询无效结果的情况，并可以避免使用不必要的子查询等优化。
4.避免使用函数操作
函数操作会导致查询效率下降，尽量避免使用函数操作或者使用尽可能简单的函数。
5.分页查询优化
分页查询优化可以减少数据传输和处理的负担，建议使用LIMIT语句等方法对数据进行分页处理。
6.合理使用缓存
缓存可以减少数据库查询的次数，提高查询效率。
建议在弱事务或只读的情况下使用缓存技术。
7.避免使用通配符查询
通配符查询（like操作）的效率较低，建议在查询时避免使用通配符操作，或者在必要时使用左匹配等方式减少查询范围。
8.适当的数据分割和分区
适当的数据分割和分区可以提高查询效率，例如根据数据量和业务需求将数据分割到多个表中等方法。
总之，SQL查询优化需要结合具体业务需求和数据结构等情况进行综合考虑和优化。