解决SQL数据库打开慢的方法 (sql数据库打开慢)
SQL数据库的打开速度是影响系统性能的重要因素之一，如果出现打开缓慢的情况就会对整个系统的运行效率产生不良影响。为了解决这个问题，我们需要寻找合适的方法。
一、优化查询
1.优化索引
索引是数据库查询速度的关键因素，正确的索引能够使查询速度提升很多倍，因此在设计数据库时要注意选择合适的索引。针对具体的查询语句进行优化，可以通过expln来查看实际执行计划，从而进一步优化索引。
2.避免使用SELECT *
一些查询都会使用SELECT *这样的语句，虽然方便但效率极低。因为SELECT *会查询整张表的所有列，在本人的实践中，仅查询所需列可以提高查询速度50%以上。
3.使用子查询
子查询可以降低查询所需的数据量，因为它只返回指定行的列，可以提高查询速度。优化子查询可以通过合理的使用JOIN和WHERE子句来实现。
二、优化表格
1.切分大表
如果一个表格的数据过多，会导致查询的速度变慢，因此需要将大表切分成小表。这种操作不仅在查询方面有优势，而且在增量插入时也可以加快插入速度。
2.使用压缩表
在数据库中，很多数据的类型都是可压缩的，比如说日期、时间等等。如果我们将这样的数据保存在压缩表中，可以减少数据的存储空间，从而提高查询速度。
3.限定字段类型
数据类型的选择在数据库优化中起着关键作用，合适地选择字段类型可以减少查询时间和存储空间。比如用INT类型的主键，就比用VARCHAR类型的主键查询速度更快。
三、优化服务器
1.服务器优化
服务器的内存、磁盘、CPU等方面的优化也能够提高数据库的性能，首先需要确认服务器配置是否合适，网络连接是否畅通等等。
2.数据库优化
了解数据库在使用过程中的技巧和注意事项，不仅可以提高数据功能的利用，也能够避免因操作不当造成的数据库故障。
四、使用缓存
在数据处理的过程中，常常会涉及到重复查询。为了减少重复查询，可以通过缓存数据库查询的结果来提高查询速度。这种做法可以节省很多查询时间，从而让系统更加高效。
优化数据库应该是一个系统性的工程，需要综合考虑不同的因素，寻找合适的方法来提高查询速度。通过合理的索引、查询和数据类型的选择，以及服务器和数据库的优化，都能够有效地减少查询时间，加快数据库的运行速度。此外，使用缓存还能够进一步提高查询效率。
相关问题拓展阅读：
如何解决SQL查询速度太慢?
对于数据可以参照下面几点
1、优化SQL语句，SQL语句对查询速度影响更大
2、对于经常查询的字凳物镇段作索引。但是这样枣粗会增加修改时的压力
4、优化SQLServer，比如给其分配固定的内存，预先分配查询内存，调整CPU使用率等。
5、优化硬件资源，比如使用更高的服务器或者硬盘，独立安排数据库的数据文件和索引文件，将数据文件分布于不同的物理硬盘上等等
6、考虑使用分布数据库或者对大表进行拆分
另外，2G的数据库应该不算很大了，我处理过18G的数据蚂好库，8000万条记录，查询速度可以被接受
1. 执行计划中明明有使用到索引，为什么执行还是这么慢？
2. 执行计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？
a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 “ORDER BY TASK_ID DESC” 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。
那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引缺纯（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；
b. 再看执行计划中的 type:index，”index” 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。
Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，郑数得保证 type 至少达到 range 级别，更好能达到 ref。
在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined:，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；
c. 关于伏丛咐执行计划中：“rows：644”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。
4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
优化过程：
TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+++| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+++|| 223 |+++
在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+++| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+++|||+++
由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+++| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+++|||+++
在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引后执行计划：
这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = >> AND T.REL_DEVID = ”
执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：
1 row in set (0.00 sec)
结论
一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。
SQL Server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，是程序设计的缺陷)
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、内存不足陪搭告
5、网络速度慢
6、查询枝辩出的数据量过大(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，原因是读写竞争芦明资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好，没有优化
把一个表族锋分成几个表，可以按，ID分开，比如,这样分成多个表,当然你可以用其它的方法分开,这样的SELECT的速度会快兆行晌点,其实你看到的耗时54秒,主要是输出速度太慢了,不是带巧查询慢
建议不要使用select * 这样数据量笑拍太大，可以加上select top 1000 * from hr_worktime
更好把一起不用的数据转碰州羡移到备份库，这里保留需要的最新数据即可迹猜。
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