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SQL优化34条建议

SQL优化34条建议
SQL优化34条建议

SQL 优化34条建议

(1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):

ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.

(2) WHERE子句中的连接顺序:

ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.

(3) SELECT子句中避免使用…* …:

ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间

(4) 减少访问数据库的次数:

ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量, 读数据块等;

(5) 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量,建议值为200

(6) 使用DECODE函数来减少处理时间:

使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.

(7) 整合简单,无关联的数据库访问:

如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)

(8) 删除重复记录:

最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子:

DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)

FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);

(9) 用TRUNCATE替代DELETE:

当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)

(10)尽量多使用COMMIT:

只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:

COMMIT所释放的资源:

a. 回滚段上用于恢复数据的信息.

b. 被程序语句获得的锁

c. redo log buffer 中的空间

d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费

(11)用Where子句替换HAVING子句:

避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开

销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中,on是最先执行,where 次之,having最后,因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计,它就可以减少中间运算要处理的数据,按理说应该速度是最快的,where也应该比having快点的,因为它过滤数据后才进行sum,在两个表联接时才用on的,所以在一个表的时候,就剩下where 跟having比较了。在这单表查询统计的情况下,如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段,那它们的结果是一样的,只是where可以使用rushmore技术,而having就不能,在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段,就表示在没计算之前,这个字段的值是不确定的,根据上篇写的工作流程,where的作用时间是在计算之前就完成的,而having就是在计算后才起作用的,所以在这种情况下,两者的结果会不同。在多表联接查询时,on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件,把多个表合成一个临时表后,再由where 进行过滤,然后再计算,计算完后再由having进行过滤。由此可见,要想过滤条件起到正确的作用,首先要明白这个条件应该在什么时候起作用,然后再决定放在那里

(12)减少对表的查询:

在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子:

SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)

(13)通过内部函数提高SQL效率:

复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的

(14)使用表的别名(Alias):

当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.

(15)用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN:

在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.

例子:

(高效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT …X' FROM DEPT WHERE DEPT.D EPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = …MELB')

(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHER

E LOC = …MELB')

(16)识别'低效执行'的SQL语句:

虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法:

SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,

ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,

ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,

SQL_TEXT

FROM V$SQLAREA

WHERE EXECUTIONS>0

AND BUFFER_GETS > 0

AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8

ORDER BY 4 DESC;

(17)用索引提高效率:

索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率,ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update 语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.。定期的重构索引是有必要的.:ALTER INDEX REBUILD

18)用EXISTS替换DISTINCT:

当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果. 例子:

(低效):

SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E

WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO

(高效):

SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT …X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);

(19) sql语句用大写的:

因为oracle总是先解析sql语句,把小写的字母转换成大写的再执行

(20)在java代码中尽量少用连接符“+”连接字符串!

(21) 避免在索引列上使用NOT:

我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.

(22)避免在索引列上使用计算.

WHERE子句中,如果索引列是函数的一部分.优化器将不使用索引而使用全表扫描.

举例:

低效:

SELECT …FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;

高效:

SELECT …FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

(23)用>=替代>

高效:

SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4

低效:

SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3

两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到

DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.

(24)用UNION替换OR (适用于索引列)

通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR 将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.

高效:

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION

FROM LOCATION

WHERE LOC_ID = 10

UNION

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION

FROM LOCATION

WHERE REGION = “MELBOURNE”

低效:

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION

FROM LOCATION

WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”

如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.

(25)用IN来替换OR

这是一条简单易记的规则,但是实际的执行效果还须检验,在ORACLE8i下,两者的执行路径似乎是相同的.

低效:

SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 3 0

高效

SELECT…FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);

(26)避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

避免在索引中使用任何可以为空的列,ORACLE将无法使用该索引.对于单列索引,如果列包含空值,索引中将不存在此记录. 对于复合索引,如果每个列都为空,索引中同样不存在此记录.如果至少有一个列不为空,则记录存在于索引中.举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值(123,null)的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空,ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE 停用该索引.

低效: (索引失效)

SELECT …FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;

高效: (索引有效)

SELECT …FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;

(27)总是使用索引的第一个列:

如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则,当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引

28)用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话):

当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是,UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量

低效:

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

UNION

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

高效:

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

UNION ALL

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

(29)用WHERE替代ORDER BY:

ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引.

ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.

ORDER BY中所有的列必须定义为非空.

WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.

例如:

表DEPT包含以下列:

DEPT_CODE PK NOT NULL

DEPT_DESC NOT NULL

DEPT_TYPE NULL

低效: (索引不被使用)

SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE

高效: (使用索引)

SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0

(30)避免改变索引列的类型:

当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换.

假设 EMPNO是一个数值类型的索引列.

