sql語句優化工具
1、資料庫空間是個概述，在sqlserver里，使用語句 exec sp_spaceused 'TableName' 這個語句來查。
B. 2020-10-11：一條sql語句執行時間過長，應該如何優化從哪些方面進行優化
改進資料庫sql語句進行優化的理由 應用程序之優化通常可分為兩個方面：源代碼之優化和sql語句之優化。源代碼之優化在時間成本和風險上代價很高；另一方面，源代碼之優化對資料庫系統性能之提升收效有限。 優化之理由 1)sql語句是對資料庫(數據)進行操作之惟一途徑； 2)sql語句消耗了70%~90%之資料庫資源； 3)sql語句獨立於程序設計邏輯，相對於對程序源代碼之優化，對sql語句之優化在時間成本和風險上之代價都很低； 4)sql語句可以有不同之寫法； 5)sql語句易學，難精通。 優化技術之發展 第一代之sql優化工具是執行計劃分析工具。這類之工具對輸入之sql語句從資料庫提取執行計劃，並解釋執行計劃中關鍵字之含義；第二代之sql優化工具只能提供增加索引之建議，它通過對輸入之sql語句之執行計劃之分析來產生是否要增加索引之建議。該類工具存在著致命之缺點——只分析了一條sql語句就得出增加某個索引之結論，根本不理會(實際上也無法評估到)增加之索引對整體資料庫系統性能之影響。其破壞性在於： 1、不理會增加之索引對其他增、刪、改sql語句之負面影響； 2、沒有考慮增加之索引可能導致資料庫判斷失誤； 3、對由於增加索引引起之資料庫系統負擔忽略不計。 同時，這些工具由於技術水平之限制存在著以下缺點： 1、無法保證建議或改寫之正確性； 2、無法進行重寫，僅僅提供了建議或有限程度之改寫，重寫工作還是需要人工完成，優化工作所需之時間和工作量同人工進行優化差不多； 3、改寫之規則和hints有限，難以處理復雜之sql語句； 4、必須人手逐條進行測試。 這類工具曾經盛極一時，直到人工智慧自動sql優化之出現。
C. 【DB2】SQL優化
於我來說，我喜歡技術，不偏執於某一類開發語言，願意花時間精力去解決問題。
1.去除在謂詞列上編寫的任何標量函數
優化前：(耗時3.1s)
優化後：(耗時0.922s)
總結：
DB2可以選擇使用START_DATE上的列索引，但是在列上使用了函數後，DB2就無法使用列索引了，從而導致查詢效率變低。
2.去除在謂詞列上編寫的任何數學運算
優化前：(耗時10.265)
優化後：(耗時3.39s)
總結：
DB2查詢時候，會優先選擇列CONTRACT_AMT上的索引，如果直接對列CONTRACT_AMT應用數學運算，DB2就無法使用索引了。一定要做到：列本身(不加數學運算)放在操作符的一邊，而所有的計算都放在另外一邊。
3.SQL語句中指定查詢列
優化前：(耗時13.15s)
優化後：(耗時2.922s)
總結：
如果Select包含不需要的列，優化工具會選擇Indexonly=』N』,這會強制DB2必須進入數據頁來得到所請求的特定列，這就要求更多的I/O操作，梁歪，這些多餘的列可能是某些排序的部分，這樣一來就需要和傳遞一個更大的排序文件，相應的會使排序成本更高。
4.盡可能不使用distinct
優化前：(耗時0.687s)
優化後：(耗時0.437s)
總結：
在測試distinct與group by性能的過程中，在列CST_ID上添加索引後，發現group by 確實比distinct快一些，但是在數據分布比較離散的情況下使用group by ，比較集中的情況下使用distinct.表數據量較少的情況隨便使用哪個都一樣， 不管選擇誰，都要建立索引
5.Exists、in、not in 、not exists的使用場景選擇
5.1 in跟exists的區別：
例如：表A(小表)，表B(大表)
優化前：(耗時1.93s)
優化後：(耗時1.125s)
相反的，
優化前：(耗時1.9s)
優化後：(耗時1.0s)
總結：
in是把外表和內表作hash連接，而exists是對外表作loop循環，每次loop循環再對內表進行查詢，一直以來認為exists比in效率高的說法是不準確的。 如果查詢的兩個表大小相當，那麼用in和exists差別不大；如果兩個表中一個較小一個較大，則子查詢表大的用exists，子查詢表小的用in；
簡稱：子大Exists,子小in
5.2 not in 與 not exists區別：
如果查詢語句使用了not in，那麼對內外表都進行全表掃描，沒有用到索引；而not exists的子查詢依然能用到表上的索引。所以無論哪個表大，用not exists都比not in 要快。
6.盡可能使用union all來代替union
優化前：(耗時15.344s)
優化後：(耗時2.719s)
總結：
在union中，DB2最後會自動執行一個排序來消除重復值，這樣是很耗費資源的，所以在不需要去重復的情況下，盡可能使用UNION ALL 代替union
N.模板
優化前：(耗時3.1s)
優化後：(耗時0.922s)
總結：
