-->寻找低效的SQL语句 ,下面的语句主要适用于从视图v$sqlarea中获得当前运行下且耗用buffer_gets较多的SQL语句                   SELECT executions                                                                          , disk_reads                                                             …

MS   SQL   Server查询优化方法查询速度慢的原因很多,常见如下几种 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          5.网络速度慢          6.查询出的数据量过大(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)   …

原文地址 http://www.cnblogs.com/zhycyq/articles/2636748.html 50种方法优化SQL Server数据库查询 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 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 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(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…

拆分字段优化SQL 今天看到一条用函数处理连接的SQL,是群里某位网友的,SQL语句如下: SELECT SO_Order.fdate , SO_Order.fsn FROM so_order INNER JOIN so_orderitem ON CHARINDEX(so_Orderitem.fid, SO_Order.fid) >= 1 WHERE so_order.FOrderDate = '2015-09-06' SELECT SO_Order.fdate , SO_Order.fsn F…

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where…

系统环境:微软云Linux DS12系列.Centos6.5 .MySQL 5.7.10.生产环境,step1,step2是案例,精彩的剖析部分在step3,step4. 1.慢sql语句大概需要13秒 原来的sql语句要13秒,sql如下: SELECT (SELECT COUNT(*) FROM TB_BIS_POS_DEVICE t1, TB_BIS_MERCHANT t2 WHERE t1.`PROJECT_ID` = '1024' AND t1.MERCHANT_ID = t2.ID…

浅谈MySQL中优化sql语句查询常用的30种方法 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.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. 3.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: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有nul…

原文出处 一.前言 很多数据库系统性能不理想是因为系统没有经过整体优化,存在大量性能低下的SQL 语句.这类SQL语句性能不好的首要原因是缺乏高效的索引.没有索引除了导致语句本身运行速度慢外,更是导致大量的磁盘读写操作,使得整个系统性能都受之影响而变差.解决这类系统的首要办法是优化这些没有索引或索引不够好的SQL语句. 本文讨论和索引相关的有关内容,以及通过分析语句的执行计划来讲述如何应用索引技术来优化SQL 语句.通过分析执行计划,读者可以检查索引是否有用,以及如何创建高效的索引.本文对数据库…

mysql优化sql语句   常见误区   www.2cto.com   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(*)…

索引类型 从数据结构角度: B+树索引, hash索引,基于哈希表实现,只有全值匹配才有效.以链表的形式解决冲突.查找速度非常快 O(1) 全文索引,查找的是文本中的关键词,而不是直接比较索引中的值,类似于搜索引擎做的事情. 空间数据索引(R-Tree),MyISAM支持空间索引,可以用作地理数据存储,会从所有维度来索引数据,有效的使用任意维度来组合查询. 从物理存储角度: 聚簇索引,InnoDB同一个结构保存了索引和数据行,叶子节点的data域存放了行的全部数据. 优点:数据访问快.将索引和数…