SELECT …FROM EMP WHERE EMPNO = …123'

实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为:

SELECT …FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(…123')

幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变.

现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列.

SELECT …FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123

这个语句被ORACLE转换为:

SELECT …FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123

因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型

(31)需要当心的WHERE子句:

某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子.

在下面的例子里,

(1)…!=' 将不使用索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中.

(2) …||'是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停用了索引.

(3) …+'是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引.

(4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描.

(32)

a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高.

b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!

(33)避免使用耗费资源的操作:

带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎

执行耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强

(34)优化GROUP BY:

提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.

低效:

SELECT JOB , AVG(SAL)

FROM EMP

GROUP by JOB

HAVING JOB = …PRESIDENT'

OR JOB = …MANAGER'

高效:

SELECT JOB , AVG(SAL)

FROM EMP

WHERE JOB = …PRESIDENT'

OR JOB = …MANAGER'

GROUP by JOB

在程序开发中怎样写SQL语句可以提高数据库的性能

1、首先要搞明白什么叫执行计划? 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选 择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用“全表扫描”方式。 可见,执行计划并不是固定的,它是“个性化的”。产生一个正确 的“执行计划”有两点很重要: (1) SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么? (2) 查询优化器得到的数据库统计信息是否是最新的、正确的? 2、统一SQL语句的写法 对于以下两句SQL语句,程序员认为是相同的,数据库查询优化器认为是不同的。 select * from dual Select * From dual 其实就是大小写不同,查询分析器就认为是两句不同的SQL语句,必须进行两次解析。生成2个执行计划。所以作为程序员,应该保证相同的查询语句在任何地方都一致,多一个空格都不行! 3、不要把SQL语句写得太复杂 我经常看到,从数据库中捕捉到的一条SQL语句打印出来有2张A4纸这么长。一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的。我拿着这2页长的SQL语句去请教原作者,结果他说时间太长,他一时也看不懂了。可想而知,连原作者都有可能看糊涂的SQL语句,数据库也一样会看糊涂。 一般,将一个Select语句的结果作为子集,然后从该子集中再进行查询,这种一层嵌套语句还是比较常见的,但是根据经验,超过3层嵌套,查询优化器就很容易给出错误的执行计划。因为它被绕晕了。像这种类似人工智能的东西,终究比人的分辨力要差些,如果人都看晕了,我可以保证数据库也会晕的。 另外,执行计划是可以被重用的,越简单的SQL语句被重用的可能性越高。而复杂的SQL语句只要有一个字符发生变化就必须重新解析,

sql语句(mysql优化)绝对经典

sql语句(mysql优化)绝对经典 误区1:count(1)和count(primary_key) 优于count(*) 很多人为了统计记录条数,就使用count(1) 和count(primary_key) 而不是count(*) ,他们认为这样性能更好,其实这是一个误区。对于有些场景,这样做可能性能会更差,应为数据库对count(*) 计数操作做了一些特别的优化。 误区2:count(column) 和count(*) 是一样的 这个误区甚至在很多的资深工程师或者是DBA 中都普遍存在,很多人都会认为这是理所当然的。实际上,count(column) 和count(*) 是一个完全不一样的操作,所代表的意义也完全不一样。count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录,count(*) 是表示整个结果集有多少条记录 误区3:select a,b from … 比select a,b,c from …可以让数据库访问更少的数据量 这个误区主要存在于大量的开发人员中,主要原因是对数据库的存储原理不是太了解。实际上,大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储,而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作block 或者page)为单位,一般为4KB,8KB… 大多数时候,每个IO单元中存储了多行,每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。 所以,我们是取一个字段还是多个字段,实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。当然,也有例外情况,那就是我们的这个查询在索引中就可以完成,也就是说当只取a,b两个字段的时候,不需要回表,而c这个字段不在使用的索引中,需要回表取得其数据。在这样的情况下,二者的IO量会有较大差异。(覆盖索引) 误区4:order by 一定需要排序操作 我们知道索引数据实际上是有序的,如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致,而且我们的查询又通过这个索引来执行,那么数据库一般会省略排序操作,而直接将数据返回,因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。实际上,利用索引来优化有排序需求的SQL,是一个非常重要的优化手段。延伸阅读:MySQL ORDER BY 的实现分析,MySQL 中GROUP BY 基本实现原理以及MySQL DISTINCT 的基本实现原理。(order by null)

大数据库优化(SQLServer)

SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要,希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项,在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现,有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息,只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为,一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意,进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能 性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段,在这个阶段,有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码,为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式: 第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三