D. 資料庫性能優化有哪些措施
1、調整數據結構的設計
這一部分在開發信息系統之前完成，程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能，對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等。
2、調整應用程序結構設計
這一部分也是在開發信息系統之前完成，程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構，是使用傳統的Client/Server兩層體系結構，還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構。不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的。
3、調整資料庫SQL語句
應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行，因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能。ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器(OracleOptimizer)和行鎖管理器(row-levelmanager)來調整優化SQL語句。
4、調整伺服器內存分配
內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的，資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區(SGA區)的數據緩沖區、日誌緩沖區和共享池的大小;還可以調整程序全局區(PGA區)的大小。需要注意的是，SGA區不是越大越好，SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換，這樣反而會降低系統。
5、調整硬碟I/O
這一步是在信息系統開發之前完成的。資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上，做到硬碟之間I/O負載均衡。
6、調整操作系統參數
例如：運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫，可以調整UNIX數據緩沖池的大小，每個進程所能使用的內存大小等參數。
實際上，上述資料庫優化措施之間是相互聯系的。ORACLE資料庫性能惡化表現基本上都是用戶響應時間比較長，需要用戶長時間的等待。但性能惡化的原因卻是多種多樣的，有時是多個因素共同造成了性能惡化的結果，這就需要資料庫管理員有比較全面的計算機知識，能夠敏感地察覺到影響資料庫性能的主要原因所在。另外，良好的資料庫管理工具對於優化資料庫性能也是很重要的。
一、ORACLE資料庫性能優化工具
常用的資料庫性能優化工具有：
ORACLE資料庫在線數據字典，ORACLE在線數據字典能夠反映出ORACLE動態運行情況，對於調整資料庫性能是很有幫助的。
操作系統工具，例如UNIX操作系統的vmstat，iostat等命令可以查看到系統系統級內存和硬碟I/O的使用情況，這些工具對於管理員弄清出系統瓶頸出現在什麼地方有時候很有用。
SQL語言跟蹤工具(SQLTRACEFACILITY)，SQL語言跟蹤工具可以記錄SQL語句的執行情況，管理員可以使用虛擬表來調整實例，使用SQL語句跟蹤文件調整應用程序性能。SQL語言跟蹤工具將結果輸出成一個操作系統的文件，管理員可以使用TKPROF工具查看這些文件。
ORACLEEnterpriseManager(OEM)，這是一個圖形的用戶管理界面，用戶可以使用它方便地進行資料庫管理而不必記住復雜的ORACLE資料庫管理的命令。
EXPLAINPLAN——SQL語言優化命令，使用這個命令可以幫助程序員寫出高效的SQL語言。
二、ORACLE資料庫的系統性能評估
信息系統的類型不同，需要關注的資料庫參數也是不同的。資料庫管理員需要根據自己的信息系統的類型著重考慮不同的資料庫參數。
1、在線事務處理信息系統(OLTP)，這種類型的信息系統一般需要有大量的Insert、Update操作，典型的系統包括民航機票發售系統、銀行儲蓄系統等。OLTP系統需要保證資料庫的並發性、可靠性和最終用戶的速度，這類系統使用的ORACLE資料庫需要主要考慮下述參數：
資料庫回滾段是否足夠?
是否需要建立ORACLE資料庫索引、聚集、散列?
系統全局區(SGA)大小是否足夠?
SQL語句是否高效?
2、數據倉庫系統(DataWarehousing)，這種信息系統的主要任務是從ORACLE的海量數據中進行查詢，得到數據之間的某些規律。資料庫管理員需要為這種類型的ORACLE資料庫著重考慮下述參數：
是否採用B*-索引或者bitmap索引?
是否採用並行SQL查詢以提高查詢效率?
是否採用PL/SQL函數編寫存儲過程?
