数据库查新SQL优化攻略 (如何优化数据库查新的sql)
数据库是应用程序中的关键组成部分之一，用于存储和管理数据，并提供数据访问功能。SQL是通用的关系型数据库管理系统查询语言，用于访问和操作数据库。随着数据库中的数据量不断增加，查询速度可能会变慢，这时就需要对SQL语句进行优化，以提高查询效率。本篇文章将分享一些优化SQL语句的技巧和方法。
1. 创建索引
索引是数据库中经常使用的一种优化查询性能的工具。创建索引可以帮助查询器快速定位到需要查找的数据，从而减少查询时间。索引可以分为多种类型，包括B树索引、哈希索引、全文索引等。不同的索引类型适用于不同的场景，需要根据具体情况选择合适的索引类型。
2. 避免使用SELECT *
SELECT *会查询表中的所有列，包括不需要的列，这样会浪费大量的CPU和I/O资源。应该只查询需要的列，避免使用SELECT *，这可以提高查询性能，并减少网络传输的数据量。
3. 使用内联视图
内联视图是一个查询或子查询的结果，可以直接插入到主查询中，以便更有效地进行过滤和归约。内联视图可以帮助简化SQL语句，减少代码复杂度，并提高查询性能。
4. 使用JOIN代替子查询
JOIN比子查询更有效率。当需要从多个表中检索信息时，使用JOIN可以一次性将数据整合在一起，避免多次查询数据库。JOIN操作的速度比子查询要快得多，因此在编写SQL语句时应尽量使用JOIN。
5. 使用WHERE子句过滤数据
WHERE子句是查询所必需的部分，它可以帮助筛选出不需要的结果，从而减少查询的数据量。应该尽量使用WHERE子句来过滤数据，以便更快地获得需要的结果。
6. 避免使用OR运算符
OR运算符通常会导致全表扫描，并且在具有大量记录的表中性能会非常差。应该尽量避免使用OR运算符，选择更有效的查询方式，例如使用UNION操作符。
7. 使用EXISTS代替IN
当需要检索大量数据时，应该尽量使用EXISTS操作符来代替IN操作符。EXISTS操作符可以更有效地进行查询，并且在处理大量数据时性能更好。
8. 使用子查询优化GROUP BY
GROUP BY是一种经常使用的聚合操作，可以对结果进行分组并对每组进行聚合。当需要对大量数据进行GROUP BY操作时，应该使用子查询来进行优化，以提高查询性能。
9. 使用定期维护
定期维护是数据库优化的关键部分之一。包括定期备份、数据库压缩、清理过期数据等。这些操作可以自动化，节省时间和精力，并且可以保证数据库的稳定性和快速性能。
10. 使用分区表
分区表是将一个大型的表分割为多个小表的过程。这样可以提高查询速度，并减少查询时间。使用分区表时，需要根据具体情况选择合适的分区方式，包括按时间、按地理区域、按业务等分区。
11. 使用其他数据库工具
除了SQL语言本身，还有其他许多工具可以用于优化数据库性能。例如，数据库缓存、数据库连接池、数据库防火墙等。这些工具可以提高数据库性能，但需要根据具体情况进行选择和配置。
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优化SQL语句是提高数据库性能的重要工作之一。通过创建索引、避免使用SELECT *、使用内联视图、使用JOIN代替子查询、使用WHERE子句过滤数据、避免使用OR运算符、使用EXISTS代替IN、使用子查询优化GROUP BY、使用定期维护、使用分区表、使用其他数据库工具等方法，可以提高查询速度，并减少查询时间。同时，需要注意避免一些常见的错误，例如使用大型临时表、避免使用不必要的联接、避免枚举等。通过这些方法和技巧，可以使数据库在处理大量数据时更加高效和可靠。
相关问题拓展阅读：
如何进行SQL性能优化
SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是数据库设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大咐让（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好，没有优化
●可以通过以下方法来优化查询 :
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2023不在支持。数据量（尺寸）薯悉越大，提高I/O越重要。
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升级硬件
4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（更好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段。
5、提高网速。
6、扩大服务器的内存,Windows 2023和SQL server 2023能支持4-8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2023时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。将SQL Server max server memory服务器配置选项配置为物理内存的1.5倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器CPU个数;但是必须 明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MSSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询 的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定更优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更数简乎新操作UPDATE,INSERT， DELETE还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like ”a%” 使用索引 like ”%a” 不使用索引用 like ”%a%” 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。
联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件”分区视图”）
a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表
b、 在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上 运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。
在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：
1、 查询语句的词法、语法检查
2、 将语句提交给DBMS的查询优化器
3、 优化器做代数优化和存取路径的优化
4、 由预编译模块生成查询规划
5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行
6、 最后将执行结果返回给用户。
其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。
SQL性能优化谈禅芦的目标是减少数据 读/写 次数及降低 CPU 计算。
要达到上述2个目标的方法其实只有一个，那就是改变 SQL 的执行计划，让它尽量“少袭棚走弯路”，尽量通过各种“捷径”来找到需要的数据。
1、分析复杂的SQL语句，改进语句。
2、开启缓存查询，加快相同的查询速度。
3、使静态表速度更快，复杂多表尽量少用含带join，尽量少排序等。
4、从全局出发优化，而不是片面调整。
怎么进行mysql数据库优化(mysql数据库优化的几种方法)
主要从以下角度思考优化方向：1，Mysql配置优化主要对查询缓存，mysql数据库连接时缓卖长，开启慢查询日志(开启后还要分析sql)等方面进行优化2
Myslq语句优化3
Mysql索引优化主要是需要注意索引数量和索引失效情况，重复索引橡哪桐4
Mysql引擎优化innodb引擎注重于事务，能保证数据一致性myisam引擎梁坦可以进行全文检索，但不是事务安全当初在黑马程序员学过，还用实例进行优化学习
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