如何优化sql语句

如何优化sql语句.txt心态决定状态,心胸决定格局,眼界决定境界。当你的眼泪忍不住要流出来的时候,睁大眼睛,千万别眨眼,你会看到世界由清晰到模糊的全过程。2010-01-18 honglove (高级程序员) 1、查询时不返回不需要的行、列 业务代码要根据实际情况尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,在查询时,不要过多地使用通配符如:select * from table1语句,要用到几列就选择几列,如:select col1,col2 from table1;在可能的情况下尽量限制结果集行数如:select top 100 col1,col2,col3 from talbe2,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。 2、合理使用EXISTS, NOT EXISTS字句 如下所示: SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE ((SELECT COUNT(*) FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)>0) SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE EXISTS(SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 两种产生相同的结果,但是后者的效率显然要高过于前者。银行后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。 经常需要些一个T_SQLL语句比较一个父结果集和子结果集,从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中乜嘢的记录,如: SELECT _a.hdr_key FROM hdr_tb1 a -----------tb1 a 表示tb1用别名a代替 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dt1_tb1 b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) SELECT _a.hdr_key FROM hdr_tb1 a -----------tb1 a 表示tb1用别名a代替 LEFT JION dt1_tb1 b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL SELECT hdr_key FROM hdr_tb1

SQL监控及性能优化

SQL 性能监控及SQL 语句优化 性能监控 作为SQL的数据库服务器,我们可以将其比作一个人,而SQL则是他的心脏,管理员就是他的大脑。要监控心脏是否健康首先要看他这个人是否健康。这两者是相辅相成的,少了一方都是不健康的。 数据库服务器的性能监视器 性能监视器 性能工具的介绍 性能监视器是一种简单而功能强大的可视化工具,用于实时收集系统状态并从日志文件中查看性能数据。 使用性能监视器可以: 获得对诊断系统问题和规划系统资源增长有用的性能数据、了解工作负载及其对系统资源的影响、观察工作负载和资源使用情况的变化和趋势,以便计划未来的升级、通过监视结果来测试配置变化、诊断问题并确定需要优化的组件或进程。 现在,可以开始选择这些对象和要监视的计数器了。 https://www.wendangku.net/doc/e8303706.html, 应用程序性能计数器有关https://www.wendangku.net/doc/e8303706.html, 应用程序性能计数器的大部分信息最近已被合并到一个题为“改善 .NET 应用程序的性能和伸缩性”的综合文档中。下表描述了一些可用于监视和优化 https://www.wendangku.net/doc/e8303706.html, 应用程序(包括 Reporting Services)性能的重要计数器。

除了上表中介绍的这些核心监视要素之外,在您试图诊断 https://www.wendangku.net/doc/e8303706.html, 应用程序具有的特定性能问题时,下表中的性能计数器也可对您有所帮助。

Reporting Services 性能计数器 Reporting Services 包括一组它自己的性能计数器,用于收集有关报告处理和资源消耗方面的信息。可通过 Windows 性能监视器工具中出现的两个对象来监视实例和组件的状态和活动:MSRS 2005 Web Service 和 MSRS 2005 Windows Service 对象。 MSRS 2005 Web Service 性能对象包括一组用来跟踪 Report Server 处理过程的计数器,这些处理过程通常通过在线交互式报告浏览操作而引发。这些计数器在https://www.wendangku.net/doc/e8303706.html, 停止该 Web 服务后被重设。下表列出了可用于监视 Report Server 性能的计数器,并描述了它们的目的。 性能对象:RS Web Service

2020年(Oracle管理)如何优化SQL语句以提高Oracle执行效率

(Oracle管理)如何优化SQL语句以提高Oracle执 行效率

(1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表drivingtable)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择交叉表(intersectiontable)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。 (2)WHERE子句中的连接顺序: Oracle采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(3)SELECT子句中避免使用‘*’: Oracle在解析的过程中,会将‘*’依次转换成所有的列名,这个工作是通过查询数据字典完成的,这意味着将耗费更多的时间。 (4)减少访问数据库的次数: Oracle在内部执行了许多工作:解析SQL语句,估算索引的利用率,绑定变量,读数据块等。(5)在SQL*Plus,SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数,可以增加每次数据库访问的检索数据量,建议值为200。 (6)使用DECODE函数来减少处理时间: 使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表。 (7)整合简单,无关联的数据库访问: 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)。 (8)删除重复记录: 最高效的删除重复记录方法(因为使用了ROWID)例子:DELETEFROMEMPEWHEREE.ROWID>(SELECTMIN(X.ROWID)

