SQL数据库优化提高数据操作效率(sql数据库优化)

随着互联网的发展，数据量越来越大，需要对数据库进行优化以提高数据操作效率，从而加快系统响应速度，提高用户体验。本文将从以下几个方面讲解SQL数据库的优化。

1. 索引的优化

索引是一种数据结构，它可以提高数据的查询效率，从而缩短系统响应时间。在设计索引时，需要注意以下几点：

（1）尽量对查询频繁的字段创建索引。例如，在一个用户表中，如果经常根据用户名进行查询，那么就可以为用户名字段创建索引，从而提高查询效率。

（2）尽量不要对大字段和重复值字段创建索引。例如，在一个订单表中，如果订单内容字段包含大量文本信息，那么为该字段创建索引的效率并不高，反而会增加查询的成本。

（3）选择合适的索引类型。常见的索引类型有B树索引、哈希索引和全文索引。B树索引适用于范围查询和等值查询，哈希索引适用于等值查询，全文索引适用于文本内容的搜索。

2. 查询的优化

在编写查询语句时，需要注意以下几点：

（1）避免使用“SELECT *”。这种写法会查询表中所有字段的数据，即使有些字段并不需要用到，也会增加系统的开销。因此，在编写查询语句时，应该根据需要指定特定的字段。

（2）使用“IN”和“EXISTS”代替“OR”。在使用多个条件进行筛选时，使用“OR”会使SQL引擎进行多次扫描和计算，从而降低查询效率。因此，可以使用“IN”和“EXISTS”语句替代“OR”，从而提高查询效率。

（3）尽量避免使用子查询。虽然子查询可能更容易理解，但是它会产生多次扫描和计算，从而降低查询效率。因此，应该尽量避免使用子查询，可以通过使用连接（JOIN）语句来优化查询语句。

3. 数据库的优化

在进行SQL数据库的优化时，还有以下几个方面需要注意：

（1）垃圾回收。在进行数据操作时，可能会产生大量的无用数据，如果不及时清理，会占用大量的内存和磁盘空间，从而降低系统的响应速度。因此，需要定期进行垃圾回收，清理无用数据。

（2）数据分区。当数据库表的数据量较大时，查询的效率也会下降。因此，可以将表的数据进行分区，每个分区相当于一个单独的数据库表，查询时只需要查询特定的分区，可以提高查询效率。

（3）缓存技术。缓存技术可以将数据存储在缓存中，从而加快数据的读取速度。这种技术可以通过内存数据库或者使用Memcached等缓存组件来实现。

综上所述，sql数据库优化是提高数据操作效率的重要手段。需要针对性地优化索引、查询和数据处理等方面，从而提升系统响应速度，为用户提供更好的服务体验。

成都网站建设公司-创新互联为您提供网站建设、网站制作、网页设计及定制高端网站建设服务！

关于SQL数据库优化

不同的数据库，SQL语句的优化方式都桥陪不同，因为不同的数据库执行银消塌锋圆SQL语句的顺序和方式都不同，你更好针对某一数据库去研究

具体要注意的：

1.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

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。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，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=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使野誉用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。

见如下例子：

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’

SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对颂橡段全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。

6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100

应改为:

SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

应改为:

SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

应改为:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE dateofbirth =” and createdate0)

SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(

SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如：

IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)

可以写成：

IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)

经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a—- tbl a 表示tbl用别名a代替

WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a

LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL

SELECT hdr_key FROM hdr_tbl

WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)

三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。

12.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

13.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

14.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，更好使用导出表。

15.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

16.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

17.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

20. 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如:

SELECT name FROM employee WHERE salary >

在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。

21.充分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。

例：

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO

第二句将比之一句执行快得多。

22、使用视图加速查询

把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

AND cust.postcode>“98000”

ORDER BY cust.name

如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个视图中，并按客户的名字进行排序：

CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES

AS

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

ORDER BY cust.name

然后以下面的方式在视图中查询：

SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES

WHERE postcode>“98000”

