巧妙优化sql server数据库的几种方法,在实际操作中导致查询速度慢的原因有很多,其中最为常见有以下的几种: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). I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 没有创建计算列导致查询不优化SQL Server数据库. 内存不足. 网络速度慢. 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). 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). sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 返回了

面试过程中,面试官有极高的频率会问道数据库的优化,SQL语句的优化,网上关于SQL优化的教程很多,但是鱼目混杂,显得有些杂乱不堪.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 本文主要来自于互联网,进行内容的筛选优化再度整合而来,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充,鄙人文笔不好,也请大家多多海涵. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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

声明:这个不是我自己写的,是我们老师给我,我拿出来分享一下! 为什么要优化:     随着实际项目的启动,数据库经过一段时间的运行,最初的数据库设置,会与实际数据库运行性能会有一些差异,这时我们         就需要做一个优化调整.数据库优化这个课题较大,可分为四大类:       >主机性能       >内存使用性能       >网络传输性能       >SQL语句执行性能[软件工程师]下面列出一些数据库SQL优化方案:(01)选择最有效率的表名顺序(笔试常考)     

四.基础优化 1.优化思路? 定位问题点吮吸:硬件-->系统-->应用-->数据库-->架构(高可用.读写分离.分库分表). 处理方向:明确优化目标.性能和安全的折中.防患未然. 2.硬件优化? 主机方面: 根据数据库类型,主机CPU选择.内存容量选择.磁盘选择: 1)平衡内存和磁盘资源: 2)随机的I/O和顺序的I/O: 3)主机 RAID卡的BBU(Battery Backup Unit)关闭. CPU的选择: CPU的两个关键因素:核数.主频 根据不同的业务类型进行选择: 1

一.优化的哲学 注:优化有风险,涉足需谨慎 1.优化可能带来的问题? 优化不总是对一个单纯的环境进行,还很可能是一个复杂的已投产的系统: 优化手段本来就有很大的风险,只不过你没能力意识到和预见到: 任何的技术可以解决一个问题,但必然存在带来一个问题的风险: 对于优化来说解决问题而带来的问题,控制在可接受的范围内才是有成果: 保持现状或出现更差的情况都是失败! 2.优化的需求? 稳定性和业务可持续性,通常比性能更重要: 优化不可避免涉及到变更,变更就有风险: 优化使性能变好,维持和变差是等概率事件

1. 慢 SQL 的危害 2. 数据库架构 & SQL 执行过程 3. 存储引擎和索引的那些事儿 3.1 存储引擎 3.2 索引 4. 慢 SQL 解决之道 4.1 优化分析流程 4.2 执行计划(explain)详解 4.3 索引设计策略 4.4 SQL 优化 4.5 表结构优化 4.6 事务和锁优化 4.7 MySQL 服务端参数优化 4.8 硬件优化 4.9 架构优化 1. 慢 SQL 的危害 慢 SQL,就是跑得很慢的 SQL 语句,你可能会问慢 SQL 会有啥问题吗? 试想一个场景:

始sql: SELECT TOP 100 PERCENT ZZ.CREW_NAME AS 机组, ZZ.CREW_ID, AA.年度时间, CC.当月时间, DD.连续七天时间 AS 最近七天 FROM (SELECT * FROM CABIN_CREW_INFO WHERE QUIT_DATE > CONVERT(VARCHAR, YEAR(43381)) + '-01-01') ZZ LEFT OUTER JOIN (SELECT CREW_ID, DBO.HOURFORMAT(SUM(FL

一.优化的哲学 1.优化可能带来的问题? 优化不总是对一个单纯的环境进行,还很可能是一个复杂的已投产的系统: 优化手段本来就有很大的风险,只不过你没能力意识到和预见到: 任何的技术可以解决一个问题,但必然存在带来一个问题的风险: 对于优化来说解决问题而带来的问题,控制在可接受的范围内才是有成果: 保持现状或出现更差的情况都是失败! 2.优化的需求? 稳定性和业务可持续性,通常比性能更重要: 优化不可避免涉及到变更,变更就有风险: 优化使性能变好,维持和变差是等概率事件: 切记优化,应该是各部门协

1:建立中间表,将步骤分解. 2:避免全字段查询,只查需要的字段 3:限定条件查询,避免先关联后写条件, --优化交货数据  --建临时表T_JHinfo  select A.VBELN,C.VBELN AS JH_VBELN,C.ERDAT AS JH_ERDAT,C.WADAT_IST   from (          select VBELN,case when AUART='ZA17' then BSTNK else  VBELN end as VBELNNO          fro

--select @type3Count=count(1) from TWEB_ALogisticsYD bb -- LEFT JOIN dbo.TWEB_BCompanyJJ as B3 WITH(NOLOCK) ON B3.CompanyNo=bb.Col_117 --where bb.Col_062 is not null and Col_049 is not null and ( --(( bb.Col_043=@CompanyNO or (bb.Col_117=@CompanyNO a

一.大表 (1)列多: 纵向拆分大表: create t1; insert into t1 select id, name from test; (2)行多: 根据数据存放特点和逻辑进行横向拆分大表: a: 表分区 b: 分表(分多个表): 创建和原表结构一模一样的表: create table country_1_p1 like country_1; insert into country_1_p1 select code, name, continent from country_1 ord

因为最近在面试,发现sql优化这个方面问的特别特别的多.之前都是零零星星,不够全面的了解一点,刚刚在网上查了一下,从 http://blog.csdn.net/zhushuai1221/article/details/51740846 博客比较全面的了解了一些具体的优化策略,在此做个笔记方面自己以后的复习,并且以上介绍的博客中有比较系统全面的对数据库优化介绍. 先看一下sql查询的逻辑执行顺序 1. FROM:对FROM子句中前两个表执行笛卡尔积生成虚拟表vt1        //减小笛卡尔积的

为什么要优化:      随着实际项目的启动,数据库经过一段时间的运行,最初的数据库设置,会与实际数据库运行性能会有一些差异,这时我们         就需要做一个优化调整.   数据库优化这个课题较大,可分为四大类:        >主机性能        >内存使用性能        >网络传输性能        >SQL语句执行性能[软件工程师]     下面列出一些数据库SQL优化方案:     (01)选择最有效率的表名顺序(笔试常考)       数据库的解析器按照从右

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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

SQL通用优化方案:1. 使用参数化查询:防止SQL注入,预编译SQL命令提高效率2. 去掉不必要的查询和搜索字段:其实在项目的实际应用中,很多查询条件是可有可无的,能从源头上避免的多余功能尽量砍掉,这是最简单粗暴的解决方案.3. 选择最有效率的表名顺序: 数据库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放在最后,如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后.

1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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: selectidfromtwherenumisnull 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注.描述.评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL. 不要以为 NULL 不需要空间,比如:char(100) 型,在字段建立

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 f

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 f

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 f

add by zhj: 作者没有指定是哪个数据库,这只是一个近似通用的总结.对于某个特定的数据库,有些条目可能并不适用. 原文:http://www.cnblogs.com/yunfeifei/p/3850440.html 网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要

项目背景 有三张百万级数据表 知识点表(ex_subject_point)9,316条数据 试题表(ex_question_junior)2,159,519条数据 有45个字段 知识点试题关系表(ex_question_r_knowledge)3,156,155条数据 测试数据库为:mysql (5.7)   1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 案例分析: SELECT ex_question_junior.QUESTIO