sql提高查詢效率

A. 怎樣提升sql語句的查詢速度

1.選擇最有效率的表名順序。ORACLE的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名,因此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子句中盡量避免使用 『* 』。
4.使用DECODE函數來減少處理時間。
5.查詢結果能不排序就不排序。盡量不用Order by,distinct,union,MINUS,INTERSECT。
6.用表連接代替子查詢in。
7.用索引提高查詢效率。但是索引不能隨便用，還要搞清楚每種索引適用的情況，比如B*索引、復合索引、函數索引、bitmap索引等。雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是也必須注意到它的代價. 索引需要空間來存儲,也需要定期維護, 每當有記錄在表中增減或索引列被修改時, 索引本身也會被修改. 這意味著每條記錄的INSERT , DELETE , UPDATE將為此多付出幾 次的磁碟I/O，因為索引需要額外的存儲空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢。
8.不能再索引列上適用not、<>、is null、not is null、做四則運算，否則索引會被抑制，不起作用，變成全表掃描。
9.用>=替代>。比如SELECT * FROM S WHERE ID>=4效率SELECT * FROM S WHERE ID>3高。兩者的區別在於, 前者DBMS將直接跳到第一個ID等於4的記錄，而後者將首先定位到ID=3的記錄並且向前掃描到第一個DEPT大於3的記錄。
10.如果表的數據量很大，可以為該表建分區。經常使用的子查詢可以建成視圖。
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B. 如何提高sql語句的執行效率

1、使用ordered提示

Oracle必須花費大量的時間來剖析多表的合並，用以確定表合並的最佳順序。SQL表達式涉及七個乃至更多的表合並，那麼有時就會需要超過30分鍾的時間來剖析，Ordered這個提示(hint)和其他的提示一起使用能夠產生合適的合並順序。

2、使用ordered_predicates

ordered_predicates提示在查詢的WHERE子句里指定的，並被用來指定布爾判斷(Booleanpredicate)被評估的順序。在沒有ordered_predicates的情況下，Oracle會使用下面這些步驟來評估SQL判斷的順序：子查詢的評估先於外層WHERE子句里的Boolean條件。

所有沒有內置函數或者子查詢的布爾條件都按照其在WHERE子句里相反的順序進行評估，即最後一條判斷最先被評估。每個判斷都帶有內置函數的布爾判斷都依據其預計的評估值按遞增排列。

3、限製表格合並評估的數量

提高SQL剖析性能的最後一種方法是強製取代Oracle的一個參數，這個參數控制著在評估一個查詢的時候，基於消耗的優化器所評估的可能合並數量。

(2)sql提高查詢效率擴展閱讀：

1、表設計的優化，數據行的長度不要超過8020位元組，如果超過這個長度的話在物理頁中這條數據會佔用兩行從而造成存儲碎片，降低查詢效率。

2、語句的查詢優化，保證在實現功能的基礎上，盡量減少對資料庫的訪問次數；

3、建立高效的索引創建索引一般有以下兩個目的：維護被索引列的唯一性和提供快速訪問表中數據的策略。

大型資料庫有兩種索引即簇索引和非簇索引，一個沒有簇索引的表是按堆結構存儲數據，所有的數據均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其數據在物理上會按照簇索引鍵的順序存儲。個表只允許有一個簇索引。

4、強制查詢轉換，有時候oracle 的優化器未必能走正確的查詢路線，這個時候就需要添加一些hint 之類的來規定他的執行路線。當然了，這個未必是最好的處理方案。因為雖然現在走這個路線是對的，以為因為數據的變化到這這個HINT 變得不可取。

C. 怎樣提高SQL查詢效率

1. SQL優化的原則是：將一次操作需要讀取的BLOCK數減到最低,即在最短的時間達到最大的數據吞吐量。
調整不良SQL通常可以從以下幾點切入：
? 檢查不良的SQL，考慮其寫法是否還有可優化內容
? 檢查子查詢 考慮SQL子查詢是否可以用簡單連接的方式進行重新書寫
? 檢查優化索引的使用
? 考慮資料庫的優化器

2. 避免出現SELECT * FROM table 語句，要明確查出的欄位。

3. 在一個SQL語句中，如果一個where條件過濾的資料庫記錄越多，定位越准確，則該where條件越應該前移。

4. 查詢時盡可能使用索引覆蓋。即對SELECT的欄位建立復合索引，這樣查詢時只進行索引掃描，不讀取數據塊。

5. 在判斷有無符合條件的記錄時建議不要用SELECT COUNT （*）和select top 1 語句。

6. 使用內層限定原則，在拼寫SQL語句時，將查詢條件分解、分類，並盡量在SQL語句的最里層進行限定，以減少數據的處理量。

7. 應絕對避免在order by子句中使用表達式。

8. 如果需要從關聯表讀數據，關聯的表一般不要超過7個。

9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的數據量。建議集合中的數據不超過200個。

10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，這樣可以有效的利用索引。

11. 在查詢時盡量減少對多餘數據的讀取包括多餘的列與多餘的行。

12. 對於復合索引要注意，例如在建立復合索引時列的順序是F1，F2，F3，則在where或order by子句中這些欄位出現的順序要與建立索引時的欄位順序一致，且必須包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否則不會用到該索引。