SQL数据库优化方法

SQL数据库优化方法

目录 1 系统优化介绍 (1) 2 外围优化 (1) 3 SQL优化 (2) 3.1 注释使用 (2) 3.2 对于事务的使用 (2) 3.3 对于与数据库的交互 (2) 3.4 对于SELECT *这样的语句, (2) 3.5 尽量避免使用游标 (2) 3.6 尽量使用count(1) (3) 3.7 IN和EXISTS (3) 3.8 注意表之间连接的数据类型 (3) 3.9 尽量少用视图 (3) 3.10 没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY (3) 3.11 避免相关子查询 (3) 3.12 代码离数据越近越好 (3) 3.13 插入大的二进制值到Image列 (4) 3.14 Between在某些时候比IN 速度更快 (4) 3.15 对Where条件字段修饰字段移到右边 (4) 3.16 在海量查询时尽量少用格式转换。 (4) 3.17 IS NULL 与IS NOT NULL (4) 3.18 建立临时表, (4) 3.19 Where中索引的使用 (5) 3.20 外键关联的列应该建立索引 (5) 3.21 注意UNion和`UNion all 的区别 (5) 3.22 Insert (5) 3.23 order by语句 (5) 3.24 技巧用例 (6) 3.24.1 Sql语句执行时间测试 (6)

1系统优化介绍 在我们的项目中,由于客户的使用时间较长或客户的数据量大,造成系统运行速度慢,系统性能下降就容易造成数据库阻塞。这是个非常痛苦的事情,用户的查询、新增、修改等需要花很多时间,甚至造成系统死机的现象。速度慢的原因主要是来自于资源不足。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计,对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升,全部加起来最多只占数据库系统性能提升的40%左右(我将此暂时称之为外围优化);其余大部分系统性能提升来自对应用程序的优化,对于应用程序的优化可以分为对源代码的优化及数据库SQL语句的优化。在本文档只介绍外围优化及SQL语句的优化,对于源代码的优化需要相关方面的专家,形成统一的规范。 一个数据库系统的生命周期可以分成:设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低,收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高,收益最小。规范的代码和高性能的语句,功在平时,利在千秋。 2外围优化 1、将操作系统与SQL数据库的补丁打到最高版本,WIN2003最高补丁是SP4, SQL SERVER2000最高补丁是SP4(版本号:2039)。 2、在服务器上不要安装与VA程序任何无相关的软件,甚至一些与VA运行 无关的服务都可以停掉。一般只安装SQL数据库、VA服务端服务及杀毒 软件。 3、杀毒软件避免对大文件进行扫描,特别是数据库(MDF和LDF)文件,一 定要从杀毒软件的范围内排除掉。 4、在进行服务器分区时,分区不要太多,两三个分区就可以了。分区最好 都使用NTFS格式。

sql优化方案讲解

Sql优化方案 一.数据库优化技术 1.索引(强烈建议使用) 1.1优点 创建索引可以大大提高系统的性能。 第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。 第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。 1.2 缺点 第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。 第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 1.3 使用准则 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此,在创建索引的时候,应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。 一般来说,应该在这些列上创建索引。 第一,在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;

第二,在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构; 第三,在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;第四,在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的; 第五,在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间; 第六,在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。 同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点: 第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。 第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。 第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。 1.4 总结 1)索引提高了数据库的检索性能,但一定程度上牺牲了修改性能。因此适用于“多查询少修改”(insert,update,delete)的表。 2)对此类表中的外键,需要分组,排序或作为检索条件的字段建立索引 3)对此类表中查询使用少,字段取值少,字段数据量大的不应创建索引

基础:如何编写优化的sql语句

一.SQL的优化器执行分析 在ORACLE RDBMS SERVER软件的内部,对于SQL语句的执行有一个优化器(OPTIMIZER)对SQL语句的执行进行优化。在我们使用后面介绍的工具对SQL的执行路径进行查看的时候,系统显示出来的是由优化器给出的执行路径的解释方案,如果对优化器的解释方案不了解的话,就无法针对出现的问题进行SQL语句的调整。现把ORACLE8提供的优化器的执行解释方案公布如下。 这部分内容的详细解释可以参照oracle的文档。这里给出的是快速参考。实际上,这些操作的含义往往名字上就可以表现出来,不用查手册。 1.如何看SQL解释方案 Execution Plan ---------------------------------------------------------- 1SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=94 Card=1) 2SORT (AGGREGATE) 3COUNT (STOPKEY) 4INDEX (FULL SCAN) OF 'PK_TBI_TM' (UNIQUE) (Cost=94 Car d=27164) (图1) 图1为ORACLE对语句“select count(*) from tbi_tm where rownum<10”给出的一个执行的解释方案,那我们该如何看这个方案呢?我们在看这个执行方案的时候要遵循一个原则“由里到外,由高到低”,同时“由里到外”不能违反“由高到低”的原则。因此上述的语句的执行步骤顺序为:4、3、2;假设存在一个步骤5的话,而且它的层次同3一致,那么,上述语句的执行步骤顺序就会改为:4、3、5、2。在图1中还给出了执行了何种操作(例如:INDEX(FULL SCAN),COUNT (STOPKEY)等,具体的说明在下面进行解释),同时在最后还给出了执

