数据库如何优化

❶ 数据库的多表大数据查询应如何优化

1.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：x0dx0aselect id from t where num is nullx0dx0a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：x0dx0aselect id from t where num=0x0dx0a2.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。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。x0dx0a3.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：x0dx0aselect id from t where num=10 or num=20x0dx0a可以这样查询：x0dx0aselect id from t where num=10x0dx0aunion allx0dx0aselect id from t where num=20x0dx0a4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：x0dx0aselect id from t where num in(1,2,3)x0dx0a对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：x0dx0aselect id from t where num between 1 and 3x0dx0a5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。 x0dx0a见如下例子： x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’ x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’ x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’ x0dx0a即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。x0dx0a6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 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：x0dx0aselect id from t where num=@numx0dx0a可以改为强制查询使用索引：x0dx0aselect id from t with(index(索引名)) where num=@numx0dx0a7.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：x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 x0dx0a应改为: x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2x0dx0aSELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’ x0dx0a应改为: x0dx0aSELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’x0dx0aSELECT member_number, first_name, last_name FROM members x0dx0aWHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 x0dx0a应改为: x0dx0aSELECT member_number, first_name, last_name FROM members x0dx0aWHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) x0dx0a即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。x0dx0a8.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：x0dx0aselect id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的idx0dx0aselect id from t where datediff(day,createdate,񟭅-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的idx0dx0a应改为:x0dx0aselect id from t where name like 'abc%'x0dx0aselect id from t where createdate>=񟭅-11-30' and createdate<񟭅-12-1'x0dx0a9.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。x0dx0a10.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。x0dx0a11.很多时候用 exists是一个好的选择：x0dx0aelect num from a where num in(select num from b)x0dx0a用下面的语句替换：x0dx0aselect num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)x0dx0aSELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE( x0dx0a(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) x0dx0aSELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( x0dx0aSELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) x0dx0a两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

❷ 如何对数据库性能进行优化

1.数据库I/O方面硬件性能

最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量。解决办法：

• 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间

• 把数据库服务器上的不必要服务关闭掉

• 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大

2.调整数据库

• 若对该表的查询频率比较高，则建立索引。

• 分区（如MySQL，按时间分区）

• 尽量使用固定长度字段和限制字段长度（如 varchar(10)）优势：
  降低物理存储空间
  提高数据库处理速度
  附带校验数据库是否合法功能

3.使用存储过程

应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现。

因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值。

这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。

4.SQL语句方面

建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。

• 优化sql语句，减少比较次数

• 限制返回条目数(mysql中使用limit)

5.java方面

• 尽可能的少创造对象

• 合理摆正系统设计的位置。大量数据操作，和少量数据操作一定是分开的。

• 合理利用内存，有的数据要缓存。让数据流起来，而不是全部读到内存再处理，而是边读取边处理。

❸ SQL数据库优化的方法有哪些

在进行软件开发过程中，数据库的使用是非常重要的，但是数据库有很多种，不同数据库的使用方法是不同的。进行软件开发过程中，至少需要掌握一种数据库的使用方法。SQL数据库语法简单、操作方便和高效，是很多人最优的选择，但是SQL语句会受到不同数据库功能的影响，在计算时间和语言的效率上面需要进行优化，根据实际情况进行调整。下面电脑培训为大家介绍SQL数据库的优化方法。

一、适当的索引

索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。正确的索引可以更快地访问数据库，但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。IT培训认为如果没有索引，处理速度会变得非常慢。

二、仅索引相关数据

指定需要检索数据的精度。使用命令*和LIMIT代替SELECT*。调整数据库时，必须使用所需的数据集而不是整个数据集，尤其是当数据源非常大时，指定所需的数据集，能够节省大部分时间。

三、根据需求使用或避免临时表

如果代码可以用简单的方式编写，那么永远不要使临时表变得复杂。当然，如果数据具有需要多个查询的特定程序，北大青鸟建议在这种情况下，使用临时表。临时表通常由子查询交替。

四、避免编码循环

避免编码循环是非常重要的，因为它会减慢整个序列的速度。通过使用具有单行的唯一UPDATE或INSERT命令来避免编码循环，并且昆明北大青鸟发现WHERE命令能够确保存储的数据不被更新，这样能够方便在找到匹配和预先存在的数据时被找到。

❹ 数据库该如何优化

数据库优化可以从以下几个方面进行：
1.结构层: web服务器采用负载均衡服务器,mysql服务器采用主从复制,读写分离
2.储存层: 采用合适的存储引擎,采用三范式
3.设计层: 采用分区分表,索引,表的字段采用合适的字段属性,适当的采用逆范式,开启mysql缓存
4.sql语句层:结果一样的情况下,采用效率高,速度快节省资源的sql语句执行

❺ 数据库性能优化有哪些措施

1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

(5)数据库如何优化扩展阅读

数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

❻ 数据库优化可以从哪些方面进行优化

1、sql语句的执行计划是否正常。
2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数。
3、数据库实体的碎片的整理（特别是对某些表经常进行insert和delete动作，尤其注意，索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段，对于业务比较频繁的系统，最好一个月重建一次）。 4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力（java处理批量数据不可取，尽量用c或者c++ 进行处理，效率大大提升）。
5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存。
6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能。