SQL語句優化， 關於SQL資料庫優化

事實上，這種擔心是沒有根據的。 sql

伺服器中有乙個“查詢分析優化器”，它計算 where 子句中的搜尋條件，確定哪個索引可以縮小表掃瞄的搜尋空間，即可以自動優化。

雖然查詢優化器可以基於where子句自動優化查詢，但仍然需要了解“查詢優化器”的工作原理，否則查詢優化器有時不會按預期執行快速查詢。

在查詢分析階段，查詢優化器會檢視查詢的每個階段，並決定限制需要掃瞄的資料量是否有意義。 如果乙個階段可以用作掃瞄引數（SARG），那麼它被稱為可優化的，索引可用於快速獲取所需的資料。

SARG 的定義：用於限制搜尋的操作，因為它通常是指特定匹配項、值範圍內的匹配項或具有兩個或多個條件的 AND 連線。 表格如下：

清單。 運算元。 不斷。 或。

變數或常量。 或。 變數

運算子列名稱。

列名可以顯示在運算子的一側，而常量或變數可以顯示在運算子的另一側。 如：

name='張三'**》5000

5000《**。

name='張三'

and**》5000

伺服器必須確定每一行是否滿足 where 子句中的所有條件。 因此，索引對於不滿足 sarg 形式的表示式是無用的。

常見的SAR判別經驗：

like 語句是否屬於 sarg 取決於所使用的萬用字元型別。

例如：name

像張%'，屬於薩格

代替：name

like% Zhang'，它不屬於 sarg。

這樣做的原因是萬用字元 % 在字串中開啟，使索引不可用。

OR 會導致全表掃瞄。

name='張三'

和**》5000，符合sarg，名張三'或

**》5000，不符合 SARG。

這樣做的原因是使用 OR 會導致全表掃瞄。

不滿足由非運算子和函式引起的 sarg 形式的語句。

不滿足 sarg 形式的語句最典型的情況是包含非運算子的語句，例如 not、！=、<>not

exists、not

in、not

喜歡等，還有功能。 以下是一些不滿足 SAR 表格的例子：

abs(**)<5000

namelike

三、一些表達方式，如：其中

***2>5000

SQLServer 也會將其視為 SARG、SQL

伺服器會將此等式轉換為： **》5000 2

但是，不建議使用這種方式，因為有時 sql

伺服器無法保證此轉換與原始表示式完全等效。

您的問題

如果你有很多資料，你會得到乙個錯誤......

優化語句不會減少資料量...

只會提高實現效率，建議新增修改和限制。

這就是問題所在！

group by ,order by asc;

group by 後面跟著這麼多，查詢速度慢是正常的！

建議在分組依據的末尾加乙個或兩個（其中乙個有主鍵），然後再做關聯查詢;

單看你的SQL，分組依據是沒用的，起到任何作用，你做分組都做不了;

如果這不起作用，您可以建立乙個中間表來儲存資料，然後僅查詢中間表。

一次檢索220,000條資料是沒有意義的，誰能一次看到這麼多？

建議少看一點，或者對結果進行分頁，一次只看一頁。

不同的資料庫有不同的優化SQL語句的方式，因為不同的資料庫執行SQL語句的順序和方式不同，你最好研究一下某個資料庫。

嘿。。。資料庫優化是乙個大問題。最常用的，也是最需要注意的就是索引的使用和優化，然後是SQL語句的優化，內容比較多，可以檢視和檢視相關資訊，好的SQL還可以提高查詢效率。

在軟體開發過程中，資料庫的使用非常重要，但是資料庫的種類很多，不同的資料庫以不同的方式使用。 在軟體開發過程中，至少要知道一種資料庫的使用方式。 SQL資料庫語法簡單、易操作、高效，是很多人的最佳選擇，但SQL語句會受到不同資料庫功能的影響，計算時間和語言效率需要根據實際情況進行優化和調整。

下面的計算機培訓將向您介紹SQL資料庫的優化方法。

1.正確的索引。

索引基本上是一種資料結構，有助於加快整個資料檢索過程。 唯一索引是建立不重疊的資料列的索引。 正確的索引可以更快地訪問資料庫，但索引過多或沒有索引可能會導致錯誤的結果。

IT 培訓認為，如果沒有索引，處理會變得非常緩慢。

2. 僅對相關資料進行索引。

指定要檢索的資料的精度。 使用命令 * 和 limit 而不是 select*。 優化資料庫時，必須使用所需的資料集而不是整個資料集，尤其是在資料來源非常大的情況下，指定所需的資料集可以節省大部分時間。

3. 根據需要使用或避免使用臨時表。

如果可以用簡單的方式編寫它，就永遠不要使臨時表變得複雜。 當然，如果資料有特定的程式需要多次查詢，北大玉鳥建議在這種情況下使用臨時表。 臨時表通常由子查詢交替使用。

4.避免編碼迴圈。

避免編碼迴圈非常重要，因為它會減慢整個序列的速度。 通過使用單行的唯一更新或插入命令來避免編碼迴圈，而 where 命令可確保儲存的資料不會更新，從而更容易找到匹配項和預先存在的資料。

SQL 效能調優的目標是減少資料讀取和寫入次數，並減少 CPU 計算。

實現以上兩個目標其實只有一種方法，那就是改變SQL執行計畫，讓它盡可能“避免走彎路”，嘗試通過各種“捷徑”找到自己需要的資料。

1. 分析複雜的SQL語句並加以改進。

2. 啟用快取查詢以加快相同的查詢速度。

3. 使靜態表更快，對複雜的多表盡可能少地使用聯接，並盡可能少地排序。

4、從大局出發優化，而不是片面調整。

建立表時。 應盡可能建立主鍵，並根據主鍵查詢資料。

刪除大資料表並使用截斷

表而不是刪除。

明智地使用索引，並且 OLTP 應用程式的表中不要有太多索引。 組合索引的列順序應盡可能與查詢條件列的順序一致。 對於資料操作頻繁的表，需要定期重建索引，以減少無效索引和碎片。

盡量使用確定的列名，並謹慎使用 * 號。

儘量減少巢狀子查詢，這會消耗大量 CPU 資源; 對於操作數量較多的 OR 查詢，建議將其劃分為多個查詢，並使用 unionall 進行聯接。 多表查詢。

，選擇最有效的表名順序（在基於規則的優化器中有效）。 預言機解析器從右到左解析表，因此記錄較少的表放在右側。

盡可能多地提交事務，可以及時釋放資源、解鎖、釋放日誌空間，降低管理成本。 在對效能要求較高的頻繁資料操作中，避免遠端訪問，如資料庫鏈，頻繁訪問的表可以駐留在 memory：alter 中

table．．．cache；

select

FROM 表名是最常用的。

查詢表中的所有資料。

其他的就麻煩了。

用一句話來概括。

如果需要使用顯示資料。

全部以 select 開頭

開始，然後跟隨。

在中間，它是。

要查詢的內容。

例如，* 表示全部，然後從中查詢表。

例如：從

aa（表名）。 如果你需要判斷。

只需新增位置

條件。 比如。

whereid==1