视图中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY

SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID

可改为：

SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10

24.能用UNION ALL就不要用UNION

UNION ALL不执行SELECT DISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源

35.尽量不要用SELECT INTO语句。

SELECT INOT 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。

上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往需要反复试验比较不同的语句以得到更佳方案。更好的方法当然是测试，看实现相同功能的SQL语句哪个执行时间最少，但是数据库中如果数据量很少，是比较不出来的，这时可以用查看执行计划，即：把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表扫描次数（这两个对性能影响更大），总体上看询成本百分比即可。

今天在itput上看了一篇文章，是讨论一个语句的优化：

原贴地址：

一，发现问题 优化的语句：

请问以下语句如何优化:

CREATE TABLE aa_001

( ip VARCHAR2(28),

name VARCHAR2(10),

password VARCHAR2(30) )

select * from aa_001 where ip in (1,2,3) order by name desc;

–目前表中记录有一千多万条左右，而且in中的值个数是不确定的。

以上就是优化的需要优化的语句和情况。

不少人在后面跟帖：有的说没办法优化，有的说将ＩＮ该为ＥＸＩＳＴＳ，有的说在ip上建立索引复合索引（ip，name)等等。

二，提出问题 那这样的情况，能优化吗，如何优化？今天就来讨论这个问题。

三，分析问题 1，数据量1千万多条。

2，in中的值个数是不确定

3.1 分析数据分布 这里作者没有提到ip列的数据的分布情况，目前ip列的数据分布可能有以下几种：

1，ip列（数据唯一，或者数据重复的概率很小）

2，ip列 (数据不均匀，可能有些数据重复多，有些重复少）

3，ip列 （数据分布比较均匀，数据大量重复，主要就是一些同样的数据（可能只有上万级别不同的ip数据等)

解决问题：

1，对于之一种数据分布情况，只要在ip列建立一个索引即可。这时不管表有多少行， in个数是不确定的情况下，都很快。

2，对应第二中数据分布情况，在ip列建立索引，效果不好。因为数据分布不均匀，可能有些快，有些慢

3，对应第三种数据分布情况，在ip列建立索引，速度肯定慢。

注意：这里的 order by name desc 是在取出数据后再排序的。而不是取数据前排序

对于2，3两个情况，因为都是可能需要取出大量的数据，优化器就采用表扫描(table scan)，而不是索引查找(index seek) ,速度很慢，因为这时表扫描效率要优于索引查找，特别是高并况下，效率很低。

那对应2，3中情况，如何处理。是将in改成exists。其实在sql server 2023和oracle里的优化器在in后面数据少时，效率是一样的。这时采用一般的索引效率很低。这时如果在ip列上建立聚集索引，效率会比较高。我们在SQL server 2023中做个测试。

表：.>>中有约200万条数据。包含列Userid, id, Ruleid等列。按照上面的情况查询一下类似语句：

select * from .>> where

userid in (‘cacb329c7670ffb’,’402881ba0d5dc94e010d5dced05a0008′

,’a735e90111a77fa8e30384′) order by Ruleid desc

我们先看userid的数据分布情况，执行下面语句：

select userid,count(*) from .>> group by userid order by 2

这时我们看看数据分布：总共有379条数据，数据两从1到15万都有，数据分布倾斜严重。下图是其中一部分。

这时如果在ip上建立非聚集索引，效率很低，而且就是强行索引扫描，效率也很低，会发现IO次数比表扫描还高。这时只能在ip上建立聚集索引。这时看看结果。

这时发现，搜索采用了（clustered index seek）聚集搜索扫描。

在看看查询返回的结果：

(行受影响)

表 ”。扫描计数 8，逻辑读取 5877 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

表 ‘Worktable’。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

返回15万行，才不到6千次IO。效率较高，因为这15万行要排序，查询成本里排序占了51%。当然可以建立（userid，Ruleid）复合聚集索引，提高性能，但这样做DML维护成本较高。建议不采用。

从上面的测试例子可以看出， 优化的解决办法：

数据分布为1：建立ip索引即可

数据分布为2，3：在ip列建立聚集索引。

MSSQL数据库如何优化？

1. 保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分燃世开处理，提高每次的响应速度；、使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多地使用通配符，而且要用到几列就选择几列，如：