有必要的話，需要建立並行資料庫提高資料庫的查詢效率
三、SQL語句的調整原則
SQL語言是一種靈活的語言，相同的功能可以使用不同的語句來實現，但是語句的執行效率是很不相同的。程序員可以使用EXPLAINPLAN語句來比較各種實現方案，並選出最優的實現方案。總得來講，程序員寫SQL語句需要滿足考慮如下規則：
1、盡量使用索引。試比較下面兩條SQL語句：
語句A：SELECTdname,
(SELECTdeptnoFROMemp);
語句B：SELECTdname,deptnoFROMdeptWHERENOTEXISTS
(SELECTdeptnoFROMempWHEREdept.deptno=emp.deptno);
這兩條查詢語句實現的結果是相同的，但是執行語句A的時候，ORACLE會對整個emp表進行掃描，沒有使用建立在emp表上的deptno索引，執行語句B的時候，由於在子查詢中使用了聯合查詢，ORACLE只是對emp表進行的部分數據掃描，並利用了deptno列的索引，所以語句B的效率要比語句A的效率高一些。
2、選擇聯合查詢的聯合次序。考慮下面的例子：
SELECTstuffFROMtabaa,tabbb,tabcc
WHEREa.acolbetween:alowand:ahigh
ANDb.bcolbetween:blowand:bhigh
ANDc.ccolbetween:clowand:chigh
ANDa.key1=b.key1
AMDa.key2=c.key2;
這個SQL例子中，程序員首先需要選擇要查詢的主表，因為主表要進行整個表數據的掃描，所以主表應該數據量最小，所以例子中表A的acol列的范圍應該比表B和表C相應列的范圍小。
3、在子查詢中慎重使用IN或者NOTIN語句，使用where(NOT)exists的效果要好的多。
4、慎重使用視圖的聯合查詢，尤其是比較復雜的視圖之間的聯合查詢。一般對視圖的查詢最好都分解為對數據表的直接查詢效果要好一些。
5、可以在參數文件中設置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE參數，這個參數在SGA共享池中保留一個連續的內存空間，連續的內存空間有益於存放大的SQL程序包。
6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以幫助程序員將某些經常使用的存儲過程「釘」在SQL區中而不被換出內存，程序員對於經常使用並且佔用內存很多的存儲過程「釘」到內存中有利於提高最終用戶的響應時間。
四、CPU參數的調整
CPU是伺服器的一項重要資源，伺服器良好的工作狀態是在工作高峰時CPU的使用率在90%以上。如果空閑時間CPU使用率就在90%以上，說明伺服器缺乏CPU資源，如果工作高峰時CPU使用率仍然很低，說明伺服器CPU資源還比較富餘。
使用操作相同命令可以看到CPU的使用情況，一般UNIX操作系統的伺服器，可以使用sar_u命令查看CPU的使用率，NT操作系統的伺服器，可以使用NT的性能管理器來查看CPU的使用率。
資料庫管理員可以通過查看v$sysstat數據字典中「CPUusedbythissession」統計項得知ORACLE資料庫使用的CPU時間，查看「OSUserlevelCPUtime」統計項得知操作系統用戶態下的CPU時間，查看「OSSystemcallCPUtime」統計項得知操作系統系統態下的CPU時間，操作系統總的CPU時間就是用戶態和系統態時間之和，如果ORACLE資料庫使用的CPU時間占操作系統總的CPU時間90%以上，說明伺服器CPU基本上被ORACLE資料庫使用著，這是合理，反之，說明伺服器CPU被其它程序佔用過多，ORACLE資料庫無法得到更多的CPU時間。
資料庫管理員還可以通過查看v$sesstat數據字典來獲得當前連接ORACLE資料庫各個會話佔用的CPU時間，從而得知什麼會話耗用伺服器CPU比較多。
出現CPU資源不足的情況是很多的：SQL語句的重解析、低效率的SQL語句、鎖沖突都會引起CPU資源不足。
1、資料庫管理員可以執行下述語句來查看SQL語句的解析情況：
SELECT*FROMV$SYSSTATWHERENAMEIN
('parsetimecpu','parsetimeelapsed','parsecount(hard)');
這里parsetimecpu是系統服務時間，parsetimeelapsed是響應時間，用戶等待時間，waitetime=parsetimeelapsed_parsetimecpu
由此可以得到用戶SQL語句平均解析等待時間=waitetime/parsecount。這個平均等待時間應該接近於0，如果平均解析等待時間過長，資料庫管理員可以通過下述語句
SELECTSQL_TEXT,PARSE_CALLS,EXECUTIONSFROMV$SQLAREA
ORDERBYPARSE_CALLS;
來發現是什麼SQL語句解析效率比較低。程序員可以優化這些語句，或者增加ORACLE參數SESSION_CACHED_CURSORS的值。
2、資料庫管理員還可以通過下述語句：
SELECTBUFFER_GETS,EXECUTIONS,SQL_TEXTFROMV$SQLAREA;
查看低效率的SQL語句，優化這些語句也有助於提高CPU的利用率。
3、資料庫管理員可以通過v$system_event數據字典中的「latchfree」統計項查看ORACLE資料庫的沖突情況，如果沒有沖突的話，latchfree查詢出來沒有結果。如果沖突太大的話，資料庫管理員可以降低spin_count參數值，來消除高的CPU使用率。
五、內存參數的調整
內存參數的調整主要是指ORACLE資料庫的系統全局區(SGA)的調整。SGA主要由三部分構成：共享池、數據緩沖區、日誌緩沖區。
1、共享池由兩部分構成：共享SQL區和數據字典緩沖區，共享SQL區是存放用戶SQL命令的區域，數據字典緩沖區存放資料庫運行的動態信息。資料庫管理員通過執行下述語句：
select(sum(pins-reloads))/sum(pins)"LibCache"fromv$librarycache;
來查看共享SQL區的使用率。這個使用率應該在90%以上，否則需要增加共享池的大小。資料庫管理員還可以執行下述語句：
select(sum(gets-getmisses-usage-fixed))/sum(gets)"RowCache"fromv$rowcache;