13. 多表關聯查詢時，寫法必須遵循以下原則，這樣做有利於建立索引，提高查詢效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值條件（=）) and (table1的非等值條件) and (table2與table1的關聯條件) and (table2的等值條件) and (table2的非等值條件) and (table3與table2的關聯條件) and (table3的等值條件) and (table3的非等值條件)。
注:關於多表查詢時from 後面表的出現順序對效率的影響還有待研究。

14. 子查詢問題。對於能用連接方式或者視圖方式實現的功能，不要用子查詢。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。應該用如下語句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。

15. 在WHERE 子句中，避免對列的四則運算，特別是where 條件的左邊，嚴禁使用運算與函數對列進行處理。比如有些地方 substring 可以用like代替。

16. 如果在語句中有not in（in）操作，應考慮用not exists（exists）來重寫,最好的辦法是使用外連接實現。

17. 對一個業務過程的處理，應該使事物的開始與結束之間的時間間隔越短越好，原則上做到資料庫的讀操作在前面完成，資料庫寫操作在後面完成，避免交叉。

18. 請小心不要對過多的列使用列函數和order by,group by等，謹慎使用disti軟體開發t。

19. 用union all 代替 union，資料庫執行union操作，首先先分別執行union兩端的查詢，將其放在臨時表中，然後在對其進行排序，過濾重復的記錄。
當已知的業務邏輯決定query A和query B中不會有重復記錄時，應該用union all代替union，以提高查詢效率。

D. SQL語句 怎樣提高select語句的執行效率

需要提高效率，可以從以下考慮：
第一，建立搜索條件對應的索引
第二，盡量不要使用
select
*
，應該改成
select
列1,列2,...
第三，升級SQL版本，SQL2008比SQL2000的速度提高是很多的
第四，如果表有大容量的欄位，如
圖片，文檔，應該考慮用FTP來做，不是把數據放在資料庫

E. 一般在寫SQL時需要注意哪些問題，可以提高查詢的效率

1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，資料庫增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數據量(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、升級硬體
4、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。注意填充因子要適當(最好是使用默認值0)。索引應該盡量小，使用位元組數小的列建索引好(參照索引的創建),不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位
5、提高網速;
6、擴大伺服器的內存,Windows2000和SQLServer2000能支持4-8G的內存。配置虛擬內存：虛擬內存大小應基於計算機上並發運行的服務進行配置。運行MicrosoftSQLServer?2000時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的1.5倍。如果另外安裝了全文檢索功能，並打算運行Microsoft搜索服務以便執行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的3倍。將SQLServermaxservermemory伺服器配置選項配置為物理內存的1.5倍(虛擬內存大小設置的一半)。
7、增加伺服器CPU個數;但是必須明白並行處理串列處理更需要資源例如內存。使用並行還是串列程是MsSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUPBY字句同時執行，SQLSERVER根據系統的負載情況決定最優的並行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。但是更新操作Update,Insert，Delete還不能並行處理。
8、如果是使用like進行查詢的話，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，查詢耗時和欄位值總長度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對於欄位的值很長的建全文索引。
9、DBServer和APPLicationServer分離;OLTP和OLAP分離
10、分布式分區視圖可用於實現資料庫伺服器聯合體。聯合體是一組分開管理的伺服器，但它們相互協作分擔系統的處理負荷。這種通過分區數據形成資料庫伺服器聯合體的機制能夠擴大一組伺服器，以支持大型的多層Web站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯合資料庫伺服器。

F. 如何提高SQL語言的查詢效率

由於SQL是面向結果而不是面向過程的查詢語言，所以一般支持SQL語言的大型關系型資料庫都使用一個基於查詢成本的優化器，為即時查詢提供一個最佳的執行策略。對於優化器，輸入是一條查詢語句，輸出是一個執行策略。
一條SQL查詢語句可以有多種執行策略，優化器將估計出全部執行方法中所需時間最少的所謂成本最低的那一種方法。所有優化都是基於用記所使用的查詢語句中的where子句，優化器對where子句中的優化主要用搜索參數(Serach Argument)。
搜索參數的核心思想就是資料庫使用表中欄位的索引來查詢數據，而不必直接查詢記錄中的數據。
帶有 =、<、<=、>、>= 等操作符的條件語句可以直接使用索引，如下列是搜索參數：
emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7
而下列則不是搜索參數：
salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7
應當盡可能提供一些冗餘的搜索參數，使優化器有更多的選擇餘地。請看以下3種方法：
第一種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code='01') and (employee.dep_code='01');
它的搜索分析結果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals '01'
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第二種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code='01');
它的搜索分析結果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals '01'
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第一種方法與第二種運行效率相同，但第一種方法最好，因為它為優化器提供了更多的選擇機會。
第三種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code='01');
這種方法最不好，因為它無法使用索引，也就是無法優化……
使用SQL語句時應注意以下幾點：
1、避免使用不兼容的數據類型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本可以進行的優化操作。例如：
select emp_name form employee where salary > 3000;
在此語句中若salary是Float類型的，則優化器很難對其進行優化，因為3000是個整數，我們應在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進行轉化。
2、盡量不要使用表達式，因它在編繹時是無法得到的，所以SQL只能使用其平均密度來估計將要命中的記錄數。
3、避免對搜索參數使用其他的數學操作符。如：
select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;
應改為：
select emp_name from employee where salary > 250;
4、避免使用 != 或 <> 等這樣的操作符，因為它會使系統無法使用索引，而只能直接搜索表中的數據。
目前,幾乎所有的應用程序都要和資料庫打交道。通過查詢資料庫可很容易地獲得想要的數據。但是,令人不滿意的是:某些查詢時間長,響應速度慢。究其原因,一是硬體設備(如CPU、磁碟)的存取速度跟不上,內存容量不夠大,這需要計算機製造商的努力;另一方面是沒有進行查詢優化

