sql查詢優(yōu)化方法（sql查詢優(yōu)化方法是什么）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于sql查詢優(yōu)化方法的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、如何進(jìn)行SQL性能優(yōu)化

• 2、sql優(yōu)化及原理詳解，五分鐘讀懂sql優(yōu)化

• 3、開發(fā)中，SQL語句優(yōu)化有哪些方法？

• 4、如何提高SQL語句的查詢效率

一、如何進(jìn)行SQL性能優(yōu)化

SQL Server數(shù)據(jù)庫查詢速度慢的原因有很多，常見的有以下幾種：

1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題，是數(shù)據(jù)庫設(shè)計的缺陷)

2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應(yīng)。

3、沒有創(chuàng)建計算列導(dǎo)致查詢不優(yōu)化。

4、內(nèi)存不足

5、網(wǎng)絡(luò)速度慢

6、查詢出的數(shù)據(jù)量過大（可以采用多次查詢，其他的方法降低數(shù)據(jù)量）

7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題，是程序設(shè)計的缺陷)

8、sp_lock,sp_who,活動的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。

9、返回了不必要的行和列

10、查詢語句不好，沒有優(yōu)化

●可以通過以下方法來優(yōu)化查詢 :

1、把數(shù)據(jù)、日志、索引放到不同的I/O設(shè)備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應(yīng)放在RAID0上，SQL2000不在支持。數(shù)據(jù)量（尺寸）越大，提高I/O越重要。

2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升級硬件

4、根據(jù)查詢條件,建立索引,優(yōu)化索引、優(yōu)化訪問方式，限制結(jié)果集的數(shù)據(jù)量。注意填充因子要適當(dāng)（最好是使用默認(rèn)值0）。索引應(yīng)該盡量小，使用字節(jié)數(shù)小的列建索引好（參照索引的創(chuàng)建）,不要對有限的幾個值的字段建單一索引如性別字段。

5、提高網(wǎng)速。

6、擴(kuò)大服務(wù)器的內(nèi)存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內(nèi)存。

配置虛擬內(nèi)存：虛擬內(nèi)存大小應(yīng)基于計算機(jī)上并發(fā)運行的服務(wù)進(jìn)行配置。運行 Microsoft SQL Server? 2000時，可考慮將虛擬內(nèi)存大小設(shè)置為計算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的1.5倍。如果另外安裝了全文檢索功能，并打算運行Microsoft搜索服務(wù)以便執(zhí)行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內(nèi)存大小配置為至少是計算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的3倍。將SQL Server max server memory服務(wù)器配置選項配置為物理內(nèi)存的1.5倍（虛擬內(nèi)存大小設(shè)置的一半）。

7、增加服務(wù)器CPU個數(shù);但是必須 明白并行處理串行處理更需要資源例如內(nèi)存。使用并行還是串行程是MSSQL自動評估選擇的。單個任務(wù)分解成多個任務(wù)，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢 的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執(zhí)行，SQL SERVER根據(jù)系統(tǒng)的負(fù)載情況決定最優(yōu)的并行等級，復(fù)雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合并行處理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE還不能并行處理。

8、如果是使用like進(jìn)行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查詢時，查詢耗時和字段值總長度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對于字段的值很長的建全文索引。

9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離

10、分布式分區(qū)視圖可用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器聯(lián)合體。

聯(lián)合體是一組分開管理的服務(wù)器，但它們相互協(xié)作分擔(dān)系統(tǒng)的處理負(fù)荷。這種通過分區(qū)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫服務(wù)器聯(lián)合體的機(jī)制能夠擴(kuò)大一組服務(wù)器，以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關(guān)更多信息，參見設(shè)計聯(lián)合數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。（參照SQL幫助文件''分區(qū)視圖''）

a、在實現(xiàn)分區(qū)視圖之前，必須先水平分區(qū)表

b、 在創(chuàng)建成員表后，在每個成員服務(wù)器上定義一個分布式分區(qū)視圖，并且每個視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區(qū)視圖名的查詢可以在任何一個成員服務(wù)器上 運行。系統(tǒng)操作如同每個成員服務(wù)器上都有一個原始表的復(fù)本一樣，但其實每個服務(wù)器上只有一個成員表和一個分布式分區(qū)視圖。數(shù)據(jù)的位置對應(yīng)用程序是透明的。