SELECT C1,C2 FROM T1；

在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数，如：

SELECT TOP 300 C1,C2FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的, 避免用!=或 ISNULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的操作符,因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如:

SELECT C1 FROM T1 WHERE C1 != ‘B%’

2. 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：

1)SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE((SELECTCOUNT(1)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)>0)

2)SELECT SUM(T1.C1) FROM T1　WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM T2 WHERET2.C2=T1.C2)两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如：

IF (SELECT COUNT(1) FROM table_name WHEREcolumn_name = ‘xxx’)>0

可以写成：

IF EXISTS (SELECT 1 FROM table_name WHEREcolumn_name = ‘xxx’)

3. 经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：

1) SELECTa.C1 FROM T1 a

WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM T2 b WHERE a.C1= b.C1)

2) SELECT a.C1 FROM T1 a

LEFT JOIN T2 b ON a.C1 = b.C1 WHERE b.C1IS NULL

3) SELECT a.C1 FROM T1 a

WHERE a.C1 NOT IN (SELECT C1 FROM T2)

　　三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降袭段派低。

4. 能够用BETWEEN的就不要用IN

SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)

改成：

SELECT* FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14

因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数拍贺据。

优化数据库前的注意事项：

1、关键字段建立索引。

2、使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。

3、备份数据库和清除垃圾数据。

4、SQL语句语法的优化。(可以用Sybase的SQL Expert，可惜我没找到unexpired的序列号)

5、清告卜模理删除日志。

MSSQL语句优化的基本原则：

1、使用索引来更快地遍历表。

缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是更佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索袜缓引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。

一般来说：

①.有大量重复值、且经常有范围查询(between, >,=,

②.经常同时存取多列，且每列都含有重复弊衫值可考虑建立组合索引;

③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。

给数据库优化减压也是十分有利网站用户体验的

MSSQL数据库如何优化才能提高数据库的性能？提高数据库的吞吐量，减少内存的占有量？求高手指教

MRR 是 MySQL 针对特定查询的一种优化手段。假设一个查询有二级索引可用，读完二级索引后要回表才能查到那些不在当前二级索引上的列值，由于二级索引上引用的森仿腔主键值不一定是有序的，因此就有可能造成此衫大量的随机 IO，如果回表前把主键值给它排一下序，那么在回表的时候就可以用顺序 IO 取代原本的随机 IO。

如果想关闭 MRR 优化的话，就要把优化器开关 mrr 设置为 off。

默大携认只有在优化器认为 MRR 可以带来优化的情况下才会走 MRR，如果你想不管什么时候能走 MRR 的都走 MRR 的话，你要把 mrr_cost_based 设置为 off，不过更好不要这么干，因为这确实是一个坑，MRR 不一定什么时候都好，全表扫描有时候会更加快，如果在这种场景下走 MRR 就完成了。

MRR 要把主键排个序，这样之后对磁盘的操作就是由顺序读代替之前的随机读。从资源的使用情况上来看就是让 CPU 和内存多做点事，来换磁盘的顺序读。然而排序是需要内存的，这块内存的大小就由参数 read_rnd_buffer_size 来控制。

查询数据库时数据量特别大，咋样用 sql优化

1、优化SQL语句，使用Where限定查询的数据范围

2、建立相关字段的索引，避免查询时进行全表扫描

3、多数据表银郑伏连接时，注意连接的主从表位置，避免小锋携表丛巧Join大表

关于sql数据库优化的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

香港云服务器机房,创新互联（www.cdcxhl.com）专业云服务器厂商,回大陆优化带宽,安全/稳定/低延迟.创新互联助力企业出海业务,提供一站式解决方案。香港服务器-免备案低延迟-双向CN2+BGP极速互访！

新闻标题：SQL数据库优化提高数据操作效率(sql数据库优化)
分享URL：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news23/389423.html

网站建设、网络推广公司-创新互联，是专注品牌与效果的网站制作，网络营销seo公司；服务项目有等

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 创新互联