G. 如何提高sqlserver查詢效率

查詢要有效率，第一關鍵就是資料庫的結構設計，考慮到可能的數據關系設計數據冗餘，根據功能需要建立不同的數據表；然後才是依靠對sql的熟練運用，寫出有效率的查詢。都需要多用多研究，sql的神技不是一朝一夕能成的。

H. 怎麼提高資料庫查詢效率

提高查詢效率首先要想到的就是加索引，那什麼是索引呢？
MySQL索引的建立對於MySQL的高效運行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的檢索速度。
打個比方，如果合理的設計且使用索引的MySQL是一輛蘭博基尼的話，那麼沒有設計和使用索引的MySQL就是一個人力三輪車。
索引分單列索引和組合索引。單列索引，即一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引，但這不是組合索引。組合索引，即一個索引包含多個列。
創建索引時，你需要確保該索引是應用在 SQL 查詢語句的條件(一般作為 WHERE 子句的條件)。
實際上，索引也是一張表，該表保存了主鍵與索引欄位，並指向實體表的記錄。
上面都在說使用索引的好處，但過多的使用索引將會造成濫用。因此索引也會有它的缺點：雖然索引大大提高了查詢速度，同時卻會降低更新表的速度，如對表進行INSERT、UPDATE和DELETE。因為更新表時，MySQL不僅要保存數據，還要保存一下索引文件。
建立索引會佔用磁碟空間的索引文件。
如何使用索引呢？
首先索引有窄索引和寬索引兩個概念，窄索引是指索引的列數為1~2，寬索引就是說索引的列數大於2。
因為窄索引的效率要高於寬索引，所以能用窄索引就不要使用寬索引。
那麼對單欄位索引和復合索引應該如何使用？
目錄
單欄位索引的情況：
復合索引的優勢：
兩者的比較：
單欄位索引的情況：
1.表的主鍵，外鍵必須有索引
2.數據量超過300的表應該有索引
3.經常與其他表進行連接的表，在連接欄位上應該建立索引
4.經常出現在where字句中的欄位，特點是大表的欄位，應該建立索引
5.索引應該建在選擇性高的欄位上
6.索引應該建在小欄位上，對於大的文本欄位甚至超長欄位，不要建立索引
7.盡量用單欄位索引代替復合索引，復合索引的建立需要仔細的斟酌
復合索引的優勢：
1.單欄位索引很少甚至沒有
2.復合索引的幾個欄位經常同時以AND的方式出現在where語句
當where語句中的條件是OR時，索引不起作用。
兩者的比較：
以一個sql語句來舉例：SELECT * FROM STUDENT WHERE SEX="男" AND SAGE=18;
若在sex 和 sage 兩個欄位分別創建了單欄位索引，mysql查詢每次只能使用一個索引，雖然對於未添加索引時使用全盤掃描,我們的效率提升了很多，但如果在sex 和 sage兩個欄位添加復合索引，效率會跟高，如： 創建(sex, age,teacher)的復合索引，那麼其實相當於創建了(area,age,teacher)、(area,age)、(area)三個索引，這被稱為最佳左前綴特性。
那對於兩者優缺點的比較：
1.對於具有2個用and連接條件的語句，且2個列之間的關聯度較低的情況下，復合索引有一定優勢。
2.對於具有2個用and連接條件的語句，且2個列之間的關聯度較高的情況下，復合索引有很大優勢。
3.對於具有2個用or連接條件的語句，單索引有一定優勢，因為這種情況下復合索引將會導致全表掃描，而前者可以用到indexmerge的優化。
以上就是如何提高查詢效率的全部內容，如果有幫助到你的話記得點個關注喲

I. 如何提高SQL語句的查詢效率

1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，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，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，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，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc' // oracle總有的是substr函數。
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0 //查過了確實沒有datediff函數。
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1' //
oracle 中時間應該把char 轉換成 date 如： createdate >= to_date('2005-11-30','yyyy-mm-dd')
10.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位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構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
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.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 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。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據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致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17.盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元，而對於數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 ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。
20.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基於游標的方法和基於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器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
30.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。