MS_SQL_Server_数据库性能优化方法总结

1.列出数据库服务器、Web服务器的基本的硬件配置,如CPU、内存等。 2.检查数据库服务器是否真正启用了AWE内存。 (1) 启用AWE:数据库服务器检查C:\boot.ini文件,需要配置"/PAE"(*重启电脑才能生效),如下: [boot loader] timeout=30 default=multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS [operating systems] multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Windows Server 2003, Enterprise" /noexecute=optout /fastdetect /PAE (2) 开启sql server 服务用户的,内存中锁定页面权限 (*重启电脑才能生效)在“服务管理”中查看 SQL SERVER 服务登录账户,默认是本地系统帐户(System)。然后在运行 gpedit.msc ,选择计算机配置->windows 设置->安全设置->本地策略->用户权限分配->内存中锁定页面。添加SQL SERVER服务的登录用户到里面去。 (3)启用数据库AWE内存,以服务器8G内存为例,一般设置如下,最小2G,最大6G(重启SQL SERVER服务即可): (4)跟踪数据库性能“Total Server Memory ”的使用情况,看看数据库真正使 用的内存,越接近为数据库分配的最大内存越好。 或使用如下语句,查询数据库的内存使用情况: use master go select * from sysperfinfo where counter_name like '%Total Server Memory(KB)%' go 3.Web服务器监控项:

SQL Server优化之SQL语句优化

一切都是为了性能,一切都是为了业务 (2) 二、执行顺序 (3) 三、只返回需要的数据 (4) 四、尽量少做重复的工作 (5) 五、注意临时表和表变量的用 (6) 六、子查询的用法 (7) 七:尽量使用索引 (10) 八:多表连接的连接条件对索引的选择有着重要的意义,所以我们在写连接条件条件的时候需要特别注意。 (15)

一切都是为了性能,一切都是为了业务 一、查询的逻辑执行顺序 (1) FROM left_table (3) join_type JOIN right_table (2) ON join_condition (4) WHERE where_condition (5) GROUP BY group_by_list (6) WITH {cube | rollup} (7) HAVING having_condition (8) SELECT (9) DISTINCT (11) top_specification select_list (9) ORDER BY order_by_list 标准的SQL 的解析顺序为: (1) FROM 子句组装来自不同数据源的数据 (2) WHERE 子句基于指定的条件对记录进行筛选 (3) GROUP BY 子句将数据划分为多个分组 (4) 使用聚合函数进行计算 (5) 使用HAVING子句筛选分组

(6) 计算所有的表达式 (7) 使用ORDER BY对结果集进行排序 二、执行顺序 1. FROM:对FROM子句中前两个表执行笛卡尔积生成虚拟表vt1 2. ON: 对vt1表应用ON筛选器只有满足join_condition 为真的行才被插入vt2 3. OUTER(join):如果指定了OUTER JOIN保留表(preserved table)中未找到的行将行作为外部行添加到vt2,生成t3,如果from包含两个以上表,则对上一个联结生成的结果表和下一个表重复执行步骤和步骤直接结束。 4. WHERE:对vt3应用WHERE 筛选器只有使where_condition 为true的行才被插入vt4 5. GROUP BY:按GROUP BY子句中的列列表对vt4中的行分组生成vt5 6. CUBE|ROLLUP:把超组(supergroups)插入vt6,生成vt6 7. HAVING:对vt6应用HAVING筛选器只有使having_condition 为true的组才插入vt7 8. SELECT:处理select列表产生vt8 9. DISTINCT:将重复的行从vt8中去除产生vt9 10. ORDER BY:将vt9的行按order by子句中的列列表排序生成一个游标vc10