查看數據字典緩沖區的使用率，這個使用率也應該在90%以上，否則需要增加共享池的大小。
2、數據緩沖區。資料庫管理員可以通過下述語句：
SELECTname,valueFROMv$sysstatWHEREnameIN('dbblockgets','consistentgets','physicalreads');
來查看資料庫數據緩沖區的使用情況。查詢出來的結果可以計算出來數據緩沖區的使用命中率=1-(physicalreads/(dbblockgets+consistentgets))。
這個命中率應該在90%以上，否則需要增加數據緩沖區的大小。
3、日誌緩沖區。資料庫管理員可以通過執行下述語句：
selectname,valuefromv$sysstatwherenamein('redoentries','redologspacerequests');
查看日誌緩沖區的使用情況。查詢出的結果可以計算出日誌緩沖區的申請失敗率：
申請失敗率=requests/entries，申請失敗率應該接近於0，否則說明日誌緩沖區開設太小，需要增加ORACLE資料庫的日誌緩沖區。
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E. 列舉sql優化有哪些方式方法 博客園
sql優化的方式有：
1、選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：
ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表。
2、WHERE子句中的連接順序：
ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾。
3、SELECT子句中避免使用 『 * 『：
ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數據字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間 。
4、 減少訪問資料庫的次數：
ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變數 , 讀數據塊等。
5、 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加每次資料庫訪問的檢索數據量 ,建議值為200 。
6、 使用DECODE函數來減少處理時間：
使用DECODE函數可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表。
7、整合簡單,無關聯的資料庫訪問：
如果你有幾個簡單的資料庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系)。
F. sql語句性能如何優化
如何加快查詢速度?
1、升級硬體
2、根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。
3、擴大伺服器的內存
4、增加伺服器CPU個數
5、對於大的資料庫不要設置資料庫自動增長，它會降低伺服器的性能
6、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數,避免表掃描,如果返回不必要的數據，浪費了伺服器的I/O資源，加重了網路的負擔降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯接訪問表,後果嚴重。
7、查詢時不要返回不需要的行、列
8、用select top 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
9、在IN後面值的列表中，將出現最頻繁的值放在最前面，出現得最少的放在最後面，減少判斷的次數
10、一般在GROUP BY 個HAVING字句之前就能剔除多餘的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執行順序應該如下最優：
select的Where字句選擇所有合適的行，Group By用來分組個統計行，Having字句用來剔除多餘的分組。這樣Group By 個Having的開銷小，查詢快.對於大的數據行進行分組和Having十分消耗資源。如果Group BY的目的不包括計算，只是分組，那麼用Distinct更快
11、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好
G. SQL查詢優化、SQL執行計劃及優化器之間什麼關系
一，SQL查詢優化：指，使用的語句是不是冗餘的，就是有沒有無用的。
你可用用explain 你的語句來比較分板一番。比如：select * from wc where 1;與select * from wc二者的執行時間不一樣的；
二，SQL執行計劃就是用於描述SQL引擎在執行一個sql語句時的所有步驟，通過執行計劃，我們可以知道哪個表是驅動表，如何訪問一個表：是通過索引訪問還是通過表掃描，如何進行連接：使用嵌套連接，合並連接還是哈希連接，連接的順序等等；
在我們處理執行計劃的過程中，一般有三個步驟：
獲取執行計劃
理解執行計劃
判斷其效率
2.獲取執行計劃的方式
Oracle提供了以下幾種方法獲得sql語句的執行計劃：
2.1 explain plan
這種方法用於給出當前的sql文本的評估的執行計劃，oracle並不會執行相應的sql語句，而且如果sql語句有綁定參數，那麼得到的執行計劃並不一定就是確切的執行計劃，還要根據條件中的列是否有直方圖和cursor_sharing參數的配置值來判斷。
a. 在sqlplus 中執行explain plan
SQL>Explain plan set sql_id=』mysql』 for select * from temp;
b. 使用dbms_xplan顯示執行計劃
select * from table(dbms_xplan.display());
或者：select * from table(dbms_xplan.display(statement_id => 『mysql』));
三，優化器；是SQL執行效率的重構工具。
可以幫助將低效率的SQL優化成為高效率的。
一般主要針對查詢語句。
將更多的判斷條件已到葉子節點上去操作。