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數(shù)據(jù)和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設(shè)置自動收縮日志.對于大的數(shù)據(jù)庫不要設(shè)置數(shù)據(jù)庫自動增長，它會降低服務(wù)器的性能。

在T-sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點：首先，DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：

1、 查詢語句的詞法、語法檢查

2、 將語句提交給DBMS的查詢優(yōu)化器

3、 優(yōu)化器做代數(shù)優(yōu)化和存取路徑的優(yōu)化

4、 由預(yù)編譯模塊生成查詢規(guī)劃

5、 然后在合適的時間提交給系統(tǒng)處理執(zhí)行

6、 最后將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶。

其次，看一下SQL SERVER的數(shù)據(jù)存放的結(jié)構(gòu)：一個頁面的大小為8K(8060)字節(jié)，8個頁面為一個盤區(qū)，按照B樹存放。

二、sql優(yōu)化及原理詳解，五分鐘讀懂sql優(yōu)化

在我而言這算是一個復(fù)習(xí)，然后總結(jié)出來給大家當(dāng)個教材吧。

我也是看視頻總結(jié)出來的筆記，所以說的都很簡單和淺薄。有不全面或者偏頗的地方歡迎指出，共同交流進(jìn)步哈。（因為我當(dāng)時是看視頻總結(jié)的筆記，所以可能說的比較雜亂，我盡量寫的分明一點，在最后會附上筆記，忽略我字丑）

索引是什么呢？它相當(dāng)于字典的目錄。

索引：index是幫助mysql高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，索引是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（樹，默認(rèn)是B樹），hash等。

索引的弊端: 事物都是兩面的，有利必然有弊。

索引的優(yōu)勢： 索引有這么多弊端我們還使用的原因是因為優(yōu)大于劣。

索引的分類：

舉個小例子讓大家更理解復(fù)合索引：如果我把一個表中name，age這兩個列做成復(fù)合索引（注意順序很重要）。那么我們形成的目錄一級目錄是name，二級目錄是age。在name相同時才會age再形成目錄。因為它本身的排序不是像目錄一樣一行一行列出來的，所以我們盡量用目錄來想像它比較好理解。下面是圖解：