优化 SQL SELECT 语句性能的 6 个简单技巧

SELECT语句的性能调优有时是一个非常耗时的任务,在我看来它遵循帕累托原则。20%的努力很可能会给你带来80%的性能提升,而为了获得另外20%的性能提升你可能需要花费80%的时间。除非你在金星工作,那里的每一天都等于地球上的243天,否则交付期限很有可能使你没有足够的时间来调优SQL查询。 根据我多年编写和运行SQL语句的经验,我开始开发一个检查列表,当我试图提高查询性能时供我参考。在进行查询计划和阅读我使用的数据库文档之前,我会参考其中的内容,数据库文档有时会很复杂。我的检查列表绝对说不上全面或科学,它更像是一个保守计算,但我可以说,遵循这些简单的步骤大部分时间我确实能得到性能提升。检查列表如下。 检查索引 在SQL语句的WHERE和JOIN部分中用到的所有字段上,都应该加上索引。进行这个3分钟SQL性能测试。不管你的成绩如何,一定要阅读那些带有信息的结果。 限制工作数据集的大小 检查那些SELECT语句中用到的表,看看你是否可以应用WHERE子句进行过滤。一个典型的例子是,当表中只有几千行记录时,一个查询能够很好地执行。但随着应用程序的成长,查询慢了下来。解决方案或许非常简单,限制查询来查看当前月的数据即可。 当你的查询语句带有子查询时,注意在子查询的内部语句上使用过滤,而不是在外部语句上。 只选择你需要的字段 额外的字段通常会增加返回数据的纹理,从而导致更多的数据被返回到SQL客户端。另外: •使用带有报告和分析功能的应用程序时,有时报告性能低是因为报告工具必须对收到的、带有详细形式的数据做聚合操作。 •偶尔查询也可能运行地足够快,但你的问题可能是一个网络相关的问题,因为大量的详细数据通过网络发送到报告服务器。 •当使用一个面向列的DBMS时,只有你选择的列会从磁盘读取。在你的查询中包含的列越少,IO开销就越小。 移除不必要的表 移除不必要的表的原因,和移除查询语句中不需要的字段的原因一致。 编写SQL语句是一个过程,通常需要大量编写和测试SQL语句的迭代过程。在开发过程中,你可能将表添加到查询中,而这对于SQL代码返回的数据可能不会有任何影响。一旦SQL运行正确,我发现许多人不会回顾他们的脚本,不会删除那些对最终的返回数据没有任何影响和作用的表。通过移除与那些不必要表的JOINS操作,你减少了大量数据库必须执行的流程。有时,就像移除列一样,你会发现你减少的数据又通过数据库返回来了。 移除外部连接查询 这说起来容易做起来难,它取决于改变表的内容有多大的影响。一个解决办法是通过在两个表的行中放置占位符来删除OUTER JOINS操作。假设你有以下的表,它们通过定义OUTER JOINS来确保返回所有的数据: customer_idcustomer_name 1John Doe 2Mary Jane 3Peter Pan 4Joe Soap

Oracle SQL性能优化方法研究

Oracle SQL性能优化方法探讨 Oracle性能优化方法(SQL篇) (1) 1综述 (2) 2表分区的应用 (2) 3访问Table的方式 (3) 4共享SQL语句 (3) 5选择最有效率的表名顺序 (5) 6WHERE子句中的连接顺序. (6) 7SELECT子句中幸免使用’*’ (6) 8减少访问数据库的次数 (6) 9使用DECODE函数来减少处理时刻 (7) 10整合简单,无关联的数据库访问 (8) 11删除重复记录 (8) 12用TRUNCATE替代DELETE (9) 13尽量多使用COMMIT (9) 14计算记录条数 (9) 15用Where子句替换HAVING子句 (9) 16减少对表的查询 (10) 17通过内部函数提高SQL效率 (11)

18使用表的不名(Alias) (12) 19用EXISTS替代IN (12) 20用NOT EXISTS替代NOT IN (13) 21识不低效执行的SQL语句 (13) 22使用TKPROF 工具来查询SQL性能状态 (14) 23用EXPLAIN PLAN 分析SQL语句 (14) 24实时批量的处理 (16)

1综述 ORACLE数据库的性能调整是个重要,却又有难度的话题,如何有效地进行调整,需要通过反反复复的过程。在数据库建立时,就能依照顾用的需要合理设计分配表空间以及存储参数、内存使用初始化参数,对以后的数据库性能有专门大的益处,建立好后,又需要在应用中不断进行应用程序的优化和调整,这需要在大量的实践工作中不断地积存经验,从而更好地进行数据库的调优。 数据库性能调优的方法 ●调整内存 ●调整I/O ●调整资源的争用问题 ●调整操作系统参数 ●调整数据库的设计 ●调整应用程序 本文针对应用程序的调整,来讲明对数据库性能如何进行优化。 2表分区的应用 关于海量数据的表,能够考虑建立分区以提高操作效率。建

