WHY? IN 和 NOT IN 是比较常用的关键字,为什么要尽量避免呢? 1.效率低 项目中遇到这么个情况: t1表 和 t2表  都是150w条数据,600M的样子,都不算大. 但是这样一句查询  select * from t1 where phone not in (select phone from t2) 直接就把我跑傻了...十几分钟,检查了一下  phone在两个表都建了索引,字段类型也是一样的.原来not in 是不能命中索引的.... 改成 NOT EXISTS 之后查询 2

SQL Server 性能优化之——系统化方法提高性能 阅读导航 1. 概述 2. 规范逻辑数据库设计 3. 使用高效索引设计 4. 使用高效的查询设计 5. 使用技术分析低性能 6. 总结 1. 概述 在比较大的范围内找出能够大幅提高性能的区域,并且专注于分析这个区域,这是最有效的优化SQL Server性能的方式.否则,大量的时间和精力可能被浪费在不能提高很大性能的区域.在这里并没有讨论关于多用户并发所带来的性能问题. 能获得最大性能提高的区域一般是:逻辑数据库设计,索引设计,查询设计.然而

故事开篇:你和你的团队经过不懈努力,终于使网站成功上线,刚开始时,注册用户较少,网站性能表现不错,但随着注册用户的增多,访问速度开始变慢,一些用户开始发来邮件表示抗议,事情变得越来越糟,为了留住用户,你开始着手调查访问变慢的原因. 经过紧张的调查,你发现问题出在数据库上,当应用程序尝试访问/更新数据时,数据库执行得相当慢,再次深入调查数据库后,你发现数据库表增长得很大,有些表甚至有上千万行数据,测试团队开始在生产数据库上测试,发现订单提交过程需要花5分钟时间,但在网站上线前的测试中,提交一次订单

Oracle SQL语句性能优化方法大全 下面列举一些工作中常常会碰到的Oracle的SQL语句优化方法: 1.SQL语句尽量用大写的: 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. 2.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

在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询sql语句,复杂试图的编写等体会不出sql语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是sql语句的优化.对于海量数据,劣质sql语句和优质sql语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就行,而是要写出高质量的sql语句,提高系统的可用性. Oracle的sql调优第一个复杂的主题,甚至需要长

原文:[SQL Server性能优化]运用SQL Server的全文检索来提高模糊匹配的效率 今天去面试,这个公司的业务需要模糊查询数据,之前他们通过mongodb来存储数据,但他们说会有丢数据的问题,我从业务上了解到,显然对他们公司而言,丢数是绝对不能允许的. 另外,他们说之前也用过SQL Server的全文检索,但速度不够快,不如用mongodb快,当然我不太清楚他们所谓快的具体定义,比如查询只需要1秒,还是1分钟.他们的系统现在采用的是SQL Server,通过复制来实现高可用性,因为他们

现在很多用户被数据库的慢的问题所困扰,又苦于花钱请一个专业的DBA成本太高.软件维护人员对数据库的了解又不是那么深入,所以导致问题迟迟不能解决,或只能暂时解决不能得到根治.开发人员解决数据问题基本又是搜遍百度各种方法尝试个遍,可能错过诊断问题的最佳时机又可能尝试一堆方法最后无奈放弃. 本系列文章主要和企业IT运维人员或数据库从业者分享,如何用最快的方式解决数据库出现的问题?当问题出现时应该有的解决思路和本能的判断.让数据库问题出现时,我们不再那么慌乱,不再毫无头绪. 另外针对目前企业对数据库的应

https://blogs.msdn.microsoft.com/apgcdsd/2011/01/10/sql-1/ 一.引言 一个凸现在很多开发者或数据库管理员面前的问题是数据库系统的性能问题.性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化.本文通过一个例子讲述如何应用简化技术来优化SQL 语句,也讨论在系统设计阶段应该考虑的和语句性能密切相关的一些问题. 如果读者不知道应该优化数据库系统的哪些SQL语句,那么建议

前几篇文章已经从整体提供了诊断数据库的各个方面问题的基本思路...也许对你很有用,也许你觉得离自己太远.那么今天我们从语句的一些优化写法及一些简单优化方法做一个介绍.这对于很多开发人员来说还是很有用的!为了方便阅读给出前文链接: SQL SERVER全面优化-------Expert for SQL Server 诊断系列 首先还是贴出我的座驾 好的语句就像这辆车,跑的又快又帅气!今天这里介绍一些技巧让你可以改装一下自己的车! 网上确实有好多好多好多好多SQL 语句优化的文章,什么 优化大全 ,

想了好久索引的重要性应该怎么写?讲原理结构?我估计大部分人不愿意看,也不愿意花那么多时间仔细研究.光写应用?感觉不明白原理一样不会用.举例说明?情况太多也写不全....到底该怎么写呢? 随便写吧,想到哪写到哪!  前面很多篇不管CPU.内存.磁盘.语句等等等都提到了索引的重要,我想刚刚开始学数据库的在校学生都知道索引对语句性能的重要性.但他们可能不知道,对语句的重要性就是对系统的重要性! 抛出一个问题 :你相信一条语句就能让你的大系统挂掉么? 带着问题,首先还是贴出我的座驾 最近不太喜欢红色换了

今天我们从语句的一些优化写法及一些简单优化方法做一个介绍.这对于很多开发人员来说还是很有用的!为了方便阅读给出前文链接: SQL SERVER全面优化-------Expert for SQL Server 诊断系列 http://www.cnblogs.com/double-K/p/5538249.html 首先还是贴出我的座驾 好的语句就像这辆车,跑的又快又帅气!今天这里介绍一些技巧让你可以改装一下自己的车! 重中之重---语句执行顺序 在QQ群和人聊天的时候突然有位群友说:我才知道原来语句

原文:SQL Server 性能优化(一)--简介 一.性能优化的理由: 听起来有点多余,但是还是详细说一下: 1.节省成本:这里的成本不一定是钱,但是基本上可以变相认为是节省钱.性能上去了,本来要投入的硬件就可以减缓投入,从另外一个角度看来它就是节省了钱. 2.增加效率:对于客户来说,性能上去了,他们的工作效率也高了. 3.降低挫折感:性能底下,客户抱怨,无疑是对自己心灵上的打击. 二.性能误区: 性能误区 误区 现实 如果处理器使用率很高,那么需要添加更快的处理器 某一部分导致了性能问题 8

oracle中sql语句的优化 一.执行顺序及优化细则 1.表名顺序优化 (1) 基础表放下面,当两表进行关联时数据量少的表的表名放右边表或视图: Student_info   (30000条数据)Description_info (30条数据)  select *  from description_info di      ,student_info     si --学生信息表where si.student_id = di.lookup_code(+)   and di.lookup_t

sql语句优化 性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化. 为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好.对复杂的SQL语句,要设法对之进行简化. 常见的简化规则如下: 1)不要有超过5个以上的表连接(JOIN)2)考虑使用临时表或表变量存放中间结果.3)少用子查询4)视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜. 连接的表越多,其编译的时间和连接的开销也越大,性能越不好控制. 最好是把连接拆开成较小的几个部

Spark SQL是Spark最新和技术最为复杂的组件之一.它支持SQL查询和新的DataFrame API.Spark SQL的核心是Catalyst优化器,它以一种新颖的方式利用高级编程语言特性(例如Scala的模式匹配和quasiquotes)来构建可扩展查询优化器. 我们最近发布了一篇关于Spark SQL的论文,该论文将出现在SIGMOD 2015(由Davies Liu,Joseph K. Bradley,Xiangrui Meng,Tomer Kaftan,Michael J. F

首先感谢读者们对鄙人的支持,购买了<SQL Server性能优化与管理的艺术>,由于之前出版社的一些疏忽,附件没有上传成功,再次本人深表歉意. 请需要下载附件的读者从下面链接下载,谢谢: 链接:http://pan.baidu.com/s/1jGh2FrS 密码:wkuw

对于用户来说,系统是:慢的,难用的.你看xxx,多好用,多快,多人性化. 对于AX ERP系统也不例外,调优是必须的,调优一般分为几种: 系统性监测针对瓶劲环节提升,如:用户--应用服务器--DB--存储,整条链下来,网络慢就提升网络,存储慢就改用SSD,内存不足就加内存.这类问题通常最好解决,花最少的钱就能得到最快的效果,比蚁力神还管用. 应用程序监测,数据库监测,需要调整系统配置等,如AX有DynamicsPerf,系统有性能监视器,观察系统资源不足发生的时间以及现象,分析具体原因,找出对策

在这篇博客"ORACLE当中自定义函数性优化浅析"中,我们介绍了通过标量子查询缓存来优化函数性能: 标量子查询缓存(scalar subquery caching)会通过缓存结果减少SQL对函数(Function)的调用次数, ORACLE会在内存中构建一个哈希表来缓存标量子查询的结果. 那么SQL Server的优化器是否也会有类似这样的功能呢? 抱着这样的疑问,动手测试了一下,准备测试环境 CREATE TABLE TEST (    ID  INT );     DECLARE

内容简介 1.回顾 2.动态sql 3.性能优化 懒加载机制 一级缓存 二级缓存 一.回顾 1.config文件常用标签 properties标签:引入外部properties文件资源. settings标签:设置mybatis全局行为. typeAlias标签:减少mapper文件配置,给模型类起别名. transactionManager标签:配置mybatis的事务行为(JDBC|MANAGED) dataSource标签:配置mybatis数据源(POOLED|UNPOOLED|JNDI

1. 如果对数据不是工业级的访问(允许脏读),在select里添加 with(nolock) ID FROM Measure_heat WITH (nolock) 2. 限制结果集的数据量,如使用TOP 100等来限制返回的行数.实在不行,在数据库内分页. 3. 查询时不要返回不需要的行.列,即不要用SELECT *, 而是用 SELECT 字段名. 4. 注意UNion和UNion all 的区别:UNION ALL好. 5. 避免使用: like  '%关键字%' 6. 避免在字段上使用函数

soar-web 基于小米 soar 的开源 sql 分析与优化的 WEB 图形化工具,支持 soar 配置的添加.修改.复制,多配置切换,配置的导出.导入与导入功能. 环境需求 python3.xFlaskpymysql Python 环境未安装的可参考下面操作: Windows:step 1 去 python 官网下载安装 python3 (已安装可跳过此步骤)setp 2 pip install Flasksetp 3 pip install pymysql Mac:step 1 brew