有幾點注意的事項：

這里說一下，上面說的方法都是原生的sql，比如我現(xiàn)在習(xí)慣使用navicat，所以可以直接操作。。爽的不行。

然后刪除查詢也都是直接可視的，方便的不得了。就不多說了。

mysql做例子，還有個引擎是可以優(yōu)化的。mysql中引擎分兩種：

sql優(yōu)化等級：

上面說的這些等級在explain中可以看到。

單表優(yōu)化常用方法：

多表優(yōu)化常用方法：

因為上面也提到了b樹，所以還是單獨聊聊吧。其實我也不是很理解。只能說一個淺顯的認(rèn)識而已。這里也就是簡單的說一下。

首先，B樹不僅可以二叉，還可以三叉，多叉。而只要大于二叉的都叫做BTree。

據(jù)說三層BTree可以存放上百萬數(shù)據(jù)。

BTree一般都指B+樹，數(shù)據(jù)全部存放在葉節(jié)點中。（這里簡單的一個三叉樹圖）

好了，就寫到這里吧，希望日后算法的知識會的更多以后能把B樹這個坑填完~~~然后有不同意見或者自己理解的可以留言或者私聊。

全文手打，如果你覺得對你有幫助麻煩點個贊點個關(guān)注啥的~~

三、開發(fā)中，SQL語句優(yōu)化有哪些方法？

看你數(shù)據(jù)庫類型和框架是否支持。

一般開發(fā)中遇到慢SQL存在3個問題（索引健全的情況下）。

1. 數(shù)據(jù)量多導(dǎo)致總行數(shù)慢，因為數(shù)據(jù)在不歸檔、遷移、轉(zhuǎn)總賬的情況下會不斷積壓。權(quán)限越高看見的數(shù)據(jù)量就越大，數(shù)據(jù)量越大總行數(shù)就越高。一般框架是以分頁的SQL為基礎(chǔ)計算總行數(shù)的。這樣就會導(dǎo)致掃描行數(shù)高物理讀高查詢速度慢。優(yōu)化方案就是總行數(shù)進(jìn)行狀態(tài)歸檔，以歸檔+實時的方式展現(xiàn)出來

2. 連表超過多，部分?jǐn)?shù)據(jù)表是單獨的，但是不同部門的數(shù)據(jù)又有關(guān)聯(lián)性，領(lǐng)導(dǎo)要看全生命周期或者流程數(shù)據(jù)的情況下必須多表相連。這樣由于N個明細(xì)表導(dǎo)致笛卡兒積先不說，邏輯復(fù)雜連表多會消耗CPU，哪怕你查詢能500毫秒內(nèi)顯示但是如果多人同時查就讓CPU超100%甚至做成鎖等待等堵塞。這個情況就是要用類似“云計算”的分布式計算。通過觸發(fā)器、存儲過程等規(guī)定時間內(nèi)吧業(yè)務(wù)表數(shù)據(jù)計算好并寫到展示表中，直接通過展示表進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這樣鎖表也于業(yè)務(wù)表無關(guān)，關(guān)聯(lián)表也能變少達(dá)到減少CPU消耗的目的。

3. iops與cpu占比高導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫癱瘓。第2點看出如果CPU高數(shù)據(jù)庫全SQL都會慢，IOPS也一樣。SQL慢會導(dǎo)致事務(wù)中的查詢慢，解放事務(wù)變慢了其他查詢就會鎖等待狀態(tài)變成堵塞。所以遇到大規(guī)模的查詢是否先查主鍵然后通過游標(biāo)一個一個計算再進(jìn)臨時表。這個是消耗時間和內(nèi)存換CPU和IOPS的一個例子。反正服務(wù)器資源最高怎樣開發(fā)應(yīng)該是了解的，如何管制資源之間的平衡這個很重要。

舉個例子，部分MYSQL框架喜歡一次性把數(shù)據(jù)庫都導(dǎo)出來，然后減少子查詢，這個算法針對有效的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)這樣是可行的。針對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)該沒人會用，但是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中也可能會存在海量的情況，比如坐標(biāo)軌跡、省市區(qū)、電話號碼歸屬等。如果無腦應(yīng)用這個框架會導(dǎo)致查詢起來很慢。

四、如何提高SQL語句的查詢效率

1.對查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)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

3.應(yīng)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(jìn)行全表掃描。

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)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

5.in 和 not in 也要慎用，否則會導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)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(jìn)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(jìn)行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc' // oracle總有的是substr函數(shù)。

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0 //查過了確實沒有datediff函數(shù)。

應(yīng)改為:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1' //

oracle 中時間應(yīng)該把char 轉(zhuǎn)換成 date 如： createdate >= to_date('2005-11-30','yyyy-mm-dd')

10.不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運算或其他表達(dá)式運算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結(jié)果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(...)

13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因為 clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17.盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22.臨時表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В?，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件，最好使用導(dǎo)出表。

23.在新建臨時表時，如果一次性插入數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務(wù)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(tǒng)表的較長時間鎖定。

25.盡量避免使用游標(biāo)，因為游標(biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。

27.與臨時表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結(jié)果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時設(shè)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。

29.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

30.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

以上就是關(guān)于sql查詢優(yōu)化方法相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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