SQL语句编写与优化规范

SQL语句编写与优化规范 1用SELECT查询用具体字段代替“*”,且尽可能只查询需要的字段。 SELECT * FROM DEMO_TABLE; SELECT FIELD1,FILED2 FROM DEMO_TABLE; 2多表查询时,使用表的别名,就可以减少解析的时间并减少那些由列名歧义引起的语法错误 SELECT FIELD1,FILED2 FROMDEMO_TABLE1,DEMO_TABLE2 WHERE T1_ID=T2_ID; SELECT t1.T1_ID=t2.T2_ID; 3用EXISTS替代IN,用NOT EXISTS替代NOT IN SELECT * FROM EMP ( FROM DEPT WHERE LOC = 'MELB'); SELECT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = 'MELB') 4WHERE条件连接顺序,把表关系写在最前 例如Oracle采用自下而上的顺序解析WHERE子句,表之间的条件连接必须写在其他条件之前,把可以过滤掉大量数据的条件写在WHERE子句的最后,按照过滤记录数量的多少 SELECT * FROM A a, B b WHERE a.num>3000 and b.state=2 AND a.ID=b.ID; SELECT * FROM A a, B b WHERE a.ID=b.ID and b.state=2and a.num>3000 5删除全表时,用TRUNCATE替代DELETE 当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.

基于索引的SQL语句优化

基于索引的SQL语句优化 一、尽量避免非操作符的使用 通常情况下,为了对指定列建立特定的条件,需要在WHERE子句中使用诸如NOT、!=、<>、!<、!>等操作符,在索引列上使用这些非操作符,DBMS是不使用索引的,可以将查询语句转换为可以使用索引的查询。例: SELECT * FROM ORDERS WHERE ORDERDATE<>1997-l2 转化为:SELECT * FROM ORDERS WHERE ORDERDATE l998-l-l 这样DBMS就能利用索引字段ORDERDATE,大大提高查询效率。 二、避免困难的正规表达式 MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。 例如:SELECT * FROM STUDENT WHERE STUDENT_NUM LIKE “98_ _” 即使在STUDENT_NUM字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM STUDENT WHERE STUDENT_NUM >”98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。如果一定要使用通配符也要避免通配符在搜索字段的首部出现,这种情况下DBMS的优化器不会使用索引[6]。 三、避免在索引列上使用NULL关键字 避免在索引中使用任何可以为空的列,ORACLE将无法使用该索引。即使索引有多列,只要这些列中有一列含有NULL,该列就会从索引中排除,也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能[7]。 任何在WHERE子句中使用IS NULL或IS NOT NULL的语句,优化器是不允许使用索引的。 四、避免对查询的列使用数学运算 如果在查询列使用数学运算,则DBMS优化器先要处理数学运算也会影响查询效能。例如: (1)SELECT * FROM ORDERDETAILS WHERE QUANTITY*2<50 (2)SELECT * FROM ORDERDETAILS WHERE QUANTITY<25 虽然这两条查询的结果完全相同,但某些情况下第二个语句的执行效率远高于第一个,因此在查询前应将数学运算转化。

SQL优化技巧之DISTINCT去重

SQL优化技巧之DISTINCT去重 单列查询在数据库表中,每个表都包含若干列信息。用户在查询表中的记录时,大多数情况下只是关心表的一-列或者几列的信息。在SQL中,查询表中某- -列(字段)信息的语法可表示如下。SELECT column FROM table_ name_ name SELECT关键词指明了要查询字段名称(column),FROM关键词指明了要获取字段信息 地表的名字。 在SQL语言中,SQL关键词对大小写不敏感,所以对SELECT关键词来说,注意SELECT、select 或者Seleet 都是一样的;然而对于表名或者列名来说,可能对大小写敏感,这取决于数据库的DBMS。

使用DISTINCT去除重复信息在查询中,我们经常需要去除查询结果中的重复信息。例如,一张学生成绩表,其字段包含学生姓名、选修课程和课程成绩3个字段。如果用户想要查询这张表中包含的所有学生的姓名信息,由于同-学生可能有多门选修课,同-学生在该表中就有多条记录,那么查询的姓名字段就会有多个重复值,显然不能很好满足用户的需求。在SELECT 子句中,我们通过指明DISTINCT关键字,可以去除列中的重复信息。语法如下。SELECT DISTINCT column FROM table_ name_ name

DISTINCT关键字去除的是SELECT 子句查询的列,即column的重复信息。如果说明SELECT子句查询的列为多列,那么只有这些列的信息同时重复的记录才能被去除。 使用DISTINCT去除重复信息在TEACHER表中查询所有教师的姓名信息(TNAME),对于重复的姓名只显示一个。示例代码如下。SELECT DISTINCT TNAME FROM TEACHER

SQL语句大批量多表查询优化解决方案

SQL语句大批量多表查询优化方案 我写这个没什么目的,只是分享一下给大家。 此为自己项目当中所碰见的。 当时也很纠结。但是优化过后。经过测试二亿条数据多表查询,在一分钟以内出来,虽然不是很快。但也尽量了。 首先,数据库表中索引如何创建我想大家都知道。 这是百度当中找到的解释已经很详细了。 聚集索引: 聚集索引基于聚集索引键按顺序排序和存储表或视图中的数据行。聚集索引按 B 树索引结构实现,B 树索引结构支持基于聚集索引键值对行进行快速检索。 非聚集索引: 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引。非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符。此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行。索引中的行按索引键值的顺序存储,但是不保证数据行按任何特定顺序存储,除非对表创建聚集索引。 唯一索引: 唯一索引确保索引键不包含重复的值,因此,表或视图中的每一行在某种程度上是唯一的。 聚集索引和非聚集索引都可以是唯一索引。 包含性列索引: 一种非聚集索引,它扩展后不仅包含键列,还包含非键列。 索引视图: 视图的索引将具体化(执行)视图,并将结果集永久存储在唯一的聚集索引中,而且其存储方法与带聚集索引的表的存储方法相同。创建聚集索引后,可以为视图添加非聚集索引。 全文索引: 一种特殊类型的基于标记的功能性索引,由 Microsoft SQL Server 全文引擎(MSFTESQL) 服务创建和维护。用于帮助在字符串数据中搜索复杂的词。 至于语法之类的就不讲解,大家百度一下就有很多。综合在表当中建立索引是靠

大家自己,如何安排才会觉得合理。在此不做建议。 第一部开始。 创建临时虚拟表。也就是用其实就是把一大堆重复用到的SQL语句放在with as 里面,取一个别名,后面的查询就可以用它 这样对于大批量的SQL语句起到一个优化的作用,而且清楚明了 具体实例 WITH BASE AS ( SELECT * FROM MDM_DISTRIBUTOR ) SELECT * FROM BASE 这只是举例一下,在实际情况中,其实就是把一大堆重复用到的SQL语句放在with as 里面,取一个别名,后面的查询就可以用它这样对于大批量的SQL语句起到一个优化的作用,而且清楚明了 为什么要用WITH ,用with好处就是把把复杂的SQL语句全部都放到这里。把他当作一张表,进行查询。 第二部,创建临时表 语法 --创建临时表 SELECT * INTO #TEMP_REPORT_TABLE FROM BASE --删除临时表,最好判断一下是否为空,在进行删除 IF object_id('tempdb..#TEMP_REPORT_TABLE') IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE #TEMP_REPORT_TABLE END 最终优化的就是

Oracle_SQL性能优化技巧大总结

(1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2) WHERE子句中的连接顺序.: ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE 子句的末尾. (3) SELECT子句中避免使用 * : ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间 (4)减少访问数据库的次数: ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等; (5)在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200 (6)使用DECODE函数来减少处理时间: 使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表. (7)整合简单,无关联的数据库访问: 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系) (8)删除重复记录: 最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子: DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO); (9)用TRUNCATE替代DELETE: 当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. 译者按: TRUNCATE只在删除全表适 用,TRUNCATE是DDL不是DML) (10)尽量多使用COMMIT: 只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求

sql语句优化工具LECCO SQL Expert

sql语句优化工具LECCO SQL Expert 2007-12-17 14:16 软件讲明: 所谓SQL,确实是指Structured Query Language(结构化查询语言),它是目前使用最广泛的数据库语言,用来和数据库打交道,从数据库中得到用户需要的数据。然而要想熟练使用SQL语句,也不是一件简单的事,有些语句使用起来也比较苦恼。如果我们对SQL语句进行优化,那么用户使用起来就会方便许多。 简单来讲,SQL语句的优化确实是将性能低下的SQL 语句转换成达到同样目的的性能优异的SQL语句。人工智能自动SQL优化确实是使用人工智能技术,自动对SQL语句进行重写,找到性能最好的等效SQL语句。 人工智能自动SQL 优化随着人工智能技术的进展和在数据库优化领域应用的深入,在20世纪90年代末终于显现了突破性的进展——人工智能自动SQL优化。目前在商用数据库领域LECCO TechnologyLi mited(灵高公司)拥有该技术并提供使用该技术的自动优化产品——LECCO SQL Expert,其支持Oracle、Sybase、MS SQLServer和IBMDB2数据库平台。该产品针对数据库应用的开发和爱护时期提供了几个专门的模块:S QL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。图1 人工智能自动SQL优化示意图其核心模块之一“SQL语法优化器”的工作原理大致如下 一条源SQL语句输入→“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的S QL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写,产生N条等效的SQL 语句输出→产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写,直至无法产生新的输出或搜索限额满→对输出的SQL语句进行过滤,选出具有不同执行打算的SQL语句(即不同的执行效率)→对得到的S QL语句进行批量测试,找出性能最好的SQL语句。图2 优化前的SQL语句自动优化实例假设我们从源代码中抽取出这条SQL语句

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