在使用SQL语句查询数据库记录时,如果要查询相同的内容,有着不同的多种方法. 仍然,尽管使用多种方法可以得到相同的结果,但是,如果您使用不同的方法,在执行效益上是截然不同的.因此,我们得仔细考虑,如果要查询相同结果,该使用哪种语句,执行效益比较好. 这就是SQL语句的优化. 以下优化语句,针对MS Sql数据库. 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 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导

为什么我也要说SQL Server的并行: 这几天园子里写关于SQL Server并行的文章很多,不管怎么样,都让人对并行操作有了更深刻的认识. 我想说的是:尽管并行操作可能(并不是一定)存在这样或者那样的问题,但是我们不能否认并行,仍然要利用好并行. 但是,实际开发中,某些SQL语句的写法会导致用不到并行,从而影响到SQL的执行效率 所以,本文要表达的是:我们要利用好并行,不要让一些SQL的写法问题“抑制”了并行,让我们享受不了并行带来的快感 关于SQL Server的并行: 所谓的并行,指S

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

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mysql优化(三)–explain分析sql语句执行效率 mushu 发布于 11个月前 (06-04) 分类:Mysql 阅读(651) 评论(0) Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看SQL语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句. Explain语法:explain select … from … [where …] 例如:explain select * from

--统计sql语句执行效率SELECT (total_elapsed_time / execution_count)/1000 N'平均时间ms' ,total_elapsed_time/1000 N'总花费时间ms' ,total_worker_time/1000 N'所用的CPU总时间ms' ,total_physical_reads N'物理读取总次数' ,total_logical_reads/execution_count N'每次逻辑读次数' ,total_logical_reads

查询效率分析:子查询为确保消除重复值,必须为外部查询的每个结果都处理嵌套查询.在这种情况下可以考虑用联接查询来取代.如果要用子查询,那就用EXISTS替代IN.用NOT EXISTS替代NOT IN.因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高.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. 建立合理的索引,避免扫描多余数据,避免表扫描!几百万条数据,照样几十毫秒完成查询.2. SQL提高查询效率2008-05-12 21:

mysql优化–explain分析sql语句执行效率 Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看SQL语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句. Explain语法:explain select - from - [where -] 例如: explain select * from news where id = 1; 输出: id select_type table type

有好多时候,我们常听别人说大表在前,小表在后,包括现在好多百度出来的靠前的答案都有说数据库是从右到左加载的,所以from语句最后关联的那张表会先被处理.如果三表交叉,就选择交叉表来作为基础表.等等一些结论,但是这些真的正确么?我就回家做了一个小的验证,来看一看到底是怎么一回事.(博主作实验用的是Oracle,但是不代表只是Oracle是这样的原理,现在大部分的关系型数据库都是一样的) 首先我们来执行一下以下的sql语句,来看一下执行计划.看一看到底是怎么样的. drop table tab_bi

1.如果要用子查询,那就用EXISTS替代IN.用NOT EXISTS替代NOT IN.因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高.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. 2.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. 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 f

复杂SQL拆分优化 拆分SQL是性能优化一种非常有效的方法之一, 具体就是将复杂的SQL按照一定的逻辑逐步分解成简单的SQL,借助临时表,最后执行一个等价的逻辑,已达到高效执行的目的 一直想写一遍通过拆分SQL来优化的博文,最近刚好遇到一个实际案例,比较有代表性,现分享出来, 我们来通过一个案例来分析,为什么拆分语句可以提高SQL执行效率,更重要的是弄清楚,拆分前为什么慢,拆分后为什么快了? 幼稚的话,各位看官莫笑 先看一下相关表的数据量,大表也有5900多万,小表有160多万 (声明:我从来没

1.尽量适用联接查询来取代子查询 2.如果要用子查询,用EXISTS替代IN.用NOT EXISTS替代NOT IN,因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高.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. 3.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,避免扫描多余数据,避免表扫描! 在有索引的基础上,避免以下情况,导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描: 3.1

SELECT likp~vbeln likp~lfart lips~werks likp~kunnr INTO CORRESPONDING FIELDS OF TABLE it_likps FROM likp INNER JOIN lips ON likp~vbeln = lips~vbeln FOR ALL ENTRIES IN it_ztmt204 WHERE posnr = ' AND likp~vbeln = it_ztmt204-vbeln. FOR ALL ENTRIES IN ,与

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null值,然后这样查询:       select id from t where num=0   3.应尽量避免在 where 子句中使用!=

http://www.cnblogs.com/iamowen/archive/2011/11/03/2235068.html 分页很重要,面试会遇到.不妨再回顾总结一下. 1.创建测试环境,(插入100万条数据大概耗时5分钟). create database DBTestuse DBTest --创建测试表create table pagetest(id int identity(1,1) not null,col01 int null,col02 nvarchar(50) null,col0

一.因情制宜,建立“适当”的索引 建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提. 索引(index)是除表之外另一重要的.用户定义的存储在物理介质上的数据结构.当根据索引码的值搜索数据时,索引提供了对数据的快速访问.事实上,没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果,但随着表变得越来越大,使用“适当”的索引的效果就越来越明显.注意,在这句话中,我们用了“适当”这个词,这是因为,如果使用索引时不认真考虑其实现过程,索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能. (一)深入浅出理解索引结构 实

结一下. 1.创建测试环境,(插入100万条数据大概耗时5分钟). ,) ) )) ),end 2.几种典型的分页sql,下面例子是每页50条,198*50=9900,取第199页数据. id id id tempColumn, 3.分别在1万,10万(取1990页),100(取19900页)记录集下测试. 测试sql: declare @begin_date datetimedeclare @end_date datetimeselect @begin_date = getdate() <..

分页很重要,面试会遇到.不妨再回顾总结一下: 一:创建测试环境,(插入100万条数据大概耗时5分钟). create database DBTestuse DBTest 二:--创建测试表 create table pagetest ( id int identity(1,1) not null, col01 int null, col02 nvarchar(50) null, col03 datetime null ) 三 --1万记录集 declare @i int set @i=0 whi

本文由 伯乐在线 - cucr 翻译,黄利民 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:msiman.ga.欢迎加入翻译小组. 背景 已格式化的SQL并不比未格式化SQL运行地更快.数据库可能真的不太在意你是否把逗号放在每个字段名称的前面或后面.为帮助你更理智和成为一名高效的SQL编写者,我建议你遵循一些格式化的指导方针.在这篇文章里,我将分享如何格式化SQL语句来提高工作效率.我对生产力这样定义,能够从SQL得到准确的结果,同时代码容易理解,修改和调试.我只会专注于SELECT语句,它占到我编写SQ

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) 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 ●可以通过如下方法来优化查询 : 1.把数据.日志